医疗大数据分析深入浅出

导读：医疗大数据是相对于一般数据而言，指的是人们从大数据软件分析、管理、捕捉大容量数据，以达到对大数据分析获得新的认知，从而创造新的价值的来源。医疗大数据呈现这互相矛盾的两个特征，个人信息更加模糊也更加明晰。因为医疗大数据几乎包含公民所有的个人信息，包括医疗、饮食、住所，旅行登记等，对此我们有必要对个人权利做到隐私保护，同时对除了个人权利信息以外的大数据合理利用，降低个人隐私安全风险，以医疗法律规范医疗大数据使用。

医疗大数据的概念和特征

医疗大数据是大数据之一种。大数据系相对一般数据而言，是指使用常规软件难以捕捉、管理、分析的大容量数据。美国学者维克托迈尔舍恩伯格将大数据解释为是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。通过大数据分析，医学家可以更便捷地预测一种新的诊疗手段的疗效;交易员能及时解读看似

杂乱无章的交易数据，作出交易决策;政府能够同步分析长江各流域的堤坝数据，指导抗洪救灾，等等。因此，通过分析大数据可以获得新知识，实现新决策，创造新价值。医疗大数据在大数据中处于极其重要的地位，一方面，现代社会，人的健康在世界各国的民生中越来越处于举足轻重的地位;另一方面，移动/互联网医疗、自动化分析检测仪、可穿戴设备的普及等等，使得患者、医生、企业、政府各方都成了数据的直接创造者，每天产生海量的医疗数据。

与一般的医疗数据相比，在法律上，医疗大数据呈现两个相互关联的基本特征，一是个人信息的特征更模糊。可识别性是个人信息最本质的特征，比如单份病历，只要拿到原始病历，有关个人的可识别性特征如姓名、住所、年龄、婚姻、疾病等一览无余，但是对于一份打包的医疗大数据，如经可穿戴设备而采集的大量人群的大数据，如非专业的分析软件，单凭普通手段很难从原始数据中发现可识别的个人信息;二是个人信息更容易被分析。这

与第一个特征似乎矛盾，但事实如此，比如即使所有病历都隐藏了姓名、年龄、住所等隐

调查问卷整体概况及数据分析(最终版

调查问卷整体概况及数据分析为了更客观、真实地了解我校第二课堂开展情况，以便于日后更好地进行第二课堂活动，我们特地进行了题为《关于我校第二课堂对大学生实践能力提升度》的问卷调查，以下为此次调查的整体概况及数据分析。一、调查目的和意义（一）目的通过调查了解黄淮学院学生对第二课堂的了解程度；了解他们对黄淮学院第二课堂的更好开展有什么好的想法和建议，以便以后更好地开展第二课堂活动。（二）意义 1、第二课堂活动是课堂教学内容的有利补充和深化。课堂教学内容理论性较强，有时可能会脱离实际，需要进行较多的实践活动才能达到预期的教学目的。我们发现，学生通过积极参与第二课堂的实践活动，一方面对课堂上一些比较抽象的内容可以轻松地找到具体的模型，直观地理解所学的知识；另一方面也减轻了老师授课的困难，节省了课堂教学时间，达到了深入浅出的教学效果和巩固知识之目的。 2、第二课堂活动是激发学生学习兴趣的最佳方式。从激发学生学习兴趣的角度看。首先，第二课堂活动改变了学生和教师在教学活动中的角色定位。在第二课堂中，教师可以因材施教，学生由被动学习变为自主学习。其次，学习过程中的各种问题不再由老师提出，而是由学生自己来发现，自己想办法来解决。这样，学习就成了“发现问题-解决问题-再发现问题-再解决问题”的过程，大大激发了学生的学习兴趣，从而形成一种良性循环的探索式学习。 3、第二课堂活动是提高学生科技创新能力的有效手段。第二课堂活动不仅能把所学的知识应用于实践，而且对培养学生的能力发挥了重要作用。 4、造就合格的全面人才。第二课堂涉及面广，内容丰富，能开阔学生的视野，提高学生的综合能力。如讲话能力、写作能力、组织能力和交际能力，使他们具备合格人才的全部素质，毕业后能较好地适应社会的需要。二、调研基本情况调查采用了非概率抽样中的定额抽样，问卷调查和走访调查相结合的方式进行，但以问卷调查为主。在黄淮学院校园内对学院的部分在校生进行了调查。共发放问卷565份，通过筛选和逻辑校验，排除各种情况的废卷，共得到有效问卷505份，有效率为89.38%，基本符合问卷统计的一般标准，保证了科学性、规范性、严谨性和代表性。走访25人，在一定范围内对其他调研方面的完善和补充。调查结果采用统计分析、理论分析等多角度结合的分析方法。（一）样本概况样本整体中，男生占36.3%，女生占63.7%，调查主要对象是我校大二、大三以及少数大四在校生。（二）样本分析黄淮学院学生在对黄淮学院第二课堂活动内容和形式的了解程度上，不了解的占39.1%，基本了解的占54.1%，非常了解的占6.8%。黄淮学院学生参与课外活动的情况呈枣核型分布，即处于两极（长期参加和几乎不参加）的学生所占比例均比较小（总计13%左右），而偶尔参加

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月一、概述来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

(完整版)健康大数据全民大健康

健康大数据全民大健康 2014年12月22日，由中国通信学会主办，中国卫生信息学会、工信部电信研究院、北京公共卫生信息中心、北京健康管理协会协办的2014年中国移动医疗产业年会在京召开。此次会议以“健康大数据全民大健康”为主题，邀请了政府领导、行业专家、优秀企业、医疗机构数据与信息主管等行业精英到会参与。大会总结了移动医疗年度发展情况，展望行业发展前景与趋势。深入探讨了移动医疗产业的健康大数据服务、技术、标准、应用、创新、商业前景等热点、焦点话题。此次大会为持续服务移动医疗、智慧医疗产业，促进行业合作与交流，推动产业健康快速发展发挥了重要作用。移动互联网的迅猛发展昭示着一个全新时代的到来，越来越多的数据走上云端，大数据技术为全行业带来了巨大的影响。有业内专家认为，在当下“无处不数据”的时代，大数据将首先为健康和医疗领域带来深刻变革，因为该领域已经走过了思想革命的概念阶段，逐步迈入商业模式创新时期。这其中的重要表现就在于互联网巨头的强势涉足。进入2014年后，互联网公司扎堆儿投身于健康大数据应用，服务新模式呼之欲出，无形当中成了医疗信息化变革的背后推手，移动医疗的软硬件产品在此基础上不断推陈出

新，使整个产业走向更加集约化、可持续的良性创新发展阶段。移动医疗的市场规模究竟有多大？有行业专家预测，2017年中国的移动医疗市场将达到125.3亿，2020年将达到1986.9亿，大概将增长15.8倍，可以预见移动医疗将是医疗信息化建设的主导趋势，健康大数据风头势不可挡。移动医疗发展，大数据先行随着国家“信息消费”、“健康服务业”、“人口健康信息化”等系列相关政策的制定与实施，云计算、物联网、大数据、移动互联等技术的深入应用，移动智能终端与可穿戴设备应用也逐步成熟，致力于医疗健康服务的移动医疗产业定将大放异彩。在12月22日下午的会议中，中国通信学会副秘书长、工信部原领导秘建虎为大会致辞：在医疗健康领域，大数据的发展更加具有广阔的前景。随着全社会对健康的重视，人们享受优质医疗健康服务的需求更加迫切。在全民健康发展的目标当中，大数据将成为重要的支撑与决定性的因素。如今移动通信发展非常迅猛，移动互联网与智能终端已经非常成熟，这些都为医疗健康大数据、移动健康、移动医疗服务提供了很好的支持与保障。国家卫计委统计信息中心副主任王才有在大会上发表了关于“如何进行数据采集、分享，以及如何保证数据安全”的讲话。他指出，2014年是中国移动医疗年，健康大数据场

数据挖掘经典书籍

数据挖掘入门读物：深入浅出数据分析这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。啤酒与尿布通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。数据之美一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。数学之美这本书非常棒啦，入门读起来很不错！数据分析： SciPy and NumPy 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。Python for Data Analysis 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！Bad Data Handbook 很好玩的书，作者的角度很不同。数据挖掘适合入门的教程：集体智慧编程学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。 Machine Learning in Action 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博：王斌_ICTIR）已经翻译这本书了机器学习实战(豆瓣)。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！ Building Machine Learning Systems with Python 虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有Python 代码跟着，辅助理解。数据挖掘导论最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。Machine Learning for Hackers 也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。数据挖掘稍微专业些的： Introduction to Semi-Supervised Learning 半监督学习必读必看的书。 Learning to Rank for Information Retrieval 微软亚院刘铁岩老师关于LTR的著作，啥都不说了，推荐！Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing 李航老师关于LTR的书，也是当时他在微软亚院时候的书，可见微软亚院对LTR的研究之深，贡献之大。推荐系统实践这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。 Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference 这个是Jordan老爷子和他的得意门徒Martin J Wainwright 在Foundation of Machine Learning Research上的创刊号，可以免费下载，比较难懂，但是一旦读通了，graphical model的相关内容就可以踏平了。 Natural Language Processing with Python NLP 经典，其实主要是讲NLTK 这个包，但是啊，NLTK 这个包几乎涵盖了NLP 的很多内容了啊！数据挖掘机器学习教材： The Elements of Statistical Learning 这本书有对应的中文版：统计学习基础(豆瓣)。书中配有R包，非常赞！可以参照着代码学习算法。统计学习方法李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。难易程度：难。 Machine Learning 去年出版的新书，作者Kevin Murrphy教授是机器学习领域中年少有为的代表。这书是他的集大成之作，写完之后，就去Google了，产学研结合，没有比这个更好的了。

数据分析报告范文

数据分析报告范文数据分析报告范文数据分析报告范文：目录第一章项目概述此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。第二章项目市场研究分析此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。第三章项目数据的采集分析此章包括数据采集的资料、程序等。第四章项目数据分析采用的方法此章包括定性分析方法和定量分析方法。第五章资产结构分析此章包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。第六章负债及所有者权益结构分析此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。第七章利润结构预测分析

此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。第八章成本费用结构预测分析此章包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。第九章偿债潜力分析此章包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章公司运作潜力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。第十一章盈利潜力分析此章包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。第十二章发展潜力分析此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。第十三章投资数据分析此章包括经济效益和经济评价指标分析等。第十四章财务与敏感性分析此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。第十五章现金流量估算分析此章包括全投资现金流量的分析和编制。

金融数据分析课程大纲

《金融数据分析》课程教学大纲（Analyses of Financial Data） ----and Application of SPSS 一、课程说明课程编码：225212101 课程总学时（理论总学时/实践总学时）51（34/17）周学时（理论学时/实践学时）3（2/1）学分: 2.5 开课学期: 5 1．课程类别与性质：专业限修课程 2．适用专业与学时分配：适用于信息与计算科学(金融服务方向)专业。教学容与时间安排表

3．课程教学目的与要求：学生通过本课程的学习，了解对金融数据进行统计分析的原理和过程，了解各种数据分析模型、统计分析方法的使用条件、应用场合、所需参数及模型的性质，能按照模型的要求输入基本数据合参数，进行运算和统计分析，掌握数据输入、数据分析、数据转换、选择和加权等技巧，掌握各种基本的统计分析模型的计算方法，能根据数据来源、数据类型和分析的目的要求选择适当的统计分析模型进行分析，能对输出结果能作出合理的解释和恰当的运用。（2）教学要求 4．本门课程与其它课程关系：本课程属于金融服务专业方向的限选课程，它的前期课程包括：概率论、应用统计、及相关的金融类课程与计算机及软件类课程。 5．推荐教材及参考书：教材：《数据统计分析----SPSS原理及应用》（高等学校教材），黄润龙，管于华编，高等教育，2010，参考书：《SPSS 18---数据分析基础与实践》，洪成编著，电子工业，2010，《深入浅出数据分析》， Michael Milton著，芳译，电子工业，2010，《金融时间序列分析》， Ruey S. Tsay著，家柱译，机械工业，2008， 6．课程教学方法与手段：课堂理论教学与实验教学相结合，重视学生的理解与实际应用的操作能力。 7．课程考试方法与要求：本课程是基本知识与实际数据分析相结合的课程，因此本课程考试分为二部分：第一部分由小组进行案例分析，主要是学生组织，论文答辩类型的小组分析；

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。关键词：循证、患者数据库

如何做数据分析_数据分析方法汇总

https://www.360docs.net/doc/9617025825.html, 如何做数据分析_数据分析方法汇总如何做数据分析https://www.360docs.net/doc/9617025825.html,_数据分析方法汇总。光环大数据认为，利用数据分析可以让公司管理者直接有效地进行数据分析，帮助他们更好地按照数据分析结果来作出商业决定。这些应用程序可以针对不同行业，也可以灵活机动地满足公司内部不同人群的需要：从市场部到财务部，从公司管理层到中层。那么如何做数据分析呢？光环大数据的数据分析师培训机构为大家汇总以下几种方法： 1、立体式分析立体式分析也就是维度分析，产品数据的发掘不应该仅仅拘泥于产品，大环境下的娱乐产物必须综合产品、市场、用户进行不同切入点分析。真正的数据分析不在于数据本身，而在于分析能力的概述；数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变，那么如何分析，综合上面两个举例，已经可以很清晰的看到立体式分析。 2、AARRR模型中的基本数据接下来我们再综合AARRR模型分解一些较为常见的数据：Acquisition（获取）、Activation（活跃）、Retention（留存）、Revenue（收益）、Refer（传播）。 3、5W2H分析法 What（用户要什么？）Why（为什么要？）Where（从哪儿得到？）When（我们什么时候做？）Who（对谁做？）Howmuch（给多少？）How（怎么做？）

https://www.360docs.net/doc/9617025825.html, 4、SWOT分析模型在战略规划报告里，SWOT分析算是一个众所周知的工具了。SWOT分析代表分析企业优势（strengths）、劣势（weakness）、机会（opportunity）和威胁（threats），因此，SWOT分析实际上是将对企业内外部条件各方面内容进行综合和概括，进而分析组织的优劣势、面临的机会和威胁的一种方法。 SWOT分析有四种不同类型的组合：优势——机会（SO）组合、弱点——机会（WO）组合、优势——威胁（ST）组合和弱点——威胁（WT）组合。 5、杜邦分析法杜邦分析法（DuPontAnalysis）是利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况。具体来说，它是一种用来评价公司赢利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效的一种经典方法。其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩，由于这种分析方法最早由美国杜邦公司使用，故名杜邦分析法。数据分析培训，就选光环大数据！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快

大数据在医疗行业的应用

大数据在医疗行业的应用医疗行业很早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战。在互联网大框架的结构下，大圣众包威客平台为你解读，作为一个行业的流行语，互联网+医疗的个性化服务，能给医疗保健工作者和消费者带来哪些真正的福利呢？据相关专项研究指出，如果能排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值，重点集中于医疗服务业4大领域：临床业务、付款定价、研发、新商业模式、公众健康，涵盖了十多项应用场景。领域一：临床操作 1.比较效果研究：大数据分析获取最佳性价比治疗方案

通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在很大差异。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。 2.临床决策支持系统：提高准确性，减少医疗事故率临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量。临床决策支持系统分析医生输入条目，比较其与医学指引不同地方，提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库，从而给医生提出诊疗建议。 3.医疗数据透明度：实现高效管理，降低成本

提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构绩效更透明，间接促进医疗服务质量提高。数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。 4.远程病人监控：慢性病患者高效照护根据统计，中国各类慢性病患者超过3亿人，尤其是我国进入老龄化时代以后，将存在非常大的照护缺口，远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。更多的好处是，通过对远

深入浅出数据分析-笔记

Head First Data Analysis_Chapter Chapter 1. Introduction to data analysis The basic process of data analysis: Define →Disassemble →Evaluate →Decide ■Define: find the general problem, understand the goal better; ■Disassemble: cut the problem into small pieces, find strong comparisons to isolate the most important elements; ■Evaluate: the key is comparison, make your own assumptions explicitly; ■Decide: compare your customer's belief to your interpretation of the data and recommend a decision. Chapter 2. Experiments-Test your theories The more comparative the analysis is, the better. Observational study: A study where the people being described decide on their own which groups they belong to. A experiment with the strategies is needed in order to know which one is the best. Control group: A group of treatment subjects that represent the status quo, not receiving any new treatment.

如何零基础入门数据分析

如何零基础入门数据分析随着数据分析相关领域变得火爆，最近越来越多的被问到：数据分析如何从头学起？其中很多提问者都是商科背景，之前没有相关经验和基础。我在读Buisness Analytics硕士之前是商科背景，由于个人兴趣爱好，从大三开始到现在即将硕士毕业，始终没有停下自学的脚步。Coursera和EDX等平台上大概上过20多门网课，Datacamp上100多门课里，刷过70多门。这篇文章是想谈一谈个人的数据分析学习经验，希望对想要入门这个领域的各位有帮助。 1. 基本工具学习数据分析的第一步，是了解相关工具 Excel excel至是最基础的数据分析工具，至今还是非常有效的，原因是它便于使用，受众范围极广，且分析结果清晰可见。相信大多数人都有使用excel的基本经验，不需要根据教材去学习了。重点掌握：基本操作的快捷键；函数：计算函数、if类、字符串函数、查找类(vlookup 和match)，一定要熟悉函数功能的绝对和相对引用；数据透视表功能等。另外，excel可以导入一些模块来使用，典型的包括数据分析模块，作假设检验常用；规划求解，作线性规划和决策等问题非常有效。利用这些模块可以获得很不错的分析报告，简单且高效。 SQL 数据分析的绝对核心！大部分数据分析工作都是对数据框进行的，在这个过程中，需要不断的根据已有变量生成新变量、过滤掉一些样本还有转换level。

SQL的设计就是为了解决这些问题。其他常用的数据操作工具，包括R语言的数据框、Python里的pandas，基本都是借鉴了SQL的思想，一通百通。 SQL入门容易，它的语法极其简单，基本可以说上过一门相关的课或看过一本相关的书就可以了解大概，但融会贯通并能够进行各种逻辑复杂的操作，就需要长时间的锤炼了。 SQL的学习建议，随便找一本书或者网课就好，因为主流的课程基本都是一个思路：先讲SELECT、WHERE、GROUP BY(配合简单的聚合函数)、ORDER BY这类单表操作，之后讲JOIN进行多表连接。除此之外，必会的基本技能还应该包括WINDOW FUNCTION和CASE WHEN等等。学了基本的内容之后，就是找项目多练，不断提升。 R/Python 熟练SQL之后，对数据操作方面的内容就得心应手了。接下来更复杂的问题，如搜索和建模，则需要使用编程语言。 R vs Python 目前最主流的数据分析编程语言就是R和Python，网上遍是关于这两者的争论，有兴趣的可以简单看一下，但不用陷入过度的纠结。我个人的经验来看，熟练两者其中的任何一个都可以胜任数据分析中的大部分工作，不存在某一个语言有明显缺陷的情况。这里不想大篇幅的比较两者，但是想简单的说一下两者的侧重点： R语言是为了解决统计问题而设计的，因此它有一个很人性化的地方：最大程度的简化语言，从而让分析人员忽略编程内容，直面数据分析。也因为是统计语言，很多基本的统计分析内容在R里都是内置函数，调用十分便捷。此外，R

(仅供参考)卫健委明确健康医疗大数据需境内存储

卫健委明确：健康医疗大数据需境内存储 ——简评《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》安杰律师事务所杨洪泉陈扬 2018年9月15日，国家卫生健康委员会（“卫健委”）在其官网发布了《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》（“《管理办法》”）。《管理办法》已于2018年7月12日生效并施行。《管理办法》将对医疗卫生行业数据和网络安全实践产生深远的影响。本文对《管理办法》的立法背景和重要内容进行解读，并对医疗卫生单位和相关企事业单位可能面临的监管趋势进行预判。一、立法背景 2016年颁布的《中华人民共和国网络安全法》（“《网络安全法》”）第三十七条规定：“关键信息基础设施的运营者在中华人民共和国境内运营中收集和产生的个人信息和重要数据应当在境内存储。因业务需要，确需向境外提供的，应当按照国家网信部门会同国务院有关部门制定的办法进行安全评估；法律、行政法规另有规定的，依照其规定。”本条虽然只有寥寥数语，却涵盖了“关键信息基础设施”、“重要数据”、“境内存储”、“数据出境安全评估”几个重要概念，而由此而引起的数据本地化存储和数据出境问题已成为企业数据和网络安全合规中最为关注的风险点。 2017年4月11日，国家互联网信息办公室（网信办）公布《个人信息和重要数据出境安全评估办法（征求意见稿）》（“《评估办法》”），将数据出境安全评估的责任主体由关键信息基础设施运营者扩展至所有网络运营者，并规定了安全评估的适用范围、评估程序、监管机构、评估内容等基本规则。2017年5月27日，全国信息安全标准化技术委员会（信安标委）发布《信息安全技术数据出境安全评估指南（草案）》（“《评估指南》”），并于同年8月又发布了《评估指南》第二稿。该《评估指南》对境内运营、数据出境、重要数据等概念进行了明确，对安全评估予以细化。 2018年7月，网信办公布《关键信息基础设施安全保护条例（征求意见稿）》（“CII 条例”），其中规定：“下列单位运行、管理的网络设施和信息系统，一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重危害国家安全、国计民生、公共利益的，应当纳入关键信息基础设施保护范围：政府机关和能源、金融、交通、水利、卫生医疗、教育、社保、环境保护、公用事业等行业领域的单位……”

数据分析师的完整流程与知识结构体系

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1.数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送;而在325之后的Pixel 版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。(Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低)。当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如：数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。生产数据库及数据仓库系统如何存储数据，名称、含义、类型、长度、精度、是否可为空、是否唯一、字符编码、约束条件规则是什么。接触到的数据是原始数据还是ETL后的数据，ETL规则是什么。数据仓库数据的更新更新机制是什么，全量更新还是增量更新。不同数据库和库表之间的同步规则是什么，哪些因素会造成数据差异，如何处理差异的。

医疗行业大数据方案

目录 1.医疗行业大数据发展背景 (3) 2.医疗行业数据分析 (3) 3.医疗大数据方案设计 (4) 4.方案收益 (7)

1.医疗行业大数据发展背景在过去的30年间，我国的医疗行业经历了医改、新医改，医疗信息化也经历了从数字化、四梁八柱、35212等不同的发展阶段，信息技术的发展使数字化医疗日趋成熟。云计算、大数据等新兴技术的推动又给医疗信息化及新医改带来了新的契机，本文将从大数据的角度进行分析，探讨医疗信息化的发展方向。如何把医疗大数据转换为经济价值，“关键是怎么能够提取出与诊疗有关的数据。”医疗行业的大数据集量大且繁杂，其中蕴含的信息价值也多样且丰富，如果能够对其进行有效的存储、处理、查询和分析，那么就可对于小到辅助某个临床医生做出更为科学和准确的诊断和用药决策，或帮助某个医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务，大到帮助相关研究机构突破医疗方法和药物革新，或支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务配置，提供前所未有的强力支持。然而，如何将海量、复杂的数据的存储、处理和保护成本降至最低，同时还能对此进行实时或准实时的处理、查询需求响应以及智能、深入的分析，推出针对医疗行业大数据设计和优化的智能管理、分析、查询及存储平台，来替代传统关系型数据库平台，顺利帮助用户跨迈大数据应用这道门槛。 2.医疗行业数据分析根据医疗数据的所属部门，通常将其分为医疗管理机构及医疗服务机构，不同机构的应用系统各不相同，其数据类型及数据量也大相径庭。分析如下：数据来源：数据通常来源于诸如公共卫生系统（妇幼、防疫、血站等）、院内系统、及对两种系统融合的区域卫生平台。数据规模：由于公卫系统相对独立，其数据量相对较小，通常情况下，单一公卫系统中一年的数据规模约为10T；院内系统的应用类型繁多，诸如CISC、PACS等均会产生大量的数据，普通三甲医院的数据规模约为几十T；区域平台是基于EMR（个人健康档案）及EHR（个人电子病历）建立的，其数据量比上述两种系统的总和还要庞大，通常的市级区域卫生平台的一年的数据规模约为上百T。

大数据与健康医疗

大数据与健康医疗 1.德国于2011年提出（）新理念，旨在整合、联网一个地区的医疗资源，可善医疗服务。（5.0分） A.“科学时代” B.“模式转变” C.“联网健康” D.“健康监测” 我的答案：C答对 2.2016年10月份，“健康中国（）规划”得以发布，在这个规划里面也把医疗健康大数据应用创新与发展列入了国家一项重要任务。（5.0分） A. 2023 B. 2030 C. 2020 D. 2010 我的答案：B答对 3.我国各地市区域医疗信息化平台招投标正在快速展开，预计未来几年公共卫生信息化将保持在（）的高速增长。（5.0分） A.20% -30% B.20% -35% C.20% -40% D.30% -50% 我的答案：A答对 4.下列选项不属于健康医疗大数据应用发展中的要点的是（）。（ 5.0分） A.互联互通

B.标准规范 C.政策支撑 D.应用创新我的答案：D答对 1.1970年哈佛大学在关于资源三角形的论述中指出( )是推动社会发展的三种基本资源。（10.0分）） A. 材料 B. 能源 C. 信息 D. 数据我的答案：ABC答对 2.下列选项属于健康大数据的背景是（）（10.0分）） A.行业复杂，极难标准化 B.医院资源有限，利用有限 C.个人信息缺乏，信息不对称 D.真正的健康医疗大数据我的答案：ABCD答对 3.下列选项属于健康医疗大数据特征的包括（）。（10.0分）） A.数据规模大 B.数据结构多样 C.数据增长快 D.数据价值高我的答案：ABCD答对 4.下列选项属于健康医疗大数据来源的是（）。（10.0分）） A.医疗领域内数据

3个月零基础入门数据分析师是一件完全可能的事

3个月零基础入门数据分析师是一件完全可能的事看清楚哦，我说的是入门。入门基本上就是懂得了常规的数据分析知识并且据此找到一份简单的工作！知乎里面有很多关于学习数据分析的帖子，写的都很好。但是它们和快速没有任何关系，你要完成那些大神们的书单贴，至少需要3、5年才行。因为那是一个perfect 的数据分析师，而不是入门级别的！废话不多说，先上书单：上面这十本书，每一本都是经典。它完美的解决了一个初级数据分析师应该掌握的技能：统计学基础常用模型理论 R和PYTHON 网页分析数据库技术实战应用简单的描述下：统计学无需置疑是一个数据分析师的核心功底，你只有学好了统计学才能谈得上数据分析。但是统计学又常常是不够用的，我们还需要一些高级的模型来解决我们实际业务中的问题，比如：银行需要判断是否给某个客户发放信用卡这就需要一个高级的二分类模型。这里我们的数据挖掘理论就派上用场了。有了理论知识，我们需要用工具去实现我们的理论并加以应用。这个年代，已经没有人会去手工计算某个问题了，R和PYTHON就是最负盛名的数据分析工具。关于R和PYTHON的地位，题主可以百度，谷歌，知乎等搜索一遍。至于如何学习，请看上面的书单！如果致力于在互联网领域发展，那么网页分析是你必看的一本书籍。这本是是大名鼎鼎的

GA创始人著作，看一遍，做一遍会有一个不错的收获。数据分析师是跟数据打交道的，我们的数据都是存储在数据库里面的，因此掌握必备的数据库技术是肯定要的！以上就是对入门级别的数据分析师做的一个简单的描述！那么，在对书籍有了一定的了解之后，具体的该怎么学习呢？我们将三个月分为三个学习阶段，每个阶段请务必保持每天3个小时以上的学习时间。这个时间要求不过分，不管是对学生党还是上班族，三个小时总是抽的出来的。第一阶段：初识数据分析这个阶段是你学习数据分析的第一个月。核心的三本书就是：统计学、R IN ACTION、深入浅出数据分析。第一星期：好好的阅读一下统计学这本教材。按照每天3个小时的时间，一个星期你至少能看完8章。踏踏实实的看完，课后习题不需要做，重点放在理解公式推导以及专业名字定义的理解上。第二星期：有了统计学基础，R语言学习起来就不会太费劲。《R in action》是公认的R语言经典教材。跟着书上的代码仔细的敲一笔遍，你不需要全部看完这本书，只需要学会前8章左右就差不多了。学完后你会对统计学有一个更深的认识～第三个星期：《深入浅出数据分析》这本书很大头，不是因为它内容多，而是因为它废话和插图多。很有意思的一本入门级别的教材，花一个星期好好的读一下，能学多少是多少。第四个星期：查漏补缺。经过前三个星期的学习，你一定有不少的疑惑或者遗忘了某些知识。不要着急，这个星期就是用来好好回顾一下你本月所学的东西，不懂的定义再看看，不会的代码再敲敲，不懂的知识再google一下～第二阶段：升级你的技能第一个月只是让你对数据分析有一个初步的认识，你已经可以秒杀20%左右的人了（我瞎猜的）这个月就是要升级你的技能，在对已有的知识基础上做一个升华。本月任务较重，小伙伴需要动脑和动手的地方比较多。第一个星期：《数据挖掘导论》这本书绝对是一本良心教材。拿到手从第一章开始阅读，在一个星期之内能看多少就看多少。但是要尽量多看点，因为此书你可能要看一辈子的～～不要做笔记，因为你做的笔记大部分时间都是在抄书，没啥意思的。数据挖掘可不是记忆的东西，是要靠理解的！第二个星期：来来来，python大法学起来。正所谓life is short, I use python. 不要问那种烂大街的问题：R和PYTHON哪个好。等你都学了，你就再也不会问这个问题了。《利用PYTHON 进行数据分析》是你学习PYTHON的不二之选，对着书，着重学习numpy,pandas两个包！对了，也要学会怎么安装PYTHON这也是技术活！第三个星期：为毛感觉前两个星期啥也没学到？乱七八糟的！没事，这是正常的，难道你指