互联网医疗行业中病人对医生评价的关联分析可以通过多种方法进行实现。以下是可能的分析步骤
收集病人对医生的评价数据，包括评价分数、评价内容、评价时间等信息。
对采集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、缺失值处理、文本分词、去除停用词等。
从评价内容中提取特征，可以采用传统的文本特征提取方法，如TF-IDF、词袋模型等，也可以使用深度学习技术进行特征提取。
通过统计分析方法、机器学习方法等，对特征与评价分数之间的关系进行分析，如相关性分析、回归分析、分类分析等。
将分析结果可视化，如绘制散点图、折线图、热力图等，以便于病人、医生等相关人员对分析结果进行理解和应用。
在实际分析过程中，需要注意数据采集的质量、特征选择的合理性、分析方法的准确性等问题。同时，由于互联网医疗行业中病人对医生评价的影响因素较多，因此需要考虑其他因素的影响，如医生的专业水平、服务质量等。
除了上述提到的分析步骤之外，还可以考虑以下方法来进行互联网医疗行业中病人对医生评价的关联分析
对评价内容进行情感分析，判断评价是正面的还是负面的，并将情感得分与评价分数进行对比，从而了解评价内容和评价分数之间的关系。
通过主题模型，对评价内容进行主题提取，从而了解评价内容中涉及到哪些方面，是否与评价分数相关联。
通过构建医生和病人之间的网络，分析医生的社交影响力、口碑等因素，从而了解这些因素是否会影响到评价分数。
通过历史数据分析，建立预测模型，预测不同因素对医生评价的影响，为医生提供改进建议。
需要注意的是，对于互联网医疗行业中的评价数据，由于其存在着不确定性、主观性等问题，因此在分析时需要考虑到这些因素的影响，进行合理的数据预处理和分析方法选择，以提高分析结果的准确性和可信度。
此外，对于互联网医疗行业中病人对医生评价的关联分析，还需要考虑以下因素
评价数据来源于不同的平台和渠道，如医院官网、社交媒体、第三方评价平台等，这些来源的数据质量和真实性可能存在差异，需要对不同来源的数据进行筛选和验证。
病人对医生的评价数量可能存在不均衡的情况，有些医生可能会收到大量的评价，而有些医生评价数量较少，因此需要考虑样本数量和分布的影响。
医生个人因素如医龄、学历、职称、科室等，可能会对评价分数产生影响，因此需要对这些因素进行控制，以避免其对分析结果的影响。
评价数据的时间跨度可能会对分析结果产生影响，例如某个医生的评价分数可能在不同时间段内存在较大差异，因此需要考虑时间因素对分析结果的影响。
综上所述，互联网医疗行业中病人对医生评价的关联分析需要综合考虑多种因素，采用合适的分析方法，以揭示评价数据背后的规律和关系，并为医生提供改进建议，从而提高医疗服务质量和病人满意度。