大数据的基本概念（大数据能做什么）

大数据技术可以定义为一种软件工具，旨在从极其复杂的大数据集中分析、处理和提取信息。大数据技术从业者需要具备收集、整合、管理和分析大数据的能力。，并可从事大数据运维、云平台运维、大数据分析等工作。作为大数据和会计从业人员，需要具备会计和金融理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能和IT信息技术等专业技能。智能健康管理依托医疗大数据分析、数据可视化、人工智能等技术，可满足患者随访、慢性病健康管理、疾病延续护理管理等医疗机构需求。

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资料:未经加工的数字和事实，包括图片、音频和文字。数据可以从不同的角度使用。例如，一些地方拥有最大的GDP，但他们没有。;不谈人均GDP有些地方谈论最大的人均GDP，但他们不 不要谈论总人数。那么我们可以 不要用这些来做决定。信息:处理过的数据。 "我去过一个公司，他们说是行业第一。我会问他第一次做了多久？他说是12年，我接着说，你长不大？他说在过去的五年里没有增长。我说，你的定义有什么用？为什么要从数据过渡到信息？没有办法对未经处理的数据进行价值判断。 "知识:确定的信息。 "知识是在信息经过处理和识别后产生的。当我了解一个城市后。;s的GDP，我需要知道它的产业结构，然后才能做出整体的经济价值判断。最后，我有城市的知识，可以帮助城市做出选择。 "陈老师讲了我们有没有知识，需要做到三点:找到真正的源头，处理加工，鉴别。

echo 1-@ . com amp；;s大数据技术是面向计算机的，要学的知识更多的是高等数学、计算机编程、大数据技术框架等知识点。大数据和会计属于金融业务的财务会计范畴，学的知识更倾向于会计范畴。

大数据技术可以定义为一种软件工具，旨在从极其复杂的大数据集中分析、处理和提取信息。大数据技术从业者需要具备收集、整合、管理和分析大数据的能力。面向互联网和软件信息、商业服务、医疗、教育、金融、制造等行业的大数据应用专业群体。，并可从事大数据运维、云平台运维、大数据分析等工作。

大数据和会计的本质是利用云技术在互联网上构建虚拟的会计信息系统，完成企业的会计核算和会计管理。作为大数据和会计从业人员，需要具备会计和金融理论知识、大数据分析处理技术、计算机人工智能和IT信息技术等专业技能。大数据和会计需要通过大数据会计平台来实现。大数据会计平台是基于云计算，以互联网为媒介的在线会计信息系统。专业化的服务商提供软件、硬件、维护等服务，让客户利用计算机等终端设备实现会计核算和财务分析。

3、医学大数据到底是什么？

以为例:2012年谷歌科学竞赛的一等奖授予了一名高中生。她设计了一种算法，通过对760万乳腺癌患者的样本数据进行机器学习来确定乳腺癌细胞的位置，从而帮助医生对患者进行活检。定位准确率高达96%，超过了目前专家的水平。存在医学影像分析中，很多软件刚刚开始商业化，都在值班。目前临床诊断需要真人在检查报告上签字，这些软件给出的结果需要验证和签字。

长期以来，医疗行业存在一些问题，如高素质医生分布不均；;资源紧张，误诊漏诊率高，医疗费用高，放射科、病理科等科室医生培养周期长，医生供需缺口大；;资源。

在医疗健康大数据源多元化快速增长的背景下，随着近年来深度学习技术的不断进步，人工智能逐渐从前沿技术转向实际应用。在医疗健康行业，人工智能的应用场景越来越丰富，人工智能技术逐渐成为影响医疗行业发展、提升医疗服务水平的重要因素。

与互联网技术在医疗行业的应用不同，人工智能对医疗行业的改造包括生产力的提升、生产的改变、底层技术的驱动和上层应用的丰富。人工智能在医疗领域的应用可以提高医疗诊断的准确性和效率。提高病人的比例。;自我诊断，减少病人 对医生的需求；辅助医生发现病灶，实现疾病的早期筛查；大大提高新药研发效率，降低药物制备时间和成本。医学人工智能的应用方向可以分为四个方向::。

(1)临床决策支持

临床决策支持最初被定义为利用相关的、系统的临床知识和患者信息，加强医疗相关的决策和行动，提高医疗水平和医疗服务水平。主要体现在临床诊疗上。基于人工智能、机器学习等关键技术，智能分析医疗数据，为医生提供疾病早期诊断、个体化诊疗、智能用药提醒、不良事件预警等服务。通过诊疗建议，可以提醒医生预防潜在的错误，提高诊疗效率和质量。医疗服务提供者可以降低医疗事故的发生率，尤其是由临床错误引起的医疗事故。

同时，临床决策支持系统还可以使医疗过程中的大部分工作流程流向护士和助理医生，使医生从耗时太长的简单会诊工作中解脱出来，从而提高治疗效率。

(2)医学学术研究

基于大数据分析技术，医学研究主要围绕疾病相关性分析、精准疾病分析、治疗方案的医学效果、预后复发的作用、生物标志物筛选等具体分析和应用场景。

通过应用临床研究方法，医学工作者可以发现真实世界医学数据的价值，如临床问题、更有效的诊疗方法、新的医学知识等。通过发表相关学术研究论文，将医学研究成果转化为临床应用软件。在提升专业声誉的同时，推动科研真正的临床应用，不断推进医学研究。

(3)智能健康管理

依托医疗大数据分析、数据可视化、人工智能等技术，可满足患者随访、慢性病健康管理、疾病延续护理管理等医疗机构需求。同时智能可穿戴设备的发展在远程健康监测中发挥了更大的作用。基于大数据和人工智能技术，可为用户提供全生命周期电子健康档案、实时监测分析、健康评估、疾病风险预警、个体化管理方案等应用服务，提升医疗机构健康管理服务水平，提升个人健康管理能力和就医体验。

在公共卫生服务领域，可以利用智能健康管理服务普及和提高公共卫生知识，做好疾病预防和保健工作。

(4)数据操作管理

通过大数据处理和分析，可以提高医疗流程数据的透明度。通过数据可视化应用程序，如流程图、仪表盘、统计图等。，我们可以智能地识别和分析异常，然后优化流程。通过全面的数据化运营体系，帮助管理者在医疗服务质量评价和医疗绩效评价中及时发现问题，利用数据进行科学决策，将使医疗从业者和医疗机构的管理更加透明，间接促进医疗服务质量的提升，减少医疗机构的内耗，实现盈利创收。

4、为什么讲的都是概念工作机制啊？

的大多数开发商都没有。;除非是在大公司，否则他们不会直接使用大数据技术，而且他们完全可以 无法直接获得处理海量数据的机会。一般直接参与大数据处理，对学历背景要求很高。所以有些人只知道概念。大数据不是学来的。你需要数学、统计、概率的基础知识，需要掌握一些常用的处理大数据的语言如java、python、scala等。学习主要数据模型的构建、数据清洗、数据仓库、批处理、流处理等。这些都是比较低级的，做这些事情的都是高级人才。当然，一些资深的sqlboy也有机会搞大数据。

希望我的回答能帮到你，多多关注。

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