业务数据与算法

A. 数据分析师和算法如何协同

首先，从业务角度来看，算法工程师和数据分析师都是高技术职业。算法更侧重一个研究领域的深度研究。需要专业，理论钻研，深入精通的数学理论。数据分析师更强调对某些应用领域或者说行业的结合，要评估，预测，挖掘更多商业价值。需要对数据归纳，数据相关联系更敏感。算法工程师更靠近理论支撑层，数据分析师更靠近业务应用层。

其次，职业规划方面来看。算法工程师在升级就会到深入研究算法，更向理论研究迈进一步，可以叫做算法研究师，算法科学家。数据分析师在升级就会到某一行业趋势分析师，在一个企业内也许最终会成为企业业务方向预测师，更多的聚焦在某一领域的数据产生的关键价值上。

对于转行，更多的需要结合自己的兴趣和动力以及性格。更喜欢研究理论就深入算法，更喜欢分析数字，就去分析。关键是从自己的工作中得到安全感，得到成就感。希望能对你有所帮助。

B. 为什么程序员普遍缺乏数据结构和算法的知识

语言只是工具，而算法才是程序的灵魂。这句话，我估计你在编程之路上，已经听到过无数次。但具体到工作里，你是不是还会有下面这样的困惑？数据结构和算法，跟操作系统、计算机网络一样，是脱离实际工作的知识。除了面试，我可能这辈子也用不着。就算不懂这块知识，只要 Java API、开发框架用得熟练，我照样可以把代码写得“飞”起来。那今天我就来详细聊一聊，为什么要学习数据结构和算法。

如果你理解他们背后对应的数据结构，那就可以迅速看到这些类背后的本质区别，那个时候，你根本不用死记硬背，自然理解什么样的场景里该选择什么。在西安交大读研究生的时候，一个师兄给了我一本《算法导论》，从此我便一头扎进算法世界，到现在也十多年了。这期间，我研究过数十本数据结构与算法的书籍，并对它们进行了仔细地对比、分析。

C. 企业如何有效地进行数据挖掘和分析

经常听人提到数据分析，那么数据怎么去分析？简单来说，就是针对一些数据做统计、可视化、文字结论等。但是相比来说，数据挖掘就相对来说比较低调一些，这种低调，反而意味着数据挖掘对研究人员的要求要更高一些。
要想将制造数据的价值真正挖掘出来，做到最大化的有用且高效，可从以下三个方面来计划： 第一步：明确数据采集的源头，需要对内部现有的仪器设备做一个全面的排查，明确数据采集的时间频率、采集的关键信息点、控制图分析类型、控制指标、异常处理等信息。
第二步：明确数据的可用性，同时，确保生产制程的稳定性。用于制订长期战略决策的数据，必须从长期的维度来挖掘、分析数据，找到最关键的数字趋势，突出值得关注的信息。
第三步：数据价值的衡量指标，对于收集的数据，有哪些衡量指标？这些指标对自上而下和

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D. 什么是财务数据，什么是业务数据，二者有什么区别

他们的区别就是一个是整理日常数据和一个是整理工作数据。业务数据就是各种繁杂的日常工作记录数据，财务数据是对各种日常数据的归集整理和统计。财务数据是反映企业财务状况与经营成果的内容。
主要包括以下内容：
1、财务账簿数据及报表数据，该类财务数据是根据真实的企业经营财务信息统计核算，然后进行登记的数据；报表数据主要包括资产负债表数据、损益表数据、现金流量表数据等，这属于企业的基础财务数据。
2、企业的各项指标分析数据，该类数据是通过数学模型或对应的公式所计算得出的数据，例如用于企业各部门的责任考核数据、用于分析企业各项指标的财务管理数据以及用于投资决策的决策分析数据等。
业务数据定义分人公司应高度重视分人业务导致的责任累积，建立有效的责任W-积识别和管控的机制和方法。责任累积类型有分入业务与直接保险业务间的责任累积和分人业务间的责任累积两种。
造成责任累积的主要原因有：
(1)分人业务与保险公司参与共保的直接业务形成责任累积；
(2临时分保分人业务与合约分人业务间形成责任累积；
(3)多渠道临时分保分人业务间形成责任w积；（4）作为再保险接受人与多家保险公司建立分保合约.多个分出公司均参与的共保业务形成贵任累积。
其中，业务数据分人合约中分出人共保业务和分入业务的合约使用悄况是导致合约责任累积的主要原因。分人公司应特别关注分入合约中共保业务及分人业务使用再保险合约的情况，谨慎地评估由此可能形成的单一危险单位、单一区域、巨灾风险等责任累积。

E. 常用的数据分析方法有哪些

常用的列了九种供参考:

一、公式拆解

所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解

可以看到，数据可以被分到红蓝绿三个不同的簇（cluster）中，每个簇应有其特有的性质。显然，聚类分析是一种无监督学习，是在缺乏标签的前提下的一种分类模型。当我们对数据进行聚类后并得到簇后，一般会单独对每个簇进行深入分析，从而得到更加细致的结果。

F. 数据挖掘与算法是什么关系

数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。 为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。

关于数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”。真正理解商业思维，项目思维，能够遇到问题解决问题。点击预约免费试听课

G. 在his上什么是业务数据流

东康住院门诊管理系统

1 基础字典 5

2 系统设置 6

3 医疗卡制卡 6

4 门诊挂号 7

5 门诊医生工作站 9

6 门诊收费 12

7 药库管理系统 15

8 药房管理系统 18

9 智能联动收费 25

10 入院登记出院结算 26

11 住院医生站 29

12 住院护士站 30

13 收费包设置 33

14 财务管理 34

15院长查询 36

16权限角色 37

17 系统配置工具 39

三、系统所需环境 40

1技术框架

采用了三层结构，支持各种网络部署。客户端不需安装数据库驱动，采用WEBSERVICE通讯。采用全组件化设计，瘦客户端，方便维护与安装。客户端自动更新版本。系统分多个子程序 ，符合各种医院业务需要。应用C# 及JAVA语言ORACEL数据库。

2功能全面

药房： 支持多药房，采购入库、盘亏盘盈、损耗、实盘、出库、调价，支持拆包出库。药房自动受单打印处方（医生开单由门诊收费后，药房自动打印处方，供发药人提前摆药）、多单发药。库存分析。批次追溯。

门诊挂号：支持一卡通，科别与诊室设置，支持挂号到医生专家，支持退号。支持患者条码打印。

门诊医生站：

支持电子处方、检查检验申请、门诊病历。历史处方查询与复制，处方重开，处方模版套餐管理、处方附加费用绑定。

支持处方缓存、未打印处方合并、删除处方。支持处方分类开印。

门诊收费：

支持多单收费，支持多单分类合并打印,支持支持同一病人不同门诊号的多个处方同时收费。

统计查询：

院长查询、科室医生工作量统计。

权限管理：

角色管理、权限分配、登录科室设置。

财务管理 ：

结算查询统计、结算上报。药房销售统计报表、药房入库统计报表。

基础字典：

科室管理、人员管理、科别管理、诊室管理、药品管理、项目管理。

系统设置

设置系统运行参数

3操作方便

支持附加费用绑定，开处方自动收取相关费用，如开皮试则可自动开单收皮试费，如开输液单可自动收输液器和输液费。

本系统是一个集成的界面，所有子程序都单点登录。打开同一个界面操作避免不同页面切换。

支持模板套餐，设置药品、材料、收费项目、诊疗项目的模版，可实现单一分类或混合分类的 打包快速输入功能。如各种检验项目、手术收费项目等可打成一个模版供使用。

支持多选模版。 可查询复制就诊的历史处方和医嘱供医生选择输入。

4运行速度与稳定性

系统采用客户端自动缓存技术,在本地缓存取到的字典和配置信息及不变的数据，节省网络资源，提高操作响应速度。

数据结构设计合理，应用各种检查、约束与校验避免错误数据的发生。设计即时数据与历史数据分离，避免数据冗余。

记忆功能，客户开单选择药房后系统自动记忆，下次打开界面时不需再选择。

5维护方便

系统应用全组件设计，客户端自动下载更新系统。由于计算算法由服务器完成，避免了多个客户端维护的繁琐、避免了可能由于版本差异引起的错误。维护人员可在网页上上传更新文件即可自动完成更新任务。

二、功能模块

功能模块包括：

挂号科别

门诊挂号

门诊挂号查询[本人]

门诊挂号查询

结算查询

查看住院押金

退费查询

结算报表

IC卡制卡查询

门诊开单查询

住院计费单查询

住院退费

病区处方收费单查询

病区固定收费设置

住院护士站

住院护士本科执行记录

病区领药单查询

本病区患者列表

执行检查

检查执行统计

查看住院押金[本人]

门诊收费

收费统计[本人]

入院登记

住院患者列表

结算上报[本人]

个人收费结算

门诊退费

设置科室属性

业务设置

基础数据设置

业务字典

医生工作量总金额统计

药库出库统计

收费统计

患者就诊统计

科室工作量统计

医生工作量统计

科室工作量总金额统计

药房销售药品购入价统计

住院医生站

住院患者列表[本科]

医生接诊统计[本人]

门诊医生站

处方收费单查询

患者就诊统计

处方收费单查询

全院在院病人查询

医生工作量统计图

科室工作量统计图

制新卡

IC卡制卡查询[本人]

住院材料与项目收费

门诊材料与项目收费

角色管理

用户权限分配

分配业务科室权限

药库入库

本院调价

药库药品目录

药库采购计划

药库出库

药库入库单查询

药库出库单查询

药库调价单查询

药库损耗

药库实盘

药库入库退库申请

药库库存分析

药库统计查询管理

本药房调价

药房药品目录

药房入库退库申请

药房库存分析

药房直接入库

药房请领单

药房采购入库

药房发药

药房出库

药房统计查询管理

药房发药退回

药房出库单查询

药房入库单查询

药房入库

药房损耗

药房实盘

1 基础字典

科室信息 医护人员信息 操作员信息

患者信息 患者就诊信息

药品单位字典 规格字典

材料字典 诊疗项目字典

生产商信息 提供商信息

国家字典 民族字典 出生地字典 身份字典 费别字典

频次字典 途径字典 给药方法 煎药方法

财务类别维护

药房药品目录

挂号科别 诊室设置

ICD10字典

中西医诊断

2 系统设置

系统运行参数设置 价表设置 。

3 医疗卡制卡

病人身份信息登记、修改病人信息。

医疗卡制卡 医疗卡作废

4门诊挂号

1.病人身份信息登记、患者信息修改

2.支持多种挂号类别、科别维护。支持挂号到医生、专家、特需号、急诊。自定义挂号费和诊查费。可设置多诊室。

3.门诊挂号 支持多种身份识别，病人名称查询（根据名称、代码、拼音、五笔检索）查询就诊历史，匹配已经有的病人资料 ，身份证（医保卡、医疗卡）刷卡识别。

4.挂号联动收费，一次收取挂号费、诊查费、病历本费、卡费。支持免挂号费。

5.退号 支持部分退费、全部退费。

6.制医疗卡功能。

7.支持门诊挂号结帐，按本人、班组结帐，挂号日报、月报

8.支持一台电脑同时连接多台打印机，打印不同票据，打印时自动切换。

9.门诊挂号员工作量统计 门诊诊室工作量统计

门诊挂号截图：

5 门诊医生工作站

支持刷卡建立处方档案。

支持门诊病历，支持输入主诉 既往史 简明病史 。

支持按姓名查询就诊历史，匹配已经有的病人资料

西药处方 草药处方 材料收费 诊疗项目收费。

支持 途径、频次、用药方式、给药方法、 处方说明 、嘱托、中药剂数 、服用方法、剂量、疗程、皮试。

支持西药处方、中药处方、材料单、收费单、检查申请、检验申请等单据打印。

附加费联动收费 自动划价

检查申请、检验申请。

医生可选择此人或他人的历史处方，复制过来直接开单。也可制作成医疗模版。

门诊处方作废

门诊医生工作量统计 门诊科室工作量统计

支持多种处方、申请单打印（处方按药品、材料、收费项目分单打印）。支持补录自动合并处方功能。

支持未收费处方删除。

支持退费申请

支持门诊多诊断输入。

支持门诊转入院登记、支持门诊直接入院。

门诊处方截图：

6 门诊收费

1.多个处方收费 支持双屏顾显

2.支持实收功能，可以对客户进行折让处理。支持舍入与优惠。

3.支持多种付款方式及收费挂帐处理。

4.可打印门诊收费清单、门诊收据、门诊发票，支持补打发票。

5.一台电脑同时连接多个打印机分别打印清单和发票

6.左边显示挂号信息列表，医生上单后自动通知收费室，点击刷新收费队列病人信息，显示可收费的处方列表。

7.完成收费的处方自动通知发药药房。

8.门诊收费退费 门诊收费结帐

9.门诊收费工作量统计 收费员工作量统计报表

10.门诊收费明细查询 门诊退费明细查询

11.门诊收费日报、月报。按任意时间、按不同收款员统计报表

门诊收费截图：

7 药库管理系统

可设置中药库、西药库等多个药库

1.入库查询 入库单打印 出库查询 出库单打印，支持药品导入。

2.药库目录设置、药库现有库存明细 药品库存查询 现在库存导出EXCLE

3.药库出库、盘亏出库、损耗、入库退库。

4.药库采购订单、直接入库、出库退回入库 盘盈入库。

5.支持批次管理 支持生产商 产地。

6.药库月报 药品统计

7.药库库存分析、药品有效期管理和相关的统计汇总功能。

8 药房管理系统

可设置门诊中药房、门诊西药房等多个药房

1.入库查询 入库单打印 出库查询 出库单打印，支持药品导入。

2.药房目录设置、药房现有库存明细 药品库存查询 现在库存导出EXCLE

3.药房出库 药房入库 门诊处方发药 入库退库 盘亏出库 损耗

4.药房退药 拆包 出库退回入库 盘盈入库。

5.支持批次管理 支持生产商 产地 支持拆包 支持同一药品不同单位转换

6.药房月报 药品统计

7.库存分析、药品有效期管理和相关的统计汇总功能。

8.支持发药自动打印，门诊收费后药房自动打印处方。

9.支持退药、支持配药、发药。

10.

9 智能联动收费

处方与医嘱联动收费，如医生开了皮试或静滴，程序会自动收取皮试费、输液费、输液器费。

10 入院登记出院结算

11 住院医生站

12 住院护士站

13 收费包设置

14 财务管理

门诊制卡 挂号 收费 处方 退费 查询

可按医院分类统计医院收入。

挂号员日结、挂号员汇总、收费员汇总、门诊科室汇总 。

药房明细账、总账，药品销售量统计

门诊挂号工作量统计 门诊收费工作量统计

医生工作量统计 科室收入统计

门诊收费结算

15院长查询

门诊制卡 充值 挂号 处方 退费 查询

处方结算 查询

药房出入库明细

药房现有库存 进销差价查询

医生工作量统计与查询 科室工作量统计与查询

药品销售量查询

门诊挂号工作量查询 门诊收费工作量查询

可分析图显示医生与科室的工作量，可按医院分类统计医院收入。

16权限角色

权限角色管理 支持一人多角色。

用户分权管理，操作员子程序登录科室权限维护 。

支持一人用多个科室登录子程序。

各子程序均有权限分配功能,权限分配到按钮级别.。

17 系统配置工具

各种字典配置

系统功能菜单配置

三、系统所需环境

1、服务器

CPU 2 核 或以上

系统：win2008 或以上版本 64位，

内存8G或以上

硬盘1T或以上。

2、 客户端

CPU 2 核 或以上

系统：win7或以上版本 64位，

内存4G或以上

显示器： 1024*768 分辨率以上

3、数据库：

ORACLE 11G

4、WEB服务器：

tomcat 7.0版本

5、网络

局域网、网速50M或以上

四、服务内容

软件安装、调试、培训 ，具体依据版本和运行方式不同，请详细咨询客服。

五、程序语言

客户端：C#

服务端：JAVA

采用Webservice三层结构

秦皇岛东康电子科技有限公司

H. 企业如何实现对大数据的处理与分析

企业如何实现对大数据的处理与分析
随着两化深度融合的持续推进，全面实现业务管理和生产过程的数字化、自动化和智能化是企业持续保持市场竞争力的关键。在这一过程中数据必将成为企业的核心资产，对数据的处理、分析和运用将极大的增强企业的核心竞争力。但长期以来，由于数据分析手段和工具的缺乏，大量的业务数据在系统中层层积压而得不到利用，不但增加了系统运行和维护的压力，而且不断的侵蚀有限的企业资金投入。如今，随着大数据技术及应用逐渐发展成熟，如何实现对大量数据的处理和分析已经成为企业关注的焦点。
对企业而言，由于长期以来已经积累的海量的数据，哪些数据有分析价值？哪些数据可以暂时不用处理？这些都是部署和实施大数据分析平台之前必须梳理的问题点。以下就企业实施和部署大数据平台，以及如何实现对大量数据的有效运用提供建议。
第一步：采集数据
对企业而言，不论是新实施的系统还是老旧系统，要实施大数据分析平台，就需要先弄明白自己到底需要采集哪些数据。因为考虑到数据的采集难度和成本，大数据分析平台并不是对企业所有的数据都进行采集，而是相关的、有直接或者间接联系的数据，企业要知道哪些数据是对于战略性的决策或者一些细节决策有帮助的，分析出来的数据结果是有价值的，这也是考验一个数据分析员的时刻。比如企业只是想了解产线设备的运行状态，这时候就只需要对影响产线设备性能的关键参数进行采集。再比如，在产品售后服务环节，企业需要了解产品使用状态、购买群体等信息，这些数据对支撑新产品的研发和市场的预测都有着非常重要的价值。因此，建议企业在进行大数据分析规划的时候针对一个项目的目标进行精确的分析，比较容易满足业务的目标。
大数据的采集过程的难点主是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片也是需要深入的思考问题。
第二步：导入及预处理
数据采集过程只是大数据平台搭建的第一个环节。当确定了哪些数据需要采集之后，下一步就需要对不同来源的数据进行统一处理。比如在智能工厂里面可能会有视频监控数据、设备运行数据、物料消耗数据等，这些数据可能是结构化或者非结构化的。这个时候企业需要利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库或者分布式存储集群，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。对于数据源的导入与预处理过程，最大的挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
第三步：统计与分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。数据的统计分析方法也很多，如假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。在统计与分析这部分，主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
第四步：价值挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
总结
为了得到更加精确的结果，在大数据分析的过程要求企业相关的业务规则都是已经确定好的，这些业务规则可以帮助数据分析员评估他们的工作复杂性，对了应对这些数据的复杂性，将数据进行分析得出有价值的结果，才能更好的实施。制定好了相关的业务规则之后，数据分析员需要对这些数据进行分析输出，因为很多时候，这些数据结果都是为了更好的进行查询以及用在下一步的决策当中使用，如果项目管理团队的人员和数据分析员以及相关的业务部门没有进行很好的沟通，就会导致许多项目需要不断地重复和重建。最后，由于分析平台会长期使用，但决策层的需求是变化的，随着企业的发展，会有很多的新的问题出现，数据分析员的数据分析也要及时的进行更新，现在的很多数据分析软件创新的主要方面也是关于对数据的需求变化部分，可以保持数据分析结果的持续价值。

I. 《算法与数据分析》经常采用的算法主要有哪些

数据分析更多的是基于业务背景来解读数据，把隐藏的数据背后信息提炼和总结出来，发现其中有价值的内容。由于这个过程中，数据是客观的，人是主管的。同样的数据不同的人解读出来的结论可能是不一样的，甚至是完全相反的，但结论本身没有对错，所以从客观的数据到主观的人，需要有一些科学的分析方法作为桥梁，帮助数据的信息更好、更全面、更快的传递。