导语 ：桐果云0代码数据平台，能广泛应用于数据治理、数据分析挖掘、数据可视化及数据服务领域。这是《桐果云-医疗赋能实战》合集的第一篇，我们将揭秘如何通过0代码建模，实现从日常数据统计。

  在医院日常运营中，如何快速、准确地掌握各科室就诊人数分布？传统手工统计方式效率低下，且难以保证数据一致性。现在，通过桐果云可视化建模平台，医护人员无需编写代码，只需通过简单拖拽，即可实现各科室就诊人数的自动统计与可视化，为医院精细化管理提供实时数据支撑。

一、业务场景与需求

场景一：科室负荷监控

  院领导及医务管理部门需要实时掌握各临床科室就诊负荷，及时发现就诊高峰与低谷科室，为医疗资源动态调配提供依据。

场景二：绩效考核支持

  科室主任需了解本部门接诊量，作为医护人员绩效考核、排班调整的参考数据。

核心需求

  基于门诊挂号记录，自动统计指定时间范围内各科室的实际就诊人数，并按科室名称清晰展示，形成可用于决策的统计报表。

二、建模核心思路

  模型的核心是"数据筛选-分组统计-信息关联"，通过对原始挂号数据进行清洗、按科室分组计数，并关联科室信息表获取完整科室名称，最终形成直观的统计结果。其逻辑流程如下图所示：

三、五步操作详解

第1步：生思路

• 构建"筛选有效就诊记录 → 按科室统计人数 → 关联科室详细信息"的分析策略

第2步：找数据

• 在数据资源，添加【门诊挂号记录表】和【科室信息表】到画布

第3步：设规则（对照上图流程进行操作）

• 筛选有效就诊记录 ：拖入【数据筛选】组件，对【门诊挂号记录表】设定时间范围（如近一周），并筛选"就诊状态"为"已就诊"的记录，输出为有效就诊记录表A
• 按科室统计人数 ：拖入【分组统计】组件，对表A按"科室ID"进行分组，对"患者ID"进行计数，得到科室就诊人数统计表B
• 关联科室详细信息 ：拖入【数据关联】组件，将表B与【科室信息表】通过"科室ID"进行关联，获取科室名称等完整信息，输出为最终结果表C

第4步：得结果

• 运行模型，结果区直接生成一份清晰的结构化报表，展示各科室名称及其对应的就诊人数，支持排序和导出

第5步：固经验

• 将此分析流程发布为"各科室就诊人数日/周统计"共享模型
• 全院各管理部门均可直接使用该模型，一键生成统计报表，实现分析经验的快速复制与推广

四、模型价值与实战要点

核心价值

• 提升统计效率 ：将原需数小时的人工统计工作压缩至分钟级，实现数据的实时更新与查询
• 确保数据一致性 ：通过统一的模型规则，杜绝了手工统计中常见的口径不一、重复计数等问题
• 赋能管理决策 ：直观的数据结果为科室资源调配、高峰时段应对、绩效核算提供了可靠依据

实战要点

• 灵活调整时间范围 ：可根据管理需求，轻松调整统计的时间范围，实现按日、周、月等多维度的灵活分析
• 确保基础数据质量 ：分析前需确认挂号记录表中的"就诊状态"、"科室ID"等关键字段的准确性与完整性
• 结果可视化展示 ：可将模型结果快速绑定至可视化组件，生成柱状图或饼图，使数据呈现更加直观

五、结语：携手桐果云，共创智慧医院新未来

  数据驱动医院精细化管理的时代已经到来。桐果云平台，就是您手中最强大的"数据听诊器"。它不仅仅是一个工具，更是一种能力，一种让业务智慧充分涌流、让数据价值全面释放的新生态。

桐果云深度理解不同行业的业务逻辑，将通用的自动化能力，转化为解决您特定痛点的钥匙。

告诉我们您的行业与难题，剩下的，交给我们。

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