Este projeto demonstra a aplicação de técnicas de Business Intelligence (BI) usando Python e Plotly para análise de indicadores de um hospital hipotético. Utilizando um conjunto de dados gerados de forma simulada com a biblioteca Faker, o objetivo é fornecer uma visão estratégica e analítica do desempenho hospitalar através de gráficos interativos e dinâmicos.
A análise de dados é fundamental para a gestão eficaz de serviços de saúde. Através da visualização de indicadores-chave de desempenho (KPIs), este projeto visa:
- Identificar padrões de operação e desempenho hospitalar.
- Aprimorar a tomada de decisão baseada em dados, utilizando insights extraídos de análises gráficas.
- Otimizar recursos e melhorar a experiência do paciente através da análise de indicadores como tempo de espera, custos, e taxa de satisfação.
Abaixo estão algumas das análises que este projeto oferece, cada uma delas focada em fornecer insights estratégicos para o negócio:
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Gráfico de Violino (Tempo de Espera): Visualiza a distribuição do tempo de espera dos pacientes, permitindo identificar pontos críticos que podem impactar a satisfação.
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Waterfall (Custo Total por Unidade): Apresenta a composição dos custos totais, permitindo uma análise clara dos gastos e identificação de oportunidades de redução.
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Heatmap de Correlação: Mostra a relação entre diferentes métricas hospitalares, ajudando a entender como elas se influenciam mutuamente e onde focar melhorias.
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Scatter Plot (Funcionários vs Receita): Ajuda a avaliar a eficiência operacional, correlacionando o número de funcionários com a receita gerada.
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Gráficos de Barras: Analisam o número de cirurgias e consultas, exames realizados por unidade, e custos totais, fornecendo uma visão clara do volume de serviços prestados.
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Linha (Receita vs Custo ao Longo do Tempo): Permite o acompanhamento da saúde financeira do hospital ao longo do tempo, evidenciando tendências de receita e custos.
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Box Plot (Taxa de Recuperação): Fornece uma visão da variabilidade e dos limites de taxa de recuperação, ajudando na identificação de áreas que precisam de melhorias.
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Bubble Chart (Pacientes, Custo e Taxa de Recuperação): Visualiza a relação entre o número de pacientes atendidos, os custos associados e a taxa de recuperação, possibilitando decisões estratégicas sobre alocação de recursos.
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Treemaps e Sunburst: Usados para mostrar a distribuição dos pacientes por unidade e especialidade, permitindo uma visão clara da carga de trabalho e da eficiência.
Cada gráfico e análise tem um propósito estratégico:
- Otimização de Processos: Identificar gargalos no atendimento e áreas onde os custos podem ser reduzidos sem sacrificar a qualidade do atendimento.
- Melhoria na Satisfação do Paciente: Entender o que impacta a experiência do paciente e implementar mudanças baseadas em dados.
- Tomada de Decisão Baseada em Dados: Permitir que gestores hospitalares tomem decisões fundamentadas em informações claras e bem apresentadas.
Desde 2017, tenho me dedicado ao estudo de análise de dados e BI. Com um forte histórico em Python e anos de prática consolidada, voltei meu foco para a aplicação desse conhecimento em projetos pessoais e profissionais. Este projeto é uma demonstração da minha habilidade em transformar dados brutos em insights valiosos.
Com o crescimento constante da profissão de dados, acredito que a demanda por profissionais que possam utilizar ferramentas como Python e bibliotecas de visualização de dados, como Plotly, só aumentará. O futuro do trabalho com dados é promissor e exige uma combinação de habilidades técnicas e de negócios para criar soluções que realmente façam a diferença.
- Python: A base do projeto, utilizada para manipulação de dados e geração de gráficos.
- Plotly: Biblioteca para a criação de gráficos interativos e dinâmicos.
- Faker: Gerador de dados simulados para criação do dataset hospitalar.