总结是一种思考的方式，有助于我们更好地认识自己。总结不仅要总结自身，还要学会关注他人的意见和建议。以下是小编为大家整理的生活经验分享，请大家参考借鉴。
医疗大数据的论文篇一
利用数据挖掘技术，比如可以对学生访问情况进行分析，跟踪、了解学生出勤情况。还可对学生年龄等个人情况进行分析，了解学生的组成、结构，为合理地安排课程设置提供依据。通过对学生考试情况的分析，并结合出勤情况，可作为考查学生学习的情况，为合理地评估学生综合素质提供依。对于挖掘出来的规则信息可以利用可视化技术，以图表或曲线等形式提供给教师，以使教师能充分利用学生的问题资源，从而提高教学质量。另外，数据挖掘可以应用于网上的考试系统，对考生情况和他取得的成绩进行挖掘，以帮助教师在以后的.教学中更好地让学生掌握知识。
3.2学生的学习特征
学生特征包括两个方面:一是学习准备，一是学习风格。学习准备包括初始能力和一般特征两个方面。学生的初始能力是指学生在学习某一特定的课程内容时，已经具备的有关知识与技能的基础，以及他们对这些学习内容的认识和态度。学生的一般特征则是指在学习过程中影响学生的心理、生理和社会的特点，包括年龄、性别、年级、认知成熟度、智力才能、学习动机、个人对学习的期望、生活经验、文化、社会、经济等背景因素。学生的学习风格与学习活动有着密切的关系。对学生感知不同事物、并对不同事物做出反应这两方面产生影响的所有心理特征构成了学习风格。
利用数据挖掘功能分析学生特征，并在此基础上组织学习内容、阐明学习目标、确定教学策略、选择教学媒体，为学生创造出一个适合其内部条件的外部学习环境，使有效学习发生在每个学生的身上。
3.3预测学生和教师行为发生
管理信息系统中记录着有关学生与教师在教学中发生的各种教学事故以及典型教学事例等教学运行信息，利用数据挖掘的关联分析与演变分析等功能，寻找师生各种行为活动之间的内在联系。如“当存在a，b时可以推出’c，这样的规则，即当有a行为和b行为发生时，还会有c行为。在教学过程中，如果发现学生或教师已有a，b行为时，马上可以分析其产生c行为的可能性，及时制定策略促进或制止c行为的发生。
3.4合理设置课程
在学校，学生的课程学习是循序渐进的，而且课程之间有一定的关联与前后顺序关系。在学一门较高级课程之前必须先修一些先行课程，如果先行课程没有学好，势必会影响后续课程的学习。另外，同一年级学习同一课程的不同班级，由于授课教师、班级文化的不同，班内学生的总体成绩相差有时会很大。利用学校教学数据库中存放的历届学生各门学科的考试成绩，结合数据挖掘的关联分析与时间序列分析等相关功能，就能从这些海量数据中挖掘出有用的信息，帮助分析这些数据之间的相关性、回归性等性质，得出一些具有价值的规则和信息，最终找到影响学生成绩的原因。在此基础上，对课程设置做出合理安排。
3.5评价学生学习情况
学习评价是教育工作者的重要职责之一。评定学生的学习行为，既对学生起到信息反馈和激发学习动机的作用，又是检查课程计划、教学程序以至教学目的的手段，也是考查学生个别差异，便于因材施教的途径。
特别是对成绩管理数据库进行挖掘，其数据来源于成绩管理数据库，挖掘的任务就是从用户指定的数据库中以不同的角度或不同的层次上采掘出一系列的统计结果，如分布情况、关系，对比、显著性检验等，采掘结果用交叉表，特征规则，关联规则，统计的曲线、图表等表示，所以采用统计分析方法具有简单、方便、直观等优点，最为合适。
因此对学生学习行为和综合素质进行评价，一般采用模糊论中的模糊综合评判及模糊聚类的方法，对评价结果采用了对定性和定量指标加权平均算出综合素质评价得分并排名的方法，而且由于学生综合素质的评价指标是动态变化的，往往选用动态聚类法对评判结果进行动态聚类分析。
3.6评价教学质里
教学评价是根据教育目标的要求，按一定的规则对教学效果做出描述和确定，是教学各环节中必不可少的一环。教学评价可以通过校园网收集学生对任课教师所讲授、辅导课程的意见、评价。有关学生座谈意见、学生打分评价、平时各项教学检查、相应课程期末考试班级成绩汇总等都是教学评价的内容，把这些数据要作为教师教授相应课程的档案数据全部存人数据库。
利用数据挖掘对数据库中有关教学的各项评价进行分析处理，可以确定教师的教学内容的范围和深度是否合适;选择的教学媒体是否适合所选的教学内容和教学对象;讲解的时间是否恰到好处;教学策略是否得当等。从而可以及时的将挖掘出的规则信息反馈给教师，以期更好地提高其教学水平，更好地服务于学生。
4结束语
总之，随着信息量的急剧增长和对信息提取的更高要求，现在我们很难再依照传统方法在海量数据中寻找决策的依据，这就必须借助数据挖掘去发掘数据中隐藏的规律或模式，为决策提供更有效的支持。虽然数据挖掘作为一种工具，它永远也不能替代教师的地位，但是它可以为教师的决策提供科学的依据。数据挖掘技术本身就是人们大量实践的结晶，它为建立传统教学中很难获取或不可能获取的模型提供了捷径。
医疗大数据的论文篇二
随着时代的快速发展，招标代理企业的信息化进程是未来社会需求的必然产物，所以，企业只有不断提升信息化建设的速度、提高自动化运营的效率，才能与时代的发展保持一致，以免被社会所摒弃。在招标代理企业的信息化管理过程中，还必须引进先进的管理观念、高质量的人力资源以及科学的管理模式等。
信息化;招标代理;企业管理。
第一，重视程度不够。由于高校对档案管理重视程度不够，在档案管理工作中，沿用传统的工作模式，对档案进行人工检索、整理、立卷和归档。即使大部分高校引进了先进的计算机设备，但是仍然只是发挥基本的输入、输出功能。由于缺乏现代化的管理系统，使得高校的档案管理工作繁琐，效率低下，限制了档案管理的价值。教师及学生的档案采集不全，档案卷内目录填写不完整，档案序号、文件编号、责任者、卷内文件的起始时间等信息有遗漏，档案文件保密级别不限定。第二，从事档案管理的人员素质不够。部分高校没有严格按照规定，完成档案管理工作，甚至缺乏专门的档案管理，只是简单的将档案堆在墙角里，使得档案丢失，这给档案查找工作带来非常大的困难。而且从事档案管理的人员，大部分是为了解决高校代课老师或教授配偶的工作，临时安排的，他们大部分人员缺乏计算机操作技能，不能利用计算机技术对档案信息进行开发和研究，并且缺乏工作积极性。第三，档案管理平台不健全。近些年来，高校电子文档、表格、音频、视频等各种数据信息，种类繁杂，这些庞大的数据信息难以有效的管理及存储。高校档案数据资源不断扩张，若不引入虚拟云存储技术，就有可能引发资源存储容量不够，导致数据库膨胀危险。
大数据的意义不是数据信息庞大，而是对数据信息进行高质量的处理。面对大数据时代的到来，高校如何在招生、教学、管理、就业方面进行大数据整合和管理，为高校的发展提供技术支持，是学校发展的重点工作。目前，很多学校已经建立了信息门户、统一用户管理与身份认证、综合信息服务门户，已经在信息管理中取得了进步，但是目前高校档案管理仍存在很多挑战。第一，组织维度。高校内各个部门应该优势互补，实现不同类型的大数据资源的优质整合。例如在高校内各部门建立数据管理机构、将数据整合和管理常态化，该机构由各个部门分管领导直接负责，协调部门内部事务，并将数据整合工作纳入年终评价体系，保障数据整合工作的效果。为加强高校档案管理，建议高校成立活动领导小组和工作小组。如下：其一，领导小组。组长；副组长；成员；职责；其二，工作小组。组长；副组长；成员；职责：统筹安排档案管理，研究制定管理措施；负责对档案信息进行协调、监督、考核。工作小组办公室设在公司后勤，负责日常工作联系及相关组织工作。第二，数据维度。高校档案来源丰富，包括教师和学生的人事档案、学籍档案、医疗保健档案、试题库、学校的基建档案、学校的资产档案、财务原始报销凭证、公文、电子邮件等。在档案大数据应用时，要将档案资源进行数据模型的转换，将二维的信息转换为多维的模型。第三，技术维度。在高校大数据时代，信息应用服务引领高校档案由常规分析向广度、深度分析转变。师生用户可以共享档案信息，并从海量档案信息中，挖掘出自己可用的信息，并从这些信息资源中进行价值判断和趋势分析，找出用户和档案之间的逻辑关系。4g移动通信终端、云技术与云存储服务、校园app等媒介渠道的引入，可以解决档案资源存储的问题。
第一，增强服务意识，提高服务水平，争取领导重视。大数据时代的来临，档案管理工作会面临许多新情况、新特点、新问题。实现现代化的管理，需要提高领导干部的档案意识，配备先进的设备，实现档案管理的现代化，网络化。第二，加强档案管理教育培训，提高管理人员的综合素质。大数据的管理不在是传统的简单数据和信息的归集，在信息化管理工作中，提高管理人员的素质是有必要的。加强人才培养，实现竞争上岗，培训上岗，加强业务宣贯，为档案管理创造一个新台阶。第三，提高档案管理信息化利用水平。引进现代化档案管理设备，用于快速档案查阅、检索、分析，提高工作效率，实现档案管理的现代化办公。一是加大资金投入，不断完善档案信息数据库，不断摸索档案应用软件和实际工作的结合，建立可行的档案信息系统，提高档案数据的实用性，使得档案查阅更快捷、更方便、更可靠。二是建立规范的制度保障体系，提高信息化管理的技术水平。
今年两会，大数据第一次出现在政府的工作报告中，这表明，大数据已经上升到国家层面。为了适应大数据时期，档案管理工作对管理人员的要求越来越高，学习现代计算机技术、网络技术、多媒体技术，跟上当代时代的节拍，对高校的发展有着重要的意义。
作者:张贤恩高秀英单位:枣庄市团校。
[1]杨似海，闫其春.大数据背景下的高校图书馆档案管理策略研究[j].四川图书馆学报，2016，4（35）:81.
医疗大数据的论文篇三
大数据时代的教育管理在履行教育管理职能的过程中将更加凸显管理的及时性、前瞻性、区分性、整合性、权变性等特点，为教育管理的变革带来了大机遇。
2.1利用数据挖掘技术改革教学模式和教学方法
高等学校是培养人才的场所，教育的出发点是希望通过知识的传授对学生成长产生影响，而知识的形成是一个长期的过程，模式一旦固定下来，改变就变得缓慢。在传统的教育过程中，对学生的影响大部分都是预先设定好的，在教学计划的指引下，教师与学生按部就班地开展教学活动。大数据完全有可能为这种教学活动重新注入新的活力，利用数据挖掘技术，对在纷繁复杂的日常教学中产生的数据进行综合分析，归纳出具有预测性的内容。例如，可以了解什么样的教学方法更适合学生的实际；当前上课的内容在哪个时间段更容易被学生接受；每个学生通过怎样独特的方式更容易掌握当前所学的内容；用什么方式巩固提高知识更有效等等。甚至还可以通过对教学行为中产生数据的分析，归纳出学生最近的学习、思想和行为倾向，有效地预防教学活动中不当行为的出现。应用教学数据分析，一方面，课程教学活动会根据数据分析产生的新情况进行调整；另一方面，新的知识与新的教学方法会随时被归纳出来，学习的内容更具有前瞻性。
2.2重视学习分析，促进教与学的融合
学习分析主要是对学生在学习中所形成的数据进行研究，对学生未来的学习表现以及潜在的问题进行合理的预测。学习分析在高等教育中的应用具有很多优势，在解决目前高校有关学习和教育经验等诸多问题时具有巨大潜力。学习分析包含了学生在学习方面有何特点、学习方法怎样、习惯怎样、兴趣如何，成绩如何等内容，通过校园的信息化系统不仅能获取学生的显性行为数据，如作业完成的情况、实验技能的情况、考核结果及考试成绩，而且还能获取学生的隐性行为数据，如参加课外及社团活动、互联网社交情况等，根据数据可以预测建立学生在课程学习过程中额外教学资源支持的需求模型、测量学生特别的潜质、构建能够改进和提高教学效率的弹性模式等，让学生拓展在当前学习环境下的理解能力，鼓励学生对自己的课程学习负责，增强学生自主管理学业发展的能力，为学生创造个性化的教育条件。对学生来说，学习分析能够让他们更好地了解自己在课程学习中所存在的问题，同时可以对自己的学习行为及习惯进行优化，掌握学习的主动权，自主开展个性化的学习;对于教师与管理者来说，可以利用学习分析结果对课程质量进行综合评估，从而能更加有效地改进教学方法、教学手段和教学内容，促进教与学的融合。
2.3不断提升教师的综合素质，重视数据分析能力的培养
教师的综合素质包含许多内容，以往我们强调的是专业知识，因为这是教师展开正常教学，保证基本的教学品质的必备条件。不可否认，教师的专业知识是影响教学活动最重要的`因素，也是学生衡量一个教师优劣的重要标准。但在大数据时代，未来的教学活动，教师除了要具备丰富的专业知识外，还需掌握一项重要的技能，即对教育数据的分析和研判，这或许成为教师在教学活动中关乎成败的重要因素。大数据时代下教学活动将产生海量的教育数据，如何从中寻找出具有教学价值的内容，成为教师在教学活动中一项非常重要任务。通过对教育数据的挖掘和处理，教师能够对学生各种相关数据进行综合分析、关联，并能及时采取应对措施使教学活动更加适应学生的需求，这样既能激发学生的学习兴趣，提高学习成绩，也能促进学生身心健康发展。因此，为了迎接大数据带来的新挑战，高校要做好教师队伍的建设工作，积极培养教育数据分析人才，应该尽早开设数据分析课程，以适应社会的发展和市场的需要。大数据技术的兴起，高等教育将面临着极大的挑战，高等教育能否抓住机遇持续发展，直接影响到国家长远的发展与兴衰。随着信息时代的发展，高等教育中对信息技术的应用也将越来越先进，越来越广泛，大数据技术的推广和应用已成燎原之势，大数据管理必将渗透到高等学校教学管理的各个方面。同时，大数据技术将进一步促进学校和社会的互动，使高校和社会之间的关系更加紧密，学校教育与社会发展可以相互支撑，学校可实时把握社会需求，根据社会的实际需求来完成和制定教学规划和进行相应的改革，而社会也能及时掌握高等教育人才培养的新动向，及时把新的教育成果应用到各个领域的生产、管理等过程当中。总之，通过大数据管理，学校、学生、社会三者能有机地联系在一起，相互依赖，相互影响，相互促进，共同进步，为构建和谐社会做出应有的贡献。
医疗大数据的论文篇四
：本文首先对大数据的基本含义进行概述，从营销交流较为单一、营销决策不合理、缺少客户需求分析三个方面入手，对传统网络营销中存在的主要问题进行解析，并结合大数据给网络营销带来的影响，提出大数据在网络营销分析中的应用对策。
随着大数据时代的来临，越来越多的企业开始把大数据技术运用其中，在互联网背景下，大数据技术作用得到了充分挖掘，让企业获取了一定成效。大数据在网络营销中应用较为广泛，基于大数据背景下的网络营销已经成为了现代化营销的核心内容，精准营销在大数据中实现了升华。利用大数据技术，不但能够有效提升营销的精准性，同时还能给企业今后发展提供良好条件，对企业稳定发展起到了重要意义。下面，本文将进一步对大数据在网络营销分析中的应用进行阐述和分析。
西方国家相关人士普遍认为，大数据作为一种具备分布特性的数据集，主要借助电子技术、网络技术等实现数据采集，自身含有一定的规模性和多样性。在大数据背景下，通过战略部署，不但可以便于诸多数据信息的采集，同时还能在这些数据的引导下实现专业处理[1]。换句话说，假设把大数据看作一个产业，要想获取理想的效益，就要提升大数据“加工”能力，借助“加工”达到数据“保值增值”的目的。大数据示意图见图1：
随着互联网水平不断提升，网络营销成为了当前企业广泛应用的营销方式。站在学术角度来说，大数据对企业网络营销发展起到了重要影响，并提供了一定发展空间。首先，促进网络营销方式的改变。随着大数据时代来临，给网络营销方式造成了巨大转变，大会数据让网络营销由之前的粗放形式逐渐更改成集约形式，并朝着精细化趋势发展[2]。其次，对网络营销渠道的改变。大数据形成的基本要求在于人们对数据技术的应用和普及，形成数据的设备种类增多，人们可以借助较为快捷的设施实现采购。最为普遍的就是利用计算机或者智能手机进行网上交易，使得网络营销逐渐朝着移动互联网的方向改变。
3.1营销交流较为单一。
营销交流单一主要指，企业在开展网络营销工作时，过于重视借助邮件、微信等形式将营销信息传递到客户手中，没有对客户自身需求和建议进行收集。在这种情况下，诸多企业无法从基础上掌握客户实际要求，即便一些企业开展了客户信息采集工作，但是没有对其加以综合分析，无法对网络营销战略进行优化和完善，不能更好的把营销产品以及服务传递给客户。
3.2营销决策不合理。
在传统网络营销模式中，决策人员在设定营销战略过程中，一般是根据自身工作经验来设定，导致营销决策过于随意性。例如，部分企业在明确新产品营销战略过程中，因为没有对该产品历史营销信息进行采集，决策人员通常会凭借之前工作经验来实现战略部署。从实际角度来说，即便两种类型相似的产品，在产品特性以及营销方式上也会存在一些差异，面对的客户群体也大不相同[3]。由此可见，假设营销决策不合理，必将会给网络营销效果带来直接影响。
3.3缺少客户需求分析。
借助网络来开展营销工作时，因为相关技术有待完善，企业不能对客户自身需求加以综合分析。所以，企业需要向客户传递诸多营销内容来提升营销效果。针对客户群体而言，这些信息不仅无法让其获取具备较强价值的信息，同时还会给其网络交易造成一定影响，从而无法保证客户真实体验。
4.1优化网络营销方式。
4.1.1产品关联精准营销从产品关联精准营销角度来说，也就是通过对消费者消费需求情况，挖设部分消费关联产品放置在一起。例如，大部分商场在结构分布上，往往在第一楼设置大量的化妆品和电子产品，也就是结合男女消费群体消费需求，把化妆品和电子产品进行结合，以此达到两种产品营销的目的。这是因为在消费群体消费过程中，主要以男女一起消费为主，而女生在购买化妆品的过程中，男生对化妆品的认识和需求相对较少，为了满足男性消费者要求，通常会在化妆品周围安置电子产品柜台，便于不同消费群体消费，借助关联营销方式，提升销售量。4.1.2引擎精准营销随着大数据时代的来临，采用引擎营销方式能够降低消费者查找所需产品的时间和成本。而推荐引擎往往构建在海量数据分析基础上的互联网技术中。在引擎营销方式的作用下，可以结合消费者采购需求推送对应的产品，或者对已经购买产品的消费者推送其他类似产品。在给消费者提供良好的体验感受之后，可以达到快速推荐和营销的目的[4]。例如，某宝购物网站，在消费者采购一些产品之后，页面将会推送一些相似或者同种类型的产品等。4.1.3社交网络精准营销网络社交营销则是指，通过社交平台实现产品推送和营销，例如微信、微博等。社交网络消费群体之间存在一定的关联性，通过对网络连锁反应的挖掘，能够让营销效果更具合理性和规范性。例如，通过微博营销，借助粉丝经济效益实现产品推送。利用明星效应，将部分产品推送给微博用户，以此获取理想的营销效果。此外，可以通过建设品牌粉丝经济体系，提升消费群体粘性，调动消费群体再次购买意愿。社交网络精准营销示意图见图2：
4.2提升网络营销广告传播精准性。
在传统网络营销过程中，大部分企业一般采用较为粗放的网络营销方式，例如广告，这种方式将不能从基础上给企业创造理想的效益。所以，需要借助大数据技术，提升网络营销广告传播的时效性和精准性。首先，结合客户所在情景，推送对应广告。消费情景对客户消费有着直接影响，决定消费者采购行为。假设消费者在采购部分产品之后，随后消费者在网络采购时，根据前一次产品搜索情况而推送一些各种产品信息，将会让消费者存在一定的反感心理，影响其采购。因此，企业需要对消费者消费需求和情景进行分析，并以此推送更为精准的广告信息。其次，提升客户选择广告的自由性。在传统网络营销模式中，一般采用弹射广告窗的方式来吸引消费者，从而引发消费者不满[5]。在这种情况下，可以借助大数据技术创新网络广告推送方式和格式，提升推送的精准性。
4.3加强网络营销市场定位。
首先，加强客户数据分析，明确市场定位。在进行大量数据采集的同时，建立客户数据库。在此环节中，需要注意确保收集各项数据的真实性，借助多种方式和渠道，实现客户信息的收集整合。利用数据挖掘技术，对客户基本信息加以综合分析，掌握客户属性。并且，把营销产品属性和客户属性进行对比，对产品在营销市场中的占比和份额进行初步评估。其次，借助消费市场对市场定位精准性加以评估。要想将产品快速的营销到市场中，可以应用大数据技术在初步定位以后，利用消费市场，对定位方案加以综合评估。假设根据产品定位结合对其营销，可以获取较为理想的营销效果，则预示着企业营销产品在市场定位设定中较为精准，可以继续采取此营销方案。反之，需要对产品定位方案进行适当修整。最后，编制专业的客户反馈体系。编制客户反馈体系的目的有两点，第一，在营销产品初步定位过程中，经过市场考证，企业可以借助客户反馈体系对客户消费需求进行采集，尤其是产品营销的部分意见，根据客户情况对产品营销方案进行修整。第二，假设产品营销定位没有经过市场考证，企业可以利用客户反馈信息总结失败因素，给后续产品精准定位奠定基础。
4.4提高网络营销服务的个性化程度。
为了从基础上提升网络营销服务个性化水平，企业不仅可以借助大数据技术对客户个性化需求进行总结，同时还能给其提供针对性服务。首先，利用大数据技术掌握客户个性化需求。随着互联网技术的全面普及，企业可以借助网络实现对客户基本信息的采集。但是在此过程中，因为当前的网络管理水平有待提升，诸多信息真实性和精准性无法保证，甚至部分信息之间冲突较大。所以，企业需要借助大数据技术对客户需求进行了解，确保采集的各项信息具备真实性。并且，企业需要从采集的数据中挑取重要信息，以此减少数据分析成本投放。其次，加强个性化服务设计。要想合理设计个性化服务，企业应该从两个方面入手。第一，受到现实因素的影响，企业无法逐一对客户个性化需求进行核查和提供，这就要求企业对客户个性化需求相同处有所认识，结合共同性提供个性化服务[6]。第二，假设根据客户个性化需求提供对应服务，企业服务成本必将会随之提高。所以，企业需要对客户个性化需求加以具体分析，要求企业在给客户提供个性化服务的同时，也要确保不会给企业经济方面带来影响。
总而言之，通过应用大数据技术，可以有效提升产品竞争性和效率性。在开展网络营销工作时，把大数据技术运用其中，不但可以给企业创造理想的效益，同时也能给消费者提供良好的消费体验，以此提高营销效率和质量。所以，在网络营销过程中，企业需要时刻掌握营销发展动向，并借助大数据技术自身优势，对当前网络营销战略进行修整，从而提升我国网络营销水平。
[3]莎仁高娃.大数据背景下企业营销管理创新方法探讨[j].现代营销(经营版),2018(09):160.
作者：赵平。
医疗大数据的论文篇五
随着信息时代的到来，人们生活中的各个方面都开始涌现出海量的数据。这些大数据以惊人的速度增长，使得人们需要运用更加高效的方法来处理和分析这些数据，从而获得有价值的信息和洞察。在我与大数据打交道的过程中，我深深领悟到了大数据的重要性和它对我们生活的影响力。在这篇文章中，我将分享我对大数据的心得体会。
首先，大数据为我们提供了更全面和准确的信息。在过去，我们往往只能凭经验和感觉来判断事物的发展趋势和决策的方向。然而，随着大数据的普及，我们可以通过收集、分析和挖掘大量的数据，了解事物的真相和本质。比如，在市场营销领域，大数据可以帮助企业分析用户购买行为、消费偏好和市场趋势，从而制定更加精准和有效的推广策略。在医疗健康领域，大数据可以帮助医生分析患者的病例和治疗效果，为患者提供更加个性化和有效的治疗方案。通过大数据，我们可以更加科学地进行决策和规划，使我们的行动更加明确和高效。
其次，大数据为我们提供了更深入和全面的洞察。传统的数据处理方法往往只能分析孤立的数据点，而难以发现数据之间的联系和规律。然而，大数据具有强大的处理能力，可以将各个领域的数据进行整合和分析，从而帮助我们发现隐藏在庞大数据中的规律和趋势。比如，交通领域的大数据可以帮助我们了解城市交通状况和交通拥堵的原因，从而优化交通管理和规划。而在科学研究领域，大数据可以帮助科学家们分析海量的实验数据，发现科学事实和新的知识。因此，只有运用大数据的方法，我们才能够获取到更加准确、全面和系统的洞察，为我们的工作和生活带来更大的价值。
第三，大数据为企业和组织提供了更广阔的发展空间。在信息时代，数据已经成为企业竞争的重要资源。通过收集和分析大数据，企业可以了解市场需求、优化产品和服务，并制定合适的商业策略。比如，Amazon通过分析用户购买记录和偏好，为用户推荐个性化的商品，提高销售效率和用户满意度。而在政府组织中，大数据可以帮助政府进行城市规划、资源分配和社会管理，提高行政效率和服务质量。此外，大数据还为创新提供了更多的可能性。通过挖掘大数据中的信息和资源，创业者可以发现新的商业机会和创新方向，为社会的发展带来新的动力和活力。
第四，大数据也带来了一系列的挑战和问题。首先，大数据的处理和分析需要高度的技术和运算能力。大数据往往以海量的形式存在，数据存储、处理和分析需要庞大的计算资源和算法模型。其次，大数据的安全和隐私问题也引起了人们的关注。随着大数据的应用，个人和机构的隐私面临着更大的风险，需要制定更加完善的数据保护和隐私政策。此外，大数据的分析和使用也需要遵守法律和伦理的规范，避免滥用和侵犯他人的权益。
综上所述，大数据对我们生活的影响力是巨大的。通过大数据的处理和分析，我们可以获得更全面、准确和深入的信息和洞察。大数据为企业和组织提供了更广阔的发展空间，也为创新提供了更多的可能性。然而，大数据的应用也面临着一系列的挑战和问题。因此，我们需要积极应对这些挑战，保障大数据的安全、隐私和合法性，从而更好地利用大数据的力量，为我们的社会和生活带来更大的进步和发展。
医疗大数据的论文篇六
大数据从被人们所熟知到现在各大领域的广泛应用，标志着人类已经正式走入“第三次工业革命”时代。大数据在营销领域的应用使传统的营销活动变得更加的科学化和个性化，本篇大数据论文的笔者认为，在享用大数据带来的便利同时，需要兼顾大数据带来的伦理问题。
近些年随着移动互联网、物联网、云计算的迅猛发展，it业又出现了一个新名词——大数据（bigdata），“大数据”（bigdata）的横空出世是it行业又一次颠覆性的技术变革，且已在各行各业逐渐形成燎原之势，大数据的出现不仅给当今世界带来了翻天覆地的变化，同时也潜移默化的影响着人们生活的各个领域。
对于大数据的概念，迄今为止仍然没有形成统一的准确定义，francisdiebold是第一个提出“大数据”术语的学者，他认为：大数据就是正在激增的数量和潜在的相关数据，主要是当今空前发展的数据记录和存储技术。而meta集团（现为gartner）的分析师douglaslaney（）在研究报告中，就指出数量（volume）、速度（velocity）和种类（variety）的增加可能是未来的一大趋势。虽然这一描述最先并不是用来定义大数据的，但在此后的十年间很多企业如ibm和微软仍然使用这个“3vs”模型来描述大数据。对此也出现了一些不同的意见，大数据及其研究领域具有影响力的领导者的国际数据公司（idc）在20做的报告中定义大数据为：“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系，通过高速采集、发现或分析，提取各种各样的大量数据的经济价值。”从这个定义来看，大数据的特点可以总结为4个v，即volume（数量），variety（种类），velocity（速度）和value（价值）。4vs和3vs的不同之处就是增加了一个价值，指出了大数据最为核心的问题就是如何从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值。demauro，a-，greco，m-和grimaldi，m-（）对大数据的定义进行了统一：大数据指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。由于利益相关者的角度不同，因此学者们对大数据定义的表述也不尽相同，但大数据的重要性却得到了一致的认同，即大数据在其数据量、数据复杂性和传播速度三大方面都显著的超出了传统的数据形态，也超出了现有的技术处理手段。
正是有了数据的爆炸式增长，大数据已经在学术领域、商业领域乃至政治领域都得到了密切的关注。《nature》出版了专刊“bigdata”，从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境科学和生物医药等多个方面介绍了大数据带来的挑战。年《science》推出关于数据处理的专刊“dealingwithdata”，讨论了数据洪流（datadeluge）所带来的机遇，同时也指出如果能够有效地利用好这些数据，人们将会得到更多的机遇，并能对社会发展产生巨大的推动作用。
国外学者danielnunan（）就指出了大数据可能会产生影响的五大领域：社交网、数据所有权、存储问题、数据收集、公众隐私，因此大数据时代各大领域都将迎来新一波的迅猛发展期，同时它也决定了未来商业的发展趋势，尤其在营销领域大数据与营销的结合更是颠覆了传统的营销模式。
2-1营销活动将更科学化。
大数据的特征是容量大、种类多、高速度和有价值，因此大数据时代的营销不再是基于经验和直觉，而是基于科学的数据分析进行精准营销。曾经有过一个经典的大数据案例讲的就是“啤酒与尿布”的故事，在20世纪末的美国沃尔玛超市中，超市的管理人员意外的发现两个毫无关联的物品啤酒和尿布会经常同时出现在一个购物篮中，后续研究发现原来是因为美国一般都是年轻的爸爸出来为小婴儿购买尿布，顺便为自己购买啤酒，当然其中就用到了商品间的关联算法，而大数据正是通过海量的数据来实现精准的营销为企业竞争赢得先机。
2-2营销活动将更个性化。
随着数据的挖掘、采集、分析等环节的效率不断地提高，大数据的大容量、高速度、多样性以及高价值四个特点使得个性化的营销服务成为可能。营销的最终目的就是能够准确的了解每一个潜在的或者现实的客户需求并为其提供满意的产品和服务从而实现利润最大化，而大数据恰好能够利用其显著的优势，从海量的数据中提取有用的信息，准确地把握客户的兴趣点，了解客户的个性偏好，因此大数据背景下利用网络技术平台提供个性化服务是未来的一大趋势。
2-3企业营销组织机构和人员工作职能将围绕数据展开。
大数据时代下对于企业来说数据是最重要最珍贵的资源，因而数据的收集和整理以及数据的分析和处理将是营销人员制胜的关键。因此营销人员的工作将更多的是围绕着数据的采集、分析和处理展开。在营销领域采用数据挖掘是营销发展到一定阶段的必然趋势，而数据挖掘技术的应用能对企业的营销管理带来很多显著的利益，因此未来企业的营销人员的职能会发生转变，以数据挖掘、分析为主的组织机构将会成为企业的重要职能部门。世界著名的管理咨询公司埃森哲和麦肯锡都先后发布报告称，数据科学家的需求将会持续扩大，未来如何培养高技能的数据人才会是各大数据业务公司的重中之重。
2-4营销活动将可预测。
大数据是一场技术性的革命，海量的数据资源使得营销管理开启量化的进程，而运用数据进行决策是大数据背景下营销模式的一个重要特征。未来企业的竞争将是数据的竞争，谁能挖掘潜在的客户掌握客户的需求谁将能取胜，因此企业营销活动的成败关键就在于是否能准确地判断顾客的价值，而大数据的出现使得营销管理活动能够实现精确的预测成为可能。大数据之“大”就是数据量大，能搜集全面和综合的数据，并再结合数据算法建模的使用，便能充分地挖掘数据间的相连性，从而来预测市场的发展趋势，帮助提升营销活动的'可预见性。
总之，大数据时代的到来给营销领域带来了巨大的商机。可正当人们还沉浸在大数据所带来的各种便利和价值的时候，有一个问题已慢慢引起了全世界的关注，即大数据营销活动中一些有悖于道德伦理问题的存在令人担忧。
3大数据时代面临的挑战。
3-1数据的质量问题和数据人才的缺乏。
大数据的“大”是指数据量大，但数据量大不一定代表信息量大或者数据的价值大，相反由于数据量太大容易造成很多繁杂无用的垃圾数据的泛滥。高质量的数据是大数据发挥效能的重要手段，因此如何应用相应的技术手段对大量的数据进行深加工成为企业发展的关键。同时由于大数据时代营销人员的职能已逐渐转化为数据相关的工作，而数据人才的缺乏也是当今营销领域的一大挑战，因此如何培养数据人才充分利用数据的挖掘采集和分析技术来获取高质量的数据信息是我们的当务之急。
3-2数据的复杂化难以管理。
当今世界对数据的争夺问题已日趋白热化，各大企业都为获取有效的数据信息来赢得竞争的优势。虽然数据就像黄金一样把它们放在一个数据库可以保证安全，但这却不是一个实际的处理方案，一方面没有那么大的内存去存储；另一方面由于数据的珍贵，每个企业都小心翼翼地将数据当作财产一样存储在不同的服务器上，彼此之间互不连通形成一个个“数据孤岛”。而大数据时代又需要广泛的研究数据间的相关性才能从中发现客观规律，需要个体和集体的配合才能实现数据的共享从而实现数据的价值最大化。
3-3公众和个人隐私问题日益凸显。
当今数据的收集和存储能力已远远超过了数据的利用率（jacobs，），而目前这两种能力还不能有效的结合，使得数据的利用率较低且数据的泛滥很可能会使得公众的隐私受到侵犯。在大数据的营销过程中很多用户相关的信息都是以数据的形式存储在电脑上，而互联网的广泛传播使得数据的隐私问题越来越令人担忧。例如，很多企业为了经济利益将用户的个人资料私自出售，甚至还有一些不法分子窃取用户的个人信息对用户进行诈骗等，这已给个人造成了严重的困扰。
3-4数据精准性与服务精准性不对称。
尽管大数据营销可以让企业了解客户的需求，但精准的数据不一定能全面把握客户的心理活动。比如说一个顾客一直徘徊在商场一楼的鞋子特价区，此时这个顾客的举动可能说明了这个顾客对鞋子是有需求的，但不能说明这个顾客一定是一个价格敏感者。尽管大数据的确能够发现、跟踪和分析消费者的每个显性变化，但却无法全面把握消费者的内心活动，因为顾客的购买心理本来就是一个“暗箱”，他的购买行为是由很多因素综合决定的，可能是心理，可能是价格，还有可能是环境因素，等等。因此尽管大数据能够提供精准的数字，但却很难提供精准的预测，这里面涉及了一个不可确定性因素，就是顾客的心理。
4大数据背景下营销领域伦理问题的解决途径。
大数据对于营销领域来说是一把双刃剑，既是机遇也是挑战。它既能给企业带来巨大的商业价值，有效地提升企业的竞争力，同时也可能因为安全隐患问题给社会带来极大的危害。因此，本文试着从国家、企业以及技术手段三个层面来探讨如何有效地规避大数据自身带来的伦理问题。
4-1国家应当制定相应的法律法规来约束不法行为。
由于我国相对于西方发达国家来说，大数据营销起步较晚，因此相关的法律法规还不是很健全，许多不法分子利用一些法律漏洞来窃取消费者的隐私、侵害消费者的利益。从宏观层面来说，国家是市场有序进行的保证，而法律是依靠国家的强制力来维护公共生活的秩序。因此国家应加强相关的法律法规的建设来严厉打击不法分子、保护消费者的隐私安全。
4-2通过行业自律来约束自身的伦理机制。
由于法律仅仅是外在的约束因素，而要从根本上解决问题还需要加强行业的内在自律性，加强企业的内在道德观念，自觉的遵守道德约束。而事实证明，企业通过建立消费者隐私的保护机制，依法保障消费者的合法权益，是解决这些伦理问题的源头。（3）利用技术手段解决自身的问题。大数据的安全隐患问题是由大数据发展过程中自发产生的，因此可以充分的利用技术的优势有效的规避这些问题。人的自律行为是需要相当大的决心的，因为往往拒绝不了利益的诱惑，而法律的制定往往是滞后于技术的进步，人们往往是等到出现了问题后才会想办法制定相关法律，事实上也正是因为技术的不完善才给了那些不法分子钻空子的机会，因此依靠技术自身的优势来解决大数据背景下营销伦理问题是最切实有效的。
5结论。
大数据与营销管理领域的结合也是时代发展的必然趋势，更是企业在激烈竞争下取胜的关键举措。与此同时，我们在享受大数据带来的巨大商业价值时，也应客观的认识到大数据时代的安全相比传统安全更加复杂，对此理应结合法律的强制措施和行业的自律以及技术的显著优势，来保障大数据背景下营销朝着正确的方向发展。
医疗大数据的论文篇七
我国高校自主招生政策的制定和执行，主要目的在于为高校选拨高质量生源，简化招生运行流程，为具有创新潜能的人才提供优先选择高校的途径。
显然，在这种政策制度下，高校教育成本的构成有所变化。
高校自主招生制度下主要涉及的高校教育成本可以分为两个部分：招生成本和学生培养成本。
首先，自主招生制度下高校需要增加招生过程中的成本。
对于传统的高校教育而言，高校投入的招生成本较少，大部分成本是政府对于统一“高考”平台的构建和运行成本。
在自主招生制度下，高校需要完成包括入学标准制定、考生入学测试和招生录取实施在内的自主招生流程，如果参照“高考”标准严格执行笔试命题、笔试组织、笔试阅卷、面试执行、综合考评等，这其中涉及的人力成本和实际物质消耗成本均会大大提高高校的招生成本。
统计表明，[2]高校通过自主招生招收学生的人均成本是通过高考形式招收学生的人均成本的数倍乃至数十倍。
另外，自主招生制度无疑为考生提供了一个双向选择的机会，由于自主招生与高考并不冲突，这令大部分考生倾向于报考拥有较好口碑且实力较强的高校。
高校的教育质量不仅和教学过程相关，更和高校的公用资源紧密相关。
高等教育本身不仅需要独具优势的师资力量，更需要具有一流水平的硬件设施支持。
因此，高校要想吸引优质生源参加本校的自主招生并开展有针对性的人才培养，就必须要构建强大的师资队伍，并加大对公共资源的建设力度，这都需要加大教育成本投入。
其次，自主招生制度下高校需要提高学生的培养成本。
自主招生不仅仅是招收学生的途径，更是对学生进行选拔培养的重要方式。
虽然大部分高校并未设立单独的培养自主招生考生的机构，但部分国内一流高校都以因材施教、分流培养为基准，建立了重点培养创新意识和能力的独立学院，如清华大学的计算机科学实验班、北京大学的元培学院、浙江大学的竺可桢学院和哈尔滨工业大学的英才学院等。
高校也为这些面向优质生源的独立学院提供了更多的教学资源和优质的师资力量。
随着高校自主招生制度的确立，这些独立学院的招生名额逐年增加，而通过自主招生途径入学的学生占独立学院生源的比例也逐年增加。
换言之，自主招生制度为高校的这些独立学院提供了更多的生源选择，高校也间接为自主招生提高了教育成本投入。
二、构建高等学校自主招生的监督体系。
鉴于高校教育的特殊性，高校自主招生的具体教育成本核算难以像企业产品生产的成本核算那样明确、清晰，对于自主招生的公平性问题，则更加难以进行数字化的量化计算。
因此，提高高校自主招生的教育投入使用效益，保障高校自主招生过程中的教育公平，需要间接地从构建高校自主招生的监督体系入手，从而完善高校自主招生政策。
(一)招生环节的监督体系构建。
首先，构建和完善高等学校自主招生环节的内部约束监督机制。
高等学校自主招生针对的是具有创新能力和特殊才能的高中毕业生。
在招生中要明确统一的招考标准，严格执行招生简章的招考流程，构建科学合理的招考组织结构和权力网络，最大限度地实现招考过程的公开透明，从根源上杜绝权利寻租的空间。
同时，要依照《教育部关于实行高等学校招生工作责任制及责任追究暂行办法》等文件的相关规定，制定相应的工作细则，如相应的公示制度、回避制度等，并严格按照法律法规追究当事人及相关领导的责任。
其次，构建和完善高校自主招生环节的外部约束监督机制。
外部监督的主体既可以是高校主管部门或当地政府，也可以是公众百姓。
高校主管部门和当地政府可以成立专门的或者临时的监管机构，专职管理高校自主招生过程中的各种行为，并对违规行为进行查处。
同时，还要开通相应的监督举报通道，如电子信息平台、举x箱和监督热线等，为公众监督检举提供便捷的言路渠道。
相对政府部门而言，公众则能够更加直接地发挥更为有效的监督作用。
对高校自主招生环节的监督，不仅是公众的权利，某种程度上也是公民的义务。
作为高校自主招生的直接参与者和利益相关者，参加自主招生的考生和家长有权监督自主招生环节的全过程，提出存疑之处并加大约束力度。
而其他知情公众也有权参与监督，当发现高校实际操作与公开的基本标准和过程不相符时，应及时向相应部门或媒体提供真实、有效的监督举x息。
(二)学生培养环节的监督体系构建。
学生培养环节中的教育成本投入需要综合考虑教育的效率和公平性问题，该环节的监督体系主要体现在如何因材施教地构建和实现多元化的人才培养评价机制。
对于自主招生的优质生源，不采用专门的人才培养方案将大大降低人才培养的效率，同时为了兼顾教育公平性原则，应将人才培养方案同时面向所有入学学生，充分调动学生的积极性，令学生能够为了同样的优质教育资源进行公平竞争。
多元化的人才培养机制可以通过按大类进行低年级教育、按兴趣自主选择高年级专业、采用导师制和学分制的双重评判标准等方式实现。
高校要将优质的教育资源应用于具有潜力的学生群体中，在完成普及式高等教育的同时致力于创新人才的培养。
进而综合对高校培养优质生源的能力和方案有效性进行评估监控，以促进学生培养环节中教育成本投入的效果最大化。
另外，学校建设和人才培养是一个相辅相成的过程，构建高水平的师资队伍和建设一流的硬件设施不仅能够提高高校自主招生的吸引力，也有助于高端人才培养。
医疗大数据的论文篇八
在当今科技发展迅猛的时代，大数据已成为不可忽视的重要资源。它为我们的生活带来了很多改变，也给企业、政府和个人提供了更多机会。通过对大数据的学习和实践，我意识到了大数据的重要性和潜力。在这篇文章中，我将从数据收集、数据分析、数据隐私、数据治理和数据应用五个方面分享我对大数据的心得体会。
首先，数据收集是进行大数据分析的基础。无论是企业、政府还是个人，我们都应该积极参与数据收集。在大数据时代，每个人都是潜在的数据生成源。企业可以通过设备和传感器收集销售数据和用户行为数据，政府可以利用数据收集来改善公共服务，个人可以通过社交媒体和移动应用来分享自己的数据。数据的多样性和数量越大，分析结果越准确，应用场景也会更多。
其次，对数据进行分析是利用大数据的核心。大数据分析可以帮助企业和政府发现隐藏的模式和趋势，为决策提供有力支持。在我们的日常生活中，大数据分析也是无处不在的。我们可以通过购物网站推荐来发现感兴趣的产品，通过社交媒体的算法来找到和我们兴趣相投的人。然而，大数据分析不仅仅是利用算法和工具，还需要人的智慧去理解数据背后的故事。
第三，数据隐私是大数据时代面临的主要问题之一。随着数据的不断增长，隐私问题也日益突出。个人数据的泄露可能导致信息被滥用，对个人和社会带来无法估量的风险。因此，数据隐私保护应该成为我们在使用大数据时考虑的重要因素。政府需要制定相应的法律和法规来保护个人隐私，企业需要建立严格的数据使用和保护机制，个人也应该提高自我保护意识，选择安全可靠的应用和平台。
第四，数据治理是保障数据质量和安全的重要手段。数据治理是一种组织和管理数据的方式，涉及到数据的标准化、清洗、分类和存储等方面。数据治理的目标是确保数据可靠和可用，提高数据价值和利用率。在数据治理过程中，需要建立明确的责任和权限，制定相应的规范和流程，采用合理的技术手段来保护数据的完整性和安全性。
最后，大数据的应用是实现数据价值的最终目标。大数据的应用可以涵盖各个领域，如金融、医疗、交通和教育等。通过大数据分析，金融机构可以预测风险，提高客户满意度；医疗机构可以个性化治疗，提高疗效；交通部门可以优化交通流量，减少拥堵；教育部门可以根据学生的兴趣和能力提供个性化教育。大数据的应用可以为企业提供竞争优势，为政府提供决策支持，为个人提供个性化服务。
综上所述，大数据是当今信息社会的重要资源，对企业、政府和个人都具有重要意义。通过对大数据的学习和实践，我深刻认识到了数据收集、数据分析、数据隐私、数据治理和数据应用的重要性和挑战。在未来的发展中，我们需要更加重视数据的收集和利用，同时加强对数据隐私的保护和数据治理的规范，以实现大数据的最大价值。
医疗大数据的论文篇九
如今说起新媒体和互联网，必提大数据，似乎不这样说就out了。而且人云亦云的居多，不少谈论者甚至还没有认真读过这方面的经典著作――舍恩佰格的《大数据时代》。维克托・迈尔舍恩伯格何许人也？他现任牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授，曾任哈佛大学肯尼迪学院信息监管科研项目负责人。他的咨询客户包括微软、惠普和ibm等全球企业，他是欧盟互联网官方政策背后真正的制定者和参与者，他还先后担任多国政府高层的智囊。这位被誉为：大数据时代的。预言家“的牛津教授真牛！那么，这位大师说的都是金科玉律吗？并不一定，读大师的作品一定要做些功课才好读懂，才能能与之进行一场思想上的对话。
舍恩伯格分三部分来讨论大数据，即思维变革、商业变革和管理变革。
在第一部分”大数据时代的思维变革“中，舍恩伯格旗帜鲜明的亮出他的三个观点：
一、更多：不是随机样本，而是全体数据。
二、更杂：不是精确性，而是混杂性。
三、更好：不是因果关系，而是相关关系。对于第一个观点，我不敢苟同。
我曾与香港城市大学的祝建华教授讨论过。祝教授是传播学研究方法和数据分析的专家，他认为一定可以找到一种数理统计方法来进行分析，并不一定需要全部数据。联系到舍恩伯格第二个观点中所说的相关关系，我理解他说的全体数据不是指数量而是指范围，即大数据的随机样本不限于目标数据，还包括目标以外的所有数据。我认为大数据分析不能排除随机抽样，只是抽样的方法和范围要加以拓展。
我同意舍恩伯格的第二观点，我认为这是对他第一个观点很好的补充，这也是对精准传播和精准营销的一种反思。”大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。“更具有宏观视野和东方哲学思维。对于舍恩伯格的第三个观点，我也不能完全赞同。”不是因果关系，而是相关关系。“不需要知道”为什么“，只需要知道”是什么“。传播即数据，数据即关系。在小数据时代人们只关心因果关系，对相关关系认识不足，大数据时代相关关系举足轻重，如何强调都不为过，但不应该完全排斥它。大数据从何而来？为何而用？如果我们完全忽略因果关系，不知道大数据产生的前因后果，也就消解了大数据的人文价值。如今不少学者为了阐述和传播其观点往往语出惊人，对旧有观念进行彻底的否定。
世间万物的复杂性多样化并非非此即彼那么简单，舍恩伯格也是这种二元对立的幼稚思维吗？其实不然，读者在阅读时一定要看清楚他是在什么语境下说的，不要因囫囵吞枣的浅读而陷入断章取义的误读。比如说舍恩伯格在提出”不是因果关系，而是相关关系。“这一论断时，他在书中还说道：”在大多数情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅知道‘是什么’时，我们就会继续向更深层次研究的因果关系，找出背后的‘为什么’。“[i]由此可见，他说的全体数据和相关关系都在特定语境下的，是在数据挖掘中的选项。
大数据研究的一大驱动力就是商用，舍恩伯格在第二部分里讨论了大数据时代的商业变革。舍恩伯格认为数据化就是一切皆可”量化“，大数据的定量分析有力地回答”是什么“这一问题，但仍然无法完全回答”为什么“。因此，我认为并不能排除定性分析和质化研究。数据创新可以创造价值，这是毫无疑问的。舍恩伯格在讨论大数据的角色定位时仍把它置于数据应用的商业系统中，而没有把它置于整个社会系统里，但他在第二部分大数据时代的管理变革中讨论了这个问题。
在风险社会中信息安全问题日趋凸显。如何摆脱大数据的困境？舍恩伯格在最后一节”掌控“中试图回答，但基本上属于老生常谈。我想，或许凯文・凯利的《失控》可以帮助我们解答这个问题？至少可以提供更多的思考维度。正如舍恩伯格在结语中所道：”大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考的答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。“谢谢舍恩伯格！让大数据讨论从自然科学回到人文社科。由此推断，《大数据时代》不是最终答案，也不是标准答案，只是参考的答案。
此外，在阅读此书之前还必须具备一些数据科学的基本知识和基本概念，比如说什么叫数据？什么叫大数据？数据分析与数据挖掘的区别，数字化与数据化有什么不同？读前做些功课读起来就比较好懂了。
医疗大数据的论文篇十
在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中，给企业发展带来冲击非常巨大。因此，企业要根据我国信息技术不断发展的形式，对大数据管理框架进行全面的设计和创新，如图1所示。在大数据的处理的过程中，主要是围绕着数据资产进行管理的，同时对大数据时代的大数据管理制度，进行全面的规划行、设计、创新，这样对其它信息技术管理领域，提供了便利的条件。其实，大数据时代的大数据管理最主要的目的，就是将大数据的价值进行充分的展现。另外，在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中，有效的实现了大数据共享等性能，不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容，对我国现代化信息技术的发展，起到了重要的作用和意义。
2。2开发与内容的管理形式。
在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中，可以从两个方面进行，一是大数据开发管理，二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义，和管理解决策略，对其大数据的存在价值，进行有效的开发。换句话说，其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中，对其管理形式的开发，对大数据的功能和价值，进行充分的理解。
大数据时代的大数据管理中的内容管理是指：企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此，传统的大数据时代的大数据管理形式，已经无法满足对这个时代发展需求。因此，在时代快速发发展的推动下，要对开发管理和内容管理，进行全面的创新和设计，对需要专门设定的管理形式，要给予高度的重视，可以利用的集合型的保存形式，进行全面的保存。
其实，大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向，为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中，起到了重要的衔接作用，也为我国信息技术的发展，打下了坚实的基础。
在大数据时代的大数据管理的过程中，数据框架管理起到了重要的作用，并且与大数据开发的过程中，有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中，对其数据的开发、处理、保存等形式，都受到了一定程度上的限制。因此，在对大数据时代的大数据架构管理的过程中，对其操作形式，进行了全面的管理创新，避免受到范围的限制。另外，随着大数据不断的增加，大数据构架管理可以根据大数据的用途，质量良好的应用形态。例如：社交网络等形式。
与此同时，在最近几年的发展中，大数据时代的大数据管理形式，也面临着新的挑战基机遇。以此，只有对大数据时代的大数据管理形式，对个人信息、隐私等进行全面的管理，避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生，这样不仅仅企业在发展的过程中，提供了最大程度上的安全保障，也为大数据时代的发展，带来了新的发展篇章。
3结语。
综上所述，大数据时代是信息技术时代不断发展的产物，不管对我国经济的发展，还是人们在日常工作、生活的过程中，都起到了重要的作用和意义。因此，本文对大数据时代的大数据管理发展的历程进行了简要的分析，并对大数据时代的大数据管理形式，提出了一些可参考性的建议，只有对大数据时代的大数据管理形式，进行不断的创新，对大数据时代的大数据管理框架，进行不断的构建，也只有这样的才能在最大程度上促进了我国信息技术的发展，也为我国各行各业的发展，提供了重要的发展方向，对我国经济的发展，也起到了推动性的作用。
医疗大数据的论文篇十一
摘要：桥梁在长期重荷载、大交通量的运营情况下，大部分都出现了不同程度的病害。对这些桥梁进行病害分析，提出相应对策，进行维修加固，具有显著的经济效益和社会效益。大部分桥梁都具有一定的超载能力，只要找到病害的原因，并进行相应的维修加固，其大多数是可以继续运营的。本文探讨了桥梁工程常见病害分析及维修加固措施。
桥梁在使用了一定的时期后，由于气候、荷载、特别是超限超载等方面的原因，桥梁的损坏速度会不断的加快，如果不及时进行桥梁的维护，将会严重缩短桥梁的使用年限，甚至发生严重的安全事故。因此，加强对桥梁的检查，及时地对桥梁进行有效的维护、维修与加固，对延长其使用寿命、保证其承载及通行能力、保证行车安全、保持桥梁的良好的使用状态，具有十分重要的意义。
桥梁病害的定义一般都由定性标准和定量界限两部分组成。定性标准从病害的形状和表象上进行界定，以从外观上将病害明显区别开，它是确定病害种类的主要依据;定量界限是便于检查和处理的角度出发人为确定的界限。钢筋混凝土桥梁的常见病害主要有：裂缝、混凝土碳化及钢筋锈蚀、梁体表面剥蚀、结构构造的破坏、地基不均匀沉降引起的破坏等。钢筋混凝土桥梁按照病害不同的严重程度可分为四类：
1、完好或基本完好。
桥梁结构基本满足上述要求，与建造时比基本没有可观测到的病害。
2、轻微损伤的病害。
这类病害并不影响结构的承载力、刚度、完整性及其使用功能，但要消除由于它们造成的损伤则需要额外的费用，有时还要在使用过程中对结构作系统的观察。
3、一般性损伤的.病害。
这类病害虽不一定影响结构应有的承载力，但却使它们的使用性能下降，维护费用增大，有时还影响观感，使人们有不安全感。
4、严重性损伤和破坏性损伤的病害。
这类病害往往表现为所采用的材料强度不足，或者构件残缺有伤，或者所选取的构件截面尺寸不够，或者所安装的连接构造质量低劣或使用环境恶劣。
1、桥面铺装层的维修加固。
（1）局部修复凿补法。
将水泥混凝土铺装层的表面凿毛，深度以使骨料露出为准;用清水冲洗干净断面并充分润湿，涂刷上同标号的水泥砂浆（或其他粘结材料），最后在桥梁承载能力容许范围内，铺筑一层1~5cm厚的水泥混凝土铺装层。
（2）重新浇筑混凝土面板。
桥面板的破裂和其他损坏特别严重，混凝土质量或施工状况特别不良，且无适用的修补方法时，就必须采用重新浇筑新的混凝土桥面板的措施，施工时，将原有的行车道铺装全部拆除，再将行车道表面清扫干净，必要时铺入适量短钢筋，配置上1~2层钢筋网，浇筑整体化混凝土。
（3）桥面补强层加固法。
即在旧有桥面上，重新加铺一层混凝土或钢筋混凝土补强层，此方法既修补已出现裂缝、剥离等损坏的桥面板，又能加高原有梁板的有效高度，增加梁板的抗弯能力，改善铰结梁板的荷载横向分布，从而提高桥梁的承载能力。
2、桥梁结构裂缝宜采用塞缝灌浆维修加固。
塞缝灌浆是把按一定比例配制的水泥（砂）浆环氧树脂（砂）浆，通过喷浆机按一定压力灌入结构物缝隙内，起到填塞裂缝、避免钢筋锈蚀并提高结构整体强度的作用。塞缝灌浆是用胶结材料把结构的裂缝填满，使力的作用、传递尽可能恢复到原来状态。塞缝灌浆一般用于处理桥梁上部、下部结构裂缝，灌浆分为水泥浆、水泥砂浆、环氧树脂浆、环氧树脂砂浆等，具体采用哪一种，应视实际情况而定。通常水泥（砂）浆用于石砌墩、台和拱圈裂缝，由裂缝的大小来决定灌浆中是否掺砂，采用水泥（砂浆造价低、效果好。环氧树脂浆一般用于钢筋混凝土结构物，因为钢筋混凝土构件产生的裂缝较小，易灌满，粘结性好;环氧树脂砂浆多用于桥面裂缝。
3、桥梁基础加固。
对于位于天然地基上的浅基础，由于埋置深度较浅，易受河水冲刷而淘空。受河水改道冲刷桥梁引道，导致桥台基础冲空，引道被毁。桥梁地基局部软弱，致使桥台发生不均匀沉降，引起桥台开裂等。针对以上病害，采取对河床用浆砌片石进行铺砌，上游河床设置丁坝、打木桩扩大桥台基础等方法进行加固。
4、锚喷混凝土加固法。
借助高速喷射机械，将新混凝土混合料连续地喷射到已锚固好钢筋网的受喷面上，凝结硬化而形成钢筋混凝土，从而增大桥梁的受力断面和补强钢筋，加强结构的整体性，使其能承受更大的外荷载作用。
5、粘贴钢板（筋）加固法。
当交通量增加，主梁出现承载力不足，或纵向主筋出现严重腐蚀的情况时，梁板桥的主梁会出现严重的横向裂缝。采用粘结剂及锚栓，将钢板粘贴锚固载混凝土结构的受拉缘或薄弱部位，使其与结构形成整体，以钢板代替增设的补强钢筋，达到提高梁的承载能力的目的。
6、改变结构受力体系加固法。
这种加固、改造方法是通过改变桥梁结构受力体系，达到提高桥梁承载能力的目的。如：在简支梁下增设支架或桥墩，或把简支梁与简支梁纵向加以连接，由简支变连续梁，或在梁下增设钢衍架等加劲或叠合梁等，以减小梁内应力，达到提高梁的承载力目的。
7、增设纵梁加固法。
在墩台地基安全性能好，并具有足够承载能力的情况下，可采用增设成灾能力高和刚度大的新纵梁，新梁与旧梁相连接，共同受力。由于荷载在新增主梁后的桥梁结构中重新分布，使原有梁中所受荷载得以减小，由此使加固后的桥梁承载能力和刚度得到提高。当增设的纵梁位于主梁的一侧或两侧时，则兼有加宽的作用。
8、拱圈增设套拱加固法。
当拱式桥梁的主拱圈为等截面或变截面的砖、石或混凝土等实体板拱时，且下部构造无病害，同时桥下净空与泄水面积容许部分缩小时，可在原主拱圈腹面下增设一层新拱圈，即紧贴原拱圈底面上，浇筑或锚喷混凝土新拱圈，外形上就像时在原拱圈下套做了一个新拱圈。
9、扩大基础加固法。
桥梁基础扩大底面积的加固，称为扩大基础加固法。此法适用于基础承载力不足或埋深太浅，而墩台又是砖石或混凝土刚性实体式基础时的情况。扩大基础底面积应由地基强度验算确定。当地基强度满足要求而缺陷仅仅表现为不均匀沉降变形过大时，采用扩大基础底面积的加固，主要由地基变形计算来加以选定。
10、增补桩基加固法。
当桥梁墩台基底下有软卧层，或墩台基础未下至坚硬岩层时，墩台发生沉陷;当桥梁墩台采用桩基础，而桩的深度不足，或由于水流冲刷等原因使桩发生倾斜。这些病害都直接影响桥梁结构的正常使用和服务年限。对此，采用增补桩基加固法是一种常用而且有效的方法。这种加固方法是：在桩式基础的周围补加钻孔桩，或打人钢筋混凝土预制桩，扩大原承台，以此提供基础的承载力，增强基础的稳定性。
11、墩台拓宽方法。
利用旧桥基础，靠墩台盖梁挑出悬臂加宽部分，以便安装加宽的上部结构。此种情况为只加宽墩台上部的盖梁，墩台身和基础则不需予以加固。采用此法加宽墩台时，旧桥墩台基础必须完好、稳定，且需经过承载力验算后才能采用。否则，应在老桥的墩台旁，重新浇筑拓宽部分的墩台及基础。为保证大桥应急维修施工的质量和安全，整个维修施工期间需要全封闭交通。所有封闭路段提前在前方的路口设置标志牌。并在封闭位置专人24小时看护指挥，提前7日在当地的主要新闻媒体上发布公告，通告绕行路线和交通封闭期限。
总之，我国现有的旧桥数量大，形式多，目前病害开始逐渐暴露。在交通量不大，要求通车条件不断提高的情况下，如何用较少的投资取得更大的社会效益和经济效益是一个值得探讨的问题。同时还要充分挖掘和利用旧桥的超载潜力，能维修加固的桥梁，不要拆除重建。当发现有明显的病害后，要及时组织桥梁专家现场鉴定，必要时可做荷载试验，以确定是否需要综合改造。
参考文献：
[1]赫中营,郑立飞.既有钢筋混凝土双曲拱桥的病害分析及加固[j].山西建筑.2008(02)。
[2]梅廉.混凝土桥的主要病害及原因分析[j].科技促进发展.2009(12)。
医疗大数据的论文篇十二
摘要：随着就业信息化建设的发展，信息技术已经被广泛应用于高校毕业生就业中，就业信息化建设是近年来大学生就业问题关注和努力的重点方向。但目前就业信息化建设中依然存在很多不足，如信息整合程度低、信息利用率低下、信息平台功能不完善、信息交流不足、网络求职成功率偏低等。在当今大数据时代背景下，就业信息化建设迎来了新的发展机遇。
关键词：大数据;信息化;就业。
随着互联网的发展，信息技术被广泛用于生活、工作、学习、服务、交通、生产等各个领域，改变了世界，为人类带来了诸多便利。就业信息化建设对我国经济社会发展稳定具有重大战略意义。在各种信息化平台的帮助下，大学生能够更容易、更便捷地找到就业岗位，在我国高校扩招造成毕业生数量逐年递增的情况下，极大地缓解了社会的就业压力，为我国经济建设提供了各方面的劳动力和人才。因此国家高度重视就业信息化建设，21世纪以来，党中央、国务院、教育部多次下达指令，要求大力开展各项就业信息化建设工作。
一、目前我国就业信息化建设的现状及不足。
经过十几年的努力，目前我国就业信息化建设已经基本完善，形成了以各级政府就业指导部门、用人单位、高校、毕业生为核心的就业信息化体系，通过各种信息化平台，把各级政府就业指导部门、用人单位、高校、毕业生连接起来。各级政府就业指导部门网络平台、各高校就业指导中心网站、各种招聘信息、毕业生求职信息等信息化要素的相互作用，实现大学生完成就业。但目前我国就业信息化建设依然存在很多不足，主要有一下几点：
(1)信息整合程度低、信息利用率低下。目前已有的就业信息平台数量很多，各种就业平台发布的信息数量非常巨大，但信息分布松散，整合程度较低。比如，同一岗位的招聘信息，可能会在多个不同的招聘网站上看到，求职者需要到多个求职网站去搜寻。这就增加了求职者获得求职信息的时间成本，导致信息利用率低下。
(2)信息化建设视野狭窄，平台之间联系不够，信息交流不足。政府部门在信息化建设统一规划方面做得不好，没有从高的层面进行部署，建设视野不够宽广。各个信息平台一叶障目，平台之间的联系不够紧密，最终导致了信息交流不足。
(3)信息平台功能不完善，不能更好服务就业工作。目前大部分的信息平台以发布就业信息为主，一些平台具备网络简历投递的功能，但这些对于实现求职者顺利就业是不够的。求职者需要通过信息化平台了解到当前就业形势、各行业就业现状、薪酬水平、地域差异、前景分析等信息，需要得到实时疑问解答，进行广泛交流，这些都是当前的信息平台所缺乏的功能。
(4)网络求职成功率不高。十几年来信息化建设促进了大学生就业工作的开展，越来越多的求职者在网上进行简历投递等求职活动，但不可否认的一个事实是招聘会、宣讲会、人才市场对于就业依然作用突出。调查显示，很多求职者认为网络对于求职的最大帮助是提供便捷、高效、廉价的就业信息，而网络招聘中简历投递成功率太低，所以求职者更愿意到招聘现场去求职，各地招聘现场的火爆状况就是很好的证明。这也说明了目前信息化对求职的帮助仍然处于较低的水平。
随着信息化技术的发展，家用电脑、智能手机、宽带技术、移动互联网、物联网等数据来源及数据承载方式的高速发展，全球的信息数据量出现了跨越式增长，信息大爆炸成了时代的特征，大数据时代已经正式到来[1]。
大数据(bigdata，megadata)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产[2]。在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的特点可以概括为4v：volume(大量)、velocity(高速)、variety(多样)、value(价值)。大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。大数据技术可以从各种各样类型的数据中，快速获得有价值的信息。
利用大数据技术可以解决目前就业信息化建设中存在的种种不足，进一步加强就业信息化建设，更好帮助大学毕业生就业。
(1)加强预测分析，更好开展就业指导工作，加强就业针对性。大数据技术通过对国内国际形势、当前经济发展、过往就业信息、地域信息等大量数据进行分析，预测就业形势、各行业就业前景、薪酬水平、地域竞争状况、行业前景等能内容进行分析，给出可靠的预测数据，便于政府就业指导部门更好安排部署就业工作;企业可以合理安排招聘岗位，选择适合的求职者，避免员工频繁跳槽现象，节约招聘成本;高校可以更好地开展大学生就业指导工作，大学毕业生根据自己专业、兴趣、爱好、特长、个人发展规划，有针对性地明确求职目标，进行充分的求职准备。这些能加强各方面开展就业工作的针对性。
(2)高度整合信息，紧密联系信息平台，加强信息交流，提高信息利用效率。通过对大量信息的收集和分析，大数据平台可以完成信息的高度整合，使各个信息平台紧密联系在一起，平台之间的信息可以实现快速交流，大幅度提高信息利用效率。在大数据的帮助下，求职者搜寻求职信息时，重复的信息可以自动合并，同一类信息可以全部展现，信息获取效率得以提高;求职者的简历、求职信等求职信息可以储存在云端，在需要时随时可用于不同的网络招聘，这样求职者可以省去大量重复写简历的时间;通过大数据综合分析，网络上的虚假招聘信息可以迅速被识别剔除，信息审核得以强化，避免求职者上当受骗。
(3)完善信息平台功能，扩展信息平台种类，提高网络求职成功率。大数据技术可以进一步完善各信息平台的功能。信息平台将不仅仅提供求职信息，还会增加就业分析预测、实时交流、就业指导、网络简历投递和筛选、视频面试等功能。
随着大数据技术的发展，信息的传播已经不只是依赖电脑，智能手机、便携平板电脑、智能穿戴设备都成了信息传播媒介，信息平台也不再局限于互联网网站，qq、微信、微博等实时交流工具和各种app应用也成了新的信息平台，更加方便、快捷地发挥作用，借助于这些平台，求职者可以随时、随地进行信息浏览、投递简历、疑难询问、交流沟通等，企业hr可以随时发布信息、筛选简历、疑问解答、视频面试等，极大地提高求职的便捷性和成功率。
总而言之，大数据时代的到来，为以后的就业信息化建设提供了新的发展机遇和发展思路，充分利用大数据技术的各种优点和优势，就业信息化建设将更好服务于就业工作。
参考文献：
[2]杨旭，汤海京，丁刚毅.数据科学导论[m].北京理工大学出版社，2014.
医疗大数据的论文篇十三
职责：
1、根据分析要求，制定数据采集标准和目标，对原始数据进行业务逻辑处理。
2、分析企业客户数据，构建客户画像，构建企业和个人信用评分模型，支持运营相关业务数据分析和调取。
3、通过对公司运营数据研究，提出改善运营质量的方法和建议，搭建数据分析体系，为企业各级决策者提供支持。
4、熟悉数据挖掘建模过程及主流算法，具有大数据系统架构能力，熟悉spark等分布式机器学习框架，熟悉hadoop/hbase/hive等大数据处理平台相关数据挖掘、数据建模经验优先。
任职要求：
1、本科及以上学历，金融、数学、计算机等理工科相关专业。
2、1-3年金融领域数据分析，建模经验，熟悉逻辑回归，决策树等建模方法。
3、有较强的学习能力，能够快节奏地学习，研究，产出并能独立开展工作。
4、对于数据有敏锐的直觉，能够自主挖掘数据背后的市场方向、规律、为业务部门提供决策依据。
5、有软件开发，机器学习，数据库，hadoop/hive经验者优先。
医疗大数据的论文篇十四
近年来，随着科技的发展和医疗技术的进步，健康医疗大数据逐渐成为一个热门话题。健康医疗大数据，简称健康大数据，是指利用信息技术、采集和传输医疗信息以及应用医疗产业链中各个环节所涉及的大规模数据，通过数据的整合、分析和挖掘，为医生、患者以及相关机构提供更加精准、高效的医疗服务和决策参考。在与健康医疗大数据的接触中，我深感其对医疗行业的巨大推动作用，同时也发现其所带来的一些挑战和问题。
首先，健康医疗大数据的优势令人瞩目。医疗领域产生的数据量庞大且复杂，有时难以直接应用于医生的临床决策中。而健康大数据可以将这些数据进行整合处理、分析挖掘，从而为医生提供更加精准的医疗决策参考，帮助医生更好地进行诊断和治疗。此外，健康大数据也能够提供患者的个体化医疗服务，根据患者的病史、基因信息、生活习惯等进行医学分析，为患者提供个性化的治疗方案。这些优势使得健康医疗大数据成为医疗行业的一块巨大宝藏，为医生和患者带来了福音。
然而，与健康医疗大数据接触的过程中，我也发现了其中的挑战和问题。首先，健康医疗大数据的采集、存储和传输需要消耗大量的资源，导致成本昂贵。医疗数据的采集需要依赖于各类医疗设备、系统以及医院信息平台，而这些设备和系统的投资以及后期的维护和升级都需要耗费大量的资金。其次，健康医疗大数据涉及病人的隐私保护问题。医疗数据涉及病人的个人信息、病史以及遗传背景等敏感信息，在数据的采集、存储、传输过程中，如何保护这些信息不被泄露和滥用是一个亟待解决的问题。此外，医疗数据的质量问题也是一个挑战，医疗数据的质量直接关系到医疗决策的准确性和有效性，如何确保医疗数据的质量是一个需要重视的问题。
尽管健康医疗大数据面临着一些挑战和问题，但我相信通过持续的努力和改进，这些问题是可以逐渐解决的。首先，我们需要加强对健康医疗大数据的投入和支持，提供资金和设备等支持，加快数据的采集和建设。其次，我们需要建立健康医疗大数据的监管机制和法律法规，明确数据的采集、使用和保护等方面的规定，以保护患者的隐私权和合法权益。最后，我们需要加强对医疗数据质量的监控和管理，建立健全的质量控制体系，确保数据的准确性和可靠性。
综上所述，健康医疗大数据在医疗行业中具有巨大的潜力和优势，为医生和患者提供了更加精准、高效的医疗服务和决策参考。然而，健康医疗大数据也面临着一些挑战和问题，包括成本、隐私保护和数据质量等方面的问题。通过持续的努力和改进，我相信这些问题是可以逐渐解决的，健康医疗大数据将为医疗行业带来更加美好的未来。
医疗大数据的论文篇十五
近年来，随着科技的不断发展，医疗行业也迎来了数据化的飞速发展。健康医疗大数据的出现为医疗质量提升和疾病防治提供了有力的支持。作为一名医务工作者，我深切体会到了健康医疗大数据的强大实力和重要性。在与大数据相伴的工作中，我有着许多心得体会。
首先，健康医疗大数据为医学研究提供了宝贵的资源。过去，医学研究所依靠的主要是小样本、个案研究。然而，这种研究方法的局限性很大，结果往往只能反映个体差异，无法得出普适性的结论。而如今，有了健康医疗大数据的支持，研究者可以通过对海量的医疗数据进行分析，得到更加全面和准确的结论。这样的改变不仅提高了研究的科学性和可靠性，还加快了科学研究的进程。
其次，健康医疗大数据为疾病预防和控制提供了重要的参考依据。疾病发生的原因多种多样，临床医生在面对病人时往往只能依靠自己的经验和知识进行判断。但是，这种经验判断往往受到主观因素的干扰，容易出现偏差。而有了健康医疗大数据的支持，通过对大量疾病的发病原因、流行规律和危险因素的分析，医生可以更加准确地评估一个人患病的风险，采取相应的预防措施。这不仅可以降低疾病的发生率，还可以在疾病暴发时及时作出反应，遏制疾病的传播。
另外，健康医疗大数据在个性化医疗方面也有着广泛的应用。传统的医疗模式是“一刀切”，即相同疾病的患者被一视同仁地对待。然而，同一种疾病在不同人群中可能存在差异，药物对不同患者的疗效也有所不同。有了健康医疗大数据的支持，医生可以更好地掌握患者的健康状况、基因信息、生活习惯等个体差异，从而能够制定更加个性化的治疗方案。这样不仅可以提高患者的治疗效果，还可以减少不必要的治疗和药物的浪费，节省医疗资源。
最后，健康医疗大数据可以促进医疗服务的智能化和高效化。传统的医疗服务往往需要患者亲自到医院进行就诊，医生需要面对面地进行诊断和治疗。这样的模式存在许多弊端，如患者排队就诊时间长、医生资源分配不均等。而有了健康医疗大数据的支持，患者可以通过网络平台向医生咨询病情，医生可以通过远程监测患者的生理指标，进行远程诊断和指导治疗。这样不仅可以节省时间和成本，还可以提高医疗服务的效率和质量。
综上所述，健康医疗大数据对于提升医疗质量和改善医疗服务具有重要的意义。作为一名医务工作者，我亲身经历了健康医疗大数据给医疗行业带来的巨大变革。我相信未来，随着科技的不断进步，健康医疗大数据将会更加发挥作用，为人类健康事业做出更大的贡献。
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