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最新的大數據分析（最新的大數據分析軟件）

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、大數據分析的具體內容有哪些？
2、健康大數據分析技術有哪些？
3、常用的大數據分析軟件有哪些？
4、大數據分析要注意哪些問題?

最新的大數據分析（最新的大數據分析軟件）

一、大數據分析的具體內容有哪些？

大數據分析的工作內容，可以大致分為四個步驟：數據獲取、數據處理、數據分析、數據呈現：

1.數據獲取

數據獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業(yè)理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界定問題后，再進行數據采集。此環(huán)節(jié)，需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。

2.數據處理

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

3.分析數據

分析數據往往需要各類統(tǒng)計分析模型，如關聯規(guī)則、聚類、分類、預測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。

4.數據呈現

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

二、健康大數據分析技術有哪些？

21世紀是以生命科學為主導、科學技術迅猛發(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，是推動經濟發(fā)展、促進社會進步和維護國家安全的關鍵所在。醫(yī)學在生命科學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，增強中國的科技競爭力和綜合國力。世界最新醫(yī)學科研技術是包括醫(yī)學、藥學、分子生物學、數學、計算科學、以及大數據分析技術等多種學科和技術的綜合。

大數據分析技術主要包括是以最新應用數學、前沿計算科學和信息工程學為核心，以數據挖掘、數據倉庫、商務智能等智能化的信息科技技術為手段，它不僅能夠大幅提高傳統(tǒng)的醫(yī)學科研技術，而且在最新的分子生物技術的發(fā)展中也發(fā)揮著關鍵的作用。

一項新技術的采用，往往意味著全新的方向。如同倫琴射線在醫(yī)學上的應用，開創(chuàng)了全新的醫(yī)學視角一樣，隨后的CT,MRI,B-US,PETS等新技術的采用一次次的推動了醫(yī)學的發(fā)展，擴展了醫(yī)生的視野，如今，影像學已經是不可缺少的組成部分。信息學的重點是對一切可觀測的指標（如年齡，住址，性別，化驗，治療，影像等一切通過現有手段可以觀測的數據）整合后，結合應用數學，系統(tǒng)工程學，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，當數量足夠大時，規(guī)律才有可能顯現。所以整合成數據倉庫也是必要的。而規(guī)律并不僅僅浮在數據表面，所以統(tǒng)計學和數據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)工程的向導式結構有利于穩(wěn)定大數據分析質量。

當年倫琴射線引入醫(yī)學的時候，一定不會想到今日的局面。而將KDD引入醫(yī)學領域，在中國廣闊地域，巨大的人口基數下，基于這些特點形成的巨大的衛(wèi)生信息數據，僅僅是用在線式的傳統(tǒng)方法就可以發(fā)現大量有價值的醫(yī)學知識，而結合數據挖掘，數據倉庫，系統(tǒng)工程，發(fā)現新知識的可能性更是大大增加了。

健康大數據分析技術

大數據分析技術主要包括：

以數據挖掘為核心的知識發(fā)現技術，

以數據倉庫為核心的數據整合技術，

以商務智能為核心的智能決策技術。

一、以數據挖掘為核心的知識發(fā)現技術

以數據挖掘為核心的知識發(fā)現技術可以直接挖掘醫(yī)學新知識，幫助科研人員加速取得科研成果，甚至重大科研發(fā)現。

運用多種數據挖掘技術探索數據規(guī)律，為科研人員的科研設計提供科學依據，為科研命題指明方向，保證了科研的成功率。

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

數據挖掘，又稱知識發(fā)現（KDD），是從大量的數據中，抽取潛在的、有價值的知識的過程。數據挖掘所探尋的模式是一種客觀存在的、但隱藏在數據中未被發(fā)現的知識。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系，化驗指標間的影響關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，在科研設計中利用聚類分析、因子權重分析，我們可以對數據進行科學分組、考察多因素的不同權重、幫助確定析因分析或嵌套分析等不同的科研設計。KDD在醫(yī)學中應用非常廣泛，為醫(yī)學研究提供傳統(tǒng)方法不能企及的前沿技術手段，例如：

聚類分析關聯規(guī)則分析因子權重分析回歸預測分析特性抽取分析

二、以數據倉庫為核心的數據整合技術

以數據倉庫技術為核心的醫(yī)學數據整合系統(tǒng)，獨立于已有的醫(yī)療機構業(yè)務系統(tǒng)，以全新的設計將分散的業(yè)務系統(tǒng)產生的不一致的數據進行整理、變換、集成，整合得到全面、高效、一致的信息。

數據倉庫技術還使得對歷史的全部海量數據進行在線的、實時的、深入的分析成為可能，并使其變得很輕松。

直接利用積累的現有醫(yī)學數據，使科研成本大大降低，相同的的科研經費取得更多科研成果。

應用數據倉庫的整合技術，使獲得大數據科研樣本數據易如反掌。

結合中國龐大的人口基數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)生信息數據倉庫，其全面的信息量是每個醫(yī)務人員夢寐以求的。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、以商務智能為核心的智能決策技術

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

將商務智能技術（BI）應用于衛(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據，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狀一目了然，對各種業(yè)務表現的因果關系能輕松的了如指掌。

健康大數據分析的應用

健康大數據分析技術在如下四個方面得到應用：

疾病與健康研究

環(huán)境與健康研究

醫(yī)藥生物技術研究

衛(wèi)生宏觀決策支持

大數據分析技術將在以上方面發(fā)揮著特殊的作用。

三、常用的大數據分析軟件有哪些？

數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。

四、大數據分析要注意哪些問題?

1、從過時的事務戰(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。您的數據戰(zhàn)略應支撐適用于當今世界的事務體系。在過時的事務戰(zhàn)略方面，投入精力和資產來搜集和分析數據似乎很糟糕。您不只不能抵達應該抵達的當地，而且會浪費時刻和資源來實現方針。

2、隨意搜集數據

從一開端，可能很誘人直接反彈并搜集整個點上的數據，而沒有恰當的思路來了解這將如何協助您的事務。原始信息一般對大多數事務用戶而言什么也沒說，而很多信息泛濫而樹立巨大的數據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。

3、投資回報率有限

為了有效地處理客戶數據的重要事務資源，安排需求技術來簡化數據搜集，隨著信息量的動搖而主動擴展并為包含人工智能在內的中心事務提供支撐，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、忽略數據質量

下一個最重要的視點是確保您擁有出色的數據。您可能有很多來自正確來歷并契合您方針的數據;在任何情況下，這都不會破壞對數據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據，以確保一致性和統(tǒng)一性。

5、隱私和法令問題

在任何數據項意圖開端，都應樹立恰當的數據管理。應界說對道德運用數據以及數據運用的法令和隱私問題的考慮?？蛻舻男湃沃陵P重要?？蛻魬搱孕拍鷮踩厥褂盟麄兊男畔?，而且他們會從答應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

在有效地搜集數據之后，許多安排以為很難從數據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組來協助他們搜集、分析和共享數據，以及推動進步的方法。

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