最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。
在改革开放初期，中国经济处于初级阶段，如同未播种的田地，随手撒一把种子都可以长出农作物来。那段时间，很多人选择了下海经商并且轻而易举地赚到了第一桶金。对于田地的开发和使用效率没有任何的评估与计算。如同一个学生将成绩从0分提高到60分及格线是很容易的一样，初级阶段的经济增长都是飞速的、显而易见的。然而通过及格线之后，从60分提高到85分就要困难很多了，并且见效也是缓慢的。新时代需要新对策谋发展。
Origin是一款广泛应用于科学数据分析和绘图的软件，具有许多独特的功能。本文将通过实际案例来介绍其中四个功能。
导读：在数据分析方法论（干货）中介绍了数据分析的整体方法论，本期就其中提到的公式拆解法（简称公式法）进行介绍。
面对经营利润持续承压、合规监管日益趋严，医药企业数字化转型进入快速发展期，并带来新的数字化需求。
导读：本文介绍数据治理有关的名词和概念。当然，与数据治理相关的概念非常多，以下仅罗列几个常见的。
近日，素有“救急症于即时，挽垂危于顷刻”美誉的“神药”安宫牛黄丸再次引发热议。有消息称，北京同仁堂下发调价通知，将安宫牛黄丸(3克*丸/盒)的销售价格从780元提至860元，涨幅约为10%，该价格从12月1日开始执行。虽然小编对这些药不是很清楚，但是看价格确实也不便宜，那我们今天就利用python获取下药店销售的这个神药的数据量，这个仅仅代表的是线上下单的，只是实际销量的一部分，但是我们可以从这个数据量里面分析下大家现在买药对线上的选择有多大比例。一般大家在线上下单买药都是选择的美团，所以我们就获取美团的数据。但是美团现在的反爬机制非常的严，特别是对ip的限制更严格，一般的代理肯定是不行的，所以我这次是使用了亿牛云提供的隧道代理，据说专线线路，会更稳定。以下就是简单的访问美团的代码部分，主要是代理的使用：
目前我国的医疗行业现状是：优质医疗资源集中在大城市，地方以及偏远地区医疗条件较差，医疗资源的配置不合理，导致了大量的长尾需求，催生了广阔的互联网医疗市场。在此背景下，互联网的“连接”属性得以发挥，有效提高了长尾市场的信息流通，降低了产品扩大受众群的成本，而大数据技术的应用能够使得医疗服务更加完善和精准。 医疗大数据的应用主要指的是将各个层次的医疗信息和数据，利用互联网以及大数据技术进行挖掘和分析，为医疗服务的提升提供有价值的依据，使医疗行业运营更高效，服务更精准，最终降低患者的医疗支出。 目前，中国医疗大
通过大数据，百度掌握你的隐私，微信知道你的社交圈子，淘宝了解你的购物习惯，移动电信联通三大运营商存有你的 通话记录和上网记录……
自然语言处理（NLP）在制药业的使用似乎少于机器视觉和预测分析等AI方法，但尽管如此，NLP在制药业仍有一些应用。该行业主要处理结构化数据，但是在某些业务领域中，非结构化数据是常态。在本文中，我们讨论了自然语言处理如何帮助制药公司理解其非结构化数据并使用其进行决策。
使用 TapData，化繁为简，摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰，轻量代替 OGG、DSG 等同步工具，「CDC + 流处理 + 数据集成」组合拳，加速仓内数据流转，帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处，将“实时数仓”方法论落进现实。 TapData 持续迭代产品能力，优化用户体验的同时，也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑，力求为行业用户提供更加简洁、更具针对性的解题思路。本期内容便是我们在医药零售行业做出的实践以及展望。
要建立数学模型要解决三个问题，首先是数据的量要达到一定的规模和质量；其次是用什么样的算法，如用时间序列还是回归或是人工智能算法；第三是“数据+算法”可以围绕什么业务场景，建立什么样的模型及参数。
Origin软件是一款专业的用于科学数据分析和绘图的软件，可以对各种格式的数据进行采集、处理、分析、显示等操作。本文主要介绍Origin软件的特色功能和使用方法，以帮助读者更好地了解Origin软件的应用价值和优势。
核心原理： 1. 多维数据模型： OLAP的核心是一个多维数据模型，通常体现为数据立方体（Data Cube）。数据立方体由维度（Dimensions）、层次（Levels）和度量（Measures）组成。维度代表分析的角度，如时间、地理位置或产品类型；层次则提供了维度内的粒度细化，如年、季度、月；度量是分析的具体数值，如销售额、利润等。 2. 预计算与缓存： 为了加快查询速度，OLAP引擎通常采用预计算（Precomputation）策略，通过预先计算并存储可能的查询结果（如聚合数据），减少实时计算负担。这包括使用技术如cube构建，其中汇总数据被提前计算并存储起来，以便快速响应查询。 3. MPP架构（Massively Parallel Processing）： 许多现代OLAP引擎采用MPP架构，如Apache Kylin和ClickHouse，这种架构中，数据分布在多个节点上，每个节点独立处理自己的数据部分，然后汇总结果。MPP系统提供了水平扩展性，能够处理PB级别的数据集，并保持高性能。 4. 列式存储： 与传统的行式存储相比，OLAP引擎常采用列式存储，这种存储方式特别适合于数据分析场景，因为它可以显著加速涉及大量聚合操作的查询。列式存储减少了需要读取的数据量，并且可以更有效地利用CPU的向量化执行能力。 5. 向量化执行引擎： 一些OLAP引擎，如ClickHouse，采用了向量化执行引擎，这意味着它们会批量处理数据而不是逐行处理，从而提高了CPU的利用率和处理速度。SIMD（Single Instruction Multiple Data）指令集进一步优化了这种处理方式。 6. 索引与压缩： 为了提高数据访问速度，OLAP引擎使用高效的索引结构，如稀疏索引和B树，以及数据压缩技术，减少存储空间需求并加速数据检索过程。 7. 实时与近实时处理： 随着技术的发展，一些OLAP引擎如Apache Druid，专注于实时或近实时分析，能够在数据流入系统后几乎立即对其进行处理和分析，满足即时决策支持的需求。 OLAP引擎能够在大数据环境下提供快速、灵活的分析能力，支撑企业决策和业务洞察。
本项目案例由帆软投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——《2022大数据产业年度创新服务企业》榜单/奖项”评选。
<数据猿导读> 互联网移动技术推动行业跨界,并带动传统产业进入重构时代。在互联网+医疗+大数据的催生下将会引领医疗体系进入智慧时代。下面跟着数据猿了解下未来中国医药互联网+的都有哪些发展趋势 互联网移
<数据猿导读> 随着DT时代的到来，“大数据”这个词俨然成了一棵“摇钱树”，许多“不差钱”的公司纷纷斥巨资加码大数据领域。今天小编总结了本周大数据领域投融资大事件，希望能为关注投融资的您提供一些帮助
统计学是个历史悠久的学科，有着300年以上历史。随着近代科学的发展，人们不再满足于“普天之下”“众所周知”这一类含糊的描述，希望用精确的数据来描述事物，因此诞生了描述性统计（descriptive statistics）。
<数据猿导读> 自2015年下半年以来，关于仿制药一致性评价相关政策密集出台，关于仿制药的质量问题已经成为当前需要立即解决的问题。在TEVA，工程师通过使用JMP在QbD(质量源于设计)和产品质量保证
2021年，医药电商迎来机会年。政策层面，ABC三证审核相继取消，医药电商门槛进一步降低；资本层面，热钱涌动，全年有十多家企业拿到融资，总额近10亿元；业务层面，新技术得到应用，业务不断创新，出现线上线下协同、医疗服务与电商协同等新模式；医药电商也正在由单一的网上药店和互联网医药批发向多元化的互联网+医药融合转型。
今天，L氪迹详细整理了一些能够为我们做数据参考分析的搜索引擎工具，希望能够帮助各位收藏起来，便于日后运到数据统计工作时使用。
特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样是确定的步骤，更多是工程上的经验和权衡。因此没有统一的方法。这里只是对一些常用的方法做一个总结。本文关注于特征选择部分。后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。
在疫情期间，居民积极响应隔离措施，闭门在家。但是小痛小病无法避免，口罩、酒精、消毒水等防疫物资更是刚需。非常时期，谁也不敢放心大胆的到医院和实体药店购药，就算冒险前往，要么医院停诊要么线下药店库存应急，于是，各大医药电商平台成为广大居民购药的重要渠道。
随着医药卫生体制改革不断深化、医疗机构自身的改革加速，整体医疗市场的复杂程度加深和成本压力上升。对于医药流通行业来说，两票制的推行让大企业将渠道下沉，中小型代理商则会面临被淘汰、被兼并或服务转型。但从另一方面来讲，医药流通行业商业模式及渠道变革创新背后，蕴藏的是新的机遇。医药企业亟须加强渠道管控，通过成熟高效的渠道商销售管理方案，缩减渠道流通环节和成本，进一步推进行业快速转型和发展，实现医药企业可持续发展。
老百姓大药房（上海证劵交易所主板上市公司，股票代码603883）是中国具有影响力的药品零售连锁企业，系中国药品零售企业综合竞争力百强冠军、中国服务业500强企业、中国连锁百强企业、湖南省百强企业。
如果不做数据统计对照（个人经验不可靠），不做双盲（群体经验不可靠），不做随机（幸存者偏差排除出去），可能得到的因果关系是错误的。
地址:https://www.cnblogs.com/pinard/p/9032759.html
我们都知道，比特币因保护隐私而生，兴起于注重隐私的密码极客之中。比特币的隐私保护在便利了使用者的同时，也给许多犯罪分子留下可乘之机。
某大型医药集团成立于1994年，是一家植根中国、创新驱动的全球化医药健康产业集团，业务覆盖制药、医疗器械、医学诊断、医疗健康服务、医药商业等医药健康全产业链。
▶案例一：智能出行——被取代员工：驾驶员 最近在一次互联网+会议上，一家创新出行公司针对企业用车提出了一个耳目一新的方案。简单地说，这个提案就是一款类似滴滴打车的软件，但只针对企业员工使用。该公司号称拥有注册车辆及专业司机百万，可以保证客户呼叫后平均30秒内就有车辆应答，并在5分钟之内供车给客户使用。也就是说，理想的话，你的企业一辆车也不用养了。 车辆使用，在每家企业都是很大的支出，公司高层以及销售业务员的用车每个月成本都很高。高管在公司的用车都是专车专用，但是高管们业务繁忙，频繁出差，实际上一辆车的公务使
雷刚 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 又一家AI+零售方案商完成新一轮融资。 今日，ImageDT图匠数据宣布完成A 轮千万级融资，红杉资本中国基金领投，火山石资本及其Pre-
导读：智能代替人工的时代，已经开启，机器人将能更好地理解人类语言，改善学习能力，并能应对更复杂的情况，因此替代人类的能力大大提高，美国麻省独立研究机构Forrester发布研究报告称，未来五年，人类有
精准营销这个在电商领域已经司空见惯的手段，在药物行业，特别是处方药领域才刚刚开始探索。11月23日，清数大数据产业联盟与清华校友总会AI大数据专委会（筹）共同主办的药物大数据行业思享会上，惠每医疗CEO刘丁分享了精准营销在药物行业应用的探索。本期思享会获得北京昌平科技园发展有限公司与中关村昌科生命健康产业联盟的大力支持，在昌平区北大医疗产业园举办，来自医药企业、保险公司、医院药剂科等相关领域20余位业内人士参与交流和讨论。 大数据在药物行业能够有什么应用？处方药能不能做精准营销？制药商如何利用数据管理到病人
Prism软件是一款非常出色的科学和工程数据分析软件，其具有许多独特的功能，能够帮助用户更快、更准确地进行数据处理和分析。本篇文章将使用举例法，详细介绍Prism软件的五个独特功能，并给出实际案例来说明它们的应用。
刚开始，以为大数据概念，只是数据仓库、数据分析改头换面后的一次作秀，只是商业智能、数据挖掘乔装打扮后的一个噱头。 本想无视它的热烈炒作和美丽包装，用挑剔的眼光审视它的思想核心。最终发现，它的横空出世，包涵着真知灼见。 大数据，涵盖了从数据采集、数据处理，到数据分析、数据挖掘的全过程。 大数据最根本的推力，来源于技术突破。尤其是内存容量、存储介质、网络速度、CPU性能的集体突破和胜利会师。 大数据最根本的拉力，来源于应用需求。尤其是KB、MB、GB，到TB、PB、EB，到ZB、YB、BB的几何级数膨胀的信息量
Prism软件是一款广泛用于科学研究、医学实验、生物学和化学等领域的数据分析工具，它的独特功能和灵活性已经受到了专业人士广泛的认可。在本文中，我们将通过实际案例，介绍Prism软件的几个独特功能。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 大数据公司收集处方记录，将其卖给广告商“这对每一个制药公司来说都像是圣杯” 从蓖麻油泻药和水银梅毒药片这些始于19世纪的药方开始，药剂师和病人间心照不宣的是：无论买什么药都是保密的。然而如今不同了。制药商和互联网公司正在悄悄合力，将人们的配药记录与网站注册信息相关联，从而向他们推广反映其健康状况和处方药物的广告。 根据一套名为matchback的流程，第三方公司根据病人的处方药记录，向其分配独特的数字代码。网站使用同样的流程将代码分配给注册用户。随后，数据库将被关联——
目前数据科学已经广泛地应用到了各行各业中。从新兴的互联网产业到传统的工业、农业、能源、房地产、建筑、电子商务、文化、娱乐等多个行业领域，都在运用数据科学技术，改善自身业务的发展状态。
【大数据文摘-原点栏目】 “原点”坐标中的定位点、起点，万事开头难，但只要起步，一切皆有可能。2015年初, 大数据文摘“原点”栏目成立。这是针对大数据初创公司的采访栏目。通过在线采访的方式，对与大数据相关的初创团队进行采访，介绍项目、技术、商业模式。初期，我们的采访对象是美国等发达国家的大数据相关的初创企业，他们一般已经获得天使或A轮投资。 我们希望通过“原点”，为读者打开一扇门，看到国外“大数据”初创公司是如何启动、运营的，看到这些创业公司后面的人、团队有着怎样一种情怀。同时我们也会真诚帮助那
近日，科技部、国家卫生健康委等6部门联合发布《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，提出要在医疗健康、养老等领域持续挖掘人工智能应用场景机会，积极探索智慧医院、居家智能监测等场景。
前言：“数据（data）”已经成为21世纪商业的代名词。聚拢大量数据的浪潮正变得愈加猛烈。公司无论所属行业和规模大小，都竭力想要实现以数据为基础驱动公司内部和外部运转的自动化，将流程数字化，并且打造出企业自身的信息库，在这个过程，企业管理层必须面对的问题不在于收集了多少数据，本文通过形象的例子告诉你什么是恰当的数据，并且教你如何解读。 很多企业认为自己是数据驱动型企业，但其企业内部却并未形成一套完备的数据运营管理体系结构，往往参与数据分析的人员只是寥寥几人或者某一个部门，如果数据团队成员有太多的共同点（比如
SAS数据分析软件是一款基于Windows平台的商业数据分析软件，它能够实现从数据收集、处理、建模到结果展示的一整套数据分析流程。该软件的优越性能和数据安全性得到了广泛的认可和应用。这篇论文将探讨SAS数据分析软件的独特竞争力和使用方法，并使用实际案例进行说明。
政务大数据在国内外都有很多的应用案例和实践，但因为目前政务数据的采集和开放、跨领域应用还面临着许多问题，政务大数据的应用还只是起步阶段。随着政务大数据信息的不断开放及规范，政务大数据会在包括城市规划、交通管理、环境保护等多领域被应用。
导读：对Linkedin商业数据分析部门而言，大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作，而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代，商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前，很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法，即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告，但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司，在进行数据分析时却反其道而行之，采用了“报表放在分析之上”的方法，化繁为简，以最快的速度在大数据金矿中发掘出最
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 导读：对Linkedin商业数据分析部门而言，大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作，而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代，商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前，很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法，即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告，但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司，在进行数据分析时却反其道而行之，采用了“报表放在分析之上”的方法，化繁为简，
在本文中，我们将深入探讨数据分析的核心概念和技术，以及如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将通过一个实际的案例研究，演示如何使用数据分析工具来解析销售趋势，从而为业务决策提供有力的支持。
合规管理，是指以有效防控合规风险为目的，以企业和员工经营管理行为为对象，开展包括制度制定、风险识别、合规审查、风险应对、责任追究、考核评价、合规培训等有组织、有计划的管理活动。
在数字化时代，数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及，数据分析的方法和工具也在不断进化。
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