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药房
网站、APP、客 服中心
报销审核/福利管 理服务机构
审核批准后付款
银行
医保局
缺少对药品流通环节及对医 院购药和医生开药的管控，造 成中间环节的非法返点
.
缺乏完善的审核工具和 监控手段，报销中存在欺
诈、浪费、滥用的现象
小型本地经销商 小型经销商
分销层级过 多，效率低下
大型经销商 药厂
数据来源：中国信息化百人会发布了《智慧医疗与大数据2015年度报告》
11/4/2019
.
20
公共卫生方向
用户搜索数据 数据建模与分析
疾病预测
11/4/2019
2015年医疗健康数据应用方向 商业应用方向
用户监测数据 医学实验数据 医疗诊断数据 医学学术资源
•••• •••
数据库 /云端
医疗机构 保险公司 制药企业
等现象，医保基金浪费和流失比例不低于50%，控费审核迫在眉睫。
11/4/2019
.
8
中国出现三甲医院看病难的问题，其原因主要有两点： （1）医疗资源分布不均衡是根本原因 （2）分级诊疗制度的缺失加剧了大医院看病难的问题
2013年中国各级医院发展情况
三级医院 占比7.2%
诊疗次数占比45.2%
拥有职业医师59.1万名 平均每所医院331名
11/4/2019
.
17
战略思路 一、政策解读 二、医疗行业痛点 三、大数据医疗发展现状 四、大数据医疗发展趋势 五、标杆分析
18
我国医疗费用支出以政府主导的基本医疗保险和个人支付为主，这两项占到医疗总支出的 96.5%；而美国则是以政府主导的基本医疗保险和商业保险为主，这两部分占比达 80.6%。同美国相比，我国公民医疗负担较重，同时缺少商业保险作为补充支付方
医院
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医保局
缺少对药品流通环节及对医 院购药和医生开药的管控，造 成中间环节的非法返点
.
缺乏完善的审核工具和 监控手段，报销中存在欺
诈、浪费、滥用的现象
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大型经销商 药厂
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等现象，医保基金浪费和流失比例不低于50%，控费审核迫在眉睫。
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中国出现三甲医院看病难的问题，其原因主要有两点： （1）医疗资源分布不均衡是根本原因 （2）分级诊疗制度的缺失加剧了大医院看病难的问题
2013年中国各级医院发展情况
三级医院 占比7.2%
诊疗次数占比45.2%
拥有职业医师59.1万名 平均每所医院331名
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战略思路 一、政策解读 二、医疗行业痛点 三、大数据医疗发展现状 四、大数据医疗发展趋势 五、标杆分析
18
我国医疗费用支出以政府主导的基本医疗保险和个人支付为主，这两项占到医疗总支出的 96.5%；而美国则是以政府主导的基本医疗保险和商业保险为主，这两部分占比达 80.6%。同美国相比，我国公民医疗负担较重，同时缺少商业保险作为补充支付方
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市场占有率
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60%
22%
10%
8%
目前市场占有率现状(2/2)
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48%
16%
20%
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本季度销售情况(3/3)
4 )
2016-QS Sales General Situation
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年终工作总结汇报通用PPT模板
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云运算互联网智能科技大数据
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互联网大数据时代宣讲PPT模板
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大数据专题(共43张PPT)
应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述， 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理，确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训， 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入， 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制， 及时应对和处理安全事件。
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务， 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
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大数据分析方法与应用
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描述性统计
对数据进行整理和描述， 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
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通过样本数据推断总体特 征，包括参数估计和假设 检验等方法。
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可扩展的分布式文件系统。
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HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据，而DataNode负责存
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加密技术
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企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程，明确各部门职责和权限。
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工作成绩展示 Fill in the title here
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工作经验总结 Fill in the title here
移动互联网大数据分析管理PPT模板
常见的机器学习算法
包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
数据可视化技术
数据可视化技术
01
数据可视化技术可以将复杂的数据以直观的方式呈现出来，帮
助用户更好地理解和分析数据。
数据可视化技术的应用场景
02
在移动互联网领域，数据可视化技术可以应用于用户行为轨迹
图、流量热力图、销售漏斗图等方面。
数据可视化的常用工具
访问控制与权限管理
访问控制策略
根据数据的敏感性和重要性，制 定合理的访问控制策略，限制对 数据的访问权限。
身份认证
采用多因素认证或强密码策略， 确保只有经过身份验证的用户才 能访问数据。
权限管理
对不同用户设定不同的权限等级， 控制用户对数据的访问范围和操 作权限。
数据脱敏与匿名化
数据脱敏
通过移除或遮盖敏感信息，降低数据泄露的风险。例如，将敏感字段替换为星号或删除相 关字段。源自 案例四：某移动医疗平台的健康数据分析
总结词
提供个性化健康服务
详细描述
通过大数据分析，对移动医疗平台用户的健 康数据、医疗记录等信息进行整合和分析， 为用户提供个性化的健康建议和服务，帮助 用户改善生活习惯和预防疾病。
THANKS
感谢观看
03
包括Tableau、Power BI、ECharts等。
大数据分析工具
大数据分析工具
大数据分析工具可以对海量数据进行高效处理、分析和可视化，帮助用户快速获取有价值的信息。
常见的大数据分析工具
包括Hadoop、Spark、Storm等。
03
移动互联网大数据的应用
用户行为分析
数据来源
包括用户在移动应用上的点击、浏览、搜索、购买等行为数据， 以及设备信息、地理位置等数据。
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数据脱敏与匿名化
数据脱敏
通过移除或遮盖敏感信息，降低数据泄露的风险。例如，将敏感字段替换为星号或删除相 关字段。源自 案例四：某移动医疗平台的健康数据分析
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大数据分析工具
大数据分析工具
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