如何获取医药行业数据
医药批发行业的销售数据分析与利用
医药批发行业的销售数据分析与利用在医药批发行业中，销售数据的分析与利用对于企业的发展至关重要。
通过对销售数据的深入分析，企业可以了解市场需求、客户行为，优化销售策略，提高销售效益。
本文将从销售数据的收集、分析、利用三个方面进行论述。
一、销售数据的收集销售数据的收集是进行销售数据分析的基础。
医药批发企业可以通过以下途径收集销售数据：1. 内部销售系统：企业可以建立自己的销售系统，记录每一笔销售交易的详细信息，包括销售时间、销售额、销售数量、客户信息等。
2. 客户调研：通过与客户进行有效沟通，了解客户的需求、购买习惯，收集客户的反馈意见和建议。
3. 外部数据源：利用市场调研机构的数据、行业报告等外部数据源，获取行业整体销售数据、市场趋势等信息。
二、销售数据的分析销售数据的分析是对收集到的数据进行整理、分析、挖掘，以获取有价值的信息。
医药批发企业可以采用以下方法进行销售数据分析：1. 销售额分析：通过对销售额的分析，可以了解产品的销售情况，判断产品的市场需求，及时调整产品结构和定价策略。
2. 客户分析：通过对客户的购买行为进行分析，可以了解客户的购买偏好、购买频次等信息，为客户分类，制定个性化的销售策略。
3. 地域分析：通过对销售数据按地域进行分析，可以了解不同地区的市场需求差异，有针对性地开展销售活动。
4. 季节性分析：通过对销售数据按季节进行分析，可以了解产品在不同季节的销售情况，合理安排生产和销售计划。
5. 竞争对手分析：通过对竞争对手的销售数据进行分析，可以了解竞争对手的市场份额、销售策略等信息，为企业制定竞争对策。
三、销售数据的利用销售数据的利用是指根据销售数据的分析结果，制定相应的销售策略，提高销售效益。
医药批发企业可以采取以下措施利用销售数据：1. 优化产品结构：根据销售额分析的结果，企业可以调整产品结构，增加畅销产品的供应量，减少滞销产品的库存。
2. 个性化销售策略：根据客户分析的结果，企业可以制定个性化的销售策略，提供定制化的产品和服务，增强客户满意度。
医药行业的数据挖掘与分析应用
选择与目标变量最相关的特征，去除冗余特征，提高模型的泛化能力和计算效率。
主成分分析法
通过线性变换将多个特征组合成少数几个综合特征，达到降维的目的。
特征聚类
将相似的特征聚类成若干个特征群，每个特征群代表一个高维特征，从而实现降维。
03
CHAPTER
医药行业数据挖掘的主要技术
关联规则挖掘是医药行业数据挖掘中的一种重要技术，用于发现药品之间的关联关系。
深度学习是机器学习领域的一种重要技术，通过构建多层神经网络来模拟人脑的认知过程。
在医药行业中，深度学习可以用于图像识别、自然语言处理和预测建模等多个方面。
通过深度学习技术，可以自动识别医学影像、自动提取病历信息、预测疾病进展等，从而提高医疗服务的效率和质量。
04
CHAPTER
医药行业数据挖掘的实际应用案例
医药行业的数据挖掘与分析应用
目录
医药行业数据挖掘概述医药行业数据预处理技术医药行业数据挖掘的主要技术医药行业数据挖掘的实际应用案例医药行业数据挖掘的挑战与前景
01
CHAPTER
医药行业数据挖掘概述
数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，通过发现数据中的模式、关联和趋势，为决策提供支持。
随着医药行业数据的爆炸式增长，数据挖掘在医药领域的应用越来越广泛，有助于提高研发效率、优化临床试验设计、精准医疗等。
总结词
在新药研发过程中，利用数据挖掘技术分析大量的化合物和分子数据，筛选潜在的药物候选者。
要点一
要点二
详细描述
在新药研发阶段，数据挖掘技术被广泛应用于分析大量的化合物和分子数据，通过筛选和预测潜在的活性分子，降低药物发现的成本和时间。这有助于加速新药的研发进程，提高成功率。
去哪里查找行业资料库信息
去哪里查找行业资料库信息在如今信息爆炸的时代，为了提高工作效率和获取正确的信息，我们经常需要从各种渠道获取相关行业资料。
然而，在海量的信息中寻找到真正有价值和可靠的资料是一项挑战。
那么，让我们来看看如何去寻找行业资料库信息。
一、网络搜索引擎当提到查找行业资料库信息时，我们第一个想到的恐怕是使用搜索引擎。
以谷歌、百度等为代表的搜索引擎能够为我们提供大量的相关信息。
当然，我们需要使用一些技巧和关键词来优化搜索结果。
比如使用行业名称+资料库、行业名称+数据库等关键词进行搜索，会得到更准确的结果。
然而，需要注意的是，虽然搜索引擎提供了大量的信息，但其中也夹杂着许多广告、垃圾信息和过期的资料。
因此，在使用搜索引擎查找行业资料库信息时，我们需要谨慎挑选并验证所选择的资料的可靠性和有效性。
二、行业专业网站另一种获取行业资料库信息的方法是访问行业专业网站。
不同行业都有相关的专业网站，如国际贸易行业的中国国际贸易促进委员会（CCPIT），医药行业的中国药品监督管理局（CFDA）等。
这些行业专业网站通常会提供最新的行业动态、政策法规、市场报告和行业研究等资料。
在这些行业专业网站中，我们可以通过浏览或搜索功能来查找到所需要的行业资料。
然而，需要注意的是，由于网站的更新周期不同，有些资料可能已经过时或无效。
因此，我们需要关注发布的日期，并与其他来源进行对比，以确保所获取到的资料是最新和可靠的。
三、行业研究机构和咨询公司此外，行业研究机构和咨询公司也是获取行业资料库信息的重要渠道。
这些机构通常定期发布行业报告、市场分析和研究成果，提供有价值的行业信息和趋势预测。
我们可以通过访问这些机构和公司的官方网站来获取相关资料，或是通过邮件订阅获取最新的报告和研究成果。
此外，一些行业研究机构和咨询公司也会在官网提供一些免费的行业报告或研究摘要，方便用户免费获取一些核心的行业信息。
然而，需要注意的是，有些行业研究机构和咨询公司提供的资料是付费的，如果需要深入了解行业的最新动态和趋势，可能需要购买相应的报告或服务。
如何获取医药行业数据
一文知如何高效获取医药行业数据【导读】在这个大数据的时代，报告没有表格和柱状图线形图，没有数据，读者们就会质疑论点的可靠性，数据挖掘数据分析的神化，让决策看起来更有说服力和可行性。
无论你觉得这些数字多么苍白无力，只要备注了专业的第三方机构的出处，它就会身价倍增，公众就会增加对它的信任感而不在质疑。
1企业数据数据来源：企业历年年报（金融界、新浪、雪球等专业的金融机构都会有上市公司的年报）；首次上市招股说明书在证监局有的下；券商行研。
分析要点：收入与成本，毛利率利润率增长率各种率等等。
建议几年年报都要下，看看数据有无造假。
财报是重中之重。
行业增长率数据来源：商务部、工信部、药监局、卫计委等报道；券商行研；媒体相关评论。
分析要点：企业增长趋势和行业增长趋势是否一致。
企业不同细分行业关注的数据来源侧重点有所不同，例如零售药店业更关注商业部对医药流通行业的年报。
生产企业更关注工信部的生产产值的每月报告。
当然企业所在行业的增长趋势如何同样值得关注。
但是我们也要注意，第三方的数据仅仅是作为公司现状和外界均值比较的参考值。
需知业界各著名第三方平均20%的行业增长率是推算出来的，因为市场规模的放大倍数是“统计推算”出来的，不同推算方案结果不一。
数据来源：工信部、商务部等。
分析要点：做医院渠道的要关注工信部的排名，此排名会影响招投标的分值，但也仅仅是多家的产品会关注，独家产品基本不受分值影响。
普药同样不受工信部的排名影响。
药店零售行业关注商务部排名。
2企业主营和未来重点布局已有批文产品（仅针对生产工业）大多数公司的产品批文数十个以上，而且并非所有产品都在销，根据二八原则，先从公司的主营和未来重点布局已有批文产品入手分析。
公司主营和未来重点布局已有批文产品的数据的获取方式同企业财报相同。
2.1主营产品是否独家产品，有否独家剂型、独家规格——查询药品批文数据来源：药监局网址-数据查询-公众查询/专业查询；中国药品注册数据库；公司官网产品介绍。
Python网络爬虫在医药与制药行业中的应用实践
Python网络爬虫在医药与制药行业中的应用实践近年来，随着互联网的快速发展和数据的爆炸性增长，利用网络爬虫技术获取和分析大量的数据成为医药与制药行业的重要发展趋势。
Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，在网络爬虫领域有着广泛的应用。
本文将介绍Python网络爬虫在医药与制药行业中的应用实践，并分析这些应用在行业发展中的价值和影响。
### 1. 爬取医学文献医学文献是医药与制药行业中重要的参考资料，通过爬取医学文献，可以获取大量的研究成果和临床数据，为科学研究和新药研发提供宝贵的信息资源。
利用Python网络爬虫技术，可以方便地从国内外各大学、研究机构和医学期刊网站上爬取相关文献，支持全文搜索、摘要提取、关键词分析等功能，为医药领域的科学研究提供有力的支撑。
### 2. 数据挖掘与分析医药与制药行业需要处理大量的数据，包括疾病数据、药物数据、临床试验数据等。
利用Python网络爬虫技术，可以从公开的医药数据库、诊疗指南网站等获取数据，并进行整合和分析。
通过数据挖掘和机器学习算法，可以挖掘出隐藏在海量数据中的规律和趋势，为新药研发、个体化治疗等领域提供决策支持。
### 3. 价格监测与市场分析医药品的价格波动对医药企业和患者来说都具有重要影响。
利用Python网络爬虫技术，可以定期爬取各大医药电商网站和药店网站的价格信息，并进行分析和比对。
这不仅可以帮助企业了解市场价格走势，制定合理的定价策略，还可以帮助患者选择性价比更高的药物，减轻患者的经济负担。
### 4. 药物安全监测药物安全是医药与制药行业的重要任务之一。
利用Python网络爬虫技术，可以从各大药品监管机构网站和医疗器械监管网站上爬取药物安全相关信息，并进行实时监测和分析。
通过监测药物的不良反应报告和药物召回信息，可以及时预警和管理潜在的风险，从而保障患者用药的安全性。
### 5. 市场情报搜集医药与制药行业的市场竞争激烈，及时了解市场情报对企业发展至关重要。
中医行业工作中的中医药学术资源与数据库推荐
中医行业工作中的中医药学术资源与数据库推荐在现代社会的发展中，中医药学术资源与数据库的使用和推广逐渐成为中医行业从业者和研究者的常规需求。
通过利用中医药学术资源与数据库，中医行业工作者可以获取到丰富的中医药知识、研究成果以及最新的学术发展动态，有效提高工作和研究的质量和效率。
本文将介绍几个常用的中医药学术资源与数据库，并对其特点和使用方法进行推荐。
一、中国知网（CNKI）中国知网是国内最大的综合性学术数据库之一，拥有丰富的中文期刊、学位论文、会议论文等学术文献资源。
在中医药领域，中国知网收录了大量的相关学术期刊和论文，并提供了便捷的检索和下载功能。
通过使用中国知网，中医行业工作者可以查找到相关中医药文献，了解最新的研究进展和学术观点，为工作和研究提供有力支持。
二、中医药高级搜索引擎中医药高级搜索引擎是一种专门用于检索中医药相关文献的工具，通过使用该搜索引擎，中医行业工作者可以准确地获取到所需的中医药学术资源。
相比于一般的搜索引擎，中医药高级搜索引擎具有更加专业的检索机制和更高效的结果呈现方式，提供了更好的学术资源获取体验。
三、国家中医药管理局官方网站作为中医行业的权威机构，国家中医药管理局官方网站是中医药学术资源和政策法规的重要发布平台。
在该网站上，中医行业工作者可以了解到最新的中医药政策、学术活动、研究项目等信息。
此外，国家中医药管理局官方网站还提供了中医药标准、规范和临床指南等一系列重要中医药技术文献的下载和查询，为中医行业工作者提供了全面和权威的学术资源支持。
四、中国中医科学院图书馆中国中医科学院图书馆是国内最大的中医药图书馆之一，拥有丰富的中医药文献资源和藏书。
中医行业工作者可以通过图书馆的馆藏目录、电子书籍等途径，获取到大量的中医药学术著作和研究成果。
此外，中国中医科学院图书馆还为中医行业工作者提供了图书馆借阅和文献传递服务，方便他们获取所需的中医药学术资源。
五、医学期刊杂志社网站医学期刊杂志社网站是各类中医药学术期刊的发布和查询平台。
医药行业的药品销售数据分析报告
医药行业的药品销售数据分析报告一、引言本报告旨在基于医药行业的药品销售数据，进行详细分析和解读。
通过对药品销售数据的研究，旨在为相关企业和决策者提供宝贵的市场洞察和决策依据。
二、数据来源和方法本报告所使用的数据来源于医药行业内多家领先企业的销售数据，包括药品销售额、销售渠道、销售地区、销售趋势等方面的数据。
数据分析方法主要采用统计分析和可视化分析等手段。
三、药品销售总体情况1. 销售额：根据数据分析结果显示，在过去一年中，全国医药行业的药品销售额达到XX亿元，较去年同期增长XX%。
2. 销售渠道：药品销售渠道主要包括零售药店、医院及医疗机构等。
其中，零售药店占据了医药销售额的大部份份额，约为XX%。
3. 地区分布：根据数据分析，药品销售额在全国各地区存在一定的差异和集中度。
具体而言，东部地区占据了总销售额的XX%，紧随其后的是中部地区（XX%）和西部地区（XX%）。
四、药品销售趋势分析1. 各类药品销售情况：根据数据分析，抗生素类、心脑血管类和消化系统类药品是医药行业销售额最大的几类药品，分别占据总销售额的XX%、XX%和XX%。
2. 产品销售季节性特征：通过对历史销售数据的分析，我们发现某些药品销售存在明显的季节性特征，例如感冒药在冬季销售高峰期（XX月至XX月）表现出较高的销售额。
五、药品销售市场竞争分析1. 主要药企市场份额分析：基于数据分析，我市医药行业的销售市场竞争激烈，主要的药企之间存在激烈的竞争。
其中，XX药企的市场份额最大，占据了总销售额的XX%。
2. 药品价格与销售额的关联：通过数据分析发现，药品的价格与销售额之间存在一定的关联。
一些高价药品的销售额相对较低，而价格较低的药品则具有更高的销售额。
六、药品销售趋势预测基于对历史销售数据的分析，我们对未来医药行业的药品销售趋势进行了一定的预测。
1. 市场增长率：预计未来一年，医药行业的药品销售额将以XX%的年均增长率持续增长。
2. 市场趋势预测：根据数据分析，随着人民生活水平的提高和老龄化人口的增加，保健品和慢性疾病治疗药品等领域的销售额将会稳步增长。
医药行业的市场调研探索医药行业中的市场调研方法和数据分析技巧
医药行业的市场调研探索医药行业中的市场调研方法和数据分析技巧市场调研在医药行业中扮演着重要的角色，能够帮助企业了解市场需求、竞争对手情况以及消费者行为等重要信息。
本文将探讨医药行业中常用的市场调研方法和数据分析技巧。
一、定性研究方法定性研究方法在医药行业的市场调研中具有重要作用。
定性研究能够通过深入访谈、焦点小组讨论等方式收集和分析质性数据，为企业提供深入洞察和理解。
以下是几种常用的定性研究方法：1. 深入访谈：通过面对面或电话等形式与目标受众进行深入交流，了解他们的需求、态度和行为等信息。
这种方法能够提供详细的个体观点和见解，帮助企业进行战略决策。
2. 焦点小组讨论：组织一群目标受众或专家进行小组讨论，通过互动交流来了解他们的观点和体验。
焦点小组能够产生集体智慧，揭示出不同个体之间的共同点和差异性。
3. 观察法：通过观察目标受众在实际环境中的行为和交流，获取他们的实际需求和行为习惯。
观察法能够提供真实和客观的数据，为企业提供实地调查的结果。
二、定量研究方法除了定性研究方法外，医药行业中的市场调研还常使用定量研究方法，通过问卷调查、统计分析等手段收集和分析数量化的数据。
以下是几种常用的定量研究方法：1. 问卷调查：设计并发放问卷，通过受访者的回答来获取数据。
问卷调查能够收集大量的数据，并进行量化分析，为企业提供直观和统计的结果。
2. 实验研究：通过对不同受试者组进行干预和观察，来验证因果关系和影响因素。
实验研究能够控制变量，提供科学和可信的数据。
3. 数据分析：利用各种统计软件和方法对收集到的数据进行分析和处理。
数据分析能够揭示出数据背后的规律和关联性，提供决策支持。
三、数据分析技巧医药行业中，数据分析是市场调研的重要环节。
以下是几种常用的数据分析技巧：1. 描述性分析：通过统计指标和图表等方式对数据进行描述和概括，比如频数、占比、平均值等。
描述性分析能够帮助企业了解数据的基本情况和分布特点。
2. 相关性分析：通过计算相关系数等方式，来分析不同变量之间的相关关系。
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一文知如何高效获取医药行业数据【导读】在这个大数据的时代，报告没有表格和柱状图线形图，没有数据，读者们就会质疑论点的可靠性，数据挖掘数据分析的神化，让决策看起来更有说服力和可行性。
无论你觉得这些数字多么苍白无力，只要备注了专业的第三方机构的出处，它就会身价倍增，公众就会增加对它的信任感而不在质疑。
1企业数据企业财报数据来源：企业历年年报（金融界、新浪、雪球等专业的金融机构都会有上市公司的年报）；首次上市招股说明书在证监局有的下；券商行研。
分析要点：收入与成本，毛利率利润率增长率各种率等等。
建议几年年报都要下，看看数据有无造假。
财报是重中之重。
企业在行业的地位企业历年业绩增长率与行业增长率比较行业增长率数据来源：商务部、工信部、药监局、卫计委等报道；券商行研；媒体相关评论。
分析要点：企业增长趋势和行业增长趋势是否一致。
企业不同细分行业关注的数据来源侧重点有所不同，例如零售药店业更关注商业部对医药流通行业的年报。
生产企业更关注工信部的生产产值的每月报告。
当然企业所在行业的增长趋势如何同样值得关注。
但是我们也要注意，第三方的数据仅仅是作为公司现状和外界均值比较的参考值。
需知业界各着名第三方平均20%的行业增长率是推算出来的，因为市场规模的放大倍数是“统计推算”出来的，不同推算方案结果不一。
企业在行业的排名数据来源：工信部、商务部等。
分析要点：做医院渠道的要关注工信部的排名，此排名会影响招投标的分值，但也仅仅是多家的产品会关注，独家产品基本不受分值影响。
普药同样不受工信部的排名影响。
药店零售行业关注商务部排名。
2企业主营和未来重点布局已有批文产品（仅针对生产工业）大多数公司的产品批文数十个以上，而且并非所有产品都在销，根据二八原则，先从公司的主营和未来重点布局已有批文产品入手分析。
公司主营和未来重点布局已有批文产品的数据的获取方式同企业财报相同。
主营产品是否独家产品，有否独家剂型、独家规格——查询药品批文数据来源：药监局网址-数据查询-公众查询/专业查询；中国药品注册数据库；公司官网产品介绍。
分析要点：查产品通用名，化药是化学成分名，中成药打除去剂型外的名字，看该通用名厂家数（国内，进口）；再看不同剂型厂家数（国内，进口）；最后看不同规格厂家数（国内，进口）。
值得一提的是，以前药监局数据下载较难，于是偏好用中国药品注册数据库下载和查询。
现在药监局开放公众查询，独家剂型和规格查看相对一目了然。
不足之处是数据联动更新较慢，部分数据在专业查询中能体现，但公众查询中不能体现。
独家产品、独家规格产品不仅仅是医院市场招投标的偏爱，连锁药店也偏爱。
医保信息全国医保数据来源：人社。
各省增补医保数据来源：各省人社。
以前人社会有汇总一个链接就可以看各省的医保数据。
华招等专业做招标网站也可以下载汇总。
分析要点：该产品是否全国医保；非全国医保产品多少省增补了？基药目录信息全国基药目录数据来源：卫计委，药监局-数据查询。
各省增补医保数据来源：各省卫计委。
分析要点：该产品是否全国基药520目录；非全国基药520目录多少省增补了？产品是Rx还是OTC数据来源：药监局。
分析要点：产品是Rx、OTC还是RX，OTC双跨，可以初步分析产品的销售渠道究竟是医院、药店还是医院和药店双跨。
但这仅仅是推断，实际情况还是要看企业的产品策略。
药品分类数据来源：ATC码（MISM），药理学教科书，方剂学教科书，药典，医保目录，基药目录，产品说明书（药监局网址-数据查询-OTC说明书；药典产品通用名，百度\360）分析要点：药品属于哪类疾病治疗用药，可以推断药品的目标科室。
吐槽：我国官方公布说明书的只有OTC药。
平常查相关说明书要靠百度或者360本身漏洞就很多了。
产品不良反应记录数据来源：药监局通报；CNKI数据库；FDA报道分析要点：中药针剂或FDA黑名单的化药在国内不良反应过多，医院限制或禁用产品质量层次和最高零售价国家单独定价和一般定价：发改委，华招。
各省单独定价和一般定价：地方物价局/发改委，华招。
分析要点：一般是指全国医保产品，各省则是地方医保增补产品。
吐槽：知道各个省不同质量层次间招标有啥优势吗？知道优质优价是行业指中成药类的吗？据说化学药一致性研究之后不存在招标层面上的质量差异，但是一致性研究目前进行的….听说全国层面只推动基药。
产品中标价数据来源：各省采购平台；华招。
分析要点：各省招标政策是否有最低价联动，是否最低价中标，差比价是同一药品同一个企业不同规格差比还是同一药品不同企业之间不同规格都按最低中标价差比。
市场规模国内免费数据：IMS公开数据；公司年报；证券公司行研；雪球；天猫商场-OTC；辅料中国论坛。
国内收费数据：IMS，CPA，CDC，米内。
国外免费数据：IMS公开数据；；公司年报；雪球；证券公司行研。
国外收费数据：IMS。
分析要点：产品所在细分市场规模和市场趋势；产品通用名的规模在细分市场的市场占有率，增长趋势；该厂家-产品的市场规模，在产品通用名、所在细分市场的市场占有率，增长趋势。
值得一提的是：某些公司很喜欢拿国内的抽样数据考核，于是销售部就会先弄清楚第三方布点哪家，再下死命令开发，最终第三方数据辅助证明该产品目前市场占有率真是高啊。
IMS产品放大倍数很准据说是和各MNC对过数据。
米内和CPA都是样本数据。
样本数据和年报的数据不一定一致。
有时候，看到有些产品的增长率翻倍，大可以大胆预测，那一定是该产品原有市场基数很低。
通常这样大胆的预测笔者应证十之八九是正确的。
需考虑压货季的数据虚高。
代理制新产品第一年出货数据含首提压货。
产品市场推广增长点分析新增适应症：通常会重新更改生产批文，生产批文的查询同项。
CNKI等论文库查询最新论文，比较说明书，是否超出说明书范围。
各分会学会年会对该药品的最新研究结果的通报。
流行病学的增长：CNKI，卫计委年鉴。
患者流的增长：第三方调研。
医院数的增加，科室设置的增加，处方医生数的增加。
指南和解读对产品所在治疗领域的重视：中华学会/医师协会各分会网站；NCCN在中国；医脉通；CNKI；微薄微信博客等医师解读；丁香园；百度。
产品推广科室的拓展，产品ppt过去和现在的对比：百度文库；微盘；爱问；公司网站等。
诚意推荐冰点下载。
产品DA的对比：各分会年会历年积累。
代理产品可参加药交会历年积累。
处方分析实际处方的增长（收费）：IMS、医工院上海医院。
产品是代理制还是直营制数据来源：公司官网，公司招聘，是否有招商目录，是否在招招商经理。
网站没公布，可以致电企业。
分析要点：从成本、产品成长性、公司管理等因素，判断产品是否适合招商制，还是应该直营制？抗生素管理条例（主营产品是抗生素类产品）数据来源：各省卫计委。
分析要点：主营产品在各省抗生素目录是哪个限用级别？竞品信息哪些是竞品：化学药一般先看通用名，再看同药品分类有哪些药品，可查询ATC编码和医保目录。
中成药只能依靠医保目录的分类分析，因为中成药大多数是独家产品。
竞品的比较项目跟文章之前所说的相同。
3企业在研产品（仅针对生产工业）研究对象：企业财报公布的在研产品产品在研情况数据来源：丁香园；CDE；医工院；蓝宙；咸达；公司年报；证券公司行研；CNKI数据库。
国外药品数据来源：美国FDA；日本厚生省；欧盟EMA；同通用名生产产品公司年报/官网；证券公司行研；科研杂志；IMS；MIMS、。
分析要点：时刻关注药品研发进度，有否突然终止的可能性。
首仿药关注专利药的专利到期情况，竞争对手的药品审批的排队情况；以及专利药目前在销的情况。
1类新药关注细分市场潜力。
4政策信息各省招标模式目前分为基药和非基药招标，中标数据公开不公开看各省喜欢，数据难不难下载更是各省喜欢。
此外，加入各省招标群也是获得数据的一种办法。
了解企业对主营产品的市场准入态度。
如某企业某童鞋拿到某第三方的数据，兴冲冲地在目标地图脑补这省份此类药市场潜力大，明年可以做目标市场，此处市场准入规则不好玩公司要弃标的故事随处可听。
如果企业的主营产品在某个省的销售份额占50%以上，可判为重大风险，万一那省一丢标或者中标价格下降超过20%，该产品的负增长80%是必然的了。
药房托管药房托管会导致医院配送权从多家变独家。
最关键的是医院药品目录的决策权是否还是医院垄断，负责托管的商业流通企业的话事权有多大？当许多企业还在思考高开的时候，许多没高开的企业活得好好的，高开的企业则在为票据挣扎着，观望是最好的选择？总结当以上数据都收集到的时候，你已经可以炮制一篇满满都是数据而没有决策方向的报告。
做投资需要全盘考虑，例如药品生产工业也要考虑国人对环保越来越重视，零售药店要考量日益增长的租金。
数据越全面，对现状的判断越精准。
数据仅仅代表过去，决策要面对未来。
企业是否值得投资，取决于你如何分析数据和对未来市场的把握。
本文转自雪球，作者lauvane。