医疗数据可以从哪些方向分析？

一、医疗数据可以从哪些方向分析？

医疗数据完全满足大数据的四大特征：

量大：几乎所有临床数据都已经数据化和信息化了。

多样：其中有一些是用关系型数据库保存结构化的数据，还有一些是自然语言书写的病历和影像、心电图等数据。

高价值：“医生大量的时间都在写病例，但是其中的价值没有充分体现出来。

实时性：目前医院内部数据没有这种特征，可能各家医院的信息化都达到七级，同时能够互联互通，就具备了这种特点。

二、医疗大数据特点？

第一，数据量大。

第二，从横向看，医疗数据非常广泛。

第三，数据集成要求高。

第四，从纵向来看，周期长。

三、医疗大数据简称？

医疗大数据通常简称为“医疗数据”。它是指与医疗相关的各种数据，包括但不限于医疗记录、诊断信息、治疗措施、患者随访数据等。这些数据在医疗领域中具有重要的应用价值，可以帮助医生进行诊断和治疗决策，提高医疗质量和效率，同时也有助于医学研究和创新。医疗大数据具有复杂性和多样性，因为它涵盖了医疗机构、医疗设备、医疗药品、医疗人员、医疗行为等多个方面。通过对这些数据进行深入分析和挖掘，可以获得更准确的医疗信息和预测结果，从而为医生和患者提供更好的服务和治疗选择。总之，医疗大数据是现代医疗领域中不可或缺的一部分，它有助于提高医疗水平和质量，推动医学研究和创新，为人类健康事业做出重要贡献。

四、医疗行业创业如何选取方向？

武汉医疗行业创业目前是炽手可热的。

最近我帮助申请相关执照不少。

主要看你自己对这个行业认知和业务开发。

不清楚 随时问

五、如何评价健康医疗大数据行业？

随着互联网信息技术的迅猛发展和深入应用，数据的数量、规模不断扩大，一个新概念——“大数据”迅速风靡各行各业。来自互联网、人工智能领域大鳄回头一瞅医疗，咋还这么落后呢。于是，“大数据赋能医疗”狂潮席卷三界。实际情况并不如他们期望的那般美好，甚至还有点儿一地鸡毛。他们往往痛苦于那些从医院得来的的数据质控之糟糕、“数据垃圾”之堆积。这些都需要花费很大力气去做“数据治理”、“数据标准化”云云，然而谁也无法放弃，因为生怕错过好！多！亿！

各种医疗数据宛如“鸡肋”这些所谓的“大数据”，往往是“一大堆数据”。这些医疗数据大多数来自院内信息系统（如HIS,LIS,PACS等），这些系统是服务于诊疗流程的，采集的目的是基于管理的需要，而非科研。很多情况下这些资料不够完全，缺乏一些必要数据或数据质量不够。举个例子，医院数据库通常记录的是处方药物的信息，不能反映患者是取药并服药。 这些病历包括患者既往史、现病史、吸烟饮酒史、门诊记录（症状、体征和诊断）、门诊手术、入院记录、出院总结等等。你听，是住院医师疯狂码字的声音。这些都是非结构化数据，如何把他们转变可以用于科研的结构化数据，每家医疗大数据公司都有自己的神技，机器学习、深度学习、自然语言、知识图谱云云。结构化的准确度，咳咳，此处不表。 图表炫酷完美“TO领导“那么真的可以说这些数据没有一点点儿用吗？好像还真有。必须说大数据行业的BI可视化页面都受了海尔空调感染，科技蓝呀！各种维度展示：这样的：

这样的：

和这样的：

（感觉美学也需要加强...）加上“患者病历360度全景视图”、“患者就诊事件时间轴”、“近n年就诊患者的三间分布”等高端大气上档次的词汇不绝于耳，非常适合向领导汇报和产品宣讲等场合。但是，这些真的是临床研究中的需求吗？是行业的痛点吗？ 看来可能目前还不全是。比如现在各大科研平台都有的统计分析功能模块，通过点选统计方法，秒级返回统计结果（probably not）、三线图，感觉离科研文章result section差得就是一根灵活手指。但为什么别的统计分析软件像SAS、SPSS、Stata、R studio等都各有复杂之处。有coding有逻辑，有对数据格式、质量的要求，因为确实很复杂，有各种参数需要调整。所以产品经理、工程师在开发过程中还是要回归临床科研，多聆听市场痛点，没准需要解决的并不是统计软件，而是业务流程呢。 一大波RWS正赶来救场2019年，“真实世界研究”极速蹿红。这源于当年4月，辉瑞的爱博新获FDA批准男性乳腺癌新适应症，成为第一例仅基于真实世界证据（RWE）获批的新药物适应症；5月，CDE发布《真实世界证据支持药物研发的基本考虑（征求意见稿）》。这一新概念又给医疗大数据淘金者打了一剂强心针，增强了”这海量医疗数据里一定有金子“的信念感。脏乱差=垃圾？？？不，脏乱差=真实！！！ 谁是真正的“救场王”数据永远是根据观察、观点、立场和理论而来的。如果没有理论，没有观察的角度，就不存在数据。我拿出一个苹果，要你写下关于这个苹果的数据，把这个苹果给记录下来，你马上就会问：薛老师，你要记录什么呢？是它的形状、色泽、甜味、重量、硬度，还是别的什么维度呢？你必须先有一个维度，才可能有记录下来的数据。 所以不存在什么纯粹的、没有立场的、不从任何理论角度出发的数据。也就是说，我们在进行大数据收集的时候，本身就需要理论的创新、角度的创新、维度的创新。你得先有想法、先有角度，才会有数据。（此处致敬薛兆丰老师）

临床研究数据同理，首先得是基于临床研究的。关于临床研究的设计本身就有一套方法论，那就是流行病学，而且发展多年才成为今天的模样（得从1840s末期的伦敦霍乱说起。。。）

因此，“以数据分析研究医学”“以研究结果促进健康”这件事情，并不是在大数据火了一把之后，才开始出现。可能互联网人士对医疗领域的业务细分没有太多了解，他们眼里的医学只是临床医学，对循证医学等其他不太了解，对临床数据如何最终变为医疗决策证据的套路一无所知，才会觉得把“数据”和“医学”结合在一起，这件事情很创新很有搞头，一片市场空白。 而对于临床数据的问题，流行病学提供了解决思路：那是一整套的花式控制混杂因素、最大化减少偏倚从而尽量避免错误结论的措施。 另外，RWS和传统临床研究的区别不是研究设计和研究方法，而是研究实施场景。“真实世界研究”是对药物监管过程而言，监管部门接受了新的临床研究实施场景，或为一些特殊情况的药品审评提供了新的思路。而对于真正的研究者，请大家抛开所谓定义的桎梏，回归初心。只要我们科学的制定研究方案，尽可能全面的收集样本，用尽可能完善的统计学方法校正混杂和偏倚，得到尽可能客观的数据，那我们就是在进行高质量的研究，产生真正有益于行业的证据。韩梅梅冬日有感2020-11一群热爱临床研究的年轻人欢迎咨询科研客服Wechat:medatalkEmail:medatalk@163.com

六、大数据职业方向

大数据职业方向 - 解读数据时代的必备技能

随着信息化时代的发展，大数据已经逐渐成为各行各业的关键词之一。在这个信息爆炸的时代，能够准确地收集、处理和分析海量数据的能力变得至关重要。因此，大数据领域的职业方向也成为众多求职者关注的焦点之一。本文将深入探讨大数据职业方向，帮助读者更好地了解这一领域，并为未来的职业规划提供指导。

什么是大数据？

大数据是指传统数据处理软件无法处理的大规模、复杂的数据集合。这些数据集合往往包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，无法用传统的数据库工具进行管理和处理。大数据的特点主要包括四个方面：数据量大、数据类型多样、数据处理速度快以及数据价值高。

大数据职业方向概述

随着大数据技术的不断发展和应用，大数据职业方向也变得愈发多样化和专业化。从数据分析师、数据工程师到人工智能工程师，大数据领域涵盖了众多不同职业方向。以下是几种主要的大数据职业方向：

数据分析师

数据分析师是负责收集、清洗、分析和解释数据以发现有用信息的专业人士。他们通过运用统计学和数据分析工具，帮助企业更好地理解数据，为决策提供支持。数据分析师在各行各业都有需求，是大数据领域中最为热门的职业之一。

数据工程师

数据工程师负责设计、构建和维护数据处理系统，确保数据的稳定性和可靠性。他们需要具备扎实的编程和数据库管理技能，能够搭建数据管道、优化数据流程，并保证数据安全。数据工程师在互联网公司和科技企业中大有用武之地。

人工智能工程师

人工智能工程师是利用机器学习和深度学习等技术，开发智能算法和模型的专业人士。他们致力于构建智能系统，实现自动化决策和智能推荐。人工智能工程师在人工智能领域中扮演着至关重要的角色。

大数据职业发展前景

随着大数据技术的飞速发展，大数据职业的市场需求也在不断增加。根据行业调研报告显示，大数据相关职业的招聘需求呈现出持续增长的趋势，各大企业对于数据人才的需求愈发迫切。因此，选择从事大数据职业方向的求职者将会面临广阔的就业机会和良好的职业发展前景。

结语

大数据职业方向涵盖了数据分析、数据工程以及人工智能等多个领域，为求职者提供了多样化的职业选择。不论是希望深入研究数据分析技术，还是追求人工智能领域的创新发展，都可以在大数据领域找到适合自己的职业方向。随着大数据技术的不断进步，相信大数据领域将会迎来更多的发展机遇和挑战。

七、大数据 专业 方向

大数据专业：探索未来职业方向

大数据已经成为当今信息时代的一个热门话题，越来越多的企业和组织都在努力利用大数据来优化业务运营和决策。因此，选择学习和发展大数据专业，可以说是一个非常明智的决定。

大数据不仅仅是一个技术领域，它已经融入到各行各业的方方面面。无论是商业、医疗、金融、科学还是政府部门，都需要专业人才来帮助他们处理和分析海量的数据，从中提取有价值的信息。因此，大数据专业的就业前景非常广阔。

大数据专业学习的核心内容

大数据专业的学习内容非常丰富，学生将学习到以下核心知识和技能：

• 数据挖掘：学习如何通过分析数据来发现隐藏的模式和规律。
• 数据分析：学习如何使用统计学和机器学习等工具来分析和解释数据。
• 数据库管理：学习如何设计和管理大型数据库系统。
• 云计算：学习如何在云平台上存储和处理大数据。
• 数据可视化：学习如何使用图表和可视化工具来展示数据。

除了以上核心内容之外，大数据专业还会涉及到编程技能、数据安全和隐私保护、大数据伦理等方面的知识。

大数据专业的就业前景

大数据专业的就业前景非常广阔，各行各业均需要专业人才来处理和分析数据。以下是大数据专业的一些就业方向：

• 数据分析师：负责收集、整理和分析数据，为企业决策提供支持。
• 数据工程师：负责搭建和维护大数据处理系统，确保数据的安全和可靠性。
• 数据科学家：通过数据分析和机器学习技术，挖掘数据中的有价值信息。
• 商业智能分析师：利用数据分析工具和技术，帮助企业进行商业决策。
• 大数据架构师：设计和建立大数据处理平台，保证系统的高效和可扩展性。

除了企业和组织内部的岗位需求，大数据专业的毕业生还可以选择从事自由职业，如数据分析顾问、数据讲师等。

大数据专业的未来趋势

随着技术的快速发展，大数据专业也在不断演进和发展。以下是大数据专业的一些未来趋势：

• 人工智能与大数据的结合：人工智能技术的发展将进一步推动大数据的应用和挖掘。
• 边缘计算与大数据的融合：边缘计算技术的兴起将使大数据的处理更加高效和便捷。
• 数据隐私与安全的挑战：大数据的快速增长也带来了数据隐私和安全方面的挑战，需要专业人才来处理。
• 数据治理与伦理：数据的合规性和伦理问题将成为大数据发展的重要考量。

可以预见，大数据专业将在未来的发展中扮演重要角色，为各行各业的创新和发展提供支持。

结语

选择学习和发展大数据专业是一个值得推荐的职业方向。大数据行业蓬勃发展，就业前景广阔，而且技术本身也非常有趣和充满挑战。希望本文对有意向学习大数据专业的读者有所帮助。

八、java 大数据方向

Java在大数据方向的应用

随着互联网时代的到来，大数据已经成为现代社会中无法回避的一个重要方向。在处理海量数据、分析数据、实现智能决策上，Java在大数据领域发挥着重要的作用。本文将介绍Java在大数据方向的应用及其优势。

1. Java与大数据

作为一门广泛应用于企业级开发的编程语言，Java具备许多适用于大数据处理的优势。首先，Java具有跨平台的特性，可以在不同的操作系统上运行，这使得Java成为处理大数据的理想语言。其次，Java有丰富的类库和框架支持，如Hadoop、Spark和Flink等，这些工具能够帮助开发人员更高效地处理和分析大规模数据集。此外，Java还提供了强大的多线程和并发编程特性，使得在大数据处理过程中能够更好地利用系统资源，提高处理效率。

2. Java在大数据处理中的角色

在大数据处理中，Java可以扮演不同的角色，包括数据的读取、数据清洗、数据分析和数据存储等。下面将对这些角色逐一进行介绍。

2.1 数据的读取

在大数据处理过程中，数据的读取是首要任务。Java可以通过各种方式读取数据，如从文件系统读取数据、从数据库获取数据以及从实时数据源接收数据等。Java提供了众多的类库和API，如Apache Hadoop的InputFormat和OutputFormat等，可以方便地进行数据读取和写入操作。

2.2 数据清洗

大数据往往包含大量的噪声和冗余数据，因此在进行数据分析之前需要对数据进行清洗。Java提供了丰富的字符串处理工具和正则表达式库，可以帮助开发人员轻松地处理和清洗文本数据。此外，Java的面向对象特性和异常处理机制也能够提高代码的可读性和健壮性，有助于开发人员编写灵活和可靠的数据清洗算法。

2.3 数据分析

数据分析是大数据处理中最关键的环节之一。Java提供了多种数据分析工具和框架，如Apache Spark和Apache Flink等，这些工具提供了丰富的数据处理和分析功能，支持批处理和流处理，能够处理大规模数据集并运行复杂的分析算法。此外，Java的函数式编程特性和Lambda表达式等功能也使得数据分析过程更加灵活和高效。

2.4 数据存储

在大数据处理完成后，数据需要进行持久化存储。Java可以通过多种方式存储数据，如存储到关系型数据库、NoSQL数据库以及分布式文件系统等。Java提供了多种数据库操作接口和ORM框架，如JDBC和Hibernate等，方便开发人员对数据进行存储、查询和操作。

3. Java在大数据方向的优势

Java作为一门成熟而强大的编程语言，在大数据领域有着诸多优势。

3.1 跨平台性

Java具有良好的跨平台性，可以在不同的操作系统上运行。这使得开发人员可以轻松地将Java应用部署到不同的大数据平台上，并实现对集群中的数据进行处理和分析。

3.2 强大的类库和框架支持

Java拥有丰富的类库和框架支持，如Hadoop、Spark和Flink等。这些工具和框架提供了高效的数据处理和分析能力，能够快速开发大规模数据处理应用。

3.3 多线程和并发编程

Java具备强大的多线程和并发编程特性，能够更好地利用系统资源，提高大数据处理的效率。多线程和并发编程在处理大规模数据时尤为重要，能够加快数据处理速度，提升系统性能。

3.4 面向对象和异常处理

Java的面向对象特性使得代码更易读、易维护，有助于开发人员编写灵活和可靠的大数据处理算法。同时，Java的异常处理机制也能够提高代码的健壮性，有效处理可能出现的错误情况。

3.5 社区支持和生态系统

Java拥有庞大的开发者社区和完善的生态系统，开发人员可以获得大量的技术支持和资源。众多开源项目和活跃的社区为Java在大数据领域的应用提供了更多的可能性。

4. 总结

Java在大数据方向具有广泛的应用和重要的地位，能够帮助开发人员处理海量数据、进行数据分析和实现智能决策。Java的跨平台性、丰富的类库和框架支持、多线程和并发编程特性以及面向对象和异常处理机制等优势，使得Java成为大数据处理的首选语言之一。随着大数据技术的不断发展，相信Java在大数据领域的应用将会更加广泛和深入。

九、大数据开发方向

大数据开发方向：探索数据科学的世界

大数据时代的到来为数据科学家和开发人员提供了前所未有的机遇和挑战。在信息爆炸的时代，如何利用大数据技术和工具来挖掘数据的潜力成为了业界关注的焦点。而作为一名从业人员，了解大数据开发方向的发展趋势和技术应用是至关重要的。

大数据开发方向涵盖了诸多领域，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析以及数据可视化等。在这些领域中，数据科学家们通过各种技术手段，如Hadoop、Spark、Kafka等，实现对海量数据的处理和分析，从而为企业决策提供支持和指导。

大数据开发方向的技术应用

在大数据开发方向中，技术应用占据着重要地位。数据科学家需要通过数据挖掘、机器学习、人工智能等技术手段，解决实际业务问题。同时，数据科学家也需要具备良好的编程能力和数据处理能力，以实现对数据的有效利用。

• 数据采集：数据科学家通过各种手段获取数据源，包括传感器数据、日志数据、社交媒体数据等。
• 数据存储：将采集到的数据存储在适合的数据库中，如MySQL、MongoDB、HBase等。
• 数据处理：通过Hadoop、Spark等技术对数据进行处理和清洗，以便后续的分析和建模。
• 数据分析：运用机器学习、统计学等方法对数据进行分析，挖掘数据背后的规律和趋势。
• 数据可视化：通过数据可视化工具将分析结果呈现给决策者，帮助其更好地理解数据。

大数据开发方向的发展趋势

随着人工智能、物联网等新兴技术的快速发展，大数据开发方向也面临着新的挑战和机遇。在未来，数据科学家需要不断学习和更新自己的知识，掌握最新的技术和工具，以适应行业的发展。

同时，随着数据安全和隐私保护的重要性日益凸显，大数据开发方向也需要注重数据的安全性和合规性。数据科学家们需要制定有效的数据安全策略，保护客户和企业的数据不受损害。

结语

大数据开发方向是一个充满挑战和机遇的领域，对于数据科学家和开发人员来说，不断学习和提升自己的能力至关重要。只有不断跟随行业的发展步伐，才能在激烈的竞争中脱颖而出，成为行业的佼佼者。

无论是数据采集、数据存储，还是数据处理、数据分析，大数据开发方向都需要数据科学家具备全面的能力和技术积累。只有不断学习和实践，才能在这个充满活力和机遇的领域中取得成功。

十、金融大数据方向

金融大数据方向的发展前景

金融行业一直以来都是大数据应用的重要领域之一，金融机构日常业务经营产生了海量数据，如何利用这些数据来提高决策效率、降低风险，一直是业界关注的焦点。金融大数据方向正是围绕着这一问题展开的，结合金融业务需求和大数据技术，为金融机构提供精准的数据分析和预测，助力其业务发展。

金融大数据方向的重要性

金融大数据方向的重要性不言而喻，随着金融科技的快速发展，金融机构面临着日益复杂的市场环境和竞争压力，传统的决策模式和风险控制手段已经无法满足需求，而大数据技术的应用能够帮助金融机构更好地理解市场变化、客户需求，实现个性化的服务和精准的风险控制。

金融大数据方向的发展趋势

未来金融大数据方向的发展将主要体现在以下几个方面：

• 技术创新：随着人工智能、云计算等技术的不断发展，金融大数据分析的技术将变得更加成熟和智能化，为金融机构提供更加高效的数据处理和分析能力。
• 应用拓展：金融大数据将不断拓展应用场景，除了传统的风险管理、营销推广等领域，还将应用于更多创新型业务，如智能投顾、区块链等。
• 合作共赢：金融机构将与大数据公司、科技公司展开更深入的合作，共同探索大数据在金融领域的应用，实现新的商业模式和用户体验。

金融大数据方向的挑战与机遇

与发展机遇并存的是金融大数据方向面临的一些挑战，比如数据安全、隐私保护等问题，这些都需要金融机构和技术提供商共同努力克服。同时，金融大数据方向也为金融从业者带来了更多的机会，通过学习相关技术和知识，不仅可以提升自身竞争力，还能在行业中获得更多成长和发展。

金融大数据方向的发展路径

对于想要从事金融大数据方向的从业者来说，建议可以从以下几个方面逐步深入学习和实践：

1. 数据分析技术：熟练掌握数据分析工具和技术，如Python、R语言等，能够对金融数据进行有效的清洗、处理和分析。
2. 金融知识储备：了解金融市场基础知识，熟悉金融产品和交易规则，有助于更好地理解数据分析结果和业务需求。
3. 模型建立能力：具备模型建立和验证能力，能够通过建立数据模型进行风险评估、预测分析等，为金融机构提供决策支持。

金融大数据方向的未来展望

总的来说，金融大数据方向是一个充满挑战与机遇并存的领域，只有不断学习和提升自身技术能力，才能在这个领域中立于不败之地。随着金融科技的不断发展和创新，相信金融大数据方向将会迎来更加美好的未来，为金融行业带来更多创新和发展机遇。