The invention discloses a hospital queuing inquiry method based on large data, which includes the following steps: counting the registered number of hospitals, feeding back the information of registered number, sitting doctor and estimated cost to cloud server; cloud server obtains the evaluation star of each sitting doctor and the average time needed to receive a patient by calculating and analyzing the previous data. Through the calculation and analysis of registration data, we can get the waiting number and waiting time, and display the evaluation star, waiting number and waiting time on relevant websites; cloud server will show the evaluation star, waiting number and waiting time on the map, patients who need to go to multiple departments can choose the order of each department according to the waiting number and waiting time, and Choose which clinic to queue up according to the evaluation star.
【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的医院排队查询方法
本专利技术涉及计算机大数据
，具体涉及一种基于大数据的医院排队查询方法。
技术介绍
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的医院排队查询方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)对医院的挂号人数进行统计，将挂号人数、坐诊医生、预计费用的信息反馈给云端服务器；步骤2)云端服务器通过对以往数据的计算和分析，得出每个坐诊医生的评价星级和接待一个病人所需的平均时间，通过对挂号数据的计算和分析，得出等待人数和等待时间，将评价星级、等待人数和等待时间展示在相关网站上；步骤3)云端服务器将评价星级、等待人数和等待时间展示在地图上，需要去多个科室的病人就可以按照等待人数和等待时间选择去各个科室的先后顺序，并按评价星级选择去哪个诊室排队了。
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的医院排队查询方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)对医院的挂号人数进行统计，将挂号人数、坐诊医生、预计费用的信息反馈给云端服务器；步骤2)云端服务器通过对以往数据的计算和分析，得出每个坐诊医生的评价星级和接待一个病人所需的平均时间，通过对挂号数据的计算和分析，得出等待人数和等待时间，将评价星级、等待人数和等待时间展示在相关网站上；步骤3)云端服务器将评价星级、等待人数和等待时间展示在地图上，需要去多个科室的病人就可以按照等待人数和等待时间选择去各个科室的先后顺序，并按评价星级选择去哪个诊...
【专利技术属性】
技术研发人员：高树，陈瑞坤，
申请(专利权)人：南京唯实科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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