To kick off this case study, you’ll bring the data into Power BI and connect your data model. You’ll learn about measuring efficiency in healthcare, and after a quick check-up on the dataset content, you’ll get started with some initial exploratory analytics. Then, you’ll leverage your DAX skills to create calculated measures and columns.

Analisis Kesehatan dengan Power BI

Opsi

Benar

Salah

Ukuran efisiensi layanan kesehatan

Impor data dan ikhtisar

Gambaran umum rumah sakit

Analisis total pemulangan pasien

Analisis lama tinggal

Perbandingan awal rumah sakit

Healthcare Analysis with Power BI

Roll up your sleeves and scrub in—it’s time to get operating on some insights! This chapter is all about identifying hospital performance outliers and revealing what attributes most influence length of stay and cost per patient discharge. Along the way, you’ll sharpen your DAX skills by building some more complex measures and calculated tables.

Analyzing Hospital Performance and Benchmarking

Cost analysis by hospital

Calculating relative differences

Highlighting the outliers

Factors impacting efficiency

Impact of surgical program size

Investigating root cause

In this final chapter, you’ll focus on building your final dashboard into a cohesive and interactive report. You’ll incorporate the HealthStat branding for an appealing display, optimize user-friendly navigation features, and close off by adding a dynamic title. 

Creating a dynamic dashboard

Building an effective dashboard

Building the dashboard template

LOS overview

Cost comparison overview

Hospital profile

Putting it all together

Wrap-up

Metadata Sheet

Exercises and Datasets

Dalam layanan kesehatan, meningkatkan efisiensi sambil mempertahankan mutu perawatan pasien adalah prioritas utama. Dalam studi kasus Power BI ini, Anda akan mengeksplorasi himpunan data dunia nyata untuk mengungkap wawasan efisiensi rumah sakit bagi perusahaan konsultan fiksional bernama HealthStat. Anda akan menganalisis atribut yang memengaruhi lama tinggal pasien (LOS) dan biaya serta berupaya mengidentifikasi faktor yang berkontribusi terhadap perbedaan antar rumah sakit. Anda akan memanfaatkan keterampilan DAX untuk membuat measure dan menghasilkan visualisasi yang informatif. Terakhir, Anda akan merangkumnya dalam sebuah dasbor bisnis yang canggih untuk menyampaikan wawasan kepada tim HealthStat. Studi kasus ini memberi Anda kesempatan untuk mempraktikkan berbagai keterampilan Power BI dengan data dunia nyata.



Dalam bidang kesehatan, meningkatkan efisiensi sambil tetap menjaga kualitas pelayanan pasien yang tinggi merupakan prioritas utama.
<br><br>
<h2>Gunakan Power BI untuk menganalisis data kesehatan.</h2>
Dalam studi kasus Power BI ini, Anda akan menganalisis dataset dunia nyata untuk mengungkap wawasan tentang efisiensi rumah sakit bagi sebuah perusahaan konsultan fiktif bernama HealthStat.
<br><br>
<h2>Manfaatkan Keahlian DAX Anda</h2>
Anda akan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi lama rawat inap pasien (LOS) dan biaya, serta bekerja untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi terhadap perbedaan antara rumah sakit. Anda akan memanfaatkan keterampilan DAX Anda untuk membuat ukuran dan menghasilkan visualisasi yang informatif.
<br><br>
<h2>Buat Dashboard Kesehatan</h2>
Untuk menyelesaikannya, Anda akan mengintegrasikan semua data tersebut ke dalam dasbor bisnis yang canggih untuk menyampaikan wawasan kepada tim HealthStat. Studi kasus ini memberikan Anda kesempatan untuk melatih berbagai keterampilan Power BI, bekerja dengan data dunia nyata.

Data Visualization in Power BI

DAX Functions in Power BI

Kuasi Power BI dengan studi kasus. Analisis data kesehatan, temukan wawasan, dan buat dasbor HealthStat.

Studi Kasus: Menganalisis Data Kesehatan di Power BI

Latih penggunaan Power BI dengan studi kasus di bidang kesehatan kami. Analisis data, temukan wawasan efisiensi, dan buat dasbor.

Length of Stay (LOS) adalah total hari pasien dirawat di rumah sakit, termasuk waktu operasi dan pemulihan.

Length of Stay (LOS) adalah ukuran umum untuk menilai efisiensi rumah sakit.

Patient disposition adalah tujuan atau status pasien saat dipulangkan.

Kepuasan pasien adalah ukuran umum untuk menilai efisiensi rumah sakit.

Operasi elektif menunjukkan bahwa operasi tersebut tidak direncanakan (misalnya karena keadaan darurat).

Discharge adalah tanggal pasien datang ke rumah sakit.

Ukuran efisiensi layanan kesehatan

Studi Kasus: Menganalisis Data Kesehatan di Power BI

Latihan interaktif praktis