GP2GP MI数据沙箱：探索与分析

资源摘要信息:"PRM GP2GP数据沙箱是一个专门用于探索与GP2GP（General Practice to General Practice）数据迁移相关的存储库。GP2GP是一种用于医疗保健系统中电子病历数据迁移的标准流程，特别在英国，该流程被广泛应用于医疗机构之间的电子病历数据转移。PRM GP2GP数据沙箱包含了多种用于分析和理解GP2GP迁移效果的Jupyter笔记本电脑和数据集。 Jupyter Notebook是一种开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和文本的文档。它在数据科学、统计建模和机器学习领域特别流行，因为它可以提供一个交互式环境，允许用户以可视化的方式操作和分析数据。 在这个数据沙箱项目中，Jupyter Notebook被用作分析工具，用户可以在笔记本中编写Python代码来处理和分析数据。项目要求用户在基本目录创建并激活一个Python3虚拟环境，以确保依赖包的版本正确，并且不会影响到系统中的其他Python项目。Python虚拟环境是Python 3.3及更高版本内置的功能，用于创建独立的Python环境，每个环境都有自己的安装包和库，从而避免版本冲突。 在项目的基本目录中，用户将使用pip包管理器来安装所有必需的依赖包，这些依赖包会被列在requirements.txt文件中。在安装依赖后，用户还需要进行配置，以便在使用Jupyter Notebook时能够查看数据差异，这通常涉及到使用nbdime这样的工具来配置Git以支持Jupyter Notebook的差异比较。 数据目录（data目录）包含的每个notebook都旨在执行特定的数据探索任务，数据集通常通过NHS的Master Namespace（NMS）的查询导出。NMS是一种数据命名和管理的标准化方法，它允许英国国家医疗服务体系（NHS）的不同系统能够识别和共享数据。通过NMS查询导出的数据集是分析GP2GP数据迁移质量和效率的关键输入。 PRM GP2GP数据沙箱项目的目标是通过数据科学手段来分析GP2GP MI（管理信息）数据，特别是关注那些正在处理中的数据。通过对这些“进行中”的数据进行分析，项目旨在识别GP2GP数据迁移过程中的问题点，评估迁移效果，以及为提高数据迁移的准确性和效率提出改进建议。"