python分析老年医疗-python医疗数据分析

本文目录一览：

• 1、考什么证好找工作
• 2、未来五年自由职业发展的行业有哪些?
• 3、老年人医疗费用占比
• 4、老年医学的核心技术是
• 5、python数据挖掘工具包有什么优缺点?

考什么证好找工作

1、好考又有用的证书可以考取计算机证书、注册建筑师证书、人力***管理资格证书、普通话证书、注册电气工程师、审计师。计算机证书 现在都是电脑办公，如果你的计算机水平不合格，企业会担心你的工作效率。

2、社区工作者证书 备考建议：选择你感兴趣的社区服务领域，通过参加相关社会工作专业培训课程来备考。 考试条件：通常需要事先参加培训班并通过期末考试或综合实践活动。

3、初级管理会计师：中国的财务在慢慢的向管理会计转型中，不得不说现在的管理会计就如同90年代的CPA一样，现在容易过的时候不考岂不可惜了。

未来五年自由职业发展的行业有哪些?

旅行作家：通过旅行并记录自己的经历来写作并分享旅行故事。 插画师：以绘画和插图为基础，为书籍、杂志、广告等提供独特的艺术创作。 社交媒体经理：管理和运营企业或个人社交媒体账号，与粉丝互动并创建内容。

自由撰稿人/作家：撰写文章、***、书籍等，可以在线上发布和销售，有很大的创作自由度。收入来源是稿费、版税等。 网络主播：通过各种直播平台进行网络直播，分享生活、游戏、唱歌等内容，可以获得平台分成和用户打赏等收入。

自由职业有写作行业、设计行业、IT行业、自媒体行业、电子竞技行业等。写作行业 写作行业的自由职业主要是指自由撰稿人，自由撰稿人是自由职业的一种，适合女孩子。

烘焙师 烘焙可谓是一个众口难调的领域，但同时也是一个受欢迎的自由职业。无论是蛋糕，曲奇还是面包，对于烘焙师来说，这是一个创造美味的过程。

. 自由营销顾问/社交媒体管理者：可以为企业或个人提供市场营销策略、品牌推广和社交媒体管理等服务。

老年人医疗费用占比

从国外的情况看，老年群体的医疗费用占到了整个医疗费用的60%以上。随着老龄化成为国际性趋势，老年群体医疗费用已成为各国医疗保障体系的重大挑战。我国基本医疗保险中老年人口的医疗费用占比也远超其他年龄人口。

年医保大数据显示，我国60岁以上的老人医保费用支出占比高达基本医疗保险中老年人口的医疗费用占比远超非老年群体。

例如依照成都城镇职工基本医疗保险方法的相关规定，参与城区职工医保工作的人员，在***医院报销的比例是85%，在二级医院报销的比例为90%，在一级医院报销的比例为92%。

年，职工医保基金收入13538亿元，比上年增长3%；基金支出10707亿元，比上年增长11%。2018年职工医保基金征缴率为94%，与上年持平；征缴收入12935亿元，占基金收入的95%，占比高于上年7个百分点。

年统计数据表明，中国60岁以上的人口是1491万人，占人口总数的13%，65岁以上的人口是1419万人，占全国人口的比例为9%。同时我国人口老龄化有如下特点。纯老年人家庭迅速增加。

居民医保和职工医保最显著的区分就取决于费用报销比率的，不一样职工医保，他的费用报销占比大部分是可以做到70%以上逐渐费用报销，离休老年人费用报销占比会更好一些。

老年医学的核心技术是

1、老年医学包括的范围很广，目前已有老年基础医学、老年临床医学、老年流行病学、老年预防医学（包括老年保健）及老年社会医学等。

2、康复治疗四大核心技术：PT、OT、ST、康复工程技术。康复治疗是指促使损伤、[_a***_]、发育缺陷等因素造成的身心功能障碍或残疾恢复正常或接近正常的治疗方式。它是康复医学的一个重要组成部分。

3、老年医学包括的范围很广目前已有：老年基础医学、老年临床医学、老年流行病学、老年预防医学（包括老年保健）四个方面。

python数据挖掘工具包有什么优缺点?

第一个缺点就是运行速度慢，和C程序相比非常慢，因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码，所以非常快。

Python的不足处：不容易维护因为Python是一种动态类型语言，所以根据上下文，同样的事情可能很容易意味着不同的东西。

第一个缺点就是运行速度相对较慢。因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。但是大量的应用程序不需要这么快的运行速度，因为用户根本感觉不出来。

而数据控掘的对象以数据库中的结构化数据为主，并利用关系表等存储结构来发现知识，因此，有些数据挖掘技术并不适用于文本挖掘，即使可用，也需要建立在对文本集预处理的基础之上。文本挖掘是应里驱动的。

Numpy：可以供给数组支撑，进行矢量运算，而且高效地处理函数，线性代数处理等。供给真实的数组，比起Python内置列表来说，numpy速度更快。Scipy、Matplottlib、pandas等库都是基于numpy的。