数据归约方法主要包括：？

一、数据归约方法主要包括：？

（1）计算时间：较简单的数据，即经过数据归约后的结果，可减少数据挖掘消耗的时间。

（2）预测/描述精度：估量了数据归纳和概括为模型的好坏。

（3）数据挖掘模型的描述：简单的描述通常来自数据归约，这样模型能得到更好理解。

数据归约算法特征：

（1）可测性

（2）可识别性

（3）单调性

（4）一致性

（5）收益增减

（6）中断性

（7）优先权

二、数据归约方法：

1、特征归约：

用相应特征检索数据通常不只为数据挖掘目的而收集，单独处理相关特征可以更有效，我们希望选择与数据挖掘应用相关的数据，以达到用最小的测量和处理量获得最好的性能。特征归约处理的效果：

（1）更少的数据，提高挖掘效率

（2）更高的数据挖掘处理精度

（3）简单的数据挖掘处理结果

（4）更少的特征。

和生成归约后的特征集有关的标准任务有两个：

（1）特征选择：基于应用领域的知识和挖掘目标，分析者可以选择初始数据集中的一个特征子集。特征排列算法，最小子集算法

（2）特征构成：特征构成依赖于应用知识。

特征选择的目标是要找出特征的一个子集，此子集在数据挖掘的性能上比得上整个特征集。特征选择的一种可行技术是基于平均值和方差的比较，此方法的主要缺点是特征的分布未知。最优方法的近似：

（1）只对有前景的特征子集进行检查

（2）用计算简单的距离度量替换误差度量

（3）只根据大量数据的子集选择特征。

二、数据主要包括哪些内容？

看你要作哪种分析了~会计分析由会计分析基础信息、资产负债表分析、利润表分析、现金流量表分析组成，在此基础上的财务分析含：盈利能力分析、营运能力分析、偿债能力分析、增长能力分析、综合能力分析。财务分析的应用有：业绩评价、财务预测、价值评估、证券定价、风险防范、信用评价、企业重组。你到底要做哪种？

三、监测数据评价主要包括？

数据检测分厂内自己检测和政府在线实时检测，例如近几年的二氧化硫排放，两级检测，两级控制，做出评价，制定方案，减少排放量。

四、医药企业类型主要包括？

医药企业按经营范围分，可分为综合性医药集团公司、化学药品制剂生产公司、中成药生产公司、中药材繁销公司、中药材销售公司、化学原料药/中间体生产公司、中药提取物生产公司、生物制剂企业、医疗器械生产企业、药用辅料生产企业、医药科技公司（主要做技术服务）、医药保健品生产/经营公司、药品批发企业、药品零售企业、医药物流公司等。

五、医药环境分析主要包括哪些？

中国医药市场环境分析三大政策系列主要内容医疗保险改革药品生产和流通改革－药品分类管理、药价改革、零售连锁、招标购药三项改革卫生管理体制改革

－医药分开核算、医院分支管理、　　医药分业三大政策系列新《药品管理法》《药品管理法实施条例》药品管理法系列《药品注册管理办法（试行）》GMP、GSP最后期限药品知识产权保护降低进口药品关税

WTO承诺取消对进口大型医疗器械的管制开放药品分销服务开放医疗基本医疗保险改革模式社会保险式——德国为代表100多个国家采用特点：

①资金来源由雇主和雇员共同缴纳，政府酌情补贴；　

②支付时与投保人缴纳多少无关。全民保险模式——加拿大、英、法、瑞典等国家采用特点：①政府通过税收筹资后拨给医院；　

②居民免费享受服务商业 保险模式——美国为代表，完全商业化低收入、健康状况差的患者得不到保降储蓄保健模式——新加坡为代表，强制性把个人消费基金的一部分以储备　个人公积金形式转化为保健基金。我国医疗保险制度改革的思路是“低水平、广覆盖、双方负担、统帐结合”目前覆盖总人数在1.6亿左右，8亿乡村人口被排除在外。

我国医疗保险制度主要借鉴以德国为代表的社会保险式影响医院用药增长减缓，进而影响我国医药经济规模的增长速度2. 进口药品市场份额下降，国产药品份额上升3. 品种结构发生变化，抗感染药物市场份额下降4. 零售药店形成新的不平等竞争

六、大数据安全主要包全主要包括？

一、规模、实时性和分布式处理

大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。

二、嵌入式安全

在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。

但是，你希望得到嵌入到大数据平台中的安全功能。你希望开发人员在设计和部署阶段能够支持所需要的功能。你希望安全功能就像大数据集群一样可升级、高性能、自组织。问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。

多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。

三、应用程序

面向大数据集群的大多数应用都是Web应用。

它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API。基于Web的应用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的威胁。在遭受攻击或破坏后，它们可以提供对大数据集群中所存储数据的无限制访问。

应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。

七、数据平台主要包括的维度？

平台数据主要集中在排序、趋势、占比这三个维度。

八、客户基本数据主要包括？

第一：客户基本数据。

客户基本数据的主要指的是对用户公司或个人做出的一个比较全面性描述性数据。用户公司的数据基本数据含括了：名称、地址、行业、来源、类型、规模、银行信息等；个人的一些基本数据：姓名、性别、职位、生日、联系方式、喜好等信息。

第二，各类统计分析数据。

我们知道客户档案数据是处于一个时时变化的动态的数据，传统的纸质档案的管理显得有些力不从心，CRM可以根据客户情况的变化，不断地加以调整，消除过旧资料；及时补充新资料，不断地对客户的变化，进行跟踪记录。

第三：客户联系过程的记录数据。

它指的是整个销售过程中和客户产生联系的一切数据。CRM中的线索管理功能根据每次记录与客户联系的内容能够按计划周期性地根据客户，提醒业务人员何时做何事，防止遗忘，提高计划工作的执行力。并且通过与客户的直接联系过滤掉一些无效线索，将有需求的企业转换为有效线索。

第四：客户交易数据。

主要是指客户与企业之间业务来往的时候产生的相关信息，如：订单、发货、回款等。对企业来说，交易数据时至关重要的，因为这不仅仅是记录，还是企业的重要数据。

九、医药行业数据主要分析哪些

医药行业数据主要分析哪些

医药行业作为一个快速发展、充满竞争的行业，数据分析变得越来越重要。随着互联网技术的发展，医药企业拥有了更多的数据来源，如销售数据、市场数据、临床数据等。这些数据蕴含了许多有价值的信息，通过对这些数据的分析，医药企业可以更好地了解市场需求、优化销售策略、提高研发效率等。

那么在医药行业中，我们主要可以进行哪些数据分析呢？以下是一些重要的数据分析方向：

1. 销售数据分析

销售数据是医药企业最重要的数据之一。通过对销售数据的分析，企业可以了解产品的销售情况、销售趋势和销售额等信息。这对企业调整销售策略、制定销售目标等具有重要意义。

在销售数据分析中，可以从以下几个方面进行分析：

• 产品销售情况：分析每个产品的销售情况，了解产品的畅销情况、滞销情况等。
• 地域销售分布：分析不同地区的销售情况，了解销售的地域分布特点。
• 时间销售趋势：分析不同时间段的销售情况，了解销售的季节性变化和趋势。
• 客户销售分析：分析不同类型客户的销售情况，了解重点客户和潜在客户的销售潜力。

2. 市场数据分析

市场数据是医药企业进行市场分析、制定市场策略的重要依据。通过市场数据分析，企业可以了解市场的规模、竞争情况、消费者需求等。

市场数据分析可以从以下几个方面展开：

• 市场规模：分析市场的总体规模和增长趋势，了解市场的发展潜力。
• 竞争情况：分析市场上的竞争对手及其市场份额，了解市场的竞争格局。
• 消费者需求：通过市场调研等手段，了解消费者需求特点，为企业的产品开发和营销提供参考。

3. 临床数据分析

临床数据是医药行业中不可或缺的一部分。通过对临床数据的分析，可以评估药物的疗效、安全性和副作用等，为药物的研发和临床应用提供依据。

临床数据分析的内容包括：

• 药物疗效分析：通过临床数据分析，评估药物的疗效，并比较不同药物的疗效差异。
• 药物安全性分析：通过监测临床数据，评估药物的安全性和副作用情况。
• 药物使用指南制定：基于临床数据的分析结果，制定药物使用的指导方针和规范。

4. 研发数据分析

研发数据是医药企业进行新药研发和创新的重要数据依据。通过对研发数据的分析，企业可以评估研发项目的可行性、优化研发流程和提高研发效率。

研发数据分析可以从以下几个方面展开：

• 研发项目评估：通过分析研发数据，评估不同研发项目的可行性和预期效果。
• 研发流程优化：通过研发数据的监测和分析，找出研发过程中的瓶颈和问题，并提出改进方案。
• 研发效率提升：通过分析研发数据，寻找提升研发效率的方法和策略。

总之，医药行业数据分析具有重要的意义，可以帮助企业更好地了解市场需求、优化销售策略、评估药物疗效和安全性、提升研发效率等。因此，医药企业在进行数据分析时应重视数据的采集、整理和分析，充分发挥数据分析在医药行业中的价值和作用。

十、大数据的特点主要包括

大数据一直以来都是信息技术领域中备受关注的话题，随着科技的不断发展，大数据的应用和重要性也逐渐凸显出来。在探讨大数据的特点时，我们需要了解它所具有的那些主要特征。大数据的特点主要包括数据量大、数据类型多样、数据处理复杂、价值密度低等方面。

数据量大

大数据的最直观特点就是数据量巨大，传统数据库管理系统已经无法有效存储和处理如此庞大的数据量。大数据的产生主要源于互联网、传感器技术、移动设备等信息化工具的普及，以及各种数据采集方式的日益完善。这些数据以TB甚至PB为单位进行存储和管理，需要采用分布式存储和计算的技术手段来应对。

数据类型多样

大数据不仅仅包括结构化数据，还包括半结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指可以通过表格或数据库进行存储和管理的数据，例如数字、日期、文本等；而半结构化数据则是结构不完全规范的数据，例如XML、JSON格式的数据；非结构化数据则是无法用表格或数据库来描述的数据，如音频、视频、社交媒体内容等。大数据的多样性给数据分析和挖掘带来了挑战，需要不同的处理方式和工具来处理。

数据处理复杂

由于大数据的规模庞大且类型多样，对数据的处理和分析也变得非常复杂。传统的数据处理工具和方法已经无法满足大数据处理的需求，因此需要借助分布式计算、并行处理、机器学习等技术来处理数据。同时，数据质量、数据安全等方面的考量也增加了数据处理的复杂性。

价值密度低

大数据中包含了大量的冗余信息、噪声数据，数据的价值密度较低。因此，需要对数据进行筛选、清洗、加工等处理，从中提取出有用的信息和知识。同时，大数据的应用需要通过数据分析和挖掘等手段来挖掘数据的潜在价值，以带来实际的商业价值和应用效果。

综上所述，大数据的特点主要包括数据量大、数据类型多样、数据处理复杂、价值密度低等方面。了解和理解大数据的特点，有助于我们更好地应用大数据技术，挖掘数据的潜在价值，为商业决策和发展提供更加有效的支持。