- 医疗数据可以从哪些方向分析？
- 资讯类型：数据政策 / 发布时间：2023-12-16 15:54:17 / 浏览：0 次 /
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、数据与计量分析专业方向？
主要是统计部门和各级大数据中心，属于发展型行业，有发展前途。
三、数据科学与分析专业的就业方向？
数据科学主要是科学研究，网络工程大数据云计算好就业专业热门，分析专业是预测社会，政治，经济及各行业所发展前景，就业方向看好。
四、数据分析是什么专业的方向？
一般从事数据分析员的人都是统计学或数学专业的人。 数据分析师职位要求 ：
1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；
2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；
3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；
4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；
5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；
6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
五、以大数据分析就业求职方向？
当下，大数据分析方面的就业主要有三大方向：
一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师。
六、经营数据分析需要分析哪些数据？
1、引流
通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。
目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。
2、转化
完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。
每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。
3、留存
通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。
七、生产数据分析主要分析哪些数据？
数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。
1、生产数据现状分析。
生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。
对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。
对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。
纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。
平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。
2、生产数据原因分析。
原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。
生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。
八、数据分析硕士研究生就业方向？
数据分析专业的前景非常广阔，潜力巨大，社会需求量大，尤其是在一线城市，金融，互联网，电子商务行业等，都是紧缺人才。
一般就业可以去：国家安全部门，公检法部门，大型集团企业，银行，证券公司，基金公司，互联网公司等，只有技术到位，薪资待遇都不是问题。
九、怎么分析数据？
1、结构分析法：看整体的构成分布，逐级拆解。
2、分组分析法：按照某一个特定的维度来细化拆解。
3、对比分析法，同比、环比、同行业、同类别等。
4、时间序列趋势法：查看时间趋势。
5、相关性分析法：相关性、因果性。
分析模型
对于一些简单的模型通过常用的分析方法，确实是可以得到一些通用的结论，但是在实际的工作中，并没有单一的问题，往往是一些符合问题，因此需要考虑的方面也会增加：
需要解决的问题涉及那些维度的数据；
从数据分析师的角度而言，这个问题是有通用解法，还是需要重新研究。
从原始数据集到分析数据是否需要加工。
而所有的模型，都是为了更好的解决问题。
RFM分类模型
R（recency），最近一次消费时间，表示用户最后一次消费距离现在多的时间，时间越近，客户的价值越大。
F（frequency）消费频率，消费频率指在统计周期内用户的购买次数，频次越高，价值越大。
M（Monetary）消费金额：指在统计周期内消费的总金额，金额越大价值越高。
通过数据的标准化寄权重设置，为分类模型打分，比如餐馆的客单价，20块以下为普通用户，
20-30良好用户，40以上优秀用户，各项指标都可以使用这个方法进行标准化。
分支的界定，往往使用中位数法。
最近一次的消费时间，一般是周、或者月，结合业务情况。
该模型的本质是筛选头部的用户，重点进行运营。
AARRR增长模型，了解模型就行，实际落地还需要结合自己的业务。
A:获取A：当天活跃R：明天继续活跃R：提升收入R：提升自传播
模型的主要作用可以快速的明晰从那几个点去做增长，能够找到切入点。
5W2H通用模型
生活中的聊天就是围绕这些点来展开的，该模型可以有助于我们快速的确定一个问题。
用户生命周期模型
互联网行业往往可以跟踪用户的每个阶段，每个阶段都应该有不一样的运营策略，和发展方向，对于分析师来讲就是要及时的识别，
对模型有一些自己的理解，这样才能知道何时用，怎样用。
十、如何分析APP后台数据，把控APP推广方向？
第一步，要做 App 数据分析，首先要了解 App 的核心作用，简单来说，App 的核心作用是为特定人群提供特定的服务，换句话说也可以是，特定的人群通过你的 App 使用或者获取 特定服务。
第二步，了解完 App 的核心作用以后就要知道分析什么了，基本上是围绕着 App 核心作用的几大模块，我们来看看需要分析哪些内容。基本上也分为三大块，特定人群、使用过程、特定服务。对于特定人群，我们需要了解如下几个指标 1、来源，用户从哪里来的，每个来源渠道比例怎么样，每天新增多少 2、活跃，用户来了活跃程度如何，对整个App每天/周/月有多少人使用 3、留存，用户下载以后，后续还是否继续使用，1天/3天/7天 后还有多少人使用 4、档案，用户从开始下载使用，基本信息是什么，一共打开了几次App，付费多少次，他的所有行为轨迹是什么等等 5、分组，用户使用后，我们是否需要对用户划分不同组，比如，付费用户组，非付费用户组，一个月付费100块以上的用户组，等等，只要满足一定条件的都划分一个组，区别查看不同组的行为数据 对于使用过程，基本两个指标 1、时长，用户单次使用App时长情况，不同使用时长分布情况，大部分人一次使用多久，是几秒、还是几分钟等等 2、频率，用户每天打开App多少次，每 1/3/7 天打开App 1/5/10/50次以下的有多少人等等 对应 App 提供的特定服务，大概也是如下几个指标 1、营收，如果是游戏收费类型App，营收是个重要的指标，每天总付费金额/次数/人数，首日/周/月付费率；平均每用户收入、平均每付费用户收入；付费频次/金额分布等 2、事件，App 主要功能触发统计，每天触发次数/人数等，比如电商类的加入购物车、收藏、下单等； 3、转化，转化主要是指 App 提供的核心服务，用户使用行为流程，例如电商类型的查看商品、加入购物车、下单、结算、评价等，将这些行为做成一个漏斗形式来分析，比如1000个人查看了商品，但加入购物车的只有500人，下单可能就只有100，但最终结算的估计只有50，评价的可能就更少了。那我们就需要在各个环节做对应的优化，提供转化率。- 热门楼盘展示》》
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