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》合集的第二篇，我们将揭秘如何通过0代码建模，实现医院绩效量化考核。

  在医院管理中，单纯的就诊量统计已无法满足精细化管理需求。如何同时衡量各科室的工作量与工作效率？桐果云可视化建模平台让您通过简单的拖拽操作，就能自动统计各科室就诊数量与总工时，为医院人力资源优化提供全方位数据支撑。

一、业务场景与需求

场景一：人力资源调配

  医务科需要掌握各科室就诊负荷与工作时间分布，为合理配置医护人员提供依据。

场景二：绩效精细考核

  科室主任需要同时了解接诊量和工作时长，建立更科学的绩效考核体系。

核心需求

  基于门诊挂号、科室信息和排班数据，自动统计各科室在指定时间范围内的就诊人数及总工时，为人力资源精细化管理提供数据支持。

二、建模核心思路

  模型通过多表关联、数据筛选、字段转换和分组统计，实现就诊量与工时的综合统计分析。其逻辑流程如下图所示：

三、七步操作详解

第1步：数据准备

• 在平台资源中心，加载【门诊挂号记录表】、【科室信息表】和【门诊排班表】

第2步：关联科室信息

• 拖入【数据关联】组件，将【门诊挂号记录表】与【科室信息表】通过"科室ID"关联，输出带科室信息的挂号记录表A

第3步：关联排班信息

• 拖入【数据关联】组件，将表A与【门诊排班表】通过"排班ID"关联，输出带排班信息的完整记录表B

第4步：数据筛选

• 拖入【数据筛选】组件，对表B筛选出挂号状态为"已就诊"且科室类型为"临床"的有效记录，输出有效就诊记录表C

第5步：就诊人数统计

• 拖入【分组统计】组件，对表C按"科室编号"和"科室名称"分组，统计各科室就诊人数，输出就诊人数统计表D

第6步：工时数据转换

• 首先拖入【拓展字段】组件，将"时间段"字段转换为文本类型，生成新字段"工时"
• 再次拖入【拓展字段】组件，将"工时"文本转换为具体数值，生成新字段"工时数值"

第7步：总工时统计

• 拖入【分组统计】组件，根据"科室名称"分组，对"工时数值"进行求和，统计各科室总工时，输出最终结果表E

第8步：结果应用

• 运行模型，系统自动生成包含各科室就诊人数和总工时的综合报表，支持数据导出和可视化展示

第9步：经验固化

• 将此分析流程发布为"科室工作量与工时分析"共享模型，全院各管理部门均可直接使用，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

• 管理精细化 ：从单一工作量统计升级为工作量与工作效率的双维度评估
• 决策科学化 ：为人力资源配置、排班优化提供全方位数据依据
• 操作智能化 ：复杂的数据处理流程通过可视化建模自动完成

实战要点

• 数据质量保障 ：确保排班表的时间段格式统一，便于准确计算工时
• 参数灵活配置 ：可根据不同管理需求，调整统计的时间范围和科室类型
• 结果交叉验证 ：建议与实际的排班记录进行核对，确保统计准确性

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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