تحليل و إدخال البيانات
تفاصيل العمل
?? العربية
طُلب مني من قبل مدير أحد المشافي إجراء تحليل شامل للأداء التشغيلي ومستوى رضا المرضى، بهدف دعم اتخاذ القرار الإداري وتحسين جودة الخدمات الصحية المقدمة.
قمت بالعمل على قاعدة بيانات سجلات المواعيد وبيانات زمن الانتظار وتقييمات المرضى، إضافة إلى بيانات الطاقم الطبي وساعات العمل. بدأت باستخراج البيانات وتنظيمها باستخدام SQL عبر تنفيذ استعلامات متقدمة مثل (JOIN, GROUP BY, Aggregations) لضمان الحصول على بيانات دقيقة ومترابطة.
بعد ذلك، استخدمت Microsoft Excel لتنظيف البيانات (Data Cleaning) ومعالجة القيم الناقصة والكشف عن القيم الشاذة (Outliers). كما قمت بإجراء تحليل إحصائي شمل حساب المتوسط والانحراف المعياري وتحليل الارتباط لقياس العلاقة بين زمن الانتظار ومستوى الرضا.
لتحويل النتائج إلى صورة بصرية واضحة، أنشأت لوحة تحكم تفاعلية باستخدام Power BI تضمنت مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل معدل الرضا العام، ومتوسط زمن الانتظار، ونسبة الالتزام بالمواعيد، وإنتاجية الطاقم الطبي.
أظهر التحليل وجود ارتباط سلبي بين طول مدة الانتظار ومستوى رضا المرضى، مما دفعني إلى التوصية بإعادة توزيع الجداول الزمنية خلال ساعات الذروة لتحسين الكفاءة التشغيلية وتقليل أوقات الانتظار.
?? English
I was assigned by a hospital director to conduct a comprehensive analysis of operational performance and patient satisfaction in order to support administrative decision-making and improve healthcare service quality.
I worked with appointment records, waiting time data, patient satisfaction ratings, and medical staff schedules. Data extraction and structuring were performed using SQL, applying advanced queries such as JOIN, GROUP BY, and Aggregations to ensure accuracy and relational consistency.
Data cleaning and validation were conducted using Microsoft Excel, including handling missing values and detecting outliers. Statistical analysis was then performed, including calculation of mean, standard deviation, and correlation analysis to assess the relationship between waiting time and satisfaction levels.
To present the insights effectively, I developed an interactive dashboard using Power BI, incorporating key performance indicators (KPIs) such as overall satisfaction rate, average waiting time, appointment adherence rate, and staff productivity.
The analysis revealed a negative correlation between waiting time and patient satisfaction. Based on these findings, I recommended optimizing physician scheduling during peak hours to enhance operational efficiency and reduce delays.
?? Français
J’ai été chargé par le directeur d’un hôpital de réaliser une analyse complète de la performance opérationnelle et du niveau de satisfaction des patients, afin de soutenir la prise de décision administrative et d’améliorer la qualité des services de santé.
Les données exploitées comprenaient les registres de rendez-vous, les temps d’attente, les évaluations de satisfaction ainsi que les horaires du personnel médical. L’extraction et la structuration des données ont été réalisées à l’aide de SQL, en utilisant des requêtes avancées telles que JOIN, GROUP BY et des fonctions d’agrégation.
Le nettoyage et la validation des données ont été effectués via Microsoft Excel, incluant le traitement des valeurs manquantes et la détection des valeurs aberrantes. Une analyse statistique a ensuite été menée, comprenant le calcul de la moyenne, de l’écart-type et une analyse de corrélation afin d’évaluer la relation entre le temps d’attente et la satisfaction des patients.
Pour visualiser les résultats, un tableau de bord interactif a été conçu avec Power BI, intégrant des indicateurs clés de performance (KPIs) tels que le taux de satisfaction globale, le temps d’attente moyen, le respect des rendez-vous et la productivité du personnel.
L’analyse a mis en évidence une corrélation négative entre la durée d’attente et la satisfaction des patients. Une optimisation de la planification des médecins durant les heures de pointe a été recommandée afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle.