業務數據與演算法

A. 數據分析師和演算法如何協同

首先，從業務角度來看，演算法工程師和數據分析師都是高技術職業。演算法更側重一個研究領域的深度研究。需要專業，理論鑽研，深入精通的數學理論。數據分析師更強調對某些應用領域或者說行業的結合，要評估，預測，挖掘更多商業價值。需要對數據歸納，數據相關聯系更敏感。演算法工程師更靠近理論支撐層，數據分析師更靠近業務應用層。

其次，職業規劃方面來看。演算法工程師在升級就會到深入研究演算法，更向理論研究邁進一步，可以叫做演算法研究師，演算法科學家。數據分析師在升級就會到某一行業趨勢分析師，在一個企業內也許最終會成為企業業務方向預測師，更多的聚焦在某一領域的數據產生的關鍵價值上。

對於轉行，更多的需要結合自己的興趣和動力以及性格。更喜歡研究理論就深入演算法，更喜歡分析數字，就去分析。關鍵是從自己的工作中得到安全感，得到成就感。希望能對你有所幫助。

B. 為什麼程序員普遍缺乏數據結構和演算法的知識

語言只是工具，而演算法才是程序的靈魂。這句話，我估計你在編程之路上，已經聽到過無數次。但具體到工作里，你是不是還會有下面這樣的困惑？數據結構和演算法，跟操作系統、計算機網路一樣，是脫離實際工作的知識。除了面試，我可能這輩子也用不著。就算不懂這塊知識，只要 Java API、開發框架用得熟練，我照樣可以把代碼寫得「飛」起來。那今天我就來詳細聊一聊，為什麼要學習數據結構和演算法。

如果你理解他們背後對應的數據結構，那就可以迅速看到這些類背後的本質區別，那個時候，你根本不用死記硬背，自然理解什麼樣的場景里該選擇什麼。在西安交大讀研究生的時候，一個師兄給了我一本《演算法導論》，從此我便一頭扎進演算法世界，到現在也十多年了。這期間，我研究過數十本數據結構與演算法的書籍，並對它們進行了仔細地對比、分析。

C. 企業如何有效地進行數據挖掘和分析

經常聽人提到數據分析，那麼數據怎麼去分析？簡單來說，就是針對一些數據做統計、可視化、文字結論等。但是相比來說，數據挖掘就相對來說比較低調一些，這種低調，反而意味著數據挖掘對研究人員的要求要更高一些。
要想將製造數據的價值真正挖掘出來，做到最大化的有用且高效，可從以下三個方面來計劃： 第一步：明確數據採集的源頭，需要對內部現有的儀器設備做一個全面的排查，明確數據採集的時間頻率、採集的關鍵信息點、控制圖分析類型、控制指標、異常處理等信息。
第二步：明確數據的可用性，同時，確保生產製程的穩定性。用於制訂長期戰略決策的數據，必須從長期的維度來挖掘、分析數據，找到最關鍵的數字趨勢，突出值得關注的信息。
第三步：數據價值的衡量指標，對於收集的數據，有哪些衡量指標？這些指標對自上而下和

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D. 什麼是財務數據，什麼是業務數據，二者有什麼區別

他們的區別就是一個是整理日常數據和一個是整理工作數據。業務數據就是各種繁雜的日常工作記錄數據，財務數據是對各種日常數據的歸集整理和統計。財務數據是反映企業財務狀況與經營成果的內容。
主要包括以下內容：
1、財務賬簿數據及報表數據，該類財務數據是根據真實的企業經營財務信息統計核算，然後進行登記的數據；報表數據主要包括資產負債表數據、損益表數據、現金流量表數據等，這屬於企業的基礎財務數據。
2、企業的各項指標分析數據，該類數據是通過數學模型或對應的公式所計算得出的數據，例如用於企業各部門的責任考核數據、用於分析企業各項指標的財務管理數據以及用於投資決策的決策分析數據等。
業務數據定義分人公司應高度重視分人業務導致的責任累積，建立有效的責任W-積識別和管控的機制和方法。責任累積類型有分入業務與直接保險業務間的責任累積和分人業務間的責任累積兩種。
造成責任累積的主要原因有：
(1)分人業務與保險公司參與共保的直接業務形成責任累積；
(2臨時分保分人業務與合約分人業務間形成責任累積；
(3)多渠道臨時分保分人業務間形成責任w積；（4）作為再保險接受人與多家保險公司建立分保合約.多個分出公司均參與的共保業務形成貴任累積。
其中，業務數據分人合約中分出人共保業務和分入業務的合約使用悄況是導致合約責任累積的主要原因。分人公司應特別關注分入合約中共保業務及分人業務使用再保險合約的情況，謹慎地評估由此可能形成的單一危險單位、單一區域、巨災風險等責任累積。

E. 常用的數據分析方法有哪些

常用的列了九種供參考:

一、公式拆解

所謂公式拆解法就是針對某個指標，用公式層層分解該指標的影響因素。
舉例：分析某產品的銷售額較低的原因，用公式法分解

可以看到，數據可以被分到紅藍綠三個不同的簇（cluster）中，每個簇應有其特有的性質。顯然，聚類分析是一種無監督學習，是在缺乏標簽的前提下的一種分類模型。當我們對數據進行聚類後並得到簇後，一般會單獨對每個簇進行深入分析，從而得到更加細致的結果。

F. 數據挖掘與演算法是什麼關系

數據挖掘演算法是根據數據創建數據挖掘模型的一組試探法和計算。

數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。演算法是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。數據挖掘演算法是根據數據創建數據挖掘模型的一組試探法和計算。 為了創建模型，演算法將首先分析您提供的數據，並查找特定類型的模式和趨勢。演算法使用此分析的結果來定義用於創建挖掘模型的最佳參數。然後，這些參數應用於整個數據集，以便提取可行模式和詳細統計信息。

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G. 在his上什麼是業務數據流

東康住院門診管理系統

1 基礎字典 5

2 系統設置 6

3 醫療卡制卡 6

4 門診掛號 7

5 門診醫生工作站 9

6 門診收費 12

7 葯庫管理系統 15

8 葯房管理系統 18

9 智能聯動收費 25

10 入院登記出院結算 26

11 住院醫生站 29

12 住院護士站 30

13 收費包設置 33

14 財務管理 34

15院長查詢 36

16許可權角色 37

17 系統配置工具 39

三、系統所需環境 40

1技術框架

採用了三層結構，支持各種網路部署。客戶端不需安裝資料庫驅動，採用WEBSERVICE通訊。採用全組件化設計，瘦客戶端，方便維護與安裝。客戶端自動更新版本。系統分多個子程序 ，符合各種醫院業務需要。應用C# 及JAVA語言ORACEL資料庫。

2功能全面

葯房： 支持多葯房，采購入庫、盤虧盤盈、損耗、實盤、出庫、調價，支持拆包出庫。葯房自動受單列印處方（醫生開單由門診收費後，葯房自動列印處方，供發葯人提前擺葯）、多單發葯。庫存分析。批次追溯。

門診掛號：支持一卡通，科別與診室設置，支持掛號到醫生專家，支持退號。支持患者條碼列印。

門診醫生站：

支持電子處方、檢查檢驗申請、門診病歷。歷史處方查詢與復制，處方重開，處方模版套餐管理、處方附加費用綁定。

支持處方緩存、未列印處方合並、刪除處方。支持處方分類開印。

門診收費：

支持多單收費，支持多單分類合並列印,支持支持同一病人不同門診號的多個處方同時收費。

統計查詢：

院長查詢、科室醫生工作量統計。

許可權管理：

角色管理、許可權分配、登錄科室設置。

財務管理 ：

結算查詢統計、結算上報。葯房銷售統計報表、葯房入庫統計報表。

基礎字典：

科室管理、人員管理、科別管理、診室管理、葯品管理、項目管理。

系統設置

設置系統運行參數

3操作方便

支持附加費用綁定，開處方自動收取相關費用，如開皮試則可自動開單收皮試費，如開輸液單可自動收輸液器和輸液費。

本系統是一個集成的界面，所有子程序都單點登錄。打開同一個界面操作避免不同頁面切換。

支持模板套餐，設置葯品、材料、收費項目、診療項目的模版，可實現單一分類或混合分類的 打包快速輸入功能。如各種檢驗項目、手術收費項目等可打成一個模版供使用。

支持多選模版。 可查詢復制就診的歷史處方和醫囑供醫生選擇輸入。

4運行速度與穩定性

系統採用客戶端自動緩存技術,在本地緩存取到的字典和配置信息及不變的數據，節省網路資源，提高操作響應速度。

數據結構設計合理，應用各種檢查、約束與校驗避免錯誤數據的發生。設計即時數據與歷史數據分離，避免數據冗餘。

記憶功能，客戶開單選擇葯房後系統自動記憶，下次打開界面時不需再選擇。

5維護方便

系統應用全組件設計，客戶端自動下載更新系統。由於計算演算法由伺服器完成，避免了多個客戶端維護的繁瑣、避免了可能由於版本差異引起的錯誤。維護人員可在網頁上上傳更新文件即可自動完成更新任務。

二、功能模塊

功能模塊包括：

掛號科別

門診掛號

門診掛號查詢[本人]

門診掛號查詢

結算查詢

查看住院押金

退費查詢

結算報表

IC卡制卡查詢

門診開單查詢

住院計費單查詢

住院退費

病區處方收費單查詢

病區固定收費設置

住院護士站

住院護士本科執行記錄

病區領葯單查詢

本病區患者列表

執行檢查

檢查執行統計

查看住院押金[本人]

門診收費

收費統計[本人]

入院登記

住院患者列表

結算上報[本人]

個人收費結算

門診退費

設置科室屬性

業務設置

基礎數據設置

業務字典

醫生工作量總金額統計

葯庫出庫統計

收費統計

患者就診統計

科室工作量統計

醫生工作量統計

科室工作量總金額統計

葯房銷售葯品購入價統計

住院醫生站

住院患者列表[本科]

醫生接診統計[本人]

門診醫生站

處方收費單查詢

患者就診統計

處方收費單查詢

全院在院病人查詢

醫生工作量統計圖

科室工作量統計圖

制新卡

IC卡制卡查詢[本人]

住院材料與項目收費

門診材料與項目收費

角色管理

用戶許可權分配

分配業務科室許可權

葯庫入庫

本院調價

葯庫葯品目錄

葯庫采購計劃

葯庫出庫

葯庫入庫單查詢

葯庫出庫單查詢

葯庫調價單查詢

葯庫損耗

葯庫實盤

葯庫入庫退庫申請

葯庫庫存分析

葯庫統計查詢管理

本葯房調價

葯房葯品目錄

葯房入庫退庫申請

葯房庫存分析

葯房直接入庫

葯房請領單

葯房采購入庫

葯房發葯

葯房出庫

葯房統計查詢管理

葯房發葯退回

葯房出庫單查詢

葯房入庫單查詢

葯房入庫

葯房損耗

葯房實盤

1 基礎字典

科室信息 醫護人員信息 操作員信息

患者信息 患者就診信息

葯品單位字典 規格字典

材料字典 診療項目字典

生產商信息 提供商信息

國家字典 民族字典 出生地字典 身份字典 費別字典

頻次字典 途徑字典 給葯方法 煎葯方法

財務類別維護

葯房葯品目錄

掛號科別 診室設置

ICD10字典

中西醫診斷

2 系統設置

系統運行參數設置 價表設置 。

3 醫療卡制卡

病人身份信息登記、修改病人信息。

醫療卡制卡 醫療卡作廢

4門診掛號

1.病人身份信息登記、患者信息修改

2.支持多種掛號類別、科別維護。支持掛號到醫生、專家、特需號、急診。自定義掛號費和診查費。可設置多診室。

3.門診掛號 支持多種身份識別，病人名稱查詢（根據名稱、代碼、拼音、五筆檢索）查詢就診歷史，匹配已經有的病人資料 ，身份證（醫保卡、醫療卡）刷卡識別。

4.掛號聯動收費，一次收取掛號費、診查費、病歷本費、卡費。支持免掛號費。

5.退號 支持部分退費、全部退費。

6.制醫療卡功能。

7.支持門診掛號結帳，按本人、班組結帳，掛號日報、月報

8.支持一台電腦同時連接多台列印機，列印不同票據，列印時自動切換。

9.門診掛號員工作量統計 門診診室工作量統計

門診掛號截圖：

5 門診醫生工作站

支持刷卡建立處方檔案。

支持門診病歷，支持輸入主訴 既往史 簡明病史 。

支持按姓名查詢就診歷史，匹配已經有的病人資料

西葯處方 草葯處方 材料收費 診療項目收費。

支持 途徑、頻次、用葯方式、給葯方法、 處方說明 、囑托、中葯劑數 、服用方法、劑量、療程、皮試。

支持西葯處方、中葯處方、材料單、收費單、檢查申請、檢驗申請等單據列印。

附加費聯動收費 自動劃價

檢查申請、檢驗申請。

醫生可選擇此人或他人的歷史處方，復制過來直接開單。也可製作成醫療模版。

門診處方作廢

門診醫生工作量統計 門診科室工作量統計

支持多種處方、申請單列印（處方按葯品、材料、收費項目分單列印）。支持補錄自動合並處方功能。

支持未收費處方刪除。

支持退費申請

支持門診多診斷輸入。

支持門診轉入院登記、支持門診直接入院。

門診處方截圖：

6 門診收費

1.多個處方收費 支持雙屏顧顯

2.支持實收功能，可以對客戶進行折讓處理。支持舍入與優惠。

3.支持多種付款方式及收費掛帳處理。

4.可列印門診收費清單、門診收據、門診發票，支持補打發票。

5.一台電腦同時連接多個列印機分別列印清單和發票

6.左邊顯示掛號信息列表，醫生上單後自動通知收費室，點擊刷新收費隊列病人信息，顯示可收費的處方列表。

7.完成收費的處方自動通知發葯葯房。

8.門診收費退費 門診收費結帳

9.門診收費工作量統計 收費員工作量統計報表

10.門診收費明細查詢 門診退費明細查詢

11.門診收費日報、月報。按任意時間、按不同收款員統計報表

門診收費截圖：

7 葯庫管理系統

可設置中葯庫、西葯庫等多個葯庫

1.入庫查詢 入庫單列印 出庫查詢 出庫單列印，支持葯品導入。

2.葯庫目錄設置、葯庫現有庫存明細 葯品庫存查詢 現在庫存導出EXCLE

3.葯庫出庫、盤虧出庫、損耗、入庫退庫。

4.葯庫采購訂單、直接入庫、出庫退回入庫 盤盈入庫。

5.支持批次管理 支持生產商 產地。

6.葯庫月報 葯品統計

7.葯庫庫存分析、葯品有效期管理和相關的統計匯總功能。

8 葯房管理系統

可設置門診中葯房、門診西葯房等多個葯房

1.入庫查詢 入庫單列印 出庫查詢 出庫單列印，支持葯品導入。

2.葯房目錄設置、葯房現有庫存明細 葯品庫存查詢 現在庫存導出EXCLE

3.葯房出庫 葯房入庫 門診處方發葯 入庫退庫 盤虧出庫 損耗

4.葯房退葯 拆包 出庫退回入庫 盤盈入庫。

5.支持批次管理 支持生產商 產地 支持拆包 支持同一葯品不同單位轉換

6.葯房月報 葯品統計

7.庫存分析、葯品有效期管理和相關的統計匯總功能。

8.支持發葯自動列印，門診收費後葯房自動列印處方。

9.支持退葯、支持配葯、發葯。

10.

9 智能聯動收費

處方與醫囑聯動收費，如醫生開了皮試或靜滴，程序會自動收取皮試費、輸液費、輸液器費。

10 入院登記出院結算

11 住院醫生站

12 住院護士站

13 收費包設置

14 財務管理

門診制卡 掛號 收費 處方 退費 查詢

可按醫院分類統計醫院收入。

掛號員日結、掛號員匯總、收費員匯總、門診科室匯總 。

葯房明細賬、總賬，葯品銷售量統計

門診掛號工作量統計 門診收費工作量統計

醫生工作量統計 科室收入統計

門診收費結算

15院長查詢

門診制卡 充值 掛號 處方 退費 查詢

處方結算 查詢

葯房出入庫明細

葯房現有庫存 進銷差價查詢

醫生工作量統計與查詢 科室工作量統計與查詢

葯品銷售量查詢

門診掛號工作量查詢 門診收費工作量查詢

可分析圖顯示醫生與科室的工作量，可按醫院分類統計醫院收入。

16許可權角色

許可權角色管理 支持一人多角色。

用戶分權管理，操作員子程序登錄科室許可權維護 。

支持一人用多個科室登錄子程序。

各子程序均有許可權分配功能,許可權分配到按鈕級別.。

17 系統配置工具

各種字典配置

系統功能菜單配置

三、系統所需環境

1、伺服器

CPU 2 核 或以上

系統：win2008 或以上版本 64位，

內存8G或以上

硬碟1T或以上。

2、 客戶端

CPU 2 核 或以上

系統：win7或以上版本 64位，

內存4G或以上

顯示器： 1024*768 解析度以上

3、資料庫：

ORACLE 11G

4、WEB伺服器：

tomcat 7.0版本

5、網路

區域網、網速50M或以上

四、服務內容

軟體安裝、調試、培訓 ，具體依據版本和運行方式不同，請詳細咨詢客服。

五、程序語言

客戶端：C#

服務端：JAVA

採用Webservice三層結構

秦皇島東康電子科技有限公司

H. 企業如何實現對大數據的處理與分析

企業如何實現對大數據的處理與分析
隨著兩化深度融合的持續推進，全面實現業務管理和生產過程的數字化、自動化和智能化是企業持續保持市場競爭力的關鍵。在這一過程中數據必將成為企業的核心資產，對數據的處理、分析和運用將極大的增強企業的核心競爭力。但長期以來，由於數據分析手段和工具的缺乏，大量的業務數據在系統中層層積壓而得不到利用，不但增加了系統運行和維護的壓力，而且不斷的侵蝕有限的企業資金投入。如今，隨著大數據技術及應用逐漸發展成熟，如何實現對大量數據的處理和分析已經成為企業關注的焦點。
對企業而言，由於長期以來已經積累的海量的數據，哪些數據有分析價值？哪些數據可以暫時不用處理？這些都是部署和實施大數據分析平台之前必須梳理的問題點。以下就企業實施和部署大數據平台，以及如何實現對大量數據的有效運用提供建議。
第一步：採集數據
對企業而言，不論是新實施的系統還是老舊系統，要實施大數據分析平台，就需要先弄明白自己到底需要採集哪些數據。因為考慮到數據的採集難度和成本，大數據分析平台並不是對企業所有的數據都進行採集，而是相關的、有直接或者間接聯系的數據，企業要知道哪些數據是對於戰略性的決策或者一些細節決策有幫助的，分析出來的數據結果是有價值的，這也是考驗一個數據分析員的時刻。比如企業只是想了解產線設備的運行狀態，這時候就只需要對影響產線設備性能的關鍵參數進行採集。再比如，在產品售後服務環節，企業需要了解產品使用狀態、購買群體等信息，這些數據對支撐新產品的研發和市場的預測都有著非常重要的價值。因此，建議企業在進行大數據分析規劃的時候針對一個項目的目標進行精確的分析，比較容易滿足業務的目標。
大數據的採集過程的難點主是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片也是需要深入的思考問題。
第二步：導入及預處理
數據採集過程只是大數據平台搭建的第一個環節。當確定了哪些數據需要採集之後，下一步就需要對不同來源的數據進行統一處理。比如在智能工廠裡面可能會有視頻監控數據、設備運行數據、物料消耗數據等，這些數據可能是結構化或者非結構化的。這個時候企業需要利用ETL工具將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫或者分布式存儲集群，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。對於數據源的導入與預處理過程，最大的挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
第三步：統計與分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。數據的統計分析方法也很多，如假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。在統計與分析這部分，主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
第四步：價值挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
總結
為了得到更加精確的結果，在大數據分析的過程要求企業相關的業務規則都是已經確定好的，這些業務規則可以幫助數據分析員評估他們的工作復雜性，對了應對這些數據的復雜性，將數據進行分析得出有價值的結果，才能更好的實施。制定好了相關的業務規則之後，數據分析員需要對這些數據進行分析輸出，因為很多時候，這些數據結果都是為了更好的進行查詢以及用在下一步的決策當中使用，如果項目管理團隊的人員和數據分析員以及相關的業務部門沒有進行很好的溝通，就會導致許多項目需要不斷地重復和重建。最後，由於分析平台會長期使用，但決策層的需求是變化的，隨著企業的發展，會有很多的新的問題出現，數據分析員的數據分析也要及時的進行更新，現在的很多數據分析軟體創新的主要方面也是關於對數據的需求變化部分，可以保持數據分析結果的持續價值。

I. 《演算法與數據分析》經常採用的演算法主要有哪些

數據分析更多的是基於業務背景來解讀數據，把隱藏的數據背後信息提煉和總結出來，發現其中有價值的內容。由於這個過程中，數據是客觀的，人是主管的。同樣的數據不同的人解讀出來的結論可能是不一樣的，甚至是完全相反的，但結論本身沒有對錯，所以從客觀的數據到主觀的人，需要有一些科學的分析方法作為橋梁，幫助數據的信息更好、更全面、更快的傳遞。