大数据分析关键技术与服务创新
大数据对政府公共服务的改进与创新
大数据对政府公共服务的改进与创新随着科技的飞速发展，大数据技术已经成为21世纪最具潜力的创新工具之一。
大数据以其海量、高速、多样的特点，对政府公共服务的改进与创新产生了重要影响。
本文将探讨大数据在政府公共服务领域中的应用，并分析其带来的改进与创新。
一、大数据在政府公共服务中的应用1. 全面精确的数据采集与分析大数据技术可以帮助政府以更高效、更准确的方式采集和分析各类数据。
政府可以通过监测公共交通数据、人口普查数据、医疗健康数据等，获得对社会情况和民生状况的全面了解。
这些数据有助于政府更好地了解公众需求，制定更科学的政策和方案。
2. 数据驱动的决策支持系统大数据的应用可以帮助政府建立起数据驱动的决策支持系统。
通过分析海量的数据，政府可以及时了解社会经济状况、环境变化、民意趋势等，并及时作出相应的决策调整。
这有助于政府更加科学地规划和决策，提高政府公共服务的针对性和有效性。
3. 智能城市建设大数据技术在城市管理中的应用已经成为一种趋势。
政府可以借助大数据技术来构建智能城市，通过对城市各类数据的采集和分析，实现智慧交通、智慧环保、智能安防等方面的创新。
智能城市的建设能够提高政府公共服务的覆盖范围和质量，为公众提供更便捷、高效的服务。
二、1. 提高公共服务的精确度和时效性大数据技术的应用可以帮助政府提高公共服务的精确度和时效性。
通过对大数据的分析，政府可以更好地了解公众需求和问题症结，并根据数据结果进行精准而快速的决策调整。
这将有效提升政府公共服务的质量和效率，满足公众的多样化需求，提高民生福祉。
2. 优化资源配置和社会治理大数据技术的应用能够帮助政府进行精确的资源配置和社会治理。
通过对大数据的分析，政府可以对公共资源的使用情况进行实时监测和评估，确保资源的合理分配，减少浪费和滥用。
同时，大数据的应用还能够帮助政府有效地进行社会治理，及时发现社会问题和矛盾，并采取相应的措施进行调整和解决，促进社会的和谐稳定。
大数据时代的科技创新与趋势分析
大数据时代的科技创新与趋势分析一、随着互联网和信息技术的飞速发展，我们正处在一个数据爆炸的时代。
大数据作为一种全新的资源，已经引起了全球范围内的广泛关注。
在这个背景下，科技创新成为了推动社会发展和经济增长的重要力量。
本文将深入分析大数据时代科技创新的现状和趋势，探讨如何利用大数据推动科技创新，以应对未来社会的挑战。
二、大数据与科技创新1. 大数据的概念与特点大数据是指在规模（Volume）、多样性（Variety）和速度（Velocity）三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的庞大数据集。
它具有四个主要特点：大量（Big）、多样（Data）、快速（Date）和价值（Value）。
大数据的这些特点使得它具有极高的应用价值和潜在的商业价值。
2. 大数据与科技创新的关系大数据为科技创新提供了丰富的资源和全新的研究方法。
首先，大数据为科研人员提供了海量的数据资源，使得研究对象可以更加全面和精细。
其次，大数据的处理和分析方法为科技创新提供了新的思路和方法。
例如，通过大数据分析，可以挖掘出看似不相关的数据之间的联系，从而发现新的科学规律。
最后，大数据的应用可以推动科技领域的跨界融合，形成新的科技产业链和商业模式。
三、大数据时代的科技创新趋势1. 与机器学习和机器学习（ML）是大数据时代科技创新的重要方向。
通过对大数据的深度学习和分析，可以使计算机具有类似人类的智能，从而实现自动化、智能化的数据处理和决策。
和ML的应用将极大地提高数据处理的效率和准确性，推动科技领域的创新。
2. 云计算与边缘计算大数据的处理和存储需要强大的计算能力和大量的存储空间。
云计算和边缘计算作为一种新型的计算模式，可以提供高效、灵活的计算和存储资源。
通过云计算和边缘计算，可以实现大数据的高效处理和分析，推动科技创新。
3. 物联网与智慧城市物联网（IoT）和智慧城市是大数据时代科技创新的重要方向。
通过物联网技术，可以将各种设备和物品连接起来，收集和传输大量的数据。
大数据技术在互联网行业中的应用与创新
大数据技术在互联网行业中的应用与创新在信息技术快速发展的时代，数据变得越来越重要。
大数据技术的兴起为各个行业带来了巨大的变革和机遇，其中互联网行业尤其如此。
大数据技术在互联网行业中的应用与创新，不仅改变了企业的经营模式，也极大地提升了用户体验。
一、大数据技术在互联网行业中的应用1. 用户行为分析互联网行业积累了大量的用户数据，通过大数据技术的应用，可以更好地了解用户的行为习惯和兴趣爱好。
通过对用户数据的分析，企业可以精准地进行个性化推荐，为用户提供更符合其需求的服务。
以电商平台为例，通过对用户的浏览、购买记录进行分析，可以向用户推荐更相关的商品，提高购买转化率。
同时，还可以通过数据分析来预测用户的购买意愿，从而做好库存管理和订单处理，提升物流效率。
2. 数据挖掘与决策支持大数据技术还可以进行数据挖掘，从庞大的数据中提取有价值的信息。
通过对市场、用户和竞争对手等数据的分析，企业可以快速准确地了解市场动态和用户需求，从而做出更为科学合理的决策。
对于互联网公司而言，大数据技术可以帮助他们更好地理解用户的需求并预测市场趋势，从而优化产品的研发和营销策略。
通过数据的分析和挖掘，企业可以及时调整市场战略，提前应对竞争压力，保持竞争优势。
3. 营销推广在互联网行业中，大数据技术可以为企业提供更精确的营销推广方案。
通过对用户行为数据的分析，企业可以了解用户的兴趣和偏好，从而定制个性化的广告和营销活动，提高广告投放的效果。
此外，大数据技术还可以帮助企业进行精细化的用户画像分析，更准确地找到目标用户，提升广告的点击率和转化率。
通过对用户数据的挖掘和分析，可以实现广告资源的精细配置，减少投放的浪费，提高广告效益。
二、大数据技术在互联网行业中的创新1. 人工智能与大数据的融合人工智能技术的快速发展为大数据技术的应用和创新提供了新的可能性。
通过将人工智能与大数据技术相结合，可以实现更高效的数据挖掘和分析，更准确的决策支持。
服务行业中的服务创新与技术应用方法
服务行业中的服务创新与技术应用方法在现代社会中，服务行业的发展变得日渐重要。
随着消费者的需求不断增长，服务创新和技术应用成为了服务行业的关键词。
本文将探讨服务行业中的服务创新和技术应用方法，并分析其对行业发展的影响。
一、服务创新方法1. 用户体验设计用户体验设计是一种以用户为中心的设计方法，通过研究用户需求、分析用户行为和既往经验，以提高用户满意度为目标，并通过创新的服务方式，提供更好的用户体验。
例如，在餐饮服务中，服务商可以通过设计菜单、提供优质服务和创新的用餐环境，提升顾客的用餐体验。
2. 个性化定制个性化定制是指根据不同用户的需求，提供独特的、定制化的服务。
通过了解客户的喜好、兴趣和需求，服务商可以为客户提供专属的服务，从而提高客户满意度。
例如，电商平台可以通过分析用户的购买历史和浏览行为，向用户推荐个性化的商品。
3. 互联网应用随着互联网的普及和技术的发展，越来越多的服务行业开始借助互联网平台提供服务。
通过互联网，服务商可以实现在线预约、在线支付、在线评论等功能，提高服务的便捷性和效率。
例如，旅游行业可以通过在线旅游平台，让用户方便地了解行程安排、预订机票和酒店。
二、技术应用方法1. 大数据分析大数据分析是指通过收集和分析大量的数据，揭示其中的规律和潜在价值，以指导决策和改进服务。
服务行业可以通过大数据分析，了解客户的消费习惯、偏好和需求，从而提供更加精准和个性化的服务。
例如，电商平台可以通过分析用户数据，向用户精准推荐商品，提高购买转化率。
2. 人工智能人工智能是指通过计算机模拟和实现人类智能的技术。
服务行业可以利用人工智能技术，实现智能化的服务。
例如，在客服领域，可以利用智能语音识别和自然语言处理技术，实现客户问题的智能回答和处理。
3. 无人机和机器人技术无人机和机器人技术在服务行业中得到了广泛的应用。
例如，在快递领域，无人机可以实现快速送货；在餐饮领域，机器人可以实现点单、送餐等服务。
大数据分析的关键技术
大数据分析的关键技术随着信息技术的飞速发展和互联网的普及应用，大数据在各个领域的应用也越来越广泛。
传统的数据分析方法在处理大规模、高维度的数据时已经显得力不从心，而大数据分析技术就应运而生。
大数据分析的关键技术是为了有效地从海量数据中提取有用的信息和知识，以便支持决策和创新。
本文将介绍几种关键的大数据分析技术。
一、数据挖掘技术数据挖掘技术是大数据分析中的核心技术之一。
它通过应用统计学、机器学习和模式识别等方法，从大规模数据集中发现隐藏的模式和知识。
数据挖掘技术可以从结构化和非结构化的数据中提取出有用的信息和知识，包括关联规则、分类、聚类、预测等。
在数据挖掘技术中，关联规则的挖掘是一种重要的技术。
它可以帮助我们发现数据集中的频繁项集和它们之间的关联规则。
例如，在电商网站中，我们可以通过挖掘购买记录数据集，找到一些频繁购买的商品组合，从而为推荐系统提供参考。
二、机器学习技术机器学习技术是大数据分析中的另一个关键技术。
它通过构建和训练模型，从大规模数据中学习知识和经验，然后利用这些知识和经验对新数据进行预测和分类。
机器学习技术可以分为监督学习和无监督学习两种。
在监督学习中，我们需要提供已知的输入和输出样本来训练模型。
通过训练，模型可以学习到输入和输出之间的映射关系，从而可以对新的输入数据进行预测。
在大数据分析中，监督学习技术可以用来进行分类、回归等任务。
而无监督学习则是从无标签的数据中学习出数据的内在结构和分布。
通过聚类和降维等方法，无监督学习可以帮助我们发现数据中的隐含模式和关系。
这些隐含模式和关系可以提供我们对大数据的理解和洞察。
三、自然语言处理技术自然语言处理技术是一种关键的大数据分析技术。
随着社交媒体、论坛、新闻等各种文本数据的快速增长，如何从这些海量的文本数据中提取有用的信息和知识成为了一个关键问题。
自然语言处理技术可以帮助我们理解和分析文本数据。
在自然语言处理技术中，文本分类和情感分析是两个常用的技术。
大数据环境下数字信息资源服务创新
大数据环境下数字信息资源服务创新一、概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会的重要特征之一。
大数据环境下，数字信息资源的数量呈爆炸式增长，其类型也日益多样化，这为信息服务行业带来了巨大的挑战与机遇。
如何有效地整合、管理和利用这些数字信息资源，提升服务质量与效率，成为当前信息服务领域亟待解决的问题。
数字信息资源服务创新是应对大数据挑战的关键途径。
通过服务创新，可以推动信息服务行业的技术进步和模式升级，提高信息资源的利用效率和价值。
数字信息资源服务创新涵盖了多个方面，如数据采集、存储、处理、分析和可视化等技术的创新，以及服务模式、服务内容和服务渠道的创新。
在大数据环境下，数字信息资源服务创新具有重要的现实意义和应用价值。
服务创新可以推动信息服务行业的技术进步和模式升级，提高服务质量和效率，满足用户日益增长的信息需求。
服务创新还可以促进信息资源的共享与利用，推动社会各领域的数字化转型和智能化发展。
1. 大数据时代的背景与特征在数字化浪潮席卷全球的今天，我们迎来了一个全新的时代——大数据时代。
不仅标志着信息技术的飞跃性进步，更意味着人类社会对数据价值的认知达到了前所未有的高度。
大数据时代背景复杂且多元，其根源在于互联网、物联网、云计算等技术的快速发展和广泛应用。
这些技术极大地促进了数据的产生、存储和传输，使得数据量呈爆炸式增长。
随着智能化设备的普及和人们对信息需求的日益增长，大数据已经成为社会发展和经济增长的重要驱动力。
在大数据时代，数据的特征也日益显著。
数据量庞大且种类繁多。
从文本、图片到音频、视频，从结构化数据到非结构化数据，大数据涵盖了各种类型的信息。
数据产生速度快，实时性强。
在社交媒体、在线购物等场景中，数据几乎以秒为单位不断更新。
大数据还具有价值密度低但商业价值高的特点。
虽然海量数据中只有少部分具有直接价值，但通过深度挖掘和分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而为企业决策和社会治理提供有力支持。
大数据时代的创新与应用
大数据时代的创新与应用随着互联网的快速发展，数据已经成为现代化社会中不可或缺的资源。
与此相应的创新技术和应用也在不断出现。
大数据时代的到来为人们提供了空前的机会，以更好地处理和分析数据来解决一系列的问题。
这篇文章将探讨大数据时代的创新和应用，以及如何将这些技术应用于商业中。
一、大数据的定义大数据是指数据量巨大且复杂的数据集合，难以使用传统的数据处理软件进行处理。
这些数据来自多个来源，例如社交媒体、移动设备、各种传感器等。
大数据不仅仅是关于数量，还包括数据的速率和多样性。
二、大数据时代的特点大数据时代有三个主要的特点：数据量大、处理速度快、数据种类多。
在过去，处理几百兆或几个GB的数据集可能已经足够了，而在今天，处理TB或PB级别的数据集已经不足为奇。
随之而来的是，数据处理速度显得特别重要。
人们想要实时处理和分析数据来获得更快的反馈。
此外，数据种类越来越多，因此需要一些新技术来从各种数据源中提取有用的知识。
三、大数据时代的创新1. 云计算云计算是一项划时代的技术，在大数据时代发挥了巨大的作用。
它是指将计算和存储资源集中到一台或多台服务器上，并通过网络向用户提供服务，以达到灵活、高效和低成本的目的。
在云计算系统中，硬件和软件资源可以弹性地根据实际需要进行扩展和收缩。
各种物联网、智能家居、智能工厂等信息化系统，都是通过云计算实现的。
2. 人工智能人工智能（AI）是指电脑程序模拟人类智能行为的技术。
人工智能可以帮助人们更好地处理数据和提高效率。
AI可以通过机器学习技术从数据中提取有用的信息，例如分类、聚类和预测。
深度学习技术更可以让计算机模拟人类的视觉、语音和自然语言处理等能力。
这些能力可以用来创建智能虚拟助手、自动决策和分析系统等。
3. 区块链区块链是一种去中心化的数据库，它将交易记录存在分布式的节点上，避免了单点故障。
区块链使用密码学技术确保数据安全和隐私，并自动执行合同条款，使得数据传输更加安全和可信。
大数据分析如何提升企业创新能力
大数据分析如何提升企业创新能力在当今竞争激烈的商业环境中，企业创新能力已成为决定其生存和发展的关键因素。
随着信息技术的飞速发展，大数据分析正逐渐成为企业提升创新能力的有力工具。
大数据分析不仅能够帮助企业更好地了解市场和客户需求，还能为企业的产品研发、营销策略、运营管理等方面提供有价值的决策依据，从而推动企业不断创新，实现可持续发展。
一、大数据分析帮助企业精准洞察市场需求市场需求是企业创新的出发点和落脚点。
通过对海量数据的收集、整理和分析，企业能够更加准确地把握市场动态和消费者需求的变化趋势。
例如，电商平台可以通过分析用户的浏览记录、购买行为、评价信息等数据，了解消费者的喜好、消费习惯以及对产品的期望，从而为企业的产品研发和改进提供方向。
一家服装企业通过对大数据的分析发现，近年来消费者对于环保、舒适、个性化的服装需求不断增加。
基于这一洞察，企业加大了在环保面料研发、个性化定制服务方面的投入，推出了一系列符合市场需求的新产品，赢得了消费者的青睐，市场份额大幅提升。
二、大数据分析优化企业产品研发在产品研发过程中，大数据分析能够发挥重要作用。
企业可以收集和分析同行业产品的相关数据，了解竞争对手的产品特点和优势，从而找到自身产品的创新点和差异化竞争策略。
同时，通过对用户反馈数据的分析，企业能够及时发现产品存在的问题和不足，进行针对性的改进和优化。
例如，一家汽车制造企业利用大数据分析技术，对车辆的行驶数据、故障数据、用户评价等进行深入挖掘。
发现消费者对于车辆的节能性能和智能驾驶辅助系统有较高的关注度和需求。
于是，企业加大了在新能源技术和智能驾驶技术方面的研发投入，推出了一系列具有高效节能和智能驾驶功能的新车型，提升了产品的竞争力。
三、大数据分析助力企业制定创新营销策略营销策略的创新对于企业提升品牌知名度、拓展市场份额至关重要。
大数据分析能够帮助企业更加精准地定位目标客户群体，制定个性化的营销方案。
通过对用户数据的分析，企业可以了解不同客户群体的特征、兴趣爱好、消费能力等，从而有针对性地推送广告、开展促销活动。
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大数据分析平台
Open API 提供数据挖掘平台 与第三方应用系统 的扩展接口 云存储
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云计算大数据分析平台
平台 规模 110台服务器, 840 CPU核, 550TB 存储容量 数据库：MySQL5.0 商用版 云存储：Hadoop、Casendral 数据挖掘软件：Alphaminer、R
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黄哲学 博士 深圳大学特聘教授
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腾讯游戏与大数据分析
• 亿级在线用户、上百在线游戏 • 游戏平台系统记录每个用户在线玩游戏的详细数据，包括 游戏、时间、动作、结果等，数据超TB级 • 分析需求：
– 用户行分类与预测，用户行为客户群划分， – 用户挽留、用户奖励和级别提升
M R
?
Map 过程
?
?
?
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?
是 否 收 敛 ? 输出 聚类结 果
将对象分配给与其 最相似的聚类
重新计算 聚类中心点
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分布式并行数据挖掘任务执行 可视化数据分析执行引擎
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数据格式及访问
• 超过35种数据库
– MySQL，Oracle,SQL Server, DB2,SAP,etc
• • • • • • • •
Text XML Excel Access Xbase files LDAP Geo-Data …
Analysis lab notes
挑战性科学问题
f1 1 2 f2 f3 f4 f5 … 成千上万个属性
超高维问题
1. 2. 3. 4. 5. 6. 混合数据类型 缺省值/噪声 相关性问题 Unbalance Subspace property Uninformativeness
n-4 n-3 n-2 n-1 n
回归 算法 关联 规则
Logistic Regression Random Forest Regression FP-Growth
交互式可视化建模分析
交互式可视化数据分析技术，交互式可视化随机森林分析系统， 实现人机交互驱动的模型优化，提高建模效率与分类精度。
功 能 指 标 随机森林模型图形化对象表示 数据可视化、分析过程可视化、 分析模型可视化 人机交互式操作实现模型优化 VisForest
Velocity 数据变化数据快
Variety 数据属性复杂
大数据的价值 (Value)
美国医疗保健
每年产值达3000亿美金 每年生产率增长约0.7%
欧洲公共部门管理
每年2500亿欧元 每年生产率增长约0.7%
全球个人定位数据
1000亿+的服务供应商收入 为终端用户带来高达7000亿 美的价值
客户分群
三 班 型
两 班 型
稳定型
其 他 类 型
大数据
对数据的使用者来讲，如果数据集超出了使用者所拥有的 信息处理和分析的能力，就给使用者带来了大数据问题
大数据的3V特征
Volume 数据规模大
大数据的特点并不只是 数据规模大
Value
价值
选取客户不同维度的数据进行客户 分群
日周月用电模式 用户行业背景
用户地理信息
用户电力设备信息 地区宏观经济数据
通过对客户分群，获取用户不同的 用电模式
工作日双班制，三班制，四班制 周末长短周轮休 夜间用电高峰 行业间用电模式比较 不同地区不同行业用电模式比较 节假日及用电模式趋势预测
大数据分析平台
主
办：
TEG研发管理部 腾讯大讲堂 合作伙伴： 深圳大学、腾讯公关部
云计算大数据处理的核心技术
MapReduce 编程模型
运行时系统
虚拟文件系统
算法编程
•Map 和 Reduce 两 个基本操作 •大规模分布计算 •可扩展性
程序运行
•负载平衡 •任务调度 •容错
数据划分
•GFS (Google) •HDFS (Hadoop)
MapReduce编程模型
用户编程 程序写成Map和Reduce两步运算 1. Map统计单个文本词频 2. Reduce综合所有文本的词频
移动终端上的商务智能
分析平台系统框架
基于浏览器的BI分析平台
基于智能移动终端的BI分析平台
大数据分析与信息服务平台
基于WEB的数据分析流程设计工具
基于WEBD 数据管理工具
智能数据中心
大数据分析信息服务产业
技术及产业化优势：降低企业应用成本，技术积累和专业化服务，培育新的大数据 分析和信息服务产业。 •孵化面向不同行业的专业咨询公司、大数据分析公司和信息服务公司。
— 以区域性智能数据中心及高 速互联网为基础设施， — 以互联网服务体系为架构， — 以大数据存储、处理、挖掘 和交互式可视化分析等关键 技术为支撑， — 通过多样化移动智能终端及 移动互联网为用户提供数据 存储、管理及分析服务。
区域智能数据中心
区域智能数据中心
支持多种终端访问
关键技术
支撑海量数据处理、 挖掘与分析运算 数据处理分析流程图形化 设计数据处理分析流程 自动执行资源调度及优化 提供海量复杂数据 处理、分析与挖掘 高可扩展算法 高性能海量数据挖 掘算法库
主节点
(Map)
(Reduce)
节点
文件
文件
文件 文件 文件
节点 节点 节点
输出 输出
节点
文件划 文件划分 Map 运算 Reduce 运算 结果输出
MapReduce编程特点
K-means 算法 Pipeline 模式
M R
M R M R
输入 数据
M R
M R
M R
M R
M R
M R M R
M R
算法的测试性能达到TB级数 据的处理能力。
• K-Means算法性能
– 数据规模：1TB，1千万条数据* 1万维
– 执行效率：初始10个聚类中心，一次迭 代时间约30分钟
Random Forests
LDA
• Random Forests算法性能
– 数据规模： 110GB，1千万条数据*1千维 – 执行效率：建立20棵树约36分钟
百万以上甚 至超亿个记 录
大数据集的挑战 （Big Data Matrix）
云计算与大数据
• 云计算是一种新的大规模分布式计算模式
– 通过网络和资源 虚拟技术，实现计算及存储资源集 中管理，面向用户提供服务
• 云计算可以解决目前计算机使用的诸多问题， 是计算技术发展的一个新的里程碑
传统计算机的问题 •使用成本高 •资源分散 •资源不足 •资源浪费 •高能耗 •环境污染 云计算的优点 •成本低 •易于普及 •可扩展能力高 •节能 •环保
1型糖尿病性神经炎 （原始记录）
疾病 匹配
糖尿病性神经炎 （ICD国际疾病分类标准）
疾病 分类
内分泌，营养和代谢疾病 （ICD国际疾病分类标准）
疾病分类
云计算大数据分析算法库
基于MapReduce模型，实现数据挖掘 算法分布式并行化。
K-Means 聚类 算法 K-Modes W-K-Means EWKM Decision Tree 分类 算法
QQ游戏是腾讯旗下自研的 休闲游戏社区平台，官方数 据显示，QQ游戏平台拥有 百款以上的游戏品类，2亿 量级活跃用户，最高同时在 线人数超过800万。
智能电网大数据
• 东莞工业的电力用户 达两万多家 • 每十五分钟采集电压 、电流、功率等数据 • 每月平均数据量达 85GB
用客户电行为模式大数据分析
美国零售业
净利率增长可能高达60%+ 每年生产率增长0.5-1.0%
制造业
最多可节省50%的产品研发、 组装成本 最多可节约7%的营运资金
未来大数据的产业规模将会至少以万亿美元来进行衡量， 大数据将会给信息技术领域带来一个新的增长点。
大数据产业链
传统应用领域
通信 金融 零售 制造
互联网
智能电网
数据清洗、转换与集成操作
• 模块化数据转换引擎 （无需编写代码） • 多种的转换方法
– Splitting – Partitioning – Merging – Joining – Duplicating – Mapping – Selecting – Calculating –…
医保数据处理工作流
电子商务
现代物流
智慧城市
新型应用领域
大数据带来的挑战
内容提纲
1 2
数据分析与大数据 云计算与大数据分析
3
关键技术与服务创新
挑战性科学问题
1. Patient 病人健康 Information 医疗数据
没有有效的数据集 成就不能进行有效 的综合数据分析
Hospital events ....admission, surgery, recovery, discharge
数据融合 (fusion) Access to Diverse Heterogeneous 数据集成 Distributed Data (integration ) 挑战
Expression Arrays
(various tissues)