阿里天池大数据竞赛—全国社会保险大数据应用创新大赛源码（2017-09-18）是一项聚焦于社会保险领域的全国性大数据竞赛，其源码压缩包内含的项目名为Graduation Design，可能指的是一些与毕业设计相关的项目文件。大赛旨在通过创新的数据应用，提升社会保险业务的效率和水平，推动数据科学在社会服务领域的实际应用。 从给定的信息来看，我们可以推测这个压缩包内含的内容涉及了数据竞赛、大数据处理、社会保险、以及可能的教育实践方面。具体来说，可能包含以下几个方面的知识点： 1. 大数据竞赛：阿里天池举办的数据竞赛是一个面向全国的平台，吸引数据科学家、工程师及研究者参加，目的是解决实际问题并推动技术创新。此类竞赛通常会提供大量的数据集，参与者需要利用各种数据分析技术，如数据挖掘、机器学习等，来完成指定的任务。 2. 全国社会保险：全国社会保险大数据应用创新大赛将关注点放在社会保险领域，这可能涉及医疗保险、养老保险、失业保险等多个方面。通过利用大数据技术对社保信息进行分析，可以更好地理解参保人员的行为模式，优化保险政策，提高资金使用效率，加强风险控制等。 3. Graduation Design：这个项目名称可能指向的是与毕业设计相关的实践项目。在大学教育中，毕业设计是学生在完成学业前必须完成的一个综合实践环节，通常需要学生运用所学知识解决实际问题。结合数据竞赛的背景，这个项目可能要求学生从大数据竞赛中选择一个社会保险相关的课题进行深入研究。 4. 数据应用创新：数据竞赛通常鼓励创新，参与者需要对现有数据进行深入分析，并提出创新的应用方案。这种竞赛有助于推动学生或参赛者在大数据处理、分析技术、创新思维等方面的提升。 5. 大创项目：以“大创”作为标签，表明这个项目可能是一个大型创新项目，或者与创新创业相关的实践计划。这类项目往往需要跨学科的知识和技能，能够帮助学生或团队在实践中学习和运用新知识，培养创新意识和创业能力。 这个压缩包文件内含的源码和相关文档，不仅是一次数据分析与技术应用的实践，也是教育与社会服务需求相结合的产物。参与者在这样的项目中，能够得到从数据处理到社会问题解决的全方位能力提升。同时，这一竞赛也是中国在推动大数据技术应用方面做出的努力之一，对于提升公共数据利用效率、促进社会服务创新具有重要意义。

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数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。 离线数据分析 离线数据分析用于较复杂和耗时的数据分析和处理，一般通常构建在云计算平台之上，如开源的HDFS文件系统和MapReduce运算框架。Hadoop机群包含数百台乃至数千台服务器，存储了数PB乃至数十PB的数据，每天运行着成千上万的离线数据分析作业，每个作业处理几百MB到几百TB甚至更多的数据，运行时间为几分钟、几小时、几天甚至更长。 [1] 在线数据分析 在线数据分析也称为联机分析处理，用来处理用户的在线请求，它对响应时间的要求比较高（通常不超过若干秒）。与离线数据分析相比，在线数据分

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医疗大数据应用分析 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第1页。 目录 医疗大数据的背景 医疗大数据应用需求 医院信息系统建设状况 医疗大数据应用解决方案 医疗大数据应用案例 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第2页。 2009年3月，中共中央国务院在《关于深化医药卫生体制改革的意见》（中发〔2009〕6号）中明确指出：建立实用共享的医药卫生信息系统。大力推进医药卫生信息化建设。以推进公共卫生、医疗、医保、药品、财务监管信息化建设为着力点，整合资源，加强信息标准化和公共服务信息平台建设，逐步实现统一高效、互联互通。 为贯彻落实国家和省（区、市）深化医药卫生体制改革的有关精神，全国各地以地级市为单位，启动了区域"智慧医疗"建设工程，不同程度地建立了区域卫生信息平台，实现区域内卫生信息数据采集与共享。 随着医疗卫生信息化的不断发展，医疗大数据的时代已经悄然而至，并已渗透到医疗服务的方方面面。医疗卫生行业的各个政府监管部门、医疗机构、医务人员、公司企业对医疗数据的需求越来越大。如何充分应用医疗大数据，提升我国医疗健康管理水平，提高医疗机构服务质量和效率，辅助临床诊断和临床决策支持等，把医疗大数据转换成经济价值，成为各方关注的重点、难点，面临的挑战。 医疗大数据的背景 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第3页。 目录 医疗大数据的背景 医疗大数据应用需求 医院信息系统建设状况 医疗大数据应用解决方案 医疗大数据应用案例 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第4页。 医疗大数据的主要来源 饮食 运动 免疫 心理 计划 生育 预防 检查 治疗 康复 转归 其他 计划 生育 妇幼 诊断 用药 检查 病理 检验 手术 治疗 体格 检查 检验 运动 理疗 预防 慢病 养老 心理 基因 保险 美容 保健 疗养 宁养 残疾 死亡 疾病预防与控制 环境 生态 水质 气候 卫生监管机构 疾病预防控制中心 卫生监督所 其他机构 其他机构 药企 保险 卫生资源 卫生管理 急救 输血 体检 美容 保健 公共场所 餐饮 基因测序 社会保险 商业保险 药品研发 药品追踪 药品反应 药品销售 医 疗 大 数 据 来 源 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第5页。 医疗大数据应用需求 医疗大数据应用的各大需求方及其需求 综合卫生管理 公共卫生管理 卫生资源管理 医疗服务质量与安全管理 疾病预防控制 疾病管理 卫生费用分析预测 药品监管 提高临床业务 质量和服务 效率 医疗安全保障 医疗质量管理 优质医疗服务 疾病分析预测 院长决策支持 绩效考核分析 规范化治疗 临床决策支持 辅助临床诊断 就诊行为分析 医学科研支持 降低医疗费用 个人健康管理 个体化医疗 疾病分析预测 基因测序 个人日常感官 数据 药物研发 药品作用追踪 药品销量统计 药品销量预测 降低研发成本 降低物流成本 精准营销 增加销售额 降低医疗费用 加强医保欺诈 监管 基本药物临床 应用分析 设计面向患者 和医生的 新险种 市场和销售 推广 提升全民健康 水平 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第6页。 监管机构的医疗大数据应用需求 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第7页。 监管机构的医疗大数据应用需求 现状/问题 需求/目标 解决方案 信息孤岛：无法（实时）获取所需要的医疗卫生机构的相关数据，无法为诊疗、卫生管理提供数据支持。 推进医疗机构之间数据的互联、互通、互认 区域医疗卫生信息平台 区域医疗大数据中心 数据标准：标准体系缺乏，标准不统一，结构不规范，数据共享成为首要困难。 制定卫生行业统一数据标准 相关厂商以标准建设应用系统 制定卫生行业统一数据标准 数据共享以标准为参考 数据应用：医疗卫生数据分散，难以整合，标准不一，无法提供有意义、有价值的数据。 将现有医疗卫生数据整合，可直接提供有意义、有价值的数据。 区域医疗大数据中心 数据整合 数据应用：卫生统计指标无法直接取数，需要二次手工整合、处理。 将现有医疗卫生数据整合，可直接提供有意义、有价值的数据。 区域医疗大数据中心 商业智能 数据分析、预测：医疗健康数据保存在数据库中，只是作为健康记录数据提供调阅，未发挥真正价值，服务于医疗健康。 医疗健康大数据研究、挖掘和探索，研发医疗智能应用，提供决策支持。 大数据探索、分析 建立分析预测模型 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第8页。 医疗机构的医疗大数据应用需求 医疗大数据应用分析全文共50页，当前为第9页。 医疗机构的医疗大数据应用需求 现状/问题 需求/目标 解决方案 信息孤岛：无法获取患者在其他医疗机构的就诊记录数据，患者的健康档案数据不完整。 推进医疗机构之间数据的互联、互通、互认 区域医疗卫生信息平台 区域医疗大数据中心 数据应用：现有的诊疗数据未能够为临