最新健康医疗大数据研究分析报告

健康医疗大数据研

究

分

析

报

告

目录

第一章大数据背景与动态 (3)

1.1 大数据的宏观价值与背景 (3)

1.1.1国家——保障数据安全，促进数据开放 (3)

1.1.2政府——转变理念，集成信息，抓住机遇 (5)

1.1.3学术——科学的研究数据，用数据来研究科学 (6)

1.1.4产业——产业需要变革，行业需要互融互通 (7)

1.1.5公司——平台化竞争，特色应用化生存 (8)

1.1.6投资——大数据将提供价值分析新视角 (9)

1.2 国内外大数据发展动态 (10)

1.2.1国外大数据发展动态 (10)

1.2.2我国大数据发展动态 (15)

1.2.3大数据相关社区 (18)

1.2.4我国大数据行业协会 (22)

第二章健康医疗大数据分析 (24)

2.1 健康医疗大数据应用现状 (24)

2.2 国外健康医疗大数据分析的应用 (26)

2.3 大数据技术提升传统医疗信息系统效率 (27)

2.4 大数据在区域化医疗卫生管理分析应用 (29)

2.5 基于互联网大数据的疾病指数预测应用 (32)

2.6 健康医疗大数据发展趋势 (35)

第一章大数据背景与动态

1.1 大数据的宏观价值与背景

从大历史观来看，“大数据”的内涵远远超越物联网、云计算等信息技术的

概念，它的意义可以比肩“活字印刷术”的发明，大范围的消除信息不对称的现象，释放巨大的生产力，深刻改变社会的面貌，提升国家治理，革新科学研究的

思想，促进产业间的跨界、融合和颠覆，并将极大的促进文明的传播、凝聚、和

升华。

数据自古存在。乌龟壳、树皮、绸缎都曾经是记录数据的媒介，现在都已经

退出了舞台；留声机、磁带机也曾经风靡一时，也已难觅踪影；现在当红的信息

技术，像个人电脑、智能手机、IPad 在不远的将来也将被陈列在博物馆。唯有

数据，虽然不断的变换表现形态，将一直伴随人类走向未来。

物联网本质上是器物层面的技术，从大数据的视角而言，是采集数据的终端。云计算本质上是IT 服务交付手段的变革，并由此引发一系列技术基础架构的更新。物联网和云计算都是信息技术发展的一定阶段的自然延伸，依然属于信息技术范畴。而大数据可以看成是数据积累到一定规模后，引发的质变。大数据超越信息技术，使人们重新界定国家竞争的主战场，重新审视政府治理水平，重新认识科学研究的新范式，重新审视产业变迁的驱动因素，重新理解投资的决策依据，重新思考公司的战略和组织。

综上所述，大数据将是保障国家安全、社会治理和推动经济发展的恒久主题！

1.1.1 国家——保障数据安全，促进数据开放

2012 年3 月份，奥巴马发布了美国版的《大数据发展计划》，通过这个计划，可以看出：国家层面大数据技术领域的竞争事关一国的安全和未来。国家数字主权体现为对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、海防、空防之后，另一个

大国博弈的空间。大数据必须上升为国家意志，落实为国家战略。欧盟、日本、

新加坡等国家已经开始纷纷行动。

2013 年，美国人斯诺登给世人揭开了“数据战争”的冰山一角，美国的“棱镜计划”事实上把所有国家、个人都可以玩弄于股掌之上。连其多年的盟友，德国总理默克尔的手机，都在NSA（美国国家安全局）的监控之下。面对默克尔的

愤怒的质问，奥巴马只能言辞闪烁的声称“现在没有监控，未来也保证不会监控您的手机！”

人们把战略核潜艇称为“国之重器” ，的确，神出鬼没的毁灭力量令人望之生畏。但是，如果导弹赖以导航的坐标数据被人为修改或者提前探知了呢？如果不具备保护这些核心数据的能力，恐怕就会应了那句老话，搬起石头砸自己的脚。

参与棱镜计划的公司包括谷歌、雅虎、Facebook、微软、苹果、思科、Oracle 、IBM等科技巨头。可以看到，大数据时代，IT 产业强大与否已经直接决定一个大国是否成为强国的最为关键的因素。没有数据安全，就不会有国家安全，没有强大的IT 产业，就不会成为一流国家，也就谈不上中国梦！

保护国家层面的数据安全，恰恰是以数据开放为基础的。开放是一种态度，

更是一项能力。一些重大基础数据开放，可以构成社会的数据基础，按照大数据定律之一“数据之和的价值远远大于数据价值的和”来推断，来自不同领域的数据聚合在一起，开放给社会，将会产生类似核聚变一样的价值发现效应。

现在，电子商务、社交网络、基础通信、国家各部委的数据，具备聚合的效

应和产生核聚变价值的基础。国家统计局联合百度、阿里巴巴，已经做了一些探索性的尝试，这是非常好的开端。与此同时，“数据割据、拥数自重”的现象也是普遍存在的。譬如气象观测数据，这类数据对于研究大气变化、气候演变、农

业指导等具备非常重要的科学意义。但目前来看，类似此类的数据应用范围还有很大提升空间。再如住建部的购房数据，这类数据对于防止腐败、研究经济走势、人口迁移，甚至制定国家决策都具有至关重要的数据。这类数据如果开放给社会各界，一定程度上会繁荣多学科、跨领域交叉研究，就此有可能会推动中国在各个方面的进步。

开放的数据是基础，促使信息产业繁荣，才能诞生真正的数据驱动的企业，

企业反过来在数据领域的技术进步，才是确保国家数据安全的长治久安之策。很难想象，如果没有谷歌、微软、Facebook 这样的公司，单凭美国政府一己之力，难以实施如此庞大的“棱镜”计划。所以制定国家大数据战略，需要重新思考传

统的所谓的“国家机密”和国家安全的关系。应当把消除部门数据割据，建立公开、透明、共享的数据公共平台作为长期的战略目标。

多年以后，回顾中国这段历史，也许今天的一些举措，将会是社会“数字文明”的起点。

1.1.2 政府——转变理念，集成信息，抓住机遇

近年来，继云计算、物联网之后，又一股技术革命理念席卷而来--- 大数据。海量、动态、多样的数据，如何让它具备“巨大价值”，是这次被称作“颠覆性技术革命”的关键。传统的思维方式和行为方式将面临巨大挑战，尤其在公共服务领域，它有效集成信息资源的能力，将会为政府管理理念和治理模式的转变，

提供强大的技术支撑。当前世界上越来越多的国家开始从战略层面认识大数据，

在政府治理领域融入大数据思维和技术。在此背景下，我国政府也应顺应时代发展趋势，契合推进国家治理能力现代化的时代要求，充分利用大数据提升国家治理能力。

大数据时代政府治理能力将面临更多的机遇与挑战！进入21 世纪，世界上越来越多的国家开始重视和推进大数据的发展。英国2006 年启动“数据权”运动，韩国2011 年提出打造“首尔开放数据广场”，美国2012 年启动“大数据研究和发展计划”，联合国2012 年推出“数据脉动”计划，日本2013 年正式公布以大数据为核心的新IT 国家战略。我国也已开始推动大数据发展，政府、企业和科研院所正在进行多方位布局。对于政府治理而言，大数据时代在带来机遇的同时也充满挑战。

大数据为政府治理能力的提升带来了发展机遇。首先是为推动政府治理理念和模式的变化带来机遇。在政府治理领域，通过让海量、动态、多样的数据有效

集成为有价值的信息资源，推动政府转变管理理念和治理模式，进而加快治理体系和治理能力现代化。其次是为推动政府治理决策精细化和科学化带来机遇。在大数据时代，互联网数据的价值随着海量积累而产生质变，能够对经济社会运行规律进行直观呈现，从而降低政府治理偏差概率，提高政府治理的精细化和科学化。再次是为推动政府治理提高效率和节约成本带来机遇。利用大数据，可以使政府治理所依据的数据资料更加全面，不同部门和机构之间的协调更加顺畅，进

1 1 作者：西北大学经济管理学院吴建树

而有效提高工作效率，节约治理成本。

大数据对提升政府治理能力的重要性不言而喻， 但在实际工作中具体运用大数据却任重而道远。 现阶段， 大数据在政府治理领域还未得到足够重视。 我国政府部门目前几乎没有使用大数据技术， 很多政府部门并未对大数据提升业务能力 予以足够重视， 大数据资源管理的思维尚未建立。 大数据在政府治理中的技术运用尚在探索。 随着我国信息化技术应用不断扩展， 国家及企业层面产生了巨量大数据，但总体集成、掌握、整合、分析这些数据需要成熟的技术投入，目前如何 利用大数据进行精细分析仍处于摸索阶段。大数据本身的管理还需要综合完善。 如何管理大数据，我国各部门还缺乏统一标准，各部门的数据来源、数据架构、 数据体系各自为政，不能有效整合，大大降低了数据的使用效率

。

1.1.3 学术——科学的研究数据，用数据来研究科学

学术界在大数据时代有了更为广阔的舞台。 某种程度而言， 近几年计算机领域的发展是谷歌、 亚马逊等一线的互联网公司所推动的。 虽然学术界在算法方面具备无可替代的优势，但在算法工程应用领域，由于缺乏实践场景而裹足不前。 之所以呼吁学术界像谷歌公司学习， 正是看到了学术界不能再走一条从文献到文献的封闭道路。

在大数据时代，许多学科表面上研究的方向大不相同，但从数据的视角看， 其实是相通的。例如自然语言处理和生物大分子模型中都用到隐式马氏过程和动 态规划方法。 其最根本原因是它们处理的都是一维的随机信号。 再如用于图像处理的算法和用于压缩感知的算法也有着许多共同之处。

以自然语言的机器翻译研究为例。 最初科学家们试图为计算机建立一系列的语法规则，按照语法、词义，来翻译成另外一门语言。该思路非常直观，因为人 们就是如此理解学习语言的。 但在实践中困难重重， 基于语法规则的翻译器， 几乎没有商用过。而当科学家们改弦易张， 计算每一个词， 每一句话的“合理概率” 时，复杂的机器翻译就简化成了文字的概率计算。通俗来讲就是：

“如果大多数

人都这么说，就认为是对的！ ”

这种思想在越来越多的领域得到应用， 宏观尺度研究的天体信息学、 社会行

为学、微观尺度上分析人类的基金组，追踪物理学家们梦寐以求的“上帝粒子”。

随着社会的数字化程度逐步加深，越来越来多的学科在数据层面趋于一致。

可以采用相似的思想来进行的统一的研究。而这恰恰是数学家的特长。因此数据科学在数学和实际应用之间建立起了一个直接的桥梁。而这些实际应用正是来自

于像信息服务等现代产业中最为活跃的一部分。对数学来说，这是一个千载难逢的机会。

通过建立大数据实验室，搭建产业界和学术界的桥梁，为学术界优秀的算法

提供演练的舞台，为产业界困扰的难题提供破解的机会。从而间接推动数据科学领域学科建设与人才培养的工作。

1.1.4 产业——产业需要变革，行业需要互融互通

产业需要变革，行业需要互通互融。所谓“大数据+”，就是将大数据思维嫁接到不同的产业中，推动大数据在各行各业落地。

大数据不仅仅只关系到IT 行业。众多行业龙头公司，都已经意识到了大数

据新思维的巨大冲击。给企业家们带来冲击的并不是大数据本身，而是一些新兴公司不可思议的跨界能力。行业之间的界限变得越来越模糊，这些新兴公司所采用新的技术、新的模式，大规模采集数据，迅速形成预判，并迅速扩张到相关企

业行业。譬如乐视网，已经涉及电视销售，电影拍摄；小米公司除手机销售外，

也开始涉及电视销售；百度、360 等企业也都开始做各种硬件，如百度影棒，360 随身WiFi 等。

互联网金融行业发展快速，该行业对传统金融行业造成的冲击非常之大，彷佛一夜之间就成了传统金融业的公敌，阿里巴巴旗下的余额宝产品仅仅用了 5 个多月的时间，累积申购金额就超过了1000 亿元人民币。事实上，目前互联网

金融还是在发展的初级阶段，仅仅是把线上渠道对接了线下金融资源，但就是这种“对接”行为，已经引发了行业性的“地震”。下一步将是线上渠道向智慧方

向演进，这个阶段大数据才真正派上用场。正是：“互联网颠覆金融，大数据重

构信用”！借此回顾阿里集团的战略排序是：平台、金融、数据。数据是在金融

之后的第三个发力点。

类似案例将在各行业轮番上演。信息化程度越高的行业，受大数据冲击的可

2 能性越高，被颠覆的可能性越大。

所以，以大数据的视角来看， 任何产业中， 数据资产都将成为最核心的竞争

力！

传统产业、各行各业， 都面临在大数据和移动互联网时代如何彻底转型和再

造的问题。 产业整合， 将在大数据时代出现全新的整合逻辑和实现契机。 传统产业、各行各业，都可能在大数据和移动互联时代，重现生机、焕发青春。当然， 与此对应的是， 如果不能跟上这个时代步伐的企业和行业， 命运可能就将永久地走进过去，退出未来的舞台。

1.1.5 公司——平台化竞争，特色应用化生存

碎片还是平台？这是一个问题！

诸如像小米公司和乐视网之间的竞争， 很可能会成为一种奠定产业格局的竞争，一旦格局奠定， 一些公司沦为炮灰或人家平台上的碎片化应用的可能性就非常大了。至于这两家公司是否可以最终胜出， 尚难下定论。 但是这两家公司所代 表的商业模式，很可能造就出伟大的企业

。

未来，各行业只有两类公司得以生存， 一类是平台，一类就是有特色的应用。这种“星空格局”将呈现众星拱月的景象。平台的竞争可能更加残酷，一个行业 甚至只可能存在唯一一个压倒性的平台； 应用的竞争同样残酷， 产业成熟周期将缩短到 1 年，决胜期短至 2 个月。

在星空格局之下，公司的竞争力更多的体现在“平台 +特种部队”的模式。就好比美军前线的一个小分队， 甚至单兵，可以直接指挥后方的导弹、 飞机一样。以星空格局作为产业演化的最终形态， 以特种部队作为业务竞争的基本单元， 那么公司的战略、组织、文化等方面需要彻底的重组。

例如国内的某些公司，组织层级被高度压缩为两级，员工、合伙人。每个合 伙人管理一方面的事务，譬如营销、采购、制造等等。但是合伙人直接管理许多 员工（团队），完全颠覆了一般管理学上定义的， 管理跨度不要超过 7 人的界限。而另外有些公司 , 直接向公司最高管理层汇报的团队有多达数十个。在组织高度扁平化的公司里，企业文化必然有其独到的地方，关键词无外乎包括： “专注、

2 上述两家公司的商业模式称为泛互联范式，详情可参考《大数据时代的历史机遇》第七章

极致、口碑、快速、用户体验、全面体察等”。

传统公司的确需要重新审视自己的战略，重构组织，再育文化。否则，胜利

的天平总是向这些类似泛互联网范式的公司倾斜。这也便是为什么要强调大数据

思维的原因。

1.1.6 投资——大数据将提供价值分析新视角

由于各家公司的成立及上市时间不同，运营结构、体制机制也各具特色, 如果单从某些指标着手, 评价结果难免有失偏颇, 导致投资价值评估不具备典型性, 无法实现投资价值评估的目的, 也无法向投资者正确反馈上市公司投资价值高低的信息。

其中，“高科技”行业尤其难以研究。隔行如隔山，以软件公司为例，虽然都

是软件公司，但是他们服务的行业不同，采用的技术不同，产业成熟周期不同，

最为关键的是，产业成熟周期有越来越短的趋势。但是一旦发现机会，就惊世核俗，成为产业的新标杆。谷歌公司仅仅用了15 年的时间，跨入了千亿美元市值

公司的行列；小米公司成立三年，估值已达到100 亿美元。如此高速的成长，在传统行业几乎是不可能发生的事情。

长期研究分析发现，以TM（T电信、媒体、科技）为代表的高技术含量企业，

虽然发展迅速，机会众多，但也随时可能出现潜在的风险，基于此，许多基金经

理因看不懂看不准而从不涉足。这的确是一个两难的问题。基金经理不了解，资金就会投入的少，客观上对行业发展不利。用所谓的WACC方法评估TMT公司价值，在当前来讲已经不那么现实了。

虽然大数据的起源要归功于互联网与电子商务，但大数据最大的应用前景却

在传统产业。一是因为几乎所有传统产业都在互联网化，二是因为传统产业仍然占据了国家GDP 的绝大部分份额。随着数据逐渐成为企业的一种资产，对大量消费者提供产品或服务的企业、做小而美模式的中长尾企业、面临互联网压力之下急需转型的传统企业，这三类企业的投资价值与市场发展前景愈发显得难以看透。

针对这种情况，有没有一个简单明了的逻辑，可以帮助投资人发现公司的潜

在价值呢？答案是肯定的！大数据将提供分析公司价值的新视角。所谓公司的价

3

值与其拥有的数据资产的规模和活性成正比， 与其解释、运用数据的能力成正比。

这里提出数据资产的概念， 并强调数据资产的两个属性规模、 活性。事实上 书中提出数据资产评估模型， 从五个维度来评估数据资产的商业价值。 规模和活

性仅仅其中的两个 。

利用数据资产评估商业价值的这种思想， 获得了越来越多的投资人认可。 大数据已经成为基金经理切入企业发展前景与价值评估的绝好视角和新型工具。

产业界和资本市场沟通的 “纽带” 在大数据时代将显得越来越重要。 需要让 越来越多的投资人理解大数据， 洞察行业发展趋势， 帮助产业界更好地开拓产融结合的路子。

综上所述， 不能狭隘的看待大数据， 不能把它当数据挖掘的工具， 不能唯技术论，更不能一概斥之为炒作。从大历史观来看， “大数据”的内涵远远超越物联网、云计算等信息技术的概念，它的意义可以比肩“活字印刷术”的发明，在 世界尺度上大范围的消除信息不对称的现象， 释放巨大的生产力， 深刻改变社会的面貌，革新科学研究的思想，促进产业间的跨界、融合和颠覆，并将极大的促 进文明的传播、凝聚、和升华。

1.2 国内外大数据发展动态

1.2.1 国外大数据发展动态

国际战略动态

总管世界各国的大数据策略可以发现存在着一下三个共同点：一是推动大数 据全产业链的应用； 二是数据开放与信息安全并重； 三是政府与社会力量共同推动大数据应用。

美国

美国从 2009 年至今全面开放了 40 万联邦政府原始数据集。日前 https://www.sodocs.net/doc/4b10744876.html, （美国政府数据库）宣布采用新“开源政府平台”管理数据，代码将向各国开发者开放。奥巴马政府将“大数据战略”上升为最高国策，认为大数据是“未来的新石油”，将对数据的占有和控制作为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心

3 引自《大数据时代的历史机遇》第三章赵国栋

能力。首批共有 6 个联邦部门宣布投资 2 亿美元，共同提高收集、储存、保留、

管理、分析和共享海量数据所需核心技术的先进性，并形成合力；对信息技术研发

投入推动超级计算和互联网的发展。

目前，已有美国大学专门开设了研究大数据技术的课程，培养下一代的“数据科学家”，一些美国公司也在向大学提供教育研究资助，并赞助与大数据有关

的比赛，扩大大数据技术开发和应用所需人才的供给，提高美国的科学发展、环境与生物医药研究、教育和国家安全的能力；美国国家卫生研究院开展的免费开放国际千人基因组计划，它将创建的人类遗传变异研究数据集，供研究人员自由访问

和使用；美国国家科学基金会和美国国家卫生研究院对大数据进行联合招标，改进

核心科学与技术手段，提高从各种大型数据集中提取重要信息并对其进行有效管理、分析和可视化的能力；美国国防部则计划每年投资 2.5 亿美元左右，在

各个军事部门开展一系列研究计划，以创新方式使用海量数据，通过感知、认知和决策支持的结合，加强大数据决策能力；美国能源部则将斥资2500 万美元建

立可扩展数据管理与可视化研究所（SDAV），帮助科学家对数据进行有效管理，

促进其生物和环境研究计划、美国核数据计划等的研究成果。

此外，美国纽约州能源研究和发展管理局运用一系列的大数据技术来评估气候

变化对纽约州的影响，并为农业、公共卫生、能源和交通运输等领域提供应对

气候变化的策略。这一应用也被引入美国疾病控制中心，它正与美国其他10 个州和城市一起开展“阅读州和城市计划”，共同研究和应对气候变化，而大数据

技术是其中一个非常重要的组成部分。

英国

2011 年11 月，英国政府发布了对公开数据进行研究的战略政策，英国内阁

部长弗朗西斯·莫德说，其实英国政府早有意带头建立“英国数据银行”，政府

想算清楚究竟这个国家或政府创造了什么；英国不只是要成为世界首个完全公布

政府数据的国家，还应该成为一个国际榜样，去探索那些公开数据在商业创新和

刺激经济增长方面的潜力。

2013 年1 月，英国商业、创新和技能部宣布，将注资 6 亿英镑发展8 类高新技术，大数据独揽其中的 1.89 亿英镑，将近三成。2013 年8 月12 日，英国

政府发布《英国农业技术战略》。该战略指出，英国今后对农业技术的投资将集

中在大数据上，目标是将英国的农业科技商业化。

2013 年英国首个综合运用大数据技术的医药卫生科研中心在牛津大学成立，

这个研究中心总投资达9000 万英镑，可容纳600 名科研人员。中心通过搜集、

存储和分析大量医疗信息，确定新药物的研发方向，减少药物开发成本，同时为发现新的治疗手段提供线索。同时，以英国为首的欧洲核子中心（CERN）将在匈牙利科学院魏格纳物理学研究中心建设一座超宽带数据中心。建成后，魏格纳数据中心将成为连接CERN且具有欧洲最大传输能力的数据处理中心，未来该设施

在处理大型强子对撞机（LHC）的数据以及实验方面发挥重要作用。

日本

日本面临着由于长期经济低迷导致国际地位下降、人口老龄化以及日益增大

的社会保险费用和社会基础设施老化等诸多问题。为了扭转这一现状，日本政府决定通过大力发展IT 产业，特别是大数据及开发数据和云计算，以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT 国家战略，要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”，并且将其发展成就扩展到国际范

围内。

加拿大

随着大数据在全球范围内继续火热，加拿大的大数据产业也在慢慢升温。例如，在科研领域，加拿大政府科学、技术与创新委员会已要求科研组织就与加拿大经济发展和社会福利密切相关的问题，为加拿大政府提出基于证据的科技建议。

2007 年，加拿大开始实施数字信息战略。2011 年5 月加拿大广播电视和电信委员会（CRTC）就发布了新的“国家宽带计划”，该计划显示，到2015 年加拿大全体国民将享有5Mbps的宽带接入速度。2012 年9 月IBM正式启动在加拿

大国内兴建智能数据中心，该中心全称为IBM加拿大领导数据中心（IBM Canada Leadership Data Centre ）。

法国

虽然法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势，但法国的大数据产业发

展情况远不如美国、英国等国家发展的火热。但近年来，法国在智慧城市建设方

面却投入了大量精力，包括法国电信、施耐德集团和达索集团等诸多法国知名企业都在旗下设立了专门从事智慧城市设计和研发的工作室或实验室，在政府引导下积极投身智慧城市建设。2013 年2 月，法国政府发布《数字化路线图》，列

出5 项将会大力支持的战略性高新技术，其中一项就是大数据。2013 年3 月，

2019年大数据云计算行业分析报告

2019年大数据云计算行业分析报告 2019年8月

目录 一、流量数据爆发，大数据时代正式来临 (6) 1、移动设备加速普及，移动流量正值爆发 (6) （1）移动设备渗透率持续提升 (6) （2）高速网络用户群体不断扩大，移动流量爆发可期 (7) （3）分地区来看，西部地区流量需求巨大 (7) 2、固定宽带纵向横向同步发展 (8) （1）固定宽带逐渐普及，农村宽带用户增长明显 (8) （2）网络提速加快，高速宽带渗透率提升 (9) （3）大数据时代正式来临 (10) （4）大数据分析挖掘商机决定企业未来 (11) 二、摩尔定律或将失效，云计算成有力支撑 (11) 1、摩尔定律出现与失效 (11) 2、云计算成优秀解决方案 (12) 3、云计算优势明显，政府大力推动 (14) （1）云计算在商业应用上优势明显 (14) （2）云计算对社会发展贡献不可忽略 (16) （3）政策体系日趋完善，助力云计算产业高速发展 (16) 三、云计算市场空间广阔，IaaS领域快速成长 (18) 1、公有云市场仍是主力军，混合云有望快速增长 (18) （1）全球：云计算市场增长趋于稳定 (19) （2）公有云市场仍是主力军 (19) （3）混合云有望异军突起 (20) 2、SaaS占据主要份额，IaaS快速增长 (21) （1）根据云计算服务类型可分为三种：IaaS、PaaS、SaaS (21)

（2）全球范围内SaaS占比最大，IaaS增速最快 (22) （3）IaaS成我国公有云主力军，云主机需求旺盛 (23) 四、西学东渐看我国发展趋势，并购外延时代拉开序幕 (24) 1、我国与美国云计算产业存在差距 (24) 2、并购持续活跃，补齐短板抢占份额 (26) （1）领先集团加速扩张布局 (26) （2）云计算领域并购活动持续活跃 (27) （3）场内场外并购抢占云计算市场 (27) 3、IDC设备需求增加，IDC成云计算公司竞争热点 (28) （1）IT巨头介入云计算产业拉动数据中心设备需求上升 (28) （2）基础设施服务价格战出现 (29) （3）数据中心资源成云计算公司竞争焦点 (29) 4、企业生态形成数字产业竞争力 (30) （1）企业生态形成数字产业竞争力 (30) （2）应用生态形成 (31) （3）业务拓展与整合 (31) （4）合作伙伴形成 (31) 五、透析云计算产业链 (32) 1、上游产业 (33) （1）通信网络运营 (33) （2）通信设备制造 (34) （3）数据运维产业 (34) 2、中游产业 (35) （1）IaaS：从全球的市场份额看，亚马逊排名第一 (35) （2）PaaS：微软的市场份额在全球范围内排名第二 (35) （3）SaaS：SAP是世界上最大的企业信息管理体制解决方案提供商 (36) 3、下游产业 (36)

中国大健康产业分析报告文案

中国大健康产业分析报告 申亚秋 一、大健康产业概况 （一）产业定义 （二）产业分类 二、2013年全球健康产业发展概况 （一）产业环境 1、政策环境 2、经济环境 3、社会环境 4、科技环境 （二）产业规模 （三）产业结构及发展情况 三、2013年中国大健康产业发展概况 （一）产业环境 1、政策环境 2、经济环境 3、社会环境 （二）产业规模 1、中国医疗总支出及人均医疗健康支出 2、中国医疗健康支出增长率与经济增长率 3、中国医疗健康支出增长率在全球的情况 四、中国大健康产业未来发展重点分析 （一）与互联网信息技术结合，健康产业发展升级 （二）医疗健康资源的国际间流动加速 （三）大健康产业前端化发展 五、中国大健康产业重点企业分析 （一）天士力制药（600535） （二）云南白药（000538） （三）江中药业（600750） （四）东阿阿胶（000423） （五）片仔癀（600436） （六）康美药业（600518）

、大健康产业概况 （一）产业定义 大健康产业，是经济系统中提供预防、诊断、治疗、康复和缓和性医疗商品和服务的部 门的总称，通常包括医药工业、医药商业、医疗服务、保健品、健康保健服务等领域。大健康产业是世界上最大和增长最快的产业之一。大部分发达国家的医疗消费开支超过了其国内 生产总值（GDP的10%由此可见，大健康产业是一个国家国民经济的重要组成部分。 （二）产业分类 作为定义大健康产业门类的框架，全球产业分类标准和产业分类参考依据进一步将该产业分为以下两个类别： （1）医疗设备和服务； （2）医药，生物技术和生命科学。 医疗设备和服务包括公司实体，如医院、家庭护理提供者、护理之家和医疗设备、医疗 用品、医药流通、健康保健服务等。医药、生物技术和生命科学则包括生物制药、中药、化学药、保健品等相关公司生产的生物技术、制药和其他科研服务。 我国大健康产业由医疗性健康服务和非医疗性健康服务两大部分构成，已形成了四大基 本产业群体：以医疗服务机构为主体的医疗产业，以药品、医疗器械以及其他医疗耗材产销 为主体的医药产业，以保健食品、健康产品产销为主体的保健品产业，以个性化健康检测评估、咨询服务、调理康复、保障促进等为主体的健康管理服务产业。与此同时，我国大健康产业的产业链已经逐步完善，新兴业态正在不断涌现，健康领域新兴产业包括养老产业、医疗旅游、营养保健产品研发制造、高端医疗器械研发制造等。 、2013年全球健康产业发展概况 （一）产业环境 1、政策环境 各国医疗体系改革对健康产业影响深远。几乎全球所有国家都面临着医疗成本过高的问题，一部分国家认为，彻底的医疗体制改革是解决问题的良策，而其中一部分国家已经将这 种决心体现在行动上。如美国新一轮的医改已经开始实施，方案规定：从2014年起，所有美国人都必须购买医保，雇主必须为雇员提供保险，否则将被罚款。医改法案把医保覆盖到全美国3200多万目前没有医保的人，从而实现全民医保的目标。这对相关产业来说机遇与挑战并存。中国的政策环境将在 2013年中国健康产业发展概况部分分析。 2、经济环境 跨太平洋伙伴关系协议（Trans -Pacific Partnership Agreement ，TPp 降低了专利 权的授予门槛，可能会导致化学药和化学仿制药通过获取和变相延长专利期限，提高药物售价，也会影响这些药物的流通和获取。 跨大西洋贸易与投资伙伴协定（Trans-Atlantic Trade and Investment Partnership ，TTIP）是指美国和欧盟双方通过削减关税、消除双方贸易壁垒等来发展经济、应对金融危机 的贸易协定。该协定的谈判在2013年6月启动。这是有史以来最大的双边贸易协定谈判， 该协议将创造数以十万计的就业机会。据预计，一旦TTIP交易全面实施，欧洲各国GDP也将提振0.5%左右，未来将对健康相关产业产生重大影响。 3、社会环境 （1）人口老龄化为健康产业增长提供巨大空间。 21世纪初期，世界有接近6亿老年人，为50年前记录的数目的三倍； 21世纪中叶，预计将有约20亿老年人；

大数据分析报告与可视化

.数据分析与可视化1.什么是数据分析？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目提供决策参考。 到了这个阶段，要能驾驭数据、开展数据分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法，最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释；其二是熟悉1+1种数据分析工具，Excel是最常见，一般的数据分析我们可以通过Excel完成，后而要熟悉一个专业的分析软件，如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等，便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。 5、数据展现 一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。 常用的图表包括饼图、折线图、柱形图/条形图、散点图、雷达图等、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。 6、撰写报告 最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报. .告，把数据分析的目的、过程、结果及方案完整呈现出来，以供商业目的提供参考。一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，直观地看清楚问题和结有助于阅读者更形象、可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，论，从而产生思考。另外，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者数据的初衷就是为解决一个同时也失去了报告的意义，是更重要的，否则称不上好的分析，商业目的才进行的分析，不能舍本求末。 数据分析常用的方法有哪些？他们多用来分析哪些类型的数据？通过分析可以得到怎样2. 的结果和结论？怎样得到保证其信度和效度？常用数据分析方法：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析； (scatter 、散点图)、直方图(Histogram)：柏拉图数据分析常用的图表方法(排列图、点

大数据时代的财务经营分析

大数据时代的财务经营分析 主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析 供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。 （1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。

⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。 （2）供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。 运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理：订单生产，按库存生产。 信息传递：与进行供应链协调与信息共享。 （六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险： （一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 （二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 （三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研报告

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告 中国产业信息网

什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：

行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务： 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供依据

2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方 向建议报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元 【报告编号】R331187 报告目录： 前言 继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值（Value）。 云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，

2017年互联网+医疗健康行业分析报告

2017年互联网+医疗健康行业分析报告 2017年1月

目录 一、行业监管体制、产业政策 (5) 1、行业主管部门、监管体制 (5) （1）国家卫生和计划生育委员会 (5) （2）工业和信息化部 (6) （3）中国互联网协会 (6) 2、行业主要法律法规及政策 (6) （1）法律法规 (6) （2）行业政策 (7) 二、行业市场规模和前景 (7) 三、行业产业链情况 (8) 四、行业风险特征 (10) 五、行业主要壁垒 (11) 1、品牌壁垒 (11) 2、资质壁垒 (11) 3、人才壁垒 (12) 六、影响行业发展的因素 (12) 1、有利因素 (12) （1）国家政策支持 (12) （2）健康意识的增强 (13) （3）消费能力的提高 (13) 2、不利因素 (13) （1）行业教育和市场培育度不足 (13) （2）地域发展不平衡 (14)

（3）行业标准滞后 (14)

目前“互联网+医疗健康”行业暂无官方的定义，但根据国家卫生计生委统计信息中心主任、中国卫生信息学会常务副会长孟群于2015年8月6日在苏州召开的“2015中国卫生信息技术交流大会暨两岸四地电子健康论坛”上发表的以“我国卫生统计和信息化建设——融合、创新、发展”为题的演讲中，将“互联网+医疗健康”定义为以互联网为载体、以信息技术为手段（包括通讯/移动技术、云计算、物联网、大数据等）与传统医疗健康服务深度融合而形成的一种新型医疗健康服务业态的总称。 行业定位源自国务院印发的《关于促进健康服务业发展的若干意见》（国发[2013]40号，以下简称文件）以来发生了本质上的转变。此次政府提出促进健康服务业发展具有多重考虑，一是“扩大内需、促进就业、转变经济发展方式”，这与以往发展卫生事业的提法有本质区别，意味着健康服务将作为新兴产业承担起拉动内需、吸引社会投资、扩大就业等更广泛的经济和社会职能；二是健康服务不再局限于卫生事业、公共服务的范畴，这也是自改革开放以来政府第一次明确提出与以往不同的医疗服务行业定位，从最初的“福利事业”到“福利性的公益事业”再到“政府实行一定福利政策的社会公益事业”，到如今的“健康服务业”，体现了历届政府执政理念的转变。新的提法也为满足人民群众多层次、多样化的健康服务需求，促进医疗服务行业健康发展奠定了基础。按照文件的规划，到2020年，我国健康服务业总规模将达到8万亿元以上。

(仅供参考)卫健委明确健康医疗大数据需境内存储

卫健委明确：健康医疗大数据需境内存储 ——简评《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》 安杰律师事务所杨洪泉陈扬 2018年9月15日，国家卫生健康委员会（“卫健委”）在其官网发布了《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》（“《管理办法》”）。《管理办法》已于2018年7月12日生效并施行。《管理办法》将对医疗卫生行业数据和网络安全实践产生深远的影响。本文对《管理办法》的立法背景和重要内容进行解读，并对医疗卫生单位和相关企事业单位可能面临的监管趋势进行预判。 一、立法背景 2016年颁布的《中华人民共和国网络安全法》（“《网络安全法》”）第三十七条规定：“关键信息基础设施的运营者在中华人民共和国境内运营中收集和产生的个人信息和重要数据应当在境内存储。因业务需要，确需向境外提供的，应当按照国家网信部门会同国务院有关部门制定的办法进行安全评估；法律、行政法规另有规定的，依照其规定。”本条虽然只有寥寥数语，却涵盖了“关键信息基础设施”、“重要数据”、“境内存储”、“数据出境安全评估”几个重要概念，而由此而引起的数据本地化存储和数据出境问题已成为企业数据和网络安全合规中最为关注的风险点。 2017年4月11日，国家互联网信息办公室（网信办）公布《个人信息和重要数据出境安全评估办法（征求意见稿）》（“《评估办法》”），将数据出境安全评估的责任主体由关键信息基础设施运营者扩展至所有网络运营者，并规定了安全评估的适用范围、评估程序、监管机构、评估内容等基本规则。2017年5月27日，全国信息安全标准化技术委员会（信安标委）发布《信息安全技术数据出境安全评估指南（草案）》（“《评估指南》”），并于同年8月又发布了《评估指南》第二稿。该《评估指南》对境内运营、数据出境、重要数据等概念进行了明确，对安全评估予以细化。 2018年7月，网信办公布《关键信息基础设施安全保护条例（征求意见稿）》（“CII 条例”），其中规定：“下列单位运行、管理的网络设施和信息系统，一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重危害国家安全、国计民生、公共利益的，应当纳入关键信息基础设施保护范围：政府机关和能源、金融、交通、水利、卫生医疗、教育、社保、环境保护、公用事业等行业领域的单位……”

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。 医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库

大数据开题报告

篇一：大数据时代内部控制-论文开题报告(初稿) 本科毕业论文（设计）开题报告1200年月日 2 篇二：开题报告 1042806125沈东东 (1) 江苏科技大学毕业论文（设计）开题报告概述表 篇三：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析(开题报告) 武汉工程大学 本科生毕业设计（论文）开题报告 题目：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析 学号 1007080128 姓名指导教师院（系）专业 日期 2014年3月23日 一、研究的背景及意义 近年来，近年来大数据（big data）一词被越来越多的人提及和热议，“数据”这个词我们都很容易理解，但“大数据”却让很多人觉得很遥远，深不可测。如今不管是大企业精英还是普通公众都在呼喊要积极适应大数据时代的变革，可真正做出成果的却寥寥无几。如何在大数据时代改革的浪潮中抢占先机，成为各行各业工作者们迫切想要解决的关键问题。 其实“大数据”并不是近几年才出现的一个专业词汇，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 据悉，“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。而对于广告行业来说大数据时代的来临无疑带来了巨大的发展潜能。 大数据背后对消费者的精准洞察能够为广告主带来有效的决策和评估，这也是广大广告主们渴求大数据的最主要原因。近年来社会化媒体的热门特别是微博平台的火爆，给企业主们提供了一个跟消费者近距离互动交流的机会。通过微博的互动营销，深度挖掘消费者背后的行为数据，可以为企业主提供最精准的决策和评估，使广告效果最大化。 二、研究的主要内容和主要目标 主要内容 研究从当今大数据时代的背景出发，来分析微博广告的互动营销策略。首先阐释大数据时代的概念及对广告行业的影响，分析大数据时代下广告格局的变化以及广告精准决策和评估的突破。接着引出微博广告的热门，从微博平台的火热到微博广告的精准投放来论述微博广告的应用价值。同时从微博广告的营销模式中挖掘最具代表性的互动营销来进行分析，如何通过大数

16种常用的大数据分析报告方法汇总情况

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

大数据时代的大数据管理研究报告

大数据时代的大数据管理研究 摘要：进入21世纪，信息技术成为这个时代发展的主流，大数据时代也正是信息技术下的产物，对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是，在大数据时代不断发展的过程中，大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发，对大数据的管理形式，进行了简要的分析和阐述，并提出了一些建议，希望对大数据时代的发展有所帮助。 关键词：大数据时代；大数据管理；策略 信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术

提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程 近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式 在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式 在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展

大健康产业分析报告

大健康（医疗）行业现状与分析 一、行业概述 大健康产业是提供预防、诊断、治疗、康复和缓和性医疗商品和服务的总称，通常包括医药工业、医药商业、医疗服务、保健品、健康保健服务等领域。党的十八大明确提出了2020年全 面建成小康社会的目标，健康是促进人民群众全面发展的必然条件，并坚持为人民健康服务的方向，坚持预防疾病为主，完善国民健康的政策。2012年8月公布的《“健康中国2020”战略研 究报告》提出，到2020年为止，主要健康及其相关指标基本达 到中等发达国家水平，其中包括“国民主要健康指标进一步改善，人均预期寿命达到77岁”等目标。同时，该文件还强调，要以“预防为主”，实现医学模式的根本转变，以公共政策、科技进步，着力解决长期威胁我国人民身体健康的重大疾病及相关健康问题。 二、行业发展现状分析 1、全球健康产业发展现状 健康产业已成为全球最大的新兴产业之一，健康产业大约占全球GWP 的1/10，成为全球经济发展的新引擎。2014 年全球在

大健康产业的消费高达74 681 亿美元，表现为，发达的高收入国家在大健康产业的支出最高，中等发达国家次之，发展中国家最少。2014 年，北美地区大健康产业规模为32 232 亿美元，占全球市场总量的41.7%；欧盟地区大健康产业规模为17 830 亿美元，占比为23.1%；拉美及加勒比海地区大健康产业规模为4 813 亿美元，占比为6.2%。 2009—2014年全球大健康产业市场规模统计表（单位：亿美元） 2014年全球大健康产业分布格局 作为全球最大的产业之一，全球医疗健康年支出总额占 GDP 总额的 9%左右，是全球经济发展的新引擎。在目前全球股票市值中，健康产业相关股票市值约占总市值的 13%。全球医疗健康支出总额从 1995 年的 2.20 万亿增长到 2013 年的 6.62 万

洞见：中国医疗大数据产业 痛点与展望并存

洞见：中国医疗大数据产业痛点与展望并存责任周刊责任周刊今天 中国医疗大数据产业痛点与展望并存 自从《“健康中国2030”规划纲要》作为推进健康中国建设的蓝图和行动纲领发布以来，中国医疗健康产业正在发生翻天覆地的变化和革新，近几年，包括新药研发、社会医保、健康管理等多个领域内，更加完善的体系制度和全新的市场规则正在逐步成型。

与此同时，中国医疗大数据行业也迎来了大量行业规范和政策意见的发布利好。事实上，国内的医疗大数据产业正处于快速建设阶段，医疗信息化市场规模逐年递增，项目建设成果陆续落地，大量资本及企业参与者涌入市场，并随着行业的逐步壮大和渗透，显著推动了国内包括医药研发、公共卫生监测、个人健康管理、医学诊断诊疗等多个领域的生产前进步伐，被认为已进入初步利好期。然而，相较其他获得互联网技术助推的行业而言，中国医疗大数据产业的整体建设速度仍略显乏力。 纵观行业历史，国内的医疗大数据发展可向上追溯至2009年新一轮医改中将电子病历等医疗信息化的建设划为重点任务，目

前为止行业内已然拥有了10年的海量数据积累。其实，国内医疗大数据的未来发展空间巨大，特别是在国产创新药崛起的时代背景下市场需求旺盛。然而，由于医疗数据的在流通共享环节和其他方面的诸多问题，即使已经打下了十年的医疗信息化建设基础，却仍然出现了一个又一个信息孤岛，掣肘着行业的发展。 数据收集工作的三大难点 医疗大数据从流程来看，囊括了数据产出，数据收集，数据储存，数据加工，数据分析和数据应用等多个环节，每个环节都

拥有一个完整的供需场景，由市场参与者共同构筑起一条畅通的产业价值链条，比较特殊的是，由于同时涉及到医疗和互联网信息安全问题，多个监管机构也交错式得对该行业行使监管权力。 从数据的来源和产出环节来看，医院及诊所等医疗机构每日产生海量的医疗数据，是原始数据最主要的产出方，但由于传统观念难以打破以及长久以来缺乏法律法规的制约和市场的激励机制等多种因素，大量数据沉冗于医疗机构难以“归并入库”。首先是医疗机构复杂医疗信息系统，一直以来，国内医疗机构信息化系统的开发成本高昂，并且各家医院系统相互独立，接口不同，标准不同，行业内有用“蜂窝煤”一词来形容各家医疗机构的数据难以互通，共享困难等特征。 虽然早在2002年，卫生部出台的《医院信息系统基本功能规范》里就已经明确提出了商品化医院信息系统必须达到的基本要求，但现实中面对巨大的操作成本，很少有医院能满足这一要求。 其次，由于各种数据标准差异、录入时的操作性问题、存储数据丢失等各种因素造成的数据缺漏和数据错误，也导致了后续医疗大数据企业在面对质量、颗粒等各方面维度都参差不齐的医疗数据时，难以进行有效的数据处理和开发工作。

山东省健康医疗大数据管理办法

山东省健康医疗大数据管理办法 第一条为了促进和规范健康医疗大数据应用发展，提升健康医疗服务水平，满足公众健康医疗需求，培育经济发展新动能，根据《中华人民共和国基本医疗卫生与健康促进法》《中华人民共和国网络安全法》等法律、法规，结合本省实际，制定本办法。 第二条本省行政区域内健康医疗大数据的采集、汇聚、存储、开发、应用及其监督管理等活动，适用本办法。 本办法所称健康医疗大数据，是指在疾病防治、健康管理等过程中产生的，以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的健康医疗数据集合，以及对其开发应用形成的新技术、新业态。 第三条健康医疗大数据活动应当坚持政府主导、开放融合、创新驱动、安全可控原则，严格遵守生物安全、网络安全等法律、法规，依法保守国家秘密、商业秘密，保护个人隐私以及维护信息安全。 第四条县级以上人民政府应当将健康医疗大数据开发应用纳入国民经济和社会发展规划，组织制定、实施有利于健康医疗大数据创新融合发展和人才培养的政策措施，构建健康医疗大数据产业链，探索“互联网+医疗健康”服务新模式，推动健康医疗产业规范有序发展。 第五条县级以上人民政府大数据主管部门、卫生健康主管部门负责健康医疗大数据的统筹协调、监督指导、组织实施工作，网信、公安、医疗保障、药品监督管理等部门在各自职责范围内做好相关工作。

健康医疗大数据管理机构根据省人民政府的授权，承担健康医疗大数据的日常管理等工作，并可以通过依法委托、购买服务、协议合作等方式建设、运营、维护和使用健康医疗大数据平台。 第六条政府有关部门、医疗卫生机构和健康服务企业应当按照健康医疗大数据资源目录和相关标准规范，依法开展数据采集。 健康医疗大数据资源目录由省人民政府卫生健康主管部门会同医疗保障、药品监督管理等部门编制，报省人民政府大数据主管部门备案。 健康医疗大数据资源目录由基础信息、公共卫生、计划生育、医疗服务、医疗保障、药品管理、新型业态等组成。 第七条政府举办的医疗卫生机构和国有健康服务企业，应当依法将其提供服务产生的健康医疗相关数据汇聚到健康医疗大数据平台。 鼓励前款规定之外的数据生产单位，将其产生的健康医疗数据汇聚到健康医疗大数据平台。 法律、法规对个人隐私和个人信息保护另有规定的，依照其规定执行。 第八条省人民政府大数据主管部门、卫生健康主管部门应当会同有关部门，建立健康医疗大数据共享开放机制，明确共享开放的具体规定和评估机制。 县级以上人民政府卫生健康主管部门应当采取措施，推进健康医疗大数据平台与医疗卫生机构建立共享机制。

电视用户大数据分析报告

电视用户数据分析

文档修改记录

目录 1 总体描述 (4) 1.1 建设目标 (4) 1.2 整体架构 (4) 2 功能实现 (6) 2.1 数据采集模块 (6) 2.1.1 数据收集 (6) 2.1.2 数据处理 (6) 2.2 数据分析 (7) 2.3 数据可视化 (8) 2.4 系统管理 (9) 3 初步方案 (10) 3.1 C平台接口日志分析 (10) 3.2 流水文件分析 (11) 4 技术实现 (11)

1总体描述 1.1建设目标 互联网电视是建立在通信网络上的互动性视频服务，可以非常灵活地实现电子菜单、节目预约、实时快进、快退等操作。通过对OTT用户的实时数据收集，统计分析，建设实时数据分析系统，对OTT的EPG界面设计、容运营有着重要意义。 系统在通过对OTT业务运营平台数据收集的基础上，实时（定期）获取用户行为数据，结合业务运营平台数据日志、用户端APK上报日志等数据，通过大数据处理平台（如Hadoop），对OTT的各纬度指标进行统计分析，并提供用户自定义分析功能，进行数据展示，为EPG的界面设计和运营建设提供决策依据。 1.2整体架构

负责整个互联网电视运营中心平台或者分平台系统的原始基础数据的获取，包括2部分容：（1）平台日志：结合运营平台的日志管理模块，实现获取并接收用户的行为数据；（2）APK日志上报。提供数据接口，且支持FTP等传输导入。 数据抓取用于接入存储数据，目前分为三部分： （1）C平台各业务系统通过AOP方式将各接口调用情况输出标准日志，由FLUME进行抓取；再通过KAFKA将数据输送到STORM 中；STORM 将元数据直接存放到HDFS中。 （2）各业务系统的错误日志转换为json后直接存放到ES中，方便查找。 （3）将流水文件（需转换为csv格式）和流水日志（导出txt格式）通过文档上传系统上传到HDFS中，文件所在的文件夹以当天日期命名（减少需处理的文件数量，提高效率）。 ●数据分析 基于hadoop大数据处理技术，将数据收集获取到的基础数据，进行数据预处理、数据统计计算，包括数据排重、数据清洗、结果展示指标计算等，并将原始数据、结果表数据进行存储和备份。根据多维度的数据展示需求，设计结果表数据，并对其进行实时统计计算，并将结果数据，推送给前端展示平台。另外还提供用户自定分析功能，用于对原始数据和结果表数据的自定义查询和分析功能，便于非数据分析人员对系统进行二次分析。 数据分析用于对指定数据进行切割分解为各个维度，给展示系统提供数据支撑：（1）由STORM 对C平台接口日志进行处理，将处理后的数据存放到ELK中进行展示。 （2）由SPARK离线处理HDFS上的流水文件，将处理后的数据保存到mongodb中。（设定时任务每天零点自动开始SPARK任务，对以前一天日期命名的文件夹下的数据进行处理）。 ●可视化系统（BI） BI系统负责可视化数据分析模块建设，将数据分析的数据，在显示终端进行可视化图形展示。BI系统是对分析后结果进行展示，用于图形化展示最终的分析结果：初期是使用ECharts 等图表插件绘制展示图形； 后期由项目根据传来的数据和模型自动绘制图形。

大数据的国内外研究现状与发展动态分析报告

大数据的国内外研究现状及发展动态分析大数据的概念 产生的背景与意义 上世纪60年代到80年代早期，企业在大型机上部署财务、银行等关键应用系统，存储 介质包括磁盘、磁带、光盘等。尽管当时人们称其为大数据，但以今日的数据量来看，这些数据无疑是非常有限的。随着PC的出现和应用增多，企业内部出现了很多以公文档为主要形式的数据，包括Word、Excel文档，以及后来出现的图片、图像、影像和音频等。此时企业内部生产数据的已不仅是企业的财务人员，还包括大量的办公人员，这极大地促进了数据 量的增长。互联网的兴起则促成了数据量的第三次大规模增长，在互联网的时代，几乎全民 都在制造数据。而与此同时，数据的形式也极其丰富，既有社交网络、多媒体等应用所主动 产生的数据，也有搜索引擎、网页浏览等被动行为过程中被记录、搜集的数据。时至今日，随着移动互联网、物联网、云计算应用的进一步丰富，数据已呈指数级的增长，企业所处理的数据已经达到PB级，而全球每年所产生的数据量更是到了惊人的ZB级。在数据的这种 爆炸式增长的背景下，“大数据”的概念逐渐在科技界、学术界、产业界引起热议。在大数据时代，我们分析的数据因为“大”，摆脱了传统对随机采样的依赖，而是面对全体数据；因为所有信息都是“数”，可以不再纠结具体数据的精确度，而是坦然面对信息的混杂；信息之“大”之“杂”，让我们分析的“据”也由传统的因果关系变为相关关系。 大数据热潮的掀起让中国期待“弯道超越”的机会，创造中国IT企业从在红海领域苦 苦挣扎转向在蓝海领域奋起直追的战略机遇。传统IT行业对于底层设备、基础技术的要求 非常高，企业在起点落后的情况下始终疲于追赶。每当企业在耗费大量人力、物力、财力取 得技术突破时，IT革命早已将核心设备或元件推进至下一阶段。这种一步落后、处处受制于人的状态在大数据时代有望得到改变。大数据对于硬件基础设施的要求相对较低，不会受困于基础设备核心元件的相对落后。与在传统数据库操作层面的技术差距相比，大数据分析应用的中外技术差距要小得多。而且，美国等传统IT强国的大数据战略也都处于摸着石头 过河的试错阶段。中国市场的规模之大也为这一产业发展提供了大空间、大平台。大数据对 于中国企业不仅仅是信息技术的更新，更是企业发展战略的变革。随着对大数据的获取、处 理、管理等各个角度研究的开展，企业逐渐认识数据已经逐渐演变成“数据资产”。任何硬件、软件及服务都会随着技术发展和需求变化逐渐被淘汰，只有数据才具有长期可用性，值得积累。数据是企业的核心资产，可以是也应该是独立于软硬件系统及应用需求而存在的。 大数据是信息技术演化的最新产物，确立了数据这一信息技术元素的独立地位。正因为数据不再是软硬件及应用的附属产物，才有了今天爆炸式的数据增长，从而奠定了大数据的基础。

大数据行业研究报告

大数据行业研究报告 2013年11月20日 目录 一：大数据概述 (2) 1.1大数据定义 (2) 1.2大数据特点 (3) 1.3大数据相关技术 (4) 1.4大数据应用价值 (5) 二：大数据行业环境分析 (6) 2.1产业链 (6) 2.2商业模式 (7) 2.3市场规模 (9) 2.4行业竞争 (9) 三：大数据在行业中的应用分析 (10) 3.1医疗行业 (10) 3.2能源行业 (11) 3.2通信行业 (11) 3.4零售业 (11) 四：大数据行业重点企业介绍 (12) 4.1IBM (12) 4.2惠普 (12) 4.3Teradata (12) 4.4阿里巴巴 (12) 4.5百度 (13) 4.6腾讯 (13) 4.7拓尔思 (13) 4.8东方国信 (13) 4.9同有科技 (14) 五：大数据的时代机遇与挑战 (14) · 1

一：大数据概述 1.1大数据的定义 大数据是时下最火热的IT行业的词汇，全球知名咨询公司麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。 百度知道对大数据的定义是：大数据（bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模距达到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取，管理，处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 著名研究机构Gartner是这样定义大数据的。"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大 2