标题中的“US_hospitals”指的是一个数据集，它包含了美国境内医院的相关信息。这个数据集源自美国卫生与公共服务部（Department of Health and Human Services, HHS）所维护的Hospital Compare网站。该网站是一个公开平台，旨在提供医院服务质量、患者安全、健康结果等方面的对比数据，帮助公众了解并比较不同医院的表现。 描述中的"美国医院"进一步确认了数据集的主要内容，即与美国各地医院相关的数据。由于数据来源于官方的Hospital Compare网站，我们可以期待这些数据包括但不限于医院的基本信息（如名称、位置）、服务项目、医疗质量指标、患者满意度调查结果等。 标签“R”表明这个数据集可能与R语言有关，可能是R语言社区中的一个项目或用于R语言的数据分析示例。这暗示了我们可以使用R语言对这个数据集进行读取、处理、分析和可视化，以揭示其中的模式和趋势。 压缩包“US_hospitals-master”可能包含一个完整的项目文件夹，里面可能有数据文件（如CSV或Excel格式）、R脚本文件（.R）、分析报告（可能是.md或.html格式）、以及可能的README文件，提供了关于如何使用数据和脚本的说明。在实际操作中，首先我们需要解压这个文件，然后通过R语言或其他数据处理工具加载数据，并根据需求进行预处理，例如清洗、缺失值处理、转换数据格式等。 在分析US_hospitals数据集时，我们可能会关注以下几个方面： 1. **医院基础信息**：如医院的地理位置、规模、类型、是否为教学医院等，这有助于我们理解医院的整体背景。 2. **医疗质量指标**：可能包括住院死亡率、再入院率、感染率等，这些指标反映了医院的医疗水平和服务质量。 3. **患者满意度**：通过患者调查结果，可以了解医院在患者体验方面的表现，如医生沟通、疼痛管理、清洁度等。 4. **地区差异**：分析不同州或城市的医院表现，揭示地域间医疗服务质量的差异。 5. **关联性研究**：探索医院的特定特征（如非营利性、大型医院等）与医疗质量和患者满意度之间的关系。 通过这些分析，我们可以得到有价值的见解，比如哪些类型的医院在特定领域表现出色，或者是否存在地理上的服务质量差距。这对于政策制定者、医院管理者以及公众来说都具有重要的参考价值。在使用R语言进行分析时，可以利用其强大的统计功能和丰富的可视化库，如ggplot2，来创建图表展示结果，使数据更易于理解和解释。

学习者 StudyFinder是一种灵活且可配置的应用程序，可从Clinicaltrials.gov提取研究结果，并从替代数据源（例如临床试验管理系统）中扩充数据。 StudyFinder还具有一个基本的主题组件，可以进行进一步的自定义。 如果您条件，请与studyFinder团队联系： 。 有兴趣在您所在的机构使用StudyFinder，或者 对StudyFinder有任何疑问，或 想要了解有关该工具的更新或增强的更多信息。 发展 开始使用开发环境的最简单方法是使用docker-compose ： 运行docker-compose run web rake db:create db:migrate db:seed来初始化数据库和搜索索引。 运行docker-compose up -d以启动开发服务器。 访问http://localhost:3000/以查看该应用程序。 部署

sec.gov EDGAR 文件查询和实时 API 涵盖 1993 年以来 10,000多家上市公司、ETF、对冲基金、共同基金和投资者的超过1800 万份 SEC Edgar 文件。 每个文件都映射到 CIK 和股票代码。 支持所有 +150 表单类型，例如 10-Q、10-K、4、8-K、13-F、S-1、424B4 等等。 API 在 SEC EDGAR 上发布后立即返回新文件。 XBRL 到 JSON 转换器和解析器 API。 从任何 10-K 和 10-Q 文件中提取标准化财务报表。 不需要 XBRL/XML - JSON 格式。 包括 13F 馆藏 API。 实时监控所有机构所有权。 通过 websockets 支持 Python、R、Java、C++、Excel 脚本 支持客户端和服务器端 JavaScript（Node.js、React、React Nati

2011年中国国家统计局统计用区划代码和城乡划分代码 包含省/市/县/乡/村信息 字段说明 id 代码 name 名称 grade 级别1、省/区/直辖市，2、地市/盟，3、县/旗，4、乡/镇/街道，5、村/社区 type 城乡标志码 stype 级别名

ca-fires-history 跟踪来自火灾数据 如果此仓库已更改，则每二十分钟存档一次最新版本的 。 该项目的背景：

2012年中国国家统计局统计用区划代码和城乡划分代码 包含省/市/县/乡/村信息 字段说明 id 代码 name 名称 grade 级别1、省/区/直辖市，2、地市/盟，3、县/旗，4、乡/镇/街道，5、村/社区 type 城乡标志码 stype 级别名

在ClinicalTrials.gov上进行数据挖掘40,000多项肿瘤学研究 是政府资助的注册机构，注册了超过200,000种药物和医疗设备的临床试验。 从2007年开始，法律要求几乎所有在美国拥有至少一个开放站点的重大研究都必须在该站点上注册。 此存储库包含2016年8月下载的40,000项肿瘤学试验的探索性数据分析。

无锡市监控点位信息，官方发布，原网址http://cg.wuxi.gov.cn/doc/2021/03/16/3224957.shtml 包含处理过的数据，仅供学习使用。

EIA_电价数据集 该数据是EIA.gov网站上的开源数据集，涉及电价和其他有用数据。

Python SEC埃德加 一个Python应用程序，用于从sec.gov/edgar网站下载和解析完整的提交文件。 该项目的目标是使您可以轻松地将SEC网站上的文件提交到您想要的公司和表格的计算机上。 我试图缓解此项目的一些障碍： CIK到Ticker等效-可能最大的障碍就是为您想要的公司弄清楚CIK。 我试图通过将CIK映射到代码的参考文件来绕过此操作。 我敢肯定有更好的方法，但是目前看来，它是可行的。 整理数据-我决定简化它，并整理类似于SEC Edgar网站的数据（下面将对其进行说明） 特征 按股票筛选 按表格类型过滤 提取完整提交文件的内容 快速入门指南 说明文件： : 设置环境（Windows） git clone https://github.com/ryansmccoy/py-sec-edgar.git cd py-sec-edgar conda create