请上传宽度大于 1200px,高度大于 164px 的封面图片
    调整图片尺寸与位置
    滚轮可以放大缩小图片尺寸,按住图片拖动可调整位置,多余的会自动被裁剪掉
取消
小Tom(uid:608150)
40+老男人 职业资格认证:FCA-数据分析理论 | FCA-业务分析理论 | FCP-FineBI V6.x | FCP-报表开发工程师
帆软BI 模仿一个可视化护理软件大屏 (三百六十行 行行fine BI)
帆软BI 模仿一个可视化护理软件大屏 (三百六十行 行行fine BI) 前言 由于我的老父亲因为生病,每个月要住院一次医院,在住院部的护士台发现了一个令人瞩目的新变化——医院新采购了卫宁公司的可视化护理软件。(如下), 在这之前,对于医院的护理工作,我的印象更多停留在护士们忙碌的身影和手写的记录单上。然而,这次的所见所闻让我深刻感受到了医院在数据处理方面的巨大进步,以及由此带来的人性化关怀。 当我看到各种护理的信息清晰明了地呈现在屏幕上,护理安排、检查安排、饮食安排,用药安排等一目了然,我不禁为这样的高效和精准所震撼。 以往,可能因为信息传递的不及时或不准确,导致护理过程中出现一些小的偏差或延误。但有了这套可视化护理软件,数据的实时更新和共享成为了可能,每一个护理环节都紧密相连,无缝对接。 比如说,当医生调整了治疗方案,护士能够第一时间在软件中获取最新信息,并迅速做出相应的护理调整。再比如,患者的病情变化能够被及时记录和分析,为医生的进一步诊断提供了有力的支持。 这样的变革不仅提高了医疗护理的质量和效率,更让患者和家属感受到了安心和放心。作为一名旁观者,我深受启发。 我开始思考,是否用帆软也做一个差不多的可视化软件 这个图某医院的可视化护理软件大屏截图   ---     # 一、怎么做?     完成模仿一个软件其实还是有难度的,需要一些数据。导入到系统中,才能完成可视化,但是我手上没有数据,所以就需要编造一些数据,根据以往经验,我想可能需要以下一些表,来支撑这个可视化数据。   具体需要 下面 8张表支持(注意不是真实数据,是自己编造出来的 )   1.护理等级表   2护理用药和治疗表   3.住院房号日志   4.风险管理   5.检查   6.护理饮食表   7.出入量   8.基础处理类别表     这里说一下护理等级   护理等级一二三级标准
护理等级一二三级中,一级护理等级最高。‌12 护理分级有四个级别,分别是特级护理、一级护理、二级护理和三级护理,具体区别如下: 特级护理:针对病情危重随时需要抢救的病人、开展大手术的病人,和严重外伤大面积烧伤的病人。病人需要安置在抢救室或重病室,设专人护理,备齐抢救药品器械,制定护理计划。‌1 一级护理:针对病重病危需严格卧床休息、生活不能自理的患者,如各种大手术、内出血、高烧、昏迷、休克或外伤病人,瘫痪、惊厥、子痫、晚期癌症的病人及早产儿。要求严格卧床休息,做好心理护理,二十四小时内制定护理计划,做好室内消毒清洁工作,加强营养等。 二级护理:针对病重期、急性症状消失、大手术后病情稳定、生活不能自理者,年老体弱或慢性病不宜过多活动者,一般手术后轻型先兆子痫者。要求卧床休息,每1-2小时巡视一次,做好基础护理,给予生活上的必要照顾等。 三级护理:针对轻症、一般慢性手术、手术前检查准备阶段、正常孕妇、各种疾病恢复期,可以下床活动生活可自理的患者。每日测量体温、脉搏、呼吸、血压二次,每日巡视两次,进行卫生宣传教育等。   # 二、导入数据   导入数据  选址 excel    对某些表需要copy一份    # 三、编辑数据制作联合饼图   组件1 图表 将护理等级下 护理等级拖入颜色 ,记录数拖入大小,调整组件样式,变成如入的图 组件2 图表   组件3, 颜色表格    最后合并 将三个组件拖入到仪表盘     最后合并,使用的是悬浮功能   # 四、编辑数据风险管理   过滤数据 加入公式列 合并   分组汇总   需要注意的是这里需要选 字符串拼接   组件   最后呈现的组件   # 五、最后显示效果   以下就是最终的效果。是不是模仿的还可以!   # 总结 我在完成这个 可视化护理软件大屏,对帆软的功能又有新的理解,我这里总结主要如下  (如果说的不对请更正,接受再学习哈)   1.在仪表盘中 ,组件的图表可以通过悬浮菜单,组合成新的图表 2.帆软bi 时间显示需要 设置,比如 在仪表盘上显示 12:55,要自动变成12:56 需要 自动刷新的功能才可以 (理论上需要有许可证的才可以) 3.如果是连数据库,建议设置缓存.本文连的是 excel 4.以上可视化大屏,都是通过下面编造的数据做出来的     护理可视化.xlsx (19.35 K)        
不等宽柱状图 (实现效果)
不等宽柱状图 (实现效果),如果有其他的图可以表达这个意思也请告知我  数据如下  年龄 第一针 第二针 第三针 疫苗接种人数 0-17 72% 20% 8% 110000 18-24 32% 58% 10% 45000 25-39 25% 65% 10% 165000 40-50 16% 60% 24% 95000 51-64 38% 49% 13% 50000 65+ 40% 43% 17% 35000        
裁员后还是不要躺平,多学点技能比较好。
学习参加本次课程的心得体会小结 1. 学习初衷 (1)个人背景: 我在2023年底因公司裁员,曾担任医美行业数据产品经理。 (2)从哪里了解到的学习班、为何选择学习班: 因为之前公司用的就是finebi+finereport 全套产品。我发现BI工程师实战班在数据分析领域有着卓越的口碑。我选择这个学习班的原因是,希望能够满足我了解未知行业的 所需的实战经验和深度知识。 2. 学习经历 (1)熬夜学习、结交新朋友、感谢的人、有趣的事儿: 学习过程中,我的时间还是比较充裕。 有认识了有个做餐饮业的数据分析师,我也希望和来自不同行业的新朋友共同进步。感谢学习班提供了这个平台,让我结交了许多志同道合的伙伴。特别要感谢教师和助教的耐心指导。 (2)课程建议: 学习班的设置非常合理,但我建议增加更多的实际项目案例,以更好地巩固所学知识。对于讲课老师、班主任、助教老师,我想说他们的辛勤付出对我的学习起到了巨大的推动作用,让我在学习的过程中更有动力。同时,希望能在课程中更加注重实际场景的应用,让学员更好地将知识转化为实际能力。 3. 学习成果 (1)个人成长: 通过学习,我不仅掌握了丰富的数据分析技能和方法,还深入了解了BI工程师的实际工作。如果加上 ,Mpp型数据库+ETL kettle + fine bi,已经可以初步搭建起 TB级的 数据应用了  最让我印象深刻的是实战项目,通过解决真实场景中的问题,如同环 比计算,如果用 sql 写一般用 lag 窗口函数写很复杂,在 finebi 一下就解决了。学习的初衷得以实现,能有效成功地提升了自己的技能水平。 (2)工作应用: 尽管目前处于待业状态,但我已经将学到的数据分析技能应用于自己的项目中。由于最近在写blog 会写一些fine bi 知识分享给大家 4. 小结 参加BI工程师实战班可能是我职业生涯中的一次重要体验。裁员固然是一次打击,但我通过学习班可能会获得了新的机遇。这次学习不仅让我技能更加全面,也让我找到了更多的职业发展方向。在未来的求职过程中,我将充分运用所学知识,展现出自己的实力。感谢学习之旅,让我更加坚信,终身学习是前行路上最为强大的武器。最后希望自己能顺利通过 FCBP 。
个人成就
内容被浏览9,218
加入社区3年303天
返回顶部