Gesundheitsdaten sind der Schlüssel zur Verbesserung der Behandlungsergebnisse, allerdings nur, wenn sie bereinigt, korrekt und ordnungsgemäß analysiert sind. 86 % der medizinischen Fachkräfte sind von schlechter Datenqualität betroffen, was zu vermeidbaren medizinischen Fehlern beiträgt, die Krankenhäuser jährlich Millionen kosten.

Dieser Kurzkurs wurde entwickelt, um Datenanalysten dabei zu unterstützen, Gesundheitsdaten systematisch aufzubereiten, was sich direkt auf die Qualität der Patientenversorgung auswirkt. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, Muster fehlender Daten zu identifizieren, die die Analyse beeinträchtigen könnten, unübersichtliche Textfelder mithilfe bewährter Standardisierungstechniken zu bereinigen und zu quantifizieren, wie sich Entscheidungen zur Datenbereinigung auf statistische Ergebnisse auswirken. Sie werden wesentliche Verfahren der Datenhygiene beherrschen, die sicherstellen, dass Ihre Analysen zuverlässige Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung im Gesundheitswesen liefern. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: Muster fehlender Werte in Datensätzen aus dem Gesundheitswesen mithilfe von Visualisierungs- und statistischen Methoden zu analysieren Standard-Bereinigungsfunktionen anzuwenden, um Rohtextdaten für eine konsistente Analyse zu normalisieren die statistischen Auswirkungen der Entfernung von Ausreißern auf deskriptive Kennzahlen zu bewerten Dieser Kurs ist einzigartig, da er sich speziell auf die Herausforderungen im Bereich Gesundheitsdaten konzentriert und dabei reale Szenarien wie die Bereinigung von Patientendiagnosen und die Analyse von Aufenthaltsdauern verwendet, die tatsächliche klinische Datenumgebungen widerspiegeln. Um dieses Projekt erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie über Kenntnisse in grundlegenden Tabellenkalkulationsfunktionen und statistischen Grundkonzepten verfügen.