医学信息学论文：大数据模型和实战案例
临床应用中的医学大数据分析与应用案例
临床应用中的医学大数据分析与应用案例随着科技的快速发展和医学领域的迅猛进步，医学大数据分析与应用在临床实践中的重要性日益凸显。
医学大数据分析可以帮助医生和研究人员更好地理解疾病的发病机制、发展趋势以及治疗效果，从而提供更精准和个体化的医疗服务。
本文将结合真实案例，探讨医学大数据分析在临床应用中的重要性以及其带来的益处。
案例一：疾病预测与早期筛查医学大数据分析可利用众多数据源，如电子病历、生命体征监测和基因组学数据等，帮助医生准确预测疾病的风险，从而进行早期的筛查和干预。
以乳腺癌为例，研究人员收集了大量的患者数据，并通过医学大数据分析技术，发现基因突变与乳腺癌的关联性。
进一步分析显示，特定基因突变的患者具有较高的乳腺癌患病风险。
医生可以根据个体患者的基因信息，预测其患乳腺癌的概率，并进行早期筛查和定期检测，以便及早发现疾病，并采取相应的治疗措施。
案例二：个体化治疗方案制定医学每个人的基因组、生理指标和生命周期等特征都不尽相同，因此，相同疾病在不同人身上的表现和治疗效果也会有所差异。
医学大数据分析可帮助医生分析不同个体的临床数据，根据多个因素制定个体化的治疗方案。
例如，有研究利用医学大数据分析技术，分析胃癌患者的临床特征和治疗结果，发现不同个体对化疗药物的敏感性存在差异。
根据这些数据，医生可以为患者制定个体化的治疗方案，提高治疗效果，并减少不必要的药物副作用。
案例三：疾病监测和流行病学研究医学大数据分析不仅可以应用于个体患者的诊断和治疗，还可用于疾病的监测和流行病学研究。
通过分析大规模的病例数据和群体流行病学数据，医学大数据分析可以帮助识别和监测不同地域、不同年龄段、不同人群中的疾病爆发和传播趋势。
例如，当流感爆发时，医学大数据分析可以追踪和预测病毒传播的速度和范围，帮助公共卫生部门制定相应的控制和防疫措施。
综上所述，医学大数据分析在临床应用中具有广泛的应用前景。
通过利用海量的医学数据和先进的数据分析技术，医生和研究人员可以获得更深入、更广泛的疾病认识，为患者提供更加精准、个体化的医疗服务。
大数据分析在医疗行业中的应用案例分析
大数据分析在医疗行业中的应用案例分析1. 引言随着信息技术的快速发展，大数据分析在各个行业中的应用越来越广泛。
在医疗行业中，大数据分析具有巨大的潜力和优势。
本文将通过分析几个实际案例，探讨大数据分析在医疗行业中的应用，以及对改进医疗服务和提高医疗效率的影响。
2. 案例一：疾病预测和预防大数据分析在疾病预测和预防方面的应用已经取得了显著的成果。
例如，某医疗机构通过分析患者的病历数据、生活习惯数据、基因组数据等多种类型的数据，建立了一个疾病预测模型。
该模型可以根据个体的数据，预测出其患某种疾病的概率，从而提前采取预防措施。
通过对大量病例的数据分析，该模型不断优化和更新，提高了预测的准确率。
3. 案例二：医疗资源的优化分配大数据分析可以帮助医疗机构更好地优化医疗资源的分配，提高医疗效率。
例如，某医院通过分析患者的就诊时间、疾病类型、治疗方案等数据，建立了一个医疗资源优化模型。
该模型可以根据患者的需求，合理安排医生的排班以及医疗设备的使用，从而减少等待时间，提高医疗效率。
4. 案例三：药品研发和生产的优化大数据分析在药品研发和生产方面的应用也取得了重要的突破。
例如，某制药公司通过分析大量的药物化学数据、生物活性数据、临床试验数据等，建立了一个药物研发模型。
该模型可以根据已有的数据，预测某种药物的疗效和安全性，从而帮助制药公司更好地选择和优化药物研发项目。
此外，大数据分析还可以帮助制药公司优化药品的生产过程，提高生产效率和质量。
5. 案例四：医疗决策支持系统大数据分析在医疗决策支持系统方面的应用也越来越受到关注。
例如，某医院通过分析患者的病历数据、检验数据、影像数据等，建立了一个医疗决策支持系统。
该系统可以根据患者的病情和治疗方案，给出医生的治疗建议和预后评估。
通过对大量病例的数据分析，该系统不断学习和优化，提高了决策的准确性和效率。
6. 总结大数据分析在医疗行业中的应用案例表明，其具有巨大的潜力和优势。
医疗大数据应用案例分享
医疗大数据应用案例分享医疗大数据作为一个新兴领域在医疗行业有着广泛的应用，可以为医生提供更好的医疗方案，为医疗机构提供更紧凑的管理，也可以促进健康保险公司为其合格的客户提供更方便的健康保险。
在接下来的文章中，我们将分享一些医疗大数据的应用案例，旨在为您解释医疗大数据的应用以及与之相关的一些现实问题。
案例一：通过医疗大数据提高癌症患者的生存率随着人口老龄化和环境污染的增加，癌症的发病率呈上升趋势。
提高癌症患者的生存率成为我们亟待解决的一大问题。
而医疗大数据技术的出现能够帮助我们更好地解决这个问题。
医疗大数据分析平台可以根据患者的实时数据及历史数据对其进行持续的监测，并分析患者的病情数据及治疗方案，从而制定最佳的治疗计划。
同时，医疗大数据还可以针对不同的病历数据进行深度学习，挖掘出患者的特定特征，提前排除不可行的治疗方案，并提供更有效的治疗策略和药品的选择。
案例二：通过医疗大数据进行个性化健康管理在这个信息化的时代，我们可以通过各种渠道获取健康信息，但是对于个人来说，如何在海量的收集到的信息中寻找自己所需要的信息是一个难题。
而医疗大数据的技术可以帮助我们解决个性化健康管理的问题。
通过搜集患者的基本信息、日常健康数据、基因数据等，医疗大数据分析平台可以对患者进行刻画，从而为患者提供个性化的健康管理建议，如运动方案、饮食建议等。
同时，这种健康管理服务可以与患者的医生进行联系，形成全方位的健康管理。
案例三：通过医疗大数据提高医疗服务水平医疗大数据技术还可以帮助医生提高其医疗服务水平。
通过对同一疾病的大量数据进行分析，再加上医生本身丰富的经验，医疗大数据分析平台可以提供最佳的治疗方案，从而为病人提供更好的服务。
同时，医疗大数据的技术还可以帮助医生进行疾病的早期诊断。
医生可以在医疗大数据分析平台上查看各种病例的数据，并结合自己的临床经验，从而更快、更准确地进行诊断和治疗。
现实问题虽然医疗大数据的应用非常广泛，但同时也有许多尚待解决的现实问题。
医疗行业中的大数据分析应用案例
医疗行业中的大数据分析应用案例医疗行业是一个庞大而复杂的领域，随着科技的不断发展，医疗数据的规模和复杂性也在迅速增加。
为了更好地管理和利用这些数据，大数据分析应用在医疗行业中得到了广泛的应用。
在本文中，将介绍几个医疗行业中的大数据分析应用案例。
一、临床决策支持系统临床决策支持系统是一种基于大数据分析技术的工具，旨在为医生提供准确、及时的临床决策建议。
通过收集和分析病人的临床数据、疾病知识、医学文献等信息，系统可以帮助医生诊断疾病、选择治疗方案，并提供个性化的医疗建议。
临床决策支持系统可以减轻医生的工作压力，提高医疗质量，同时还可以帮助医疗机构收集和分析大量的临床数据，为医疗研究提供数据基础。
二、药物研发与临床试验大数据分析在药物研发与临床试验中的应用也日益重要。
通过分析各种医疗数据库、基因组学数据、生物标记物数据等，可以帮助研究人员发现新的药物靶点、预测药物疗效、优化药物剂量等。
另外，在临床试验过程中，大数据分析可以帮助研究人员快速筛选患者、监测安全性和疗效，并提供实时数据分析。
三、医疗资源调配与管理医疗资源的合理调配和管理对于提高医疗服务效率、降低医疗成本至关重要。
大数据分析可以帮助医疗机构分析患者流动情况、诊疗流程、疾病分布等数据，优化医疗资源配置，提高医疗服务的质量和效率。
例如，通过预测患者就诊需求，医疗机构可以合理安排医生的工作时间和科室资源，避免资源浪费和排队时间过长。
四、病例智能推荐在医疗大数据的支持下，病例智能推荐系统可以帮助医生快速匹配类似患者的病例，并提供相关的治疗经验和疗效评估。
这样的系统可以帮助医生更快速地做出诊断和治疗决策，提高医疗效率和准确性。
通过分析大量的病例数据、治疗方案和疗效数据，智能推荐系统可以不断学习和优化，提供更准确的医疗建议。
五、疾病预测与防控大数据分析在疾病预测与防控方面也发挥着重要作用。
通过分析疾病监测数据、环境数据、人口流动数据等，可以预测疾病的传播趋势和高风险区域，提前采取相应的预防和控制措施。
医疗大数据分析技术的应用实例
医疗大数据分析技术的应用实例医疗大数据分析是指将海量的医疗相关数据进行采集、存储、处理和分析，提取其中的规律，为人类健康研究和服务提供数据支撑和决策参考。
医疗大数据分析技术的发展和应用，既能改进医疗卫生领域的治疗、预防和健康管理，也能推动医学科学的创新和进步。
本文主要介绍医疗大数据分析在肿瘤筛查、糖尿病预测和精准治疗等方面的应用实例。
一、肿瘤筛查肿瘤是威胁人类生命健康的严重疾病，早期筛查和诊断对治疗和预后都至关重要。
传统的肿瘤筛查方法如CT、B超等，虽然能够发现一些初期肿瘤病变，但存在较高的错过率和误诊率。
而基于医疗大数据分析的肿瘤筛查方法，可以利用大量的个体生物学信息和临床指标，建立肿瘤风险评估模型，实现对高风险人群进行精准筛查。
以白血病为例，2018年5月，美国研究人员报道了一种利用机器学习算法、分析白血病患者基因变异、临床表型和治疗效果等多维信息的筛查方法。
该模型分析了来自不同临床试验的423例白血病患者和818例健康人群的RNA测序数据，并从中鉴定出14个肿瘤标志物和5个影响疾病发展和治疗的基因变异。
研究发现，该模型能够有力地预测白血病患者的预后和治疗效果，为临床提供了更准确、个性化的肿瘤筛查和治疗指导。
二、糖尿病预测糖尿病是全球性的慢性代谢性疾病，发展迅速，治疗难度大。
早期筛查、预防和干预对于控制糖尿病的流行具有重要意义。
利用医疗大数据分析技术，可以发现与糖尿病相关的生物标志物，建立糖尿病风险预测模型，提高糖尿病的早期诊断率。
2018年4月，中国台湾地区的专家就利用医疗大数据分析技术，建立糖尿病早期风险评估模型并进行验证。
该研究中，利用2010年至2011年间全台地区糖尿病健检资料，构建了一个基于临床指标和生化指标的糖尿病风险模型。
研究发现，该模型能够较为准确地预测未来5年内糖尿病的发生风险，对于开展筛查干预具有重要的参考意义。
三、精准治疗与传统的“一药适应症”相比，利用医疗大数据分析技术指导药物选择、给药剂量和治疗方案，可以更好地实现精准治疗，最大限度地提高患者的治疗效果和生存率。
大数据分析在医疗行业中的应用与案例
大数据分析在医疗行业中的应用与案例随着科技的不断发展和应用的广泛推广，大数据分析在医疗行业中的应用也越来越受到关注。
大数据分析通过对大量的医疗数据进行收集、整理和分析，可以为医疗机构和医生提供准确的信息和决策支持，提高医疗服务的质量和效率。
本文将介绍大数据分析在医疗行业中的应用及相关案例。
一、患者健康管理大数据分析可以帮助医疗机构和医生实现对患者健康管理的精细化。
通过对患者病历、检查结果、医疗影像等数据进行分析，可以及时发现患者的健康风险和病情变化，提供个性化的健康管理方案。
同时，大数据分析还可以通过对患者行为数据的分析，预测患者未来可能的健康问题，提前采取干预措施，降低患者的健康风险。
案例一：某医院利用大数据分析对患者进行健康管理。
他们通过对患者的电子病历数据进行分析，发现某些患者血糖波动较大，存在潜在的糖尿病风险。
通过与患者的手机App连接，收集患者血糖仪的数据，实时监测患者血糖水平。
当患者血糖异常时，医院会发送提醒，引导患者及时就医，有效预防糖尿病的发生。
二、疾病预测和预防大数据分析可以挖掘医疗数据中的潜在规律，通过对疾病的预测和预防，提高医疗资源的利用效率。
通过分析大量的病例数据，可以预测某些患者出现潜在疾病的概率，提前采取预防措施，减少疾病的发生。
同时，大数据分析还可以发现疾病的传播规律，为疾病预测和流行病防控提供科学依据。
案例二：某城市卫生部门利用大数据分析对流感疫情进行预测和预防。
他们通过分析大量的流感就诊数据、气象数据和人口流动数据，发现流感病例与气温、湿度和人口流动密切相关。
基于这些规律，他们建立了流感预测模型，可以提前预警流感疫情并采取相应的防控措施，减少流感的传播。
三、医疗资源优化大数据分析还可以帮助医疗机构优化医疗资源的配置。
通过对患者就诊数据和医疗资源数据的分析，可以发现医疗资源的利用效率不高的问题，并提出相应的优化方案。
同时，大数据分析还可以为医疗机构提供决策支持，帮助他们合理安排医生的排班和病床的使用，提高医疗服务的效率。
互联网医疗行业中的大数据分析应用案例
互联网医疗行业中的大数据分析应用案例近年来，随着互联网的快速发展和人们对健康的日益关注，互联网医疗行业迅速崛起。
互联网医疗作为传统医疗行业的创新和拓展，通过运用大数据分析技术，已经在提升医疗服务质量、改善医患关系和加强疾病预防方面取得了显著的成效。
本文将以几个实际应用案例为例，探讨互联网医疗领域中大数据分析的应用。
案例一：智能医疗大数据分析平台某医疗科技公司开发了基于大数据分析的智能医疗平台，整合了医院、医生和患者的诊疗信息。
通过收集患者就诊数据、体检数据以及生活习惯等相关信息，该平台利用大数据分析的方法，能够快速诊断和预测患者疾病风险，并进行个性化的医疗建议。
例如，根据患者的症状和病史，系统可以自动给出初步诊断，也可以将患者的数据与大量的医疗经验进行比对，给出更精准的治疗方案。
通过这种方式，医生可以更加高效地提供个性化的治疗方案，而患者也能够得到更加准确、及时的医疗服务。
案例二：药物研发与推广在互联网医疗行业，大数据分析技术还被广泛应用于药物研发与推广的领域。
传统的药物研发过程费时费力，而且效果难以保证。
利用大数据分析技术，可以从海量的医疗数据中提取有价值的信息，为药物研发过程提供指导和支持。
例如，分析历史的临床试验数据和病例数据，可以帮助科研人员发现一些常规试验无法发现的规律和关联，从而加速新药开发的进程。
同时，通过对患者的偏好和需求进行大数据分析，在药物推广过程中可以进行精准的市场定位，提高药物销售的效果。
案例三：医疗资源调度与管理互联网医疗行业中，大数据分析技术还可以应用于医疗资源的调度与管理。
传统医院由于医疗资源有限，导致就诊难、取号难等问题频繁出现。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以对每个医院的就诊情况进行实时监控，了解每个科室的繁忙程度和资源利用率等信息。
根据这些数据，可以利用大数据分析技术进行智能调度，优化医疗资源的利用，并提高患者就诊的效率和体验。
综上所述，互联网医疗行业中的大数据分析应用案例涉及智能医疗平台、药物研发与推广以及医疗资源调度与管理等领域。
大数据技术在医疗领域中的应用案例分享
大数据技术在医疗领域中的应用案例分享一、引言大数据技术已经逐渐渗透到各个行业的发展中，其中医疗行业则是一个非常重要的应用领域。
随着医学技术的不断进步和人们的健康意识日益提高，传统的医疗方式已经无法满足人们日益增长的需求。
因此，大数据技术的出现使得医疗变得更加精准和高效。
本文将为大家介绍大数据技术在医疗领域中的应用案例。
二、实时数据监控在医疗领域中，实时的数据监控对于医生和患者非常重要。
以心脏疾病为例，患者在发病时可能会出现心跳过快或过缓的症状，但这种情况可能发生并不频繁，医生难以在平时就发现问题。
而基于大数据技术的实时数据监控系统则能够帮助医生和患者及时监测和反映患者身体状况。
该系统可以搜集来自多种传感器的数据，包括体温、血压、脉搏等一系列重要的生命体征数据，实时传输并记录在数据库中。
当出现异常情况时，系统会发出报警信号，这可以帮助医生及时地处理患者的问题。
三、智能辅助诊断大数据技术对于诊断也起到非常重要的作用。
在传统的诊断方法中，医生需要仔细地分析患者的病史和症状，针对性地进行检查和分析，才能做出准确的诊断。
但在实际中，一些病例可能较为复杂，医生难以很快地判断疾病类型和严重程度。
而基于大数据技术的智能辅助诊断系统则可以帮助医生更快速、更精准地进行诊断。
该系统可以利用专业的算法和海量患者病例数据库，将患者的体征、症状等作为输入信息，进行分析和比对，最终输出一个排除了大量其他可能性，非常准确的诊断结果。
这样在一定程度上提高了医生的工作效率，缩短了诊断的时间。
四、医药研发智能的医疗药品研发是医疗领域中的另一个非常重要的应用场景。
基于大数据技术的医药研发系统可以高效地分析大量的生物信息学和基因组学全新数据，并能够在短时间内预测出药物的剂量和疗效。
该系统采用大规模的计算技术进行分析，运用机器学习技术自动推理药物分子属性、剂量和不良反应等影响因素，能帮助研究人员在更短时间内发现新的治疗方案，提高药物的研发效率。
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不 确 定 性
开 源 — 获 取 资 源
本月累 安全 计收入 不明
安全 不明 风险
风险
安全 不明 风险 安全 不明 安全 不明 风险 风险
截 留 — 经 营 资 源
活跃
0期 1~3期 1~3 期 4~6 期 4~6期 7期以上
确 定 性
债权风控分析预警
106个断点
16
7期以 上
份额
收入
现金流
案例3：运营大数据
企业核心业务（Core Business）运营的逻辑
15 供应链竞争力（给用户及时交付 供应链规划 高质量产品，同时厂家有效益）
销售竞争力：怎么卖（我角度）
09 销售需求预测 预测/订单/计划 生产 组装 检测
02 2G电商 天猫/京东 竞争力 苏宁易购 服 务 上 门 安 装
10 采购 供 与供 应 应商 商 管理 管
企业的竞争归根到底是管理的竞争。 管理竞争的核心是销售、产品、服务、 营销、质量、供应链与运营的竞争。 但管理的竞争归根到底是人、流程、组 织和数据的竞争。 数据，从主数据走向大数据，越来越成 为企业运营的核心资产。 陳
1 兮易大数据模型 2 兮易大数据实战案例
1 兮易大数据模型 2 兮易大数据实战案例
B-C 03 3G O2O 互动平台竞争力
闭环 14 卓越 S&OP 运营闭环
决定销售模式、渠道模式
P0 概念 与 定义
P1 立项 与计 划
P2 设计 与 开发
P3 测试 与 试验
P4 P5 P6 （用户角度） 上市 成熟 产品 08 产品模块化竞争力 交付 运营 退市
市场营销力：谁买，为什么买
用户是谁 用户为什么买
供应链计划 11 原材料 智能 零部件 制造 采购 关键件 外协 制造
理 12 库存优 库存管理 化与最优 成本结构供应链总成本管理管理
全过程质量管理
13 国内销售 网络销售 仓储 生活电器 成品 01 1G渠道 3C店 物流 环境电器 分销渠道 B-B-C 入库 专卖店竞争力 专卖店 竞争 发货 力 04 创感动服务 环保工 大客户工 竞争力 程公司 程渠道 B-B 商用工 目标导向 程客户 运营落地
16 MDM-BI-BO-BD 大数据分析
大数据分析系统
兮易大数据分析的目标
战略 意图
战略目标落地可信性论证
市场 洞察 创新 焦点 业务 设计
大数据的目标
客户质量提升
MS/ROI
新客户获得 老客户保留
1.客群细分2.创新策略与模式
PLM：产品生命周期管理
3.客群的差异化需 4.产品功能 求(产品组合) 配置 P0 概念与定义 P1 立项与计划
第二步： 数据的清洗整合
1.1业务目标与 KPI现状值评估 1.2 未来相关 性标签设计报 告（数据模型） 1.3 标签到流 程到岗位到重 要程度矩阵评 估 1.4 TOP10标 签定义与阐述 （业务逻辑）
2.1底层数据获 取能力评估 2.2 未来数据 库模型设计报 告 2.3 现有数据 库重新整合关 联 2.4 数据质量 提升报告
Connection & Delivery
主管
运营经理
专业人员
Parallel Execution Engine
按采集规则进行 数据自动采集， 并可进行系统口 适配 可按预定义规则自动进 行垃圾数据/冗余数据 清理、数据格式转换、 客户标识归一重构等 可按规则进行 实时或批量数 据自动加载
案例1：网销
数据抽取
主机上 的定制 应用
分析与应用
数据转换
数据协调
对数据源 分别进行 排列 / 清洗
数据加载
数据调和
跨系统 标准化, 集成& 整合 匹配 /清洗 / 抽取 & 筹备 上载
UNIX 上的定 制应用
抽取 & 预加载
对数据源 分别进行 探索 & 校验
准备, 转换 & 加载到 产品环境
Connection & Delivery
流程区域 销售数据 销售指标 销售线索 369分商机 合同签订 出库 交机 债权风控数据 债权指标 还款计划 违约预测 电催 面催 公安 诉讼 拖机 结案 结清 小计
断点数量 224 4 102 80 14 9 15 106 4 27 45 6 3 1 1 4 8 7 330
流程区域 服务数据 后市场指标 回访 服务需求分析预测 确认预测 报修 现场预判与再创收 实施与完工确认 客户再购信息收集 采购数据 新机采购 二手机评估 配件采购 配件供应 人力数据 人力数据 财务数据 财务企划数据
4.1 市场潜力 测算 4.2营销活动策 略
5.1 组织与流 程设计
5.2 IT的需求分 析报告
5.3 实际的分 析系统
4.3营销策略 workshop 4.4运营KPI与 日清
5.4培训与知识 转移
案例2：传统企业服务用户
大数据标签纵览
按信息国际标准
按岗位角色
按流程环节
行标签 计数项:序号 地理位置 33 购买行为 704 价值潜力 241 人口特征 260 生活方式 98 使用场合 1073 态度个性 132 需求动机 756 总计 3297
13.持续优化
BDA：大数据挖掘
电商平台 会员系统 商城系统 经销商管理系统
社交平台 系统
论坛门户
售后系统
PLM系统
兮易大数据分析业务模型（矩阵模型）
业务维度：端到端业务闭环
用户 维度 ： 八维 度
算法模型
价值
V5
（ g） （ h）
例：k-means 算法基本步骤： 输入：簇的数目k和包含n个对象的数据库。 输出：k个簇，使平方误差准则最小。 算法步骤： 1、为每个聚类确定一个初始聚类中心，这样就有K 个初始聚类中心。 2、将样本集中的样本按照最小距离原则分配到最 邻近聚类 3、使用每个聚类中的样本均值作为新的聚类中心。 4、重复步骤2.3直到聚类中心不再变化。 5.结束， 得到K个聚类。
行标签 客服 企划 送装 销售 研发 营销 制造 质改 总计
行标签 待确认 无 有 总计
计数项:序号 597 243 526 18 125 1464 5 319 3297
计数项:序号 1127 987 1183 3297
行标签 安装 分享 购买 基础 接触 配送 评价 使用 收集 退换 维修 选择 意向 优惠 总计
人口统计学特征
人口地理特征
购买时机特征
业务特征
性格心理，群体 特征
网站访问 用户订单
分析视角 舆情监测
用户主信息
客户360
用户购买 数据 源 促销 线上互动
上门服务
线下沟通
① 企业已有数据积累 ② 外部数据的导入 ③ 网上爬数据 1 结构化数据与非结构化数据 2 交易数据与行为数据 3 网上数据与实体数据 4 基础静态数据与交互数据
4月18日A组 12/17点 1、空调保养 10787 1217 1、空调保养 4月18日B组 15~18点 89106 2、查看水质
案例3：运营大数据
售前
售中 商机漏斗管理
后市场需求管理
售后
金额
132,3162
销售 224个断点
小挖 中挖 1,5563,5000 大挖 小挖 中挖
134个断点
重度 重度 中度 中度
FPM：未来产品经理
5.用户互动 设计
P2 设计与开发 6.产品功能 参数优化 P3 测试与试验
CPM：现有产品经理
7.产品投放和竞 争力定价 P4 上市与交付 8.产品组合 9.规划产品退 营销策略 市节奏 P5 成熟运营 P6 产品退市
S&M：销售与营销
M1 营销计划 M2 资源准备 M3 营销执行
计数项:序号 192 32 588 341 57 53 115 869 143 166 470 155 84 32 3297
案例2：传统企业服务用户
A/B测试效果比对（备注：相似活动的对比）
200.00
12.00%
10.00%
11.28%
150.00 100.00
172.45
8.00%
6.00% 4.00% 2.00%
选择 和 购买
初次 体验
供应链竞争力（给用户及时交付 高质量产品，同时厂家有效益）
销售竞争力：怎么卖（我角度）
09 预测/订单 /计划 12 库存优化 与最优成本
10 采购与 供应商管理
智能 制造
01 1G渠道 专卖店竞争力 03 3G O2O 互动平台竞争力
终端 竞争力 系统 经销商 竞争力 系统
初始抽取 数据评估/校 验
方案实施
多维分 析, 报表
第三方软件产品 SAP, Oracle Siebel PeopleSoft
外部数据 PC 应用
利用ETL专业化数据采集和处理工具，通过统一规范的数据抽取、转换清理和加载的数据集成和整合方 法，实现源数据的抽取、转换和加载，为客户分析提供良好的数据基础
客户全生命 周期管理
重度 中度 轻度 轻度 活跃 0期 活跃 0期 1~3 期 4~6 期 7期以 上
目 标
轻度
大挖 1415,5000 8157,8000 小挖 6051,2900 中挖 小挖 大挖 中挖 小挖 中挖 目 大挖 标 大挖
已6分 未转9 分商机 已9 分 商机未 转合同 已合同 未出库
12.日清评价
TCE：全生命周期客户体验
M4 评估与改进 S5 重新购 客户 买/推荐 18.客户 S3 S4 偏好和关 反馈评价 使用体验 联推荐 17. 消费者调研 16.VOC分析 S1 了解和认知 14.文案/ 内容设计 S2 选择和 购买