A Comprehensive STAR-Format Guide to Healthcare Analytics Visualization: Tableau Infographics with AI Tools & Dashboard Scalar Mapping
Lingua: inglese
Editore: Omkrust Press, 2026
- Brossura
- Nuovo

Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
Venditore AbeBooks dal 27 ottobre 2023
Condizione: Nuovo
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Aggiungi al carrelloCodice articolo I-9781971447247
- Titolo
- A Comprehensive STAR-Format Guide to Healthcare Analytics Visualization: Tableau Infographics with AI Tools & Dashboard Scalar Mapping
- Autore
- Doshi, Urmi K
- Editore
- Omkrust Press
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1971447242
- ISBN 13
- 9781971447247
Your dashboard could be the difference between catching a care gap and missing a life-threatening complication.
Healthcare analytics has reached a defining inflection point. Every day, health plans, hospitals, and value-based care organizations generate millions of data points across claims, encounters, pharmacy fills, risk adjustment, quality measures, utilization, and social determinants of health. The organizations that lead aren't simply collecting more data — they're turning it into timely, actionable intelligence that improves outcomes and lowers total cost of care.
Agentic analytics changes the equation. Dashboards that wait to be opened are giving way to a new model of decision intelligence. With Tableau Agent, Tableau Next, Tableau Cloud, and Tableau Pulse, analytics moves beyond static reporting toward goal-oriented workflows that surface anomalies, run root-cause analysis, and guide users to the next decision — not just the next chart.
BUILD HEALTHCARE ANALYTICS THAT WORKS LIKE THE REAL WORLD
Structured around the STAR framework — Situation, Task, Action, Result — each of the 20 chapters turns a realistic healthcare challenge into a complete analytical solution. You'll work with:
- Production-ready Tableau calculated fields with inline explanations
- Realistic STAR-schema architectures built for healthcare data
- End-to-end dashboard builds connecting data, metrics, and decisions
- Cross-chapter analytical spines showing how domains connect inside an enterprise
- Agentic workflows that extend dashboards into proactive intelligence
MASTER THE FULL SPECTRUM OF HEALTHCARE ANALYTICS
- Quality & Clinical Performance — HEDIS gap-closure intelligence, Star Rating optimization, provider scorecards, and readmission SPC charts that separate real variation from noise.
- Risk Adjustment & Financial Management — HCC coding-gap analytics, RAF and risk models, total-cost-of-care intelligence, and catastrophic-cost analysis net of reinsurance.
- Population Health & Care Delivery — segmentation models, SDOH grids, behavioral-health access intelligence, geriatric/palliative monitoring, and patient-safety signal detection.
- Predictive Analytics & AI — Tableau Cloud, Tableau Agent, Tableau Pulse, Tableau Next, and custom Python via TabPy for survival analysis, predictive modeling, and NLP narrative mining.
ONE CONNECTED POPULATION. ONE ANALYTICAL STORY.
Every dashboard across all 20 chapters runs on a single, continuous synthetic Medicare Advantage population. A finding introduced in one chapter becomes the foundation for risk adjustment in another, informs population segmentation later, and feeds predictive and executive intelligence. The dataset is 100% algorithmically generated — no real patient records, no PHI.
THE HEALTHCARE ANALYTICS MASTERY SERIES
This book is the visualization companion to Healthcare SQL Comprehensive Guide: 100+ Real-World Analytics Scenarios for Payers, Providers & Population Health, also by Urmi K. Doshi. Together they form a complete curriculum:
Written for data scientists, health plan analysts, population health managers, medical directors, and clinical informatics professionals who need more than a software tutorial — this book hands you a complete operational framework for the problems that drive quality, cost, and outcomes in modern healthcare.
Stop building reports. Start architecting the systems that close the gap between data and care.
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