2023-10-31 17:42来源：m.sf1369.com作者：宇宇
1、数据收集，数据收集是数据运营的基础，数据的收集需要围绕运营目标进行。
2、数据处理，完成数据收集的工作后，就可以开始进行数据处理了。数据处理，包括对数据的存戚袜皮储、检索、加工、变换和传输。数据处理是为了从海量的数据中筛选出对数据运营有意义的数据。数据处理的工作量是很大的，一般都会交给专门的工具去处理高差。
3、数据分析，在进行数据分析前首先要考虑到影响产品的核心好纳指标是什么，以电商为例，流量就是电商非常重要的指标之一。当确定的核心指标过于宏观时，可以对核心指标进行分维度分析，以获得更加精细的数据洞察。
4.、数据展现，数据展现是数据运营的最后一个环节，也是不可忽略的一个非常重要的环节。在经过以上一系列的流程得出结论后，需要选择某种方式展现出来，能让企业决策者快速、准确地获取到信息。可视化的数据展现是非常值得选择的，因为可视化的展现形式更加生动直观，便于进行深入的观察和分析。
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、整合相关数据的一岁锋个过程，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慎晌统计分析、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，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，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，后者是更重要的，否乎孝晌则称不上好的分析，同时也失去了报告的意义，数据的初衷就是为解决一个商业目的才进行的分析，不能舍本求末。
数据分析常见的业务流程包括：需求御唯山确认、山和数据采集、数据分析、数据可视化、分析报告输出等。更加详细的关于数据分析专业的信镇中息和资料，建议到CDA数据分析师平台上看看。
数据运梁举滚营：数据的所有者通过橡余数据的答滑分析
现在是大数据时代，我们每天都在产生海量的数据，利用好这些数据，不但能够为人们的工作生活带来便利，而且能促进生产环节更加高效地配置资茄兆源，提高效率，促进产业升级，医药行业也在大数据时代脱颖而出，在生物医药领域，大数据更是人类挑战疾病的重要武器。
在大数据技术尚未成熟之前，药物研发与试药环节是一项复杂且庞大的工程，耗时长、回报慢、风险大。可以说，任何一个制药公司在向市场推广药物产品之前，都要经过几千甚至上万次的实验和大量候选药物的折磨。
由于药物研发是化学、生物、药理、临床等十几个学科知识的综合运用，平均每个药物背后的研发数据资料多达数千甚至数万页。如何在海量信息中快速高效地搜寻整理，在重重迷雾里找到真正的价值所在，是每家创新药企和相关机构的切实需求。
而通过大数据技术，各药企/研发单位得以提高自己掌握市场信息的速度和完整性，辅助项目的立项过程，加快药物研发的进度……在有限的时间内，研发更多对人类更有意义的药品/治疗方式。大数据让药物的筛选过程变得更为简单、快捷，也更为安全，是一种高效又经济的药物分析技术手段。
同时，在集采常态化、新药审评审批加快、医保谈判降价的大趋势下，市场为真正具有临床应用价值的药品腾出了空间，全球科学家都在不断努力提高新药研发成功率。如何博采众长，研发出满足临床需求、所需投入尽可能少、市场效益更好、成功率更高的药品？
药融云
目前比较专业的医药大数据有药智网、药融云、医药魔方、药渡等等，从立项研发到上市提供数据支持，简单介绍以下这些医药数据库
药智医药数据库
推荐指数4.5颗星
药智数据上线时间2009年；以国内注册、全球药物研发、中国临床、全球临床、药物制剂处方、新药、靶点、企业报告、一致性评价、参比制剂、辅料数据、中国橙皮书、美国橙皮书、日本橙皮书、药品说明书、国内外文献查询、上市药品目录集、国内外标准，药物相互作用，基药目录，中标、销售数据、各国上市药品信息查询等100+数据库。
药智数据库
功能方面:药智数据除了常规的导出，可视化、注册时光轴外，还做了一些大数据探索，如注册受理数据库的审评结论预测；大数据挖掘分析系统，包含合成图谱、经典方剂和地方增补目录；多维度检索方式，包含精准/模糊检索，热点检索等。
在开放程度：半开放。
总体来说药智数据库在总体做的还是不错的，发困春展至今为医药行业还是做出了一定的贡献，但是某一比较不足的就是没有医院销售数据。
药融云数据库
推荐指数：5颗星
药融云医药数据库上线时间为2020年，是以药融云是全球生物医药产业一站式颤尺租服务平台，药融云深度整合了全球生物医药数据、信息、资源等，帮助生物医药产业实现高度信息、数字化，旨在打造生物医药产业数字经济体。
以全球药物研发（8W+新药研发项目、临床、专利、国内审评、靶点、药效学、药代动力学等）、全球上市（40余个国家或地区的批文、说明书、审评文件等信息）、全国销售（全国医院、零售药店、样本医院三大销售数据库）、全球文献为核心，形成了药物研发、全球上市、国内市场信息、原料药、生产检查、合理用药、医疗器械、中药等八大数据库群，是国内最全面的医药数据库，共计134个数据库。
药融云数据库
功能方面：多维度智能化检索、智能化数据关联、注册时光轴、可视化数据、多元数据整合、智能快速筛选、es搜索引擎架构、一站式导出、浏览模式多样化，还对于研发数据进行了销售额数据预测等，比较丰富全面。
开放程度：全开放数据库。
总的来说，药融云虽然是最近才上线的医药数据库，但是无论在数据上，还是功能上已经稍微超越老牌数据库了，界面新颖，而且药品销售数据可以媲美米内的数据库是一个综合型医药数据库。
药渡医药数据库
推荐指数：4颗星
药渡数据上线时间为2013年，发展到现在也是有一批忠实客户了。
药渡数据以全球药物研发数据为核心，数据库群包含临床试验、主流国家批文、国内注册审评、一致性评价、医保基药等54个数据库，药渡数据针对于研发数据较多，比较有特点的就是药物报告数据库，同时对靶点信息做了不少的规范工作。
药渡数据库
在功能上：注册时光轴，检索功能丰富，支持订阅审评，研发数据多维度关联。
在开放程度：封闭式。
总体来说药渡医药数据针对的是创新药的研发，打造的是研发型数据库，目前没有中标数据，市场数据等。
问题还是比较宽泛，主要能解决的有了解市场数据、了解研发数据、销售数据等等。
这个问题有点泛，医药行业的数据大仿品类很多，所谓的大数据本质上还是超过一定体量的数据集合。
所以，还得把医药行业的数据逐一列出来单独分析祥仿枯它的作用。
1、终端数据
简而言之就是医院和零售药店的数据，作用是降低客户开发的成本和难度。
2、销量数据
销量数据是指药品从生产地到最终患者手里的销售数量，作用是优化市场营销方式方法。
3、患者数据
患谨洞者用药反馈数据，作用是优化产品包装，成分，产量及库存。
帮助医疗机构以及监管机构，了解医药行业情况。未来式数据时代，有了数据可以更好的服务人民。
