El poder del #OpenData + #BigQuery Egresos Hospitalarios México
El análisis de datos masivo resulta muy interesante cuando podemos validar hipótesis rápidamente. En este caso nuestra pregunta central, propone descubrir los servicios de salud más demandados en los último 4 años y ver si nuestra cobertura de salud cubre los mismos. Estudiaremos la demanda de los egresos hospitalarios por tipo y utilizaremos datos oficiales de la Secretaría de Salud con licencia abierta. Link (portal de datos abiertos con todas las especificaciones de los datos). Vamos a procesar los datos con #BigQuery(en el TableID de la Fig.1 está el camino para si quieren utilizar los datos)
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| Fig.1 |
¿De cuanto es la muestra?
14,128,192 MM
Trabajando solo los egresos de los datos publicados por la #SecretaríaSalud #Mx. |
| Fig.2 |
Utilicé VMs de Google ComputeEngine, y #bq para la carga de los datos a #BigQuery
¿Será importante incorporar en nuestros servicios de salud elementos como obstetricia/ginecología/pediatría?
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| Fig.3 |
Vamos por la consultas… El sentido común dice Si, pero y los datos?, también veamos la Fig. 3.
Cargando ....
En el código anterior tenemos la consulta que pueden ver en la gráfica de la Fig.3.
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| Fig.4 |
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| Fig.5 |
Este grupo representa el 66% del conjunto analizado. Realmente importante prestar atención a este tendencia en el territorio Mexicano.
Gracias a #BigQuery tenemos la oportunidad de en segundos detectar patrones altamente importantes para las regiones.
Ahora les dejo un desafío mayor, podríamos analizar si existe una correlación de Pearson entre los #nacimientos en Mexico(estudio anterior link) y los egresos hospitalarios relativos al grupo verde?
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| Fig.6 |
Les dejo el gráfico resultado....pero lo que importa es la consulta ¿te animas a resolver esta consulta?
El poder del #OpenData + #BigQuery Egresos Hospitalarios México por Nicolas Bortolotti se distribuye bajo una Licencia Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacional.
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