今天，我们就用 DT-Bot 智能助手 来做一次真实的全流程实战：从千万级数据导入、59秒脏数据探查、78秒全量清洗，到秒级多表统计、开会投屏大盘生成以及高管决策报告出炉——全程零代码、零SQL，数据不出机，开会直接拿来用！

首先导入数据

在 DT-Bot 中，面对千万级的数据体量，导入极为简单高效，支持两种常用模式：

1. 本地文件拖拽模式：直接将导出的 CSV 大文件拖入 DT-Bot 工作空间，无需预先建表，底层高性能引擎自动解析；
2. 直连业务数据库模式：如果数据保存在医院的业务数据库中，点击「导入」-> 选择「来自数据库」，配置 MySQL 等数据库连接即可一键拉取。

本次实战涉及的 5 张原始数据源表：

本次实战总计包含 5 张核心业务表，涵盖流水事实表与组织维表，总数据量高达 12,001,326 行（超 1200 万行）：

表名	数据量	核心列（字段）清单	业务含义与数据特征
门诊记录表	6,000,000 行	门诊号、患者ID、医生工号、科室代码、就诊日期、挂号费、检查费、药费	全年门急诊接诊流水明细；数据量极大，费用文本混杂符号，存在单侧未住院记录。
住院记录表	1,200,000 行	住院号、患者ID、主治医生工号、科室代码、入院日期、出院日期、总费用、住院天数	全年住院患者出入院主记录；记录住院周期、天数与高额住院总费用。
药品处方表	4,800,000 行	处方号、药品编码、药品名称、单价、数量、金额、门诊号、住院号	全院处方开药明细行；门诊与住院处方合并记录，门诊号与住院号互斥。
医生信息表	1,240 行	医生工号、姓名、职称、科室代码、科室名称、入职日期	全院医生人事台账；记录职称职级，存在科室手写简称与口径不一问题。
科室信息表	86 行	科室代码、科室名称、科室类型、楼层、床位数	医院官方科室台账维表；包含临床科室/医技科室分类、编制床位数与楼层分布。

导入之后，左边区域就是工作空间表区域，中间就是表预览区，可实时预览千万级数据表，右边是助手任务提交区，如下图：

dtbot获取： 宫中&浩气： “老罗软件”

一、脏数据探查

导入表后，业务数据表数据可能很脏，需要清洗，可以叫助手探查一遍脏数据。

我们发送任务:

工作空间所有表需要帮我探查出需要清洗的脏数据， 
然后输出 “需要清洗”.md 文档

通过59秒的数据探查，对总1000多万行数据得到了探查结果，如下图：

产物 “需要清洗.md” 文档原始内容如下：

对工作空间全部 5 张表（住院记录表、药品处方表、门诊记录表、医生信息表、科室信息表）逐列探查后，发现以下脏数据。按表分列，每条给出问题、涉及行数、样例与建议处理。

1. 住院记录表（1,200,000 行）

列	问题	涉及行数	样例	建议
总费用	金额文本混入货币符号/千分位/单位，无法直接转数值	900,000	￥2320.00、1,800.00、14540.00元	去掉 ￥、,、元 后转 DECIMAL
科室代码	大小写不统一（小写 nk）	900,000	nk10、nk14	统一转大写
科室代码	首尾含空白	600,000	NK11、nk13	TRIM 去首尾空白
住院天数	空值	133,333	NULL	用 出院日期-入院日期 回填
住院天数	与出入院日期差一致（无异常）	0	—	无需处理

说明：住院号、患者ID、主治医生工号、入院日期、出院日期无空值、无重复；出院日期均不早于入院日期。

2. 药品处方表（4,800,000 行）

列	问题	涉及行数	样例	建议
单价	金额文本混入货币符号/单位	2,400,000	￥29.00、32.50元	去符号后转 DECIMAL
金额	金额文本混入货币符号/单位	2,400,000	￥25.50、58.00元	去符号后转 DECIMAL
门诊号	空值（住院处方，属正常业务空值）	960,000	NULL	与住院号互斥，保留
住院号	空值（门诊处方，属正常业务空值）	3,840,000	NULL	与门诊号互斥，保留
处方号	重复（同一处方多行药品明细）	1,600,000 个重复键	CF20250000001 出现 3 次	属明细行，非脏数据；如需唯一需按处方号+药品编码

说明：门诊号与住院号恰好互斥（无同时为空、无同时有值）；数量 1~5 无异常；金额与 数量×单价 一致。

3. 门诊记录表（6,000,000 行）

列	问题	涉及行数	样例	建议
挂号费	金额文本混入货币符号/单位	2,823,529	10.00元、￥20.00	去符号后转 DECIMAL
检查费	金额文本混入货币符号/单位	2,823,529	￥200.00、80.00元	去符号后转 DECIMAL
药费	金额文本混入货币符号/单位	2,823,529	￥150.00、175.00元	去符号后转 DECIMAL
挂号费/检查费/药费	空值	各 352,941	NULL	按业务确认是否补 0 或保留
科室代码	大小写不统一	4,500,000	nk21、nk29	统一转大写
科室代码	首尾含空白	3,000,000	NK14、nk16	TRIM 去首尾空白

说明：门诊号、患者ID、医生工号无空值、无重复；医生工号均能在医生信息表匹配。

4. 医生信息表（1,240 行）

列	问题	涉及行数	样例	建议
科室代码	大小写不统一	930	nk05、nk07	统一转大写
科室代码	首尾含空白	620	NK03、nk04	TRIM 去首尾空白
科室名称	首尾含空白	155	消化	TRIM 去首尾空白
科室名称	与科室信息表同代码名称不一致	960	医生表 呼吸 vs 科室表 呼吸一病区	以科室信息表为准回填
职称	同义写法不统一	1,240	主任/主任医师/正高；主治/主治医师；副高	归并为标准职称
姓名	大量重名（16 个姓名覆盖 1240 人）	1,224	钱禾石×78	疑似脱敏/占位，需业务确认

说明：医生工号唯一无重复；入职日期无空值。

5. 科室信息表（86 行）

列	问题	涉及行数	样例	建议
科室代码	首尾含空白	43	NK02	TRIM 去首尾空白
科室名称	首尾含空白	14	消化二病区	TRIM 去首尾空白
科室类型	首尾含空白	14	临床科室、医技科室	TRIM 去首尾空白
床位数	文本混入单位「张」	16	0张、42张	去「张」后转 INT
床位数	空值	6	NULL	按业务确认补值
床位数	0 值（可能表示无床位）	20	0、0张	确认 0 与空值语义

说明：科室代码、科室名称无重复；楼层取值规范（1层~8层）。

跨表关联问题

问题	涉及行数	说明
住院记录表.科室代码 无法匹配 科室信息表	1,200,000（全部）	住院表代码为小写/含空白，科室表为大写/含空白，规范化后应可匹配
门诊记录表.科室代码 无法匹配 科室信息表	2,999,976	同上，规范化（TRIM+UPPER）后匹配
医生信息表.科室代码 无法匹配 科室信息表	930	同上，规范化后匹配
医生信息表.科室名称 与 科室信息表 不一致	960	医生表用简称，科室表用全称

清洗优先级建议

1. 高：所有金额列（总费用、单价、金额、挂号费、检查费、药费）去货币符号/千分位/单位并转数值类型。
2. 高：所有科室代码统一 TRIM + UPPER，修复跨表关联。
3. 中：科室信息表 床位数 去「张」转 INT；科室类型/名称去空白。
4. 中：住院记录表 住院天数 空值按日期差回填。
5. 中：医生信息表 职称 归并同义写法；科室名称以科室信息表为准回填。
6. 低：确认 门诊记录表 费用空值、科室信息表 床位数空值/0 的业务语义；确认医生姓名重名是否为脱敏占位。

二、数据清洗

通过数据探查，我们了解到了脏数据，然后我们确认后， 直接发给助手执行清洗。

发送助手任务：

帮我对所有表进行清洗：
1.  所有金额列（总费用、单价、金额、挂号费、检查费、药费）去货币符号/千分位/单位并转数值类型。
2.  所有科室代码统一 TRIM + UPPER，修复跨表关联。
3.  科室信息表 床位数 去「张」转 INT；科室类型/名称去空白。
4.  住院记录表 住院天数 空值按日期差回填。
5.  医生信息表 职称 归并同义写法；科室名称以科室信息表为准回填。
6.  确认 门诊记录表 费用空值、科室信息表 床位数空值/0 的业务语义；确认医生姓名重名是否为脱敏占位。

经过78秒，数据清洗完毕，交付结果：

清洗操作并没有覆盖原表，而是输出了原表对应的清洗后的表，这个表就可以拿来进行统计分析了。

三、统计分析，报表与总结报告

1. 各科室今年的收入和产出

我要各科室今年的收入和产出，拿去院务会比较。
门诊、住院都算进这个科室的总收入。门诊人次、住院人次分开写。人均产值按这个科室的医生人数摊。
收入高的排在前面。只有门诊、没有住院的科室也要留下，不能因为没有住院就从名单里消失。
表名“科室收入统计表”。要有科室、科室类型、总收入、门诊人次、住院人次、人均产值。金额保留 2 位小数。

我们将清洗后的产物表拖给助手，给定统计的范围， 然后发上面任务给助手，几千万的数据量19秒就完成了统计结果，

产物 “科室收入统计表” 如图：

2. 各科室运营效率

我要看各科室今年运营得怎么样，不好的科我要单独问。
每个科室给我：药占比、平均住院天数、平均住院费用、平均门诊费用、床位周转率、医生人数、床位数。
没有住院的科室，住院天数和住院费用空着，这个科还是要留在表里。没有床位的，周转率空着。
表名“科室运营指标表”。金额、天数、占比、周转率保留 2 位小数。

发任务给助手，几千万的数据量44秒就完成了统计结果，

产物 “科室运营指标表” 如图：

3. 每个科室门诊最忙的五名医生

每个科室挑出门诊最忙的五名医生，我要看人，不要只看科室合计。
按这个医生今年的门诊人次从高到低排，每个人写上姓名、职称、门诊人次、门诊收入。科室名称用科室台账，不要用医生表里手写的简称。
一个科不够五个人，有几个写几个。
表名“科室门诊量Top5医生表”。收入保留 2 位小数。

发任务给助手，几千万的数据量22秒就完成了统计结果，

产物 “科室门诊量Top5医生表” 如图：

4. 今年每个月的门诊和住院走势

按月给我今年的运营走势。门诊按就诊时间归月，住院按入院时间归月。
每个月一行：门诊量、门诊收入、住院量、住院收入。某个月只有门诊或只有住院，这个月也要留下。
从 1 月排到 12 月。表名“月度运营趋势表”。收入保留 2 位小数。

发任务给助手，几千万的数据量14秒就完成了统计结果，

产物 “月度运营趋势表” 如图：

5. 会上投屏的运营大盘图表

光看表格密密麻麻，大屏幕上放几张图，大家一眼能看明白：

1. 各科室总收入和人均产值排名的柱状图，看谁创收高、谁医生人均贡献大；
2. 1 到 12 月门诊和住院走势的双折线图，看业务淡旺季和门诊住院联动；
3. 重点科室运营效率对比图（药占比、平均住院日、床位周转率），直观对比各科长短板；
4. 全院用药金额前 10 药品的占比图，看药费主要集中在哪几样。

图表清晰美观，能直接投屏汇报。

发任务给助手，几千万的数据量24秒就完成了出图表，

产物 “全院运营分析看板.html” 如图：

打开图表，有一个所有图的总览，和每个图的详细，下面为总览效果：

注意： 原表数据为AI写python生成的模型数据，所以造成了种类的数据都是均匀分布的效果。

6. 院务会运营分析总结报告

结合上面的数据和图表，给我写一份简明扼要的运营总结报告，开会我直接念。

要包含这几块：
1. 全年整体盘子：总收入规模、门诊和住院人次及收入结构；
2. 标杆科室与骨干医生：收入最高和人均产值最高的科室，以及门诊贡献突出的顶梁柱医生；
3. 异常预警与问题科室：点名通报药占比偏高、平均住院日过长、床位周转慢的科室；
4. 药品监管重点：全院用药集中度与医保重点监控药品情况；
5. 管理建议：针对薄弱科室和控费短板提出具体的资源调配与考核改进建议。

文字干练专业，每条结论都要有数据依据。

发任务给助手，几千万的数据量37秒就完成报告，

产物 “全院运营总结报告.md” 如图：

"全院运营总结报告.md" 报告的实际文件内容如下：

# 全院2025年度运营总结报告（院务会宣读稿）

## 一、全年整体盘子
2025年全院总收入 1,131,458.82 万元（约113.15亿元），覆盖86个科室。其中门诊收入 151,058.82 万元、住院收入 980,400.00 万元，住院收入占总收入 86.6%，是全院收入的绝对主体。全年门诊 600.0 万人次、住院 120.0 万人次，门诊量是住院量的5倍，但住院单次贡献远高于门诊。月度看，门诊量、住院量各月均为50万、10万人次，业务量平稳；门诊收入呈明显淡旺季波动，11月最高 16,235.30 万元、12月最低 8,941.20 万元，峰谷差近1.8倍；住院收入在 80,400.00 万元与 83,000.00 万元间小幅交替，基本稳定。

## 二、标杆科室与骨干医生
收入标杆：儿科一病区、骨科一病区并列第一，总收入均 20,518.59 万元；其后为肾内一病区 20,518.59 万元、甲乳一病区 20,518.58 万元、中医一病区 20,518.56 万元，头部科室收入高度接近。
人均产值标杆：儿科一病区、骨科一病区同样居首，人均产值 1,282.41 万元；肾内一病区、甲乳一病区紧随，头部科室在总量与人均上双高，创收与效率同步领先。
门诊顶梁柱医生：体检中心陈乔竹（主任医师）门诊 8,721 人次、门诊收入 291.39 万元，为全院门诊收入最高；日间手术中心褚溪青、特需医疗卫勤北、预检分诊蒋川川门诊收入均达 291.38 万元，同处第一梯队。互联网门诊李澄安、发热门诊周南南、随访中心郑宁柏等门诊收入亦在 270 万元以上，是门诊量的核心支撑。

## 三、异常预警与问题科室
药占比偏高：全院60个临床科室平均药占比 3.89%，最高 12.01%。康复二病区、肾内二病区、儿科二病区药占比均达 12.01%，为全院最高，是平均水平的3倍以上；骨科二病区、甲乳二病区、中医二病区 9.63%，风湿一病区、感染一病区、肿瘤一病区 8.39%，均明显偏高，需重点核查用药结构。
平均住院日过长：儿科一病区、甲乳一病区、血液二病区、耳鼻喉二病区平均住院日均达 17 天，为全院最长；耳鼻喉一病区、血液一病区、妇产二病区、肝胆二病区 16 天，肝胆一病区、妇产一病区、眼科二病区、内分泌二病区 15 天，住院日普遍偏长，床位资源占用较重。
床位周转慢：肿瘤一病区、老年一病区、普外一病区床位周转率仅 322.58 次，为全院最低；疼痛二病区、急诊二病区、风湿二病区 333.33 次，疼痛一病区、急诊一病区 344.83 次，周转效率垫底，且上述科室床位数多在 58~62 张，属高床位、低周转，资源利用效率亟待提升。

## 四、药品监管重点
用药集中度高：全院用药金额前50种药品合计 47,849.20 万元，占全院药品金额的绝大部分，用药高度集中于少数品种。金额前三为铝碳酸镁咀嚼片 3,792.00 万元、多潘立酮片 2,764.80 万元、门冬胰岛素 2,682.00 万元，单品金额均超 2,600 万元。
医保重点监控方向：多潘立酮片、胰岛素注射液、蒙脱石散、阿托伐他汀钙片、阿卡波糖片、左氧氟沙星片等品种覆盖全部86个科室，属全院通用大品种，是控费与合理用药监管的核心对象；铝碳酸镁咀嚼片、克林霉素注射液用量均达 96.0 万，用量居首，需关注是否存在过度使用。

## 五、管理建议
1. 药占比专项治理：对康复二病区、肾内二病区、儿科二病区（12.01%）及骨科二病区、甲乳二病区、中医二病区（9.63%）下达药占比压降目标，纳入科室月度考核，逐月通报，力争向全院平均 3.89% 靠拢。
2. 缩短平均住院日：对儿科一病区、甲乳一病区、血液二病区、耳鼻喉二病区（17天）推行临床路径与日间手术，设定住院日压降指标，加快床位释放。
3. 提升床位周转：对肿瘤一病区、老年一病区、普外一病区（322.58次）等高床位低周转科室，优化收治流程、加强出院管理，将周转率纳入科室效率考核。
4. 资源调配：向儿科一病区、骨科一病区等总量与人均双高的标杆科室倾斜人力和设备投入，放大其创收优势；对低周转科室适度核减床位、转投高效科室。
5. 药品控费：对覆盖86科室的通用大品种（多潘立酮片、胰岛素注射液、阿托伐他汀钙片等）建立处方点评与用量预警机制，对用量居首的铝碳酸镁咀嚼片、克林霉素注射液开展专项合理性审查，控制药费过快增长。
6. 门诊淡旺季应对：针对门诊收入11月高、12月低的波动，提前做好旺季人力排班与号源投放，淡季加强健康管理与复诊引导，平滑门诊收入曲线。