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最新的大數(shù)據(jù)分析（最新的大數(shù)據(jù)分析軟件）

發(fā)布時間：2023-03-24 12:30:42 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1386 問大家

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)分析的具體內(nèi)容有哪些？
2、健康大數(shù)據(jù)分析技術(shù)有哪些？
3、常用的大數(shù)據(jù)分析軟件有哪些？
4、大數(shù)據(jù)分析要注意哪些問題?

最新的大數(shù)據(jù)分析（最新的大數(shù)據(jù)分析軟件）

一、大數(shù)據(jù)分析的具體內(nèi)容有哪些？

大數(shù)據(jù)分析的工作內(nèi)容，可以大致分為四個步驟：數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)：

1.數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業(yè)理解，轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)問題來解決，直白點講就是需要哪些數(shù)據(jù)，從哪些角度來分析，界定問題后，再進行數(shù)據(jù)采集。此環(huán)節(jié)，需要數(shù)據(jù)分析師具備結(jié)構(gòu)化的邏輯思維。

2.數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)的處理需要掌握有效率的工具：Excel基礎(chǔ)、常用函數(shù)和公式、數(shù)據(jù)透視表、VBA程序開發(fā)等式必備的；其次是Oracle和SQL sever，這是企業(yè)大數(shù)據(jù)分析不可缺少的技能；還有Hadoop之類的分布式數(shù)據(jù)庫，也要掌握。

3.分析數(shù)據(jù)

分析數(shù)據(jù)往往需要各類統(tǒng)計分析模型，如關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、分類、預(yù)測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業(yè)BI軟件，根據(jù)實際情況掌握即可。

二、健康大數(shù)據(jù)分析技術(shù)有哪些？

21世紀是以生命科學(xué)為主導(dǎo)、科學(xué)技術(shù)迅猛發(fā)展的世紀，科技競爭力已成為決定國家前途和命運的重要因素，是推動經(jīng)濟發(fā)展、促進社會進步和維護國家安全的關(guān)鍵所在。醫(yī)學(xué)在生命科學(xué)中占有極其重要的地位，衛(wèi)生科技的創(chuàng)新和進步，將促進醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的發(fā)展，提高全民族的健康素質(zhì)，增強中國的科技競爭力和綜合國力。世界最新醫(yī)學(xué)科研技術(shù)是包括醫(yī)學(xué)、藥學(xué)、分子生物學(xué)、數(shù)學(xué)、計算科學(xué)、以及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)等多種學(xué)科和技術(shù)的綜合。

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要包括是以最新應(yīng)用數(shù)學(xué)、前沿計算科學(xué)和信息工程學(xué)為核心，以數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、商務(wù)智能等智能化的信息科技技術(shù)為手段，它不僅能夠大幅提高傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)科研技術(shù)，而且在最新的分子生物技術(shù)的發(fā)展中也發(fā)揮著關(guān)鍵的作用。

一項新技術(shù)的采用，往往意味著全新的方向。如同倫琴射線在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用，開創(chuàng)了全新的醫(yī)學(xué)視角一樣，隨后的CT,MRI,B-US,PETS等新技術(shù)的采用一次次的推動了醫(yī)學(xué)的發(fā)展，擴展了醫(yī)生的視野，如今，影像學(xué)已經(jīng)是不可缺少的組成部分。信息學(xué)的重點是對一切可觀測的指標（如年齡，住址，性別，化驗，治療，影像等一切通過現(xiàn)有手段可以觀測的數(shù)據(jù)）整合后，結(jié)合應(yīng)用數(shù)學(xué)，系統(tǒng)工程學(xué)，進行再分析、再處理。

少量的個案往往不足以揭示規(guī)律和知識，當數(shù)量足夠大時，規(guī)律才有可能顯現(xiàn)。所以整合成數(shù)據(jù)倉庫也是必要的。而規(guī)律并不僅僅浮在數(shù)據(jù)表面，所以統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘成為必要的手段，而在線式的方法提高了速度，基于系統(tǒng)工程的向?qū)浇Y(jié)構(gòu)有利于穩(wěn)定大數(shù)據(jù)分析質(zhì)量。

當年倫琴射線引入醫(yī)學(xué)的時候，一定不會想到今日的局面。而將KDD引入醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，在中國廣闊地域，巨大的人口基數(shù)下，基于這些特點形成的巨大的衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)，僅僅是用在線式的傳統(tǒng)方法就可以發(fā)現(xiàn)大量有價值的醫(yī)學(xué)知識，而結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)倉庫，系統(tǒng)工程，發(fā)現(xiàn)新知識的可能性更是大大增加了。

健康大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)主要包括：

以數(shù)據(jù)挖掘為核心的知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)，

以數(shù)據(jù)倉庫為核心的數(shù)據(jù)整合技術(shù)，

以商務(wù)智能為核心的智能決策技術(shù)。

一、以數(shù)據(jù)挖掘為核心的知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)

以數(shù)據(jù)挖掘為核心的知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)可以直接挖掘醫(yī)學(xué)新知識，幫助科研人員加速取得科研成果，甚至重大科研發(fā)現(xiàn)。

運用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探索數(shù)據(jù)規(guī)律，為科研人員的科研設(shè)計提供科學(xué)依據(jù)，為科研命題指明方向，保證了科研的成功率。

數(shù)據(jù)挖掘是一種突破傳統(tǒng)的分析手段，為各類科研技術(shù)提供新的技術(shù)方法，大大縮短科研和分析周期，深入揭示醫(yī)學(xué)潛在規(guī)律。

數(shù)據(jù)挖掘，又稱知識發(fā)現(xiàn)（KDD），是從大量的數(shù)據(jù)中，抽取潛在的、有價值的知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘所探尋的模式是一種客觀存在的、但隱藏在數(shù)據(jù)中未被發(fā)現(xiàn)的知識。例如，KDD可直接挖掘疾病高發(fā)人群，疾病及癥狀間的未知聯(lián)系，化驗指標間的影響關(guān)系及化驗指標與疾病間的潛在影響，對未知的檢驗項值進行預(yù)測等等。通過可觀測指標推斷不可觀測指標，或通過簡單易行的觀測指標推斷昂貴的或有創(chuàng)的指標。由簡而知繁，由易而知難。再如，在科研設(shè)計中利用聚類分析、因子權(quán)重分析，我們可以對數(shù)據(jù)進行科學(xué)分組、考察多因素的不同權(quán)重、幫助確定析因分析或嵌套分析等不同的科研設(shè)計。KDD在醫(yī)學(xué)中應(yīng)用非常廣泛，為醫(yī)學(xué)研究提供傳統(tǒng)方法不能企及的前沿技術(shù)手段，例如：

聚類分析關(guān)聯(lián)規(guī)則分析因子權(quán)重分析回歸預(yù)測分析特性抽取分析

二、以數(shù)據(jù)倉庫為核心的數(shù)據(jù)整合技術(shù)

以數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)為核心的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)整合系統(tǒng)，獨立于已有的醫(yī)療機構(gòu)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，以全新的設(shè)計將分散的業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的不一致的數(shù)據(jù)進行整理、變換、集成，整合得到全面、高效、一致的信息。

數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)還使得對歷史的全部海量數(shù)據(jù)進行在線的、實時的、深入的分析成為可能，并使其變得很輕松。

直接利用積累的現(xiàn)有醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，使科研成本大大降低，相同的的科研經(jīng)費取得更多科研成果。

應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫的整合技術(shù)，使獲得大數(shù)據(jù)科研樣本數(shù)據(jù)易如反掌。

結(jié)合中國龐大的人口基數(shù)和橫跨寒帶溫帶熱帶的廣闊地域，可建成世界上最大的衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)倉庫，其全面的信息量是每個醫(yī)務(wù)人員夢寐以求的。如能與世界各國合作，共享，整合，將成為與人類基因組計劃齊名的壯舉。

三、以商務(wù)智能為核心的智能決策技術(shù)

應(yīng)用成熟的專業(yè)分析系統(tǒng)提供一致的準確的實時的數(shù)據(jù)分析，為各級各方面衛(wèi)生決策提供可靠依據(jù)，使資源和效率得到優(yōu)化，還能從經(jīng)營決策和管理上獲取經(jīng)濟效益和社會效益。

將商務(wù)智能技術(shù)（BI）應(yīng)用于衛(wèi)生決策分析，使決策者擺脫傳統(tǒng)報表的束縛，以全新的先進的分析手段多維度地深入理解需要的數(shù)據(jù)，為廣泛而深入的分析提供了新的有力工具。

專業(yè)的分析報表如累計貢獻度分析，分攤百分比分析，嵌套排名分析等專業(yè)分析報表使決策者對歷史和現(xiàn)狀一目了然，對各種業(yè)務(wù)表現(xiàn)的因果關(guān)系能輕松的了如指掌。

健康大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用

健康大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在如下四個方面得到應(yīng)用：

疾病與健康研究

環(huán)境與健康研究

醫(yī)藥生物技術(shù)研究

衛(wèi)生宏觀決策支持

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將在以上方面發(fā)揮著特殊的作用。

三、常用的大數(shù)據(jù)分析軟件有哪些？

數(shù)據(jù)分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數(shù)據(jù)分析工具。

四、大數(shù)據(jù)分析要注意哪些問題?

1、從過時的事務(wù)戰(zhàn)略開端

世界瞬息萬變，沒有發(fā)展到適用于第四次工業(yè)革命的商業(yè)戰(zhàn)略就不會具有吸引力。您的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略應(yīng)支撐適用于當今世界的事務(wù)體系。在過時的事務(wù)戰(zhàn)略方面，投入精力和資產(chǎn)來搜集和分析數(shù)據(jù)似乎很糟糕。您不只不能抵達應(yīng)該抵達的當?shù)?，而且會浪費時刻和資源來實現(xiàn)方針。

2、隨意搜集數(shù)據(jù)

從一開端，可能很誘人直接反彈并搜集整個點上的數(shù)據(jù)，而沒有恰當?shù)乃悸穪砹私膺@將如何協(xié)助您的事務(wù)。原始信息一般對大多數(shù)事務(wù)用戶而言什么也沒說，而很多信息泛濫而樹立巨大的數(shù)據(jù)庫則沒有任何特定的優(yōu)點或有用的意圖，除非占用您的時刻和資產(chǎn)。

3、投資回報率有限

為了有效地處理客戶數(shù)據(jù)的重要事務(wù)資源，安排需求技術(shù)來簡化數(shù)據(jù)搜集，隨著信息量的動搖而主動擴展并為包含人工智能在內(nèi)的中心事務(wù)提供支撐，一起還要考慮到自界說。安排犯下的一個典型過錯是，從這些進步中尋求短期的投資回報，而不是專心于其為企業(yè)帶來的長期價值和優(yōu)勢。

4、忽略數(shù)據(jù)質(zhì)量

下一個最重要的視點是確保您擁有出色的數(shù)據(jù)。您可能有很多來自正確來歷并契合您方針的數(shù)據(jù);在任何情況下，這都不會破壞對數(shù)據(jù)的準確性和可猜測性的要求。巨大的安排實際上僅僅招聘人員來整理很多數(shù)據(jù)，以確保一致性和統(tǒng)一性。

5、隱私和法令問題

在任何數(shù)據(jù)項意圖開端，都應(yīng)樹立恰當?shù)臄?shù)據(jù)管理。應(yīng)界說對道德運用數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)運用的法令和隱私問題的考慮?？蛻舻男湃沃陵P(guān)重要?？蛻魬?yīng)該堅信您將安全地使用他們的信息，而且他們會從答應(yīng)您使用他們的信息中取得實在的價值。

6、缺少專門的商業(yè)智能團隊

在有效地搜集數(shù)據(jù)之后，許多安排以為很難從數(shù)據(jù)中取得價值和洞察力，主要是因為他們沒有投入滿足的資源來樹立專門的BI組來協(xié)助他們搜集、分析和共享數(shù)據(jù)，以及推動進步的方法。

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