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dablro12/Potential-Hospital-Location-Variable-in-Yongin-si

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Medical Location Bigdata Analysis 🏥

Analysis of location selection for residential areas with weak medical services at Yong-in

Member : 최대현(PM, Data Scientist), 두현영(Data Analysist)

Project execution period : 2023.09~2023.12

Project Hosting : 최대현


0. Service description

Final Visualization

image

Background & Purpose

Background

  • 의료시설 부족: 모현 지역에서 의료시설 부족으로 환자들이 불편함을 겪고 있음.
  • 의료 인력 유입 필요성 인식 : 의과대학 입학생 증가하나 인프라적 문제로 인한, 인력 유입 필요성.
  • 최근 의료 정책 변화 대응: 최근 의료 정책 변화로 인한 의료 시설 간 경쟁 증가에 대응.

Purpose

  • 용인시 인프라 및 인구 및 보건 의료 데이터를 사용하여
  1. 각 읍면구 지역군으로 나누어, 지역에 따른 의료 서비스 필요 지역을 모색
  2. 모현 및 다른 지역 정보 분석 및 병원 개설 요구 사항 결정:
  • 해당 지역 의료 인력 소개 및 시설 위치 분석.
  • 모현 지역 의료 서비스 향상과 인력 유입 촉진.

Dataset

image

Environment

Python Version 3.8.18 Linux Ubuntu

Prerequisite

import pandas as pd

import numpy as np

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

from pyproj import Proj, transform

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

from sklearn.cluster import KMeans

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.metrics import mean_squared_error

import plotly.express as px

import plotly.graph_objects as go

from plotly.subplots import make_subplots

import folium

from folium.plugins import HeatMap

Files & Foloder

main.ipynb 데이터 전처리 및 빅데이터 분석 코드

Analysis_visualzation 의료 입지 중요 변수 분석 및 시각화

clustering K-mean Clustering 군집 분석 결과

corr_analysis 중요 칼럼 추출을 위한 상관계수 분석

data 데이터 전처리된 파일

Linear_model 선형회귀모델을 이용한 의료입지에서의 비용이 건강보험료, 의료시설, 직장인프라 독립변수에 대한 선형회귀모델

Visualization_Result 최종 시각화 결과

Visualization

화면 기록 2023-12-12 오전 8 15 09 (1)

newplot (3)

newplot (5)

Usage

main.ipynb

About

2023-2 Big Data Project : 응급 의료 취약 지역 탐색 및 잠재변수 유효성 검증

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