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。
CVS Health拟收购保险商Aetna，提高大数据分析能力
“十四五”规划将清洁能源、军事、消费、医药以及高端制造等行业定为未来需要重点关注的领域。围绕“医保、医疗、医药”三条主线，医药行业推出了一系列重要的改革措施，即将进入有史以来最大变革的黄金时代。
<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
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：李寅啸 一、数字化转型是零售药店未来实现增长的必由之路 “十四五”规划将清洁能源、军事、消费、医药以及高端制造等行业定为未来需要重点关注的领域。围绕“医保、医疗、医药”三条主线，医药行业推出了一系列重要的改革措施，即将进入有史以来最大变革的黄金时代。 图片来源：互联网 随着我国经济快速发展，居民生活水平日益提高，国内医疗体制改革、人口老龄化现象逐步明显，国内医药市场开始高速发展。2016年我国医药市场规模突破1.3万亿元，2021年已达到1.8万亿元左右。未来，我
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。
日前，支付宝与海王星辰达成战略合作，首批杭州、深圳两地的所有门店将接入条码支付，支持支付宝付款，3月全国2000余家门店将全部覆盖。这是国内互联网巨头移动支付的战火首次烧到医疗零售领域。此前支付宝与美宜佳、喜士多和祐驿站等便利店已经开展合作，这些合作对象均是便利店，属于容易复制的连锁零售企业。海王星辰同样是连锁零售企业，只不过它的定位是药店，售卖医疗、健康以及周边产品。 海王星辰成为医药O2O试水第一站 公开信息显示，从门店数量来看海王星辰是目前最大的连锁医药零售品牌。也是国内首批建立成熟会员体系
3）对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（Not a Number）表示缺失数据。
大数据对于企业成功所起到的关键性作用在各行各业都正飞速显现出来，但是在高管人员看来，很多企业并未完全准备好利用这一趋势以实现大数据价值的最大化。贝恩公司对来自世界各地的400多家年收入超过10亿美元的企业的高管进行了访谈，并与他们深入地探讨了所在公司在数据收集和分析能力、决策速度以及效率等各方面的表现。 访谈结果令人吃惊：仅有4%的企业被认为真正擅长于大数据分析—— 他们能够围绕设定的业务重心调动合适的人员，使用有效的工具并收集合理的数据，并根据大数据分析的发现改变企业运作的方式或者提高
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。
摘自：郎Club（微信号：lang-club） 导读：移动互联网和可穿戴技术迅猛发展，在一个经济学大咖的眼里，互联网＋时代的大健康产业应该是个什么样子呢？本期(2015-04-14) 财经郎眼节目听郎
作为一个爱美的女生，数据侠 Gurminder Kaur 几乎每天都需要美妆产品为自己“保驾护航”。不过，与其总是作为一个消费者，她决定不如从数据的视角切入，分析一下这些美丽产品背后的秘密。她从化妆品官网上爬取了大量信息，用数据科学的方式为美妆进行了一次全景式观察。
注：这是小五一年前在知乎的回答，当时还只有凹凸数读一个公众号，所以很多图片都会带有数读或者知乎的水印。
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
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。
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——
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。
最近常听到的一个观点是，未来十年内 AI 可能会取代 50% 的工作岗位，但早 AI 一步取代你的，可能是邻桌懂数据分析的同事。
数据分析在保险行业的运用 由于客户的价值我们可能直接无法得到，这可能需要通过客户的属性信息或行为信息来判断。所以通过客户数据来判断客户价值，进行客户价值管理是未来的趋势，而数据分析就是这一方法的重要技术手段。现在数据分析可以说在商业中的应用越来越广泛，尤其是在互联网、通讯、金融、零售业中的应用，自上世纪数据分析技术在美国应用以来，现在已推广到全世界更多的行业之中。上世纪90年代末数据分析这一概念随着沃尔玛啤酒与尿布的典型案例来到中国来。那么数据分析技术在国内应用如何呢？在保险行业的应用又会如何呢？ 一、数据
在一家年销售不到10亿的电商公司（行业中大部分电商企业年销售可能都不到1个亿），你只要掌握一些基础的数据分析方法，再配合Excel表格，就足够你完成各种数据化运营工作了。
在当今数字化时代，大数据已经成为了各个行业的核心资产。然而，面对海量的数据，如何从中提取有价值的信息和洞察力却是一项巨大的挑战。这时，机器学习（Machine Learning）技术的应用变得尤为重要。本文将深入探讨机器学习在大数据分析中的应用，解释其原理、展示示例代码，以及探讨未来的前景和挑战。
最近听到大家说的最多的话就是，在工作中总是没有数据分析思路，我应该怎么办呢？今天就来给大家分享一下，如何锻炼自己的数据思维，还有实例模型讲解哦~
数据分析是指运用适当的方法和技巧对数据（一般数据量较大）进行分析，从看似杂乱无序或毫无关联的数据中挖掘出有价值的信息，总结出隐藏在数据背后的规律。
最近常听到的一个观点是，未来十年内 AI 可能会取代 50% 的工作岗位，但早 AI 一步取代你的，可能是邻桌懂数据分析的同事。很多人掌握基本的 Excel，但你真的懂数据么？
我们生活在一个数据和分析可以为任何人所用的时代，你可以运用数据分析的威力找出什么可行，什么不可行，沿着最有效的路走向成功。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，可以用来存储和管理大量的数据。除了存储数据，MySQL还可以用来进行数据分析。在本文中，我将介绍如何使用MySQL进行数据分析，并提供一些实际的示例。
在当今数字化时代，数据分析成为决策制定和问题解决的关键工具。随着人工智能（AI）的迅猛发展，ChatGPT作为一款强大的语言模型，为数据分析师提供了全新的可能性。本文将探讨如何利用ChatGPT轻松搞定数据分析，并为您提供一些实用的代码示例。
本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
数据分析是一项重要的技术活动，通常需要进行大量的数据处理和统计分析。然而，常规的数据分析方法往往过于繁琐、复杂，难以处理大规模的数据。Amos 软件作为一款专业的结构方程模型（SEM）分析软件，提供了丰富的分析功能和高效的数据处理能力，可以有效提高数据分析效率，使分析结果更加准确可靠。本文将从软件的功能与应用入手，详细介绍 Amos 软件在数据分析中的应用。
大家好，今天要给大家介绍的是商业策略。下面演示一个实际案例，帮您更好的了解这类岗位。
Origin软件是一款功能强大的科学数据分析和可视化工具，广泛应用于各种领域的数据处理和分析。该软件不仅拥有丰富的功能，还具有很高的易用性和灵活性，在数据分析、建模和可视化方面可以满足用户的不同需求。
续上一篇《数据分析对企业有啥用》之后，我们继续来讨论一个深层次的话题：数据分析师的工作绩效到底该怎么定。这个又是一个很蛋疼的话题，甚至很多从业很久的老鸟都没想明白，也很容易中坑。
其实销售并不是大家想的那样，在路边向陌生人推销东西，互联网公司的销售对数据的依赖比我们想象的要大得多。提高销售人员拜访效率的秘密武器就是对庞大的客户群产生的数据进行分析，进行用户画像，从而有针对性的拜访，很多大公司的销售支持岗位明确要求有数据分析能力。
抱歉大家，由于我的时间安排失误，这几天的推广连续集中在一起了，的确有点频繁，请大家谅解。这次推广是介绍来自优达学城的一门数据类课程，优达的课程质量一向是非常高的，这次也不例外，如果大家对数据分析感兴趣，推荐大家看一下~
2022，注定是不平凡的一年，疫情当道、国际动荡、经济不景气。在此背景下，小火龙想和大家聊聊「数据分析岗位是否还有前途」。准备从事数据分析的同学是否要入行？已在行中的同学是否要转行？
找到B类人群常规的做法有两种：一是询问“A”类，通过他们的陈述来寻找。这种方式不仅时间长效率低，而且可能因为记忆疏漏或者故意隐瞒而导致严重遗漏。另一种是公布病例的轨迹，让公众自行查找自己是否有可能成为密切接触者。这种方法也无法保证效果，毕竟有人不会查，查了即使是密接者，也会有人不主动申请隔离，从而留下巨大的传染隐患。
如果数据分析脱离业务，那么数据分析无任何意义，数据分析师或者数据分析部门于企业而言没有任何存在的价值。
很多同学抱怨：自己东做一点，西做一点，没有见过完整的数据分析体系是啥样？实际上早在10年前， 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系，只是因为行业特殊性，导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。 一、建设的出发点 满足业务需求，是建设数据分析体系的出发点，也是最终目的和最高要求。要注意的是，“业务需求”并没有统一的标准。不同部门，不同身份的人，需求是不一样的。从大的方面看，可以分作三个层级： 1、战略级：能决定公司整体方向的高级管理层 2、战术级：决定一个具体职能工作的管理层（销售、运营、产品、售
在BI界广泛流传着一个观点，不懂商业别做数据分析，可见商业理解对于数据分析的重要性。然后现实中，数据分析切合业务往往四处碰钉子，那么如何解决这个业界难题呢?数据分析人往往是用经典案例套业务的需求，或者
作为老牌涂料品牌，立邦漆近期的转型简直可以称得上“逆生长”：从耳熟能详的广告语“为你刷新生活”，到年轻化iColor官网的上线，实现了一场华丽转身。从产品开发、制造，到直面客户的销售环节，立邦涂料，这一拥有近120年历史的涂料公司，拥抱信息技术，将大数据分析融合到产品开发、制造和销售等各个环节中，全方位多角度的让数据分析发挥功效。 利用数据分析深度了解消费者偏好，找准市场定位 立邦的家装设计网站iColor官网不仅能够像普通家装网站一样提供家装问题的解答，让消费者获取大众生活中具有普遍认同感的大众时尚装修理
根据我从业这么多年的经验，如果为了尽快找到一份数据分析的工作，需要掌握三个核心的点：
很多同学抱怨：自己东做一点，西做一点，没有见过完整的数据分析体系是啥样？实际上早在10年前， 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系，只是因为行业特殊性，导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。
导读：我们坚信，未来是大数据的时代，而数据分析师，就是走在时代前端的人。别把时间花费在低产出的数据整理和清洁上面，善于利用工具，朝向正确的方向努力，一定可以在成长道路上走得更快更远。 作者：陈明，GrowingIO 联合创始人&运营副总裁 直到做数据分析师五、六年了，每每和家人朋友聊天，都还是会有人不懂我在做什么。 家人：“数据分析？分析什么东西？” 我：“哪里有数据，哪里就有我们，什么都可以分析。” 家人：“是软件工程师吗？会编程吗？” 我：“...不是，不太会。” 家人：“那是管理层吗？” 我
写在前头，数据分析的魅力在于发现一些有趣的结论。这是一个故事：经过深入地分析了销售数据，做了很多种不同的大胆假设，并小心检验了假设的合理性。
先列举几个案例： （1）请估计一下2020年八月份在北京卖出有多少双鞋子？ 显然，这是一个很开放的问题，并不像在学校里的题目都有标准答案，是需要经过自己的思考、定义和分析的。
上一篇《数据分析师的真实绩效是什么》发出以后，又被大家加入了《陈老师日常劝退套餐》。很多粉丝强烈呼吁，写一篇数据分析师的幸福生活，不然感觉真的要被劝退了。今天就响应群众号召来一篇。其实需要陈老师来写这篇，就说明大家对数据解读的还不够啊。因为数据分析师的幸福生活，早已藏在大家的分析报告里，只是大家太过关注冷冰冰的数字，而不是数字后的含义，所以没有解读出来。
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