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Data Mining and Analytics in Healthcare Management: Applications and Tools

Data Mining and Analytics in Healthcare Management: Applications and Tools
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-3-031-28112-9
978-3-031-28114-3
978-3-031-28115-0
Name Olson, David L. ¬[VerfasserIn]¬
Araz, Özgür M. ¬[VerfasserIn]¬
Name ANZEIGE DER KETTE Araz, Özgür M. ¬[VerfasserIn]¬
T I T E L Data Mining and Analytics in Healthcare Management
Zusatz zum Titel Applications and Tools
Verlagsort Cham
Cham
Verlag Springer Nature Switzerland
Imprint: Springer
Erscheinungsjahr 2023
2023
2023
Umfang 1 Online-Ressource (X, 191 p. 64 illus., 59 illus. in color.)
Reihe International Series in Operations Research & Management Science ; 341
Titelhinweis Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-031-28112-9
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-031-28114-3
Erscheint auch als (Druck-Ausgabe)ISBN: 978-3-031-28115-0
ISBN ISBN 978-3-031-28113-6
Klassifikation KCQ
MED002000
362.1068
Kurzbeschreibung Chapter 1: Urgency in Healthcare Data Analytics -- Chapter 2: Analytics and Knowledge Management in Healthcare -- Chapter 3: Visualization -- Chapter 4: Association Rules -- Chapter 5: Cluster Analysis -- Chapter 6: Time Series Forecasting -- Chapter 7: Classification Models -- Chapter 8: Applications of Predictive Data Mining in Healthcare -- Chapter 9: Decision Analysis and Applications in Healthcare -- Chapter 10: Analysis of Four Medical Datasets -- Chapter 11: Multiple Criteria Decision Models in Healthcare- Chapter 12: Naïve Bayes Models in Healthcare -- Chapter 13: Summation.
2. Kurzbeschreibung This book presents data mining methods in the field of healthcare management in a practical way. Healthcare quality and disease prevention are essential in today's world. Healthcare management faces a number of challenges, e.g. reducing patient growth through disease prevention, stopping or slowing disease progression, and reducing healthcare costs while improving quality of care. The book provides an overview of current healthcare management problems and highlights how analytics and knowledge management have been used to better cope with them. It then demonstrates how to use descriptive and predictive analytics tools to help address these challenges. In closing, it presents applications of software solutions in the context of healthcare management. Given its scope, the book will appeal to a broad readership, from researchers and students in the operations research and management field to practitioners such as data analysts and decision-makers who work in the healthcare sector.
SWB-Titel-Idn 1843502771
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttps://doi.org/10.1007/978-3-031-28113-6
Internetseite / Link Resolving-System
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