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Arcpy.GetParameterAsText () tem um tipo de dados?

Arcpy.GetParameterAsText () tem um tipo de dados?


import arcpy # Recuperar parâmetros de entrada inX = arcpy.GetParameterAsText (0) inY = arcpy.GetParameterAsText (1) inDescription = arcpy.GetParameterAsText (2) incidentsFC = "C: /Data/Yakima/Incidents.shp" descriptionField = "DESCR" # Faça uma tupla de campos para atualizar fieldsToUpdate = ("SHAPE @ XY", descriptionField) # Crie o cursor de inserção com arcpy.da.InsertCursor (incidentsFC, fieldsToUpdate) como cursor: # Insira a linha fornecendo uma tupla de atributos afetados cursor.insertRow (((float (inX), float (inY)), inDescription))

Eu encontrei essa ferramenta de script em um curso online que mostra um exemplo de uso do Insert Cursor, onde inserimos uma linha em um shapefile de ponto. Eu não conseguia entender algo aqui. Especificamos de alguma forma qual 'tipo' de entrada forneceremos quando usarmosGetParameterAsText ()?

Se sim, então por que precisamos especificar novamente na última linha que as coordenadas fornecidas anteriormente são do tipo float?

Não podemos apenas escrevercursor.insertRow ((inX, inY), inDescription)e se não, como o Python entende a entrada na variávelinDescriptioné uma string / texto sem usar aspas duplas em qualquer lugar?


Como o nome GetParameterAsText () indica, ou os estados da documentação, o valor será convertido para texto, ou como o chamamos: a corda.

Obtém o parâmetro especificado como uma string de ** texto ** por sua posição de índice na lista de parâmetros.

Portanto, se o usuário inserir coordenadas, como 35.5432 então a ferramenta entenderia aqueles como '35.5432', uma linha. Isso, no entanto, não é necessariamente o que queremos, portanto, neste caso, converteríamos essa string de volta em um número. Como estamos interessados ​​nos decimais, temos que convertê-lo para um flutuador (não é um número inteiro, pois cortaria os decimais) e use flutuador().

Observe que você também pode ter convertido ao obter os parâmetros:

inX = float (arcpy.GetParameterAsText (0))

Na minha opinião, isso torna o código mais fácil de ler e menos confuso mais tarde.

A parte importante com GetParameterAsText () é o que você define no ArcGIS, ao construir a ferramenta. Aqui, o mais importante, o tipo de dados interno do ArcGIS, é definido. Pode ser assustador no início e, às vezes, é necessário tentar várias vezes até encontrar o tipo correto. A interface é semelhante a esta (desculpe, interface em alemão!):

Mas o ponto principal é que ele chegaria ao seu Python como texto, então, às vezes, conversões são necessárias, como o flutuador() nesse caso!


Para respeitar o tipo de entrada definido em uma caixa de diálogo da ferramenta de script Python, você precisará usar arcpy.GetParameter ().

Ao usar arcpy.GetParameterAsText (), meu entendimento é que tudo o que é ingerido tem seu tipo de dados convertido em uma string.

Parece queflutuadorestá sendo usado aqui para converter essas strings em números de ponto flutuante.


Configurando parâmetros da ferramenta de script

Quase todas as ferramentas têm parâmetros e você define seus valores na caixa de diálogo da ferramenta ou em um script. Quando a ferramenta é executada, os valores dos parâmetros são enviados para o código-fonte da ferramenta. Sua ferramenta lê esses valores e prossegue com seu trabalho.

Os parâmetros da ferramenta de script podem ser definidos ao usar o assistente Adicionar script. Você também pode adicionar, excluir e modificar os parâmetros da ferramenta de script na caixa de diálogo Propriedades de uma ferramenta. Para acessar as propriedades da ferramenta de script, clique com o botão direito do mouse na ferramenta, clique em Propriedades e na guia Parâmetros.

Esteja você configurando parâmetros no assistente Adicionar Script ou na caixa de diálogo Propriedades, os procedimentos (conforme descrito aqui) são os mesmos.

Para adicionar um novo parâmetro, clique na primeira célula vazia na coluna Nome de exibição e digite o nome do parâmetro. Este é o nome que será exibido na caixa de diálogo da ferramenta e pode conter espaços. Para a sintaxe Python, o nome do parâmetro será o nome de exibição com espaços substituídos por sublinhados (_).

Após inserir o nome de exibição do parâmetro, escolha um tipo de dados para o parâmetro clicando na célula Tipo de Dados, conforme mostrado abaixo.

Cada parâmetro possui propriedades adicionais que você pode definir, conforme mostrado abaixo.

Pode ser Obrigatório, Opcional ou Derivado. Derivado significa que o usuário de sua ferramenta não insere um valor para o parâmetro. Os tipos derivados são sempre parâmetros de saída.

Pode ser entrada ou saída. Se o parâmetro Tipo for Derivado, a direção será sempre igual à Saída.

Valores múltiplos são Sim se você quiser uma lista de valores e Não se quiser um único valor.

O valor padrão do parâmetro. Quando o tipo de dados do parâmetro é um conjunto de recursos ou conjunto de registros, Padrão é substituído por Esquema.

Se o valor padrão do parâmetro vier de uma configuração de ambiente, essa propriedade conterá o nome da configuração de ambiente.

Se desejar que apenas determinados conjuntos de dados ou valores sejam inseridos para um parâmetro, você pode especificar um filtro. Existem seis tipos de filtros e o tipo de filtro que você pode escolher depende do tipo de dados do parâmetro.

Esta propriedade se aplica a parâmetros de saída derivados e tipos de dados de parâmetros de entrada. Para parâmetros de saída derivados, Obtido de pode ser definido como o parâmetro que contém a definição da saída. Para parâmetros de entrada, Obtido de é definido como o parâmetro que contém as informações necessárias para a entrada.

Esta propriedade se aplica apenas aos parâmetros de saída. O valor é a localização de um arquivo de camada (.lyr) que contém a simbologia para exibir a saída.

Existem três opções de tipo:

  • UMA Requeridos parâmetro requer um valor de entrada do usuário. A ferramenta não pode ser executada até que o usuário forneça um valor.
  • Um Opcional parâmetro não requer um valor do usuário.
  • UMA Derivado parâmetro é apenas para parâmetros de saída (consulte Direção abaixo). Um parâmetro de saída derivado não é mostrado na caixa de diálogo da ferramenta.

Existem cinco usos para um parâmetro de saída derivado, como segue:

  • A saída é igual à entrada, como Calcular campo. Calculate Field altera os valores de um determinado campo na tabela de entrada - não cria uma nova tabela nem modifica o esquema da entrada. Outras ferramentas cuja saída é igual à entrada podem ser encontradas na caixa de ferramentas de edição.
  • A ferramenta modifica o esquema da entrada, como Adicionar Campo. Adicionar campo adiciona um campo à tabela de entrada - não cria uma nova tabela de saída.
  • A ferramenta cria saída usando informações em outros parâmetros, como a ferramenta Criar classe de recurso. Com a ferramenta Criar classe de recurso, você especifica a área de trabalho e o nome da nova classe de recurso, e a classe de recurso é criada para você.
  • A ferramenta produz um valor escalar em oposição a um conjunto de dados. Get Count, por exemplo, gera um inteiro longo (o número de registros). Sempre que uma ferramenta gera um valor escalar, a saída é Derivada.
  • A ferramenta criará dados em um local conhecido. Por exemplo, você pode ter um script que atualiza uma tabela existente em um espaço de trabalho conhecido. O usuário não precisa fornecer esta tabela na caixa de diálogo ou no script.

Se sua ferramenta de script tiver saída derivada, você precisará definir o valor do parâmetro de saída derivado em seu script usando a função SetParameterAsText ().

Todas as ferramentas devem ter saídas

Todas as ferramentas de script devem ter parâmetros de saída para que possam ser usadas no ModelBuilder. A ideia fundamental do ModelBuilder é conectar a saída das ferramentas às entradas de outras ferramentas e, se sua ferramenta de script não tiver um parâmetro de saída, não será muito útil no ModelBuilder. No mínimo, você pode gerar um booleano contendo verdadeiro se a ferramenta for concluída com êxito e falso caso contrário.

Saída derivada que modifica um parâmetro de entrada

A ilustração abaixo mostra uma ferramenta de script hipotética, Atualizar valores de campo, usada no ModelBuilder. (Para fins de discussão, Atualizar valores de campo é usado por uma organização para examinar o conteúdo de um conjunto de campos de texto conhecidos e corrige erros ortográficos e de capitalização.) Atualizar valores de campo não produz uma nova classe de recurso, mas atualiza o campo valores na classe de recurso de entrada.

A definição correta do parâmetro de Atualizar Valores de Campo é mostrada na ilustração abaixo, onde Atualizar Valores de Campo tem um parâmetro de classe de recurso de saída com Tipo definido como Derivado. Uma vez que a saída é a mesma que a entrada para esta ferramenta, Obtained from é definido como o parâmetro de entrada. (Obtido em usa o nome do parâmetro, que é o nome de exibição com espaços substituídos por sublinhados.)

Saída derivada que não modifica um parâmetro de entrada

A ilustração abaixo mostra uma ferramenta diferente, onde a saída é derivada, mas não é obtida de nenhum parâmetro de entrada (Obtido de é deixado em branco). Nesse cenário, a ferramenta hipotética Post Data to Repository copia a classe de recurso de entrada para um espaço de trabalho conhecido (o repositório) e, em seguida, adiciona e preenche um campo de data / hora.

Configurando o valor de saída

No modelo ilustrado acima, observe que a ferramenta Copiar recursos está vazia (branco em vez de amarelo). Isso ocorre porque a variável de recursos de saída, embora verde, não contém um valor - o nome e a localização dos recursos de saída não são conhecidos até que a ferramenta seja executada. Nesse caso, seu script deve especificar o valor de saída usando a função ArcPy SetParameterAsText (). A função SetParameterAsText () definirá o valor de um parâmetro de saída usando uma string de texto ou um objeto, como uma tabela de valores.

É possível fornecer um valor para a saída antes que a ferramenta seja executada, fornecendo o código de validação da ferramenta.

Aqui está um exemplo de código que usa SetParameterAsText (), com base no trabalho realizado pelo script Post Data to Repository, descrito acima.

Valores de saída em vez de dados

Os exemplos acima mostram a saída de conjuntos de dados derivados. Algumas ferramentas, no entanto, produzem valores em vez de conjuntos de dados, como a ferramenta Get Count, que produz um tipo de dados Long contendo o número de linhas em uma tabela. A saída de valores em vez de conjuntos de dados é comum. Você pode ter seus próprios scripts que realizam análises em vários conjuntos de dados relacionados e geram nada mais do que alguns números ou um valor booleano aprovado / reprovado.

Os parâmetros de saída contendo tipos de dados de valor (como Longo ou Booleano) são sempre Derivados em vez de Obrigatórios.


Modelo de descrição do trabalho de analista de GIS

Procuramos candidatos multi-qualificados com experiência quantitativa para o cargo de analista de GIS. Os analistas de GIS são responsáveis ​​por descobrir padrões e tendências por meio de mapeamento espacial, desenvolver aplicativos e ferramentas de mapeamento e gerenciar uma biblioteca digital de mapas geográficos em vários tipos de arquivos, entre outras funções.

Os analistas de GIS precisarão explicar aos clientes as tendências geográficas e os resultados de suas análises, exigindo excelente comunicação escrita e verbal.


Estimar o ROI de uma solução GIS (Sistema de Informação Geográfica) para Análise de Localização

Se sua organização está avaliando a viabilidade de uma solução GIS ou já tem uma plataforma de análise de localização madura, calcular o benefício derivado para o resultado final é um exercício poderoso e construtivo. O objetivo deste post é ajudar a construir a justificativa de negócios com ROI (Return on Investment) como parâmetro quantitativo para medir o custo / benefício e o valor obtido com uma solução GIS.

Existem muitos benefícios tangíveis e intangíveis derivados dos problemas que uma solução GIS resolverá. Qualificar e quantificar os resultados do exercício de ROI e, em seguida, documentá-los é uma prática comum e muitas ferramentas estão disponíveis para auxiliar no cálculo.

Construindo o caso de negócios

Um caso de negócios é melhor descrito como uma história financeira baseada em fatos, suposições estruturadas e lógica. Fornece um meio pelo qual o impacto financeiro das opções pode ser examinado e tiradas conclusões.

Um banco deseja analisar seus clientes e empréstimos por localização, produto, setor, risco e exposição ao risco. O banco gostaria de auxiliar a capacidade de um gerente de visualizar suas contas em um painel fácil de usar. Após a revisão de suas capacidades, um gráfico de aranha foi produzido com a funcionalidade atual e desejada.

O banco tinha lacunas consideráveis ​​entre onde estavam e onde desejavam estar como organização. Eles queriam a capacidade de sobrepor um mapa de clientes ao caminho de um furacão ou ver quais clientes ou instalações estão a 40 quilômetros da Falha de San Andreas ou abaixo de 25 pés acima do nível do mar ao longo das áreas costeiras. Trabalhando com a alta administração, as lacunas foram priorizadas e, em seguida, atribuídas um valor. Os resultados foram tabulados e informados à alta administração usando um modelo de ROI padrão.

O caso de uso acima foi simplificado demais, mas a justificativa de construção pode ser reduzida a algumas etapas básicas. O esboço abaixo usa um processo de cinco etapas derivado de práticas padrão em torno do cálculo do ROI. Essas etapas foram adaptadas de “Os benefícios de negócios do GIS: uma abordagem de ROI”, mas resumidas para uma abordagem mais ágil.

  1. Determine a necessidade e os benefícios de uma solução GIS
  2. Delinear e priorizar os requisitos e oportunidades de negócios
  3. Avalie o orçamento e os cronogramas do projeto
  4. Estimar benefícios
  5. Documente e apresente os resultados

Etapa 1 - Determinar as necessidades e benefícios de uma solução GIS

A sua solução GIS está alinhada com os objetivos estratégicos da sua organização?

A primeira etapa no cálculo do seu ROI envolverá examinar o que está gerando a necessidade de uma solução GIS. Você precisará avaliar seus pontos fracos organizacionais e pesá-los em relação às suas metas e objetivos. Durante esta etapa, você deve consultar as partes interessadas cruciais e identificar as melhorias e benefícios de uma solução GIS. Os principais tomadores de decisão devem ser identificados e informados sobre o estudo de ROI. Seu envolvimento e aprovação são cruciais para o processo de ROI

Etapa 2 - Delinear e priorizar os requisitos e oportunidades de negócios

Definir o escopo do projeto é a próxima. Chegar a um acordo sobre quais problemas a solução GIS resolverá e a funcionalidade necessária, junto com saber o que é bom ter contra o que você precisar ter, deve ser documentado. Os pontos problemáticos devem ser objetivamente definidos e priorizados com os usuários finais e parceiros de negócios. Além disso, você deve delinear os custos de oportunidade e quais são os riscos de não ter uma solução GIS. Os intangíveis são muito mais difíceis de quantificar, mas um valor ainda deve ser atribuído a eles. Os objetivos críticos devem ser comparados para uma avaliação antes e depois.

Etapa 3 - Avalie os requisitos de orçamento

Depois que o escopo da solução for acordado, o custo do projeto deve ser estimado. As etapas são as mesmas se a solução GIS já estiver em vigor e você estiver apenas adicionando recursos ou funcionalidades.

O modelo ROI permite que você divida os elementos associados aos projetos específicos em seu portfólio para permitir a comparação entre o valor do benefício de um caso base calculado sem GIS e um caso calculado com GIS. Para completar o modelo, é necessário revisitar a lista de oportunidades original.

Etapa 4 - Estimar os benefícios

Para estimar um tipo de retorno sobre um investimento em análise de localização, um valor deve ser atribuído aos dividendos derivados da solução. O mapeamento dos recursos no início (atual) do projeto e o que se espera que seja alcançado (desejado) permite que você veja a "lacuna" e atribua um valor a essa lacuna. Trabalhando com executivos seniores e suas metas organizacionais, você deve ser capaz de formar equipes e avaliar o valor de alcançar as capacidades desejadas. É um ótimo exercício obter adesão e priorizar quais recursos agregam mais valor.

Existem muitos modelos de ROI diferentes disponíveis gratuitamente na web e você pode mergulhar tão fundo nas ervas daninhas quanto quiser. A profundidade depende do nível de detalhe que seu gerenciamento exige. Usando esses modelos e recursos de mapeamento, você deve ser capaz de usar os benefícios estimados para atribuir um valor quantitativo aos modelos. Com base nos resultados da análise, pode ser necessário ajustar o orçamento ou buscar exemplos adicionais de benefícios quantitativos que podem ser modelados a fim de apresentar um argumento forte para o SIG.

Etapa 5 - Documentar e apresentar os resultados

Na etapa final, você compilará seus modelos e criará relatórios com o objetivo de demonstrar à alta administração o valor de financiar uma solução GIS para análise de localização. Existem muitos estilos diferentes que você pode usar para formatar seu relatório, mas sugiro que você comece com um esboço contendo os seguintes componentes principais:

Sumário executivo - Deve ser uma visão geral de alto nível de suas descobertas e uma proposta para seguir em frente. Deve ser escrito tendo em mente a liderança de sua equipe sênior.

Antecedentes e história - Descreva a necessidade ou lacuna que deu início a este projeto e por que sua organização decidiu buscar este tipo de solução.

Finalidade e âmbito - Em seguida, você precisa fornecer um esboço da justificativa para este projeto e uma revisão dos processos e recursos.

Projeto proposto - O próximo passo é descrever as soluções para os problemas delineados acima. Deve ser detalhado o suficiente para descrever com precisão quais recursos e funcionalidades serão incluídos.

Custo e prazo - O orçamento e os dólares onipotentes receberão o maior escrutínio. Prazo e recursos internos e externos devem ser incluídos nesta seção. Esta é a seção mais desafiadora do relatório e deve receber mais atenção. Se esta parte não for considerada precisa, ela colocará toda a solução em risco.

Ação recomendada - O objetivo da seção final é resumir os resultados e fazer uma recomendação à alta administração para que o programa seja financiado conforme proposto no relatório. Esta seção final deve ser muito focada em seus argumentos-chave e não deve ter mais do que alguns parágrafos.

Glossário de termos - A última seção deve conter um apêndice com um glossário dos termos usados ​​em seu relatório. Seu glossário deve incluir termos de GIS e termos financeiros de ROI. O mais provável é que o relatório seja apresentado ao público e há uma boa chance de que apenas os leitores saibam apenas os termos financeiros ou de GIS, não ambos. Portanto, será útil manter todos na mesma página.

Um ROI positivo conta uma história convincente, especialmente se as vantagens estão alinhadas com a missão e a direção estratégica da sua organização. Benefícios tangíveis e intangíveis podem ser alcançados juntamente com melhor acesso aos dados e melhor qualidade dos dados para a tomada de decisão. Sem a estimativa de ROI, a liderança sênior só pode se concentrar em quanto custa uma solução GIS e não nas vantagens organizacionais. Estimar o valor de suas soluções GIS fornece uma estrutura e um roteiro eficazes para a solução de análise de localização.

Se sua organização está avaliando uma solução GIS, nossa equipe pode ajudar no cálculo de seu ROI. Oferecemos algumas horas gratuitas para ajudar a orientá-lo em seu projeto e começar na direção certa. Caso deseje mais informações, fique à vontade para preencher o formulário abaixo e entraremos em contato em breve.

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Meio Ambiente

Você pode definir o valor padrão de um parâmetro para o valor de uma configuração de ambiente clicando com o botão direito do mouse na célula ao lado de Ambiente e escolhendo o nome da configuração de ambiente. Depois de escolher uma configuração de ambiente, a propriedade Padrão será ignorada. Para usar a propriedade Default em vez da propriedade Environment, limpe a propriedade Environment selecionando a entrada em branco na lista suspensa.


Operações analíticas básicas de OLAP

  1. Reduzindo dimensões
  2. Escalando a hierarquia de conceitos. Hierarquia de conceito é um sistema de agrupamento de coisas com base em sua ordem ou nível.

Considere o seguinte diagrama

  • Neste exemplo, as cidades New jersey e Lost Angles e enroladas no país EUA
  • Os números de vendas de New Jersey e Los Angeles são 440 e 1560, respectivamente. Eles se tornam 2.000 após o roll-up
  • Neste processo de agregação, a hierarquia de dados e localização sobe da cidade para o país.
  • No processo de enrolamento, pelo menos uma ou mais dimensões precisam ser removidas. Neste exemplo, a dimensão Quater é removida.

2) Detalhamento

  • O quarto trimestre do primeiro trimestre é detalhado para os meses de janeiro, fevereiro e março. As vendas correspondentes também são registros.
  • Neste exemplo, os meses de dimensão são adicionados.

Aqui, uma dimensão é selecionada e um novo subcubo é criado.

O diagrama a seguir explica como a operação de fatia foi realizada:

Esta operação é semelhante a uma fatia. A diferença nos dados é que você seleciona 2 ou mais dimensões que resultam na criação de um sub-cubo.

No Pivot, você gira os eixos de dados para fornecer uma apresentação de dados substituta.

No exemplo a seguir, o pivô é baseado em tipos de itens.


4 respostas 4

O objeto dtype vem de NumPy, ele descreve o tipo de elemento em um ndarray. Cada elemento em um ndarray deve ter o mesmo tamanho em bytes. Para int64 e float64, eles têm 8 bytes. Mas para cordas, o comprimento da corda não é fixo. Portanto, em vez de salvar os bytes de strings no ndarray diretamente, o Pandas usa um objeto ndarray, que salva ponteiros para objetos por causa disso, o dtipo desse tipo ndarray é objeto.

  • a matriz int64 contém 4 valores int64.
  • o array de objetos contém 4 ponteiros para 3 objetos string.

A resposta de @HYRY é ótima. Eu só quero fornecer um pouco mais de contexto.

Matrizes armazenam dados como contíguo, tamanho fixo blocos de memória. A combinação dessas propriedades é o que torna os arrays extremamente rápidos para o acesso aos dados. Por exemplo, considere como seu computador pode armazenar uma matriz de inteiros de 32 bits, [3,0,1].

Se você pedir ao seu computador para buscar o terceiro elemento na matriz, ele começará no início e, em seguida, saltará pelos 64 bits para chegar ao terceiro elemento. Saber exatamente quantos bits saltar é o que torna os arrays rápidos.

Agora considere a sequência de strings ['hello', 'i', 'am', 'a', 'banana']. Strings são objetos que variam em tamanho, então se você tentasse armazená-los em blocos de memória contíguos, ficaria assim.

Agora seu computador não tem uma maneira rápida de acessar um elemento solicitado aleatoriamente. A chave para superar isso é usar ponteiros. Basicamente, armazene cada string em algum local de memória aleatório e preencha o array com o endereço de memória de cada string. (Os endereços de memória são apenas números inteiros.) Então, agora, as coisas se parecem com isto

Agora, se você pedir ao seu computador para buscar o terceiro elemento, como antes, ele pode pular 64 bits (assumindo que os endereços de memória são inteiros de 32 bits) e então dar um passo extra para buscar a string.

O desafio para NumPy é que não há garantia de que os ponteiros estão realmente apontando para strings. É por isso que relata o dtype como 'objeto'.

Sem vergonha, vou inserir meu próprio curso sobre NumPy, onde originalmente discuti isso.


Tipos de dados de saúde da população

À medida que a disciplina de saúde da população incipiente continua a crescer em escopo e influência, o mesmo ocorre com a amplitude de populações que podem ser abrangidas por dados de saúde específicos. Embora os dados de saúde da população sempre incluam grandes conjuntos de pessoas ou pacientes, o escopo específico do que define uma & # 8220população & # 8221 em termos de saúde está em constante evolução.

Os dados de saúde da população podem incluir grupos como funcionários, indivíduos com uma doença específica, estudantes de uma determinada cidade ou campus, militares veteranos, pessoas com deficiência e prisioneiros, apenas para citar alguns. As populações também foram delineadas em linhas de raça, gênero, renda e educação. Os determinantes dos dados de saúde da população também podem não ser exclusivos de grupos específicos, mas também de ambientes físicos que incluem uma ampla gama de pessoas, como sistemas de atendimento médico e ambientes sociais, físicos, biológicos e geográficos. Na verdade, a pesquisa global dedicada ao impacto de questões como a mudança climática na saúde costuma ter laços estreitos com a área da saúde da população.

Enquanto os grupos específicos de enfoque nos estudos de saúde populacional estão mudando continuamente, o mesmo ocorre com os tipos de dados utilizados em pesquisas de saúde populacional, pesquisas acadêmicas e estudos médicos. De dados clínicos específicos a pesquisas amplamente concluídas, estatísticas de saúde pública e dados de censo, a gama de influência sobre o que define os dados de saúde da população é consideravelmente ampla.

Os dados dos sinistros podem incluir dados demográficos do paciente, códigos de diagnóstico, datas de atendimento específico e parâmetros de custo. O principal valor dos dados de sinistros é sua assistência em ajudar os profissionais de informática em saúde a atuarem como uma base para os profissionais de saúde avaliarem melhor quem estão tratando, quais são os principais problemas de saúde que enfrentam e o que e como esses grupos específicos estão pagando pelo tratamento.

Os registros eletrônicos de saúde, comumente chamados de EHR, fornecem dados aos profissionais de saúde da população que oferecem uma visão direta dos achados clínicos. Além de oferecer novas perspectivas sobre os processos de atendimento, os dados de EHR também incluem informações orientadas ao paciente, incluindo sinais vitais, dados de laboratório e imagens, imunização e histórico de alergias e outras métricas detalhadas importantes.

Os dados socioeconômicos também são um recurso valioso para os profissionais de saúde da população. Fatores ambientais, sociais e comunitários podem desempenhar um papel fundamental no desenvolvimento de programas de gestão de saúde que atendam ao espectro específico de necessidades de um determinado grupo, seja delineado por idade, renda, educação ou situação de emprego. Os dados socioeconômicos também permitem que os profissionais de informática em saúde considerem incidentes de violência interpessoal, tipo e frequência do uso de drogas ilegais e disparidades econômicas nos níveis estadual, municipal e municipal.

Outro domínio de dados-chave com raízes sociais para profissionais de informática de saúde são os dados de medicamentos de prescrição. Esse tipo de informação permite que profissionais de saúde e formuladores de políticas determinem como os pacientes estão gerenciando doenças e problemas crônicos de saúde, um domínio de dados de saúde comumente conhecido como adesão à medicação.

Embora as fontes e tipos de dados populacionais sejam abundantes, ainda há muito debate entre os provedores de saúde, organizações governamentais e não governamentais e empresas relacionadas à saúde sobre como esses dados devem ser utilizados de forma eficaz na esfera pública sem interromper a confidencialidade do paciente. Da mesma forma, os dados relacionados a empresas privadas e provedores de seguro médico costumam ser proprietários, o que levou a discussões de alto nível entre as partes interessadas nos dados de saúde da população por órgãos globais, como a Organização Mundial da Saúde.


Regras e políticas - Proteção de PII - Lei de Privacidade

Observação: As informações nesta página destinam-se a informar o público sobre as políticas e práticas de privacidade da GSA conforme se aplicam aos funcionários, contratados e clientes da GSA.

O que são informações de identificação pessoal (PII)?

No apêndice do OMB M-10-23 (Orientação para o uso de sites e aplicativos de terceiros pela agência), a definição de PII foi atualizada para incluir o seguinte:

Informações de identificação pessoal (PII)
O termo & ldquoPII & rdquo, conforme definido no OMB Memorandum M-07-1616, refere-se a informações que podem ser usadas para distinguir ou rastrear uma identidade individual de & rsquos, sozinha ou quando combinada com outras informações pessoais ou de identificação vinculadas ou vinculáveis ​​a um indivíduo específico . A definição de PII não está ancorada em nenhuma categoria única de informação ou tecnologia. Em vez disso, requer uma avaliação caso a caso do risco específico de que um indivíduo possa ser identificado. Ao realizar esta avaliação, é importante para uma agência reconhecer que não-PII podem se tornar PII sempre que informações adicionais são disponibilizadas publicamente - em qualquer meio e de qualquer fonte - que, quando combinadas com outras informações disponíveis, podem ser usadas para identificar um indivíduo.

Diretiva GSA CIO P 2180.2

Regras de comportamento do CIO GSA para lidar com informações de identificação pessoal (PII)

Data: 08/10/2019
Status: validado
Desatualizado em: 08/10/2026

Objetivo: Esta diretiva fornece a política da GSA & rsquos sobre como lidar adequadamente com PII e as consequências e ações corretivas que serão tomadas se ocorrer uma violação.


Aqueles que obtêm seu diploma de bacharelado em Ciência de Dados podem esperar concluir seu programa em quatro anos ou menos, como é o caso da maioria dos programas de bacharelado.

O seu status de matrícula (ou seja, se você é um estudante em tempo integral ou parcial) pode aumentar ou diminuir o tempo necessário para obter seu diploma. Ao pesquisar o programa certo para você, dê uma olhada na quantidade de créditos que a faculdade do seu programa considera como período integral ou parcial.


Assista o vídeo: Learn Python - Full Course for Beginners Tutorial