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The spring and autumn period and the visual studio is one of the enterprises and individuals to provide professional creativity, brand integration design consultants, more than 15 years working experience. To customers as the benchmark, with wisdom grafting business and the arts.
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病人
医院
医生
药房
网站、APP、客 服中心
报销审核/福利管 理服务机构
审核批准后付款
银行
医保局
缺少对药品流通环节及对医 院购药和医生开药的管控，造 成中间环节的非法返点
.
缺乏完善的审核工具和 监控手段，报销中存在欺
诈、浪费、滥用的现象
小型本地经销商 小型经销商
分销层级过 多，效率低下
大型经销商 药厂
数据来源：中国信息化百人会发布了《智慧医疗与大数据2015年度报告》
11/4/2019
.
20
公共卫生方向
用户搜索数据 数据建模与分析
疾病预测
11/4/2019
2015年医疗健康数据应用方向 商业应用方向
用户监测数据 医学实验数据 医疗诊断数据 医学学术资源
•••• •••
数据库 /云端
医疗机构 保险公司 制药企业
等现象，医保基金浪费和流失比例不低于50%，控费审核迫在眉睫。
11/4/2019
.
8
中国出现三甲医院看病难的问题，其原因主要有两点： （1）医疗资源分布不均衡是根本原因 （2）分级诊疗制度的缺失加剧了大医院看病难的问题
2013年中国各级医院发展情况
三级医院 占比7.2%
诊疗次数占比45.2%
拥有职业医师59.1万名 平均每所医院331名
11/4/2019
.
17
战略思路 一、政策解读 二、医疗行业痛点 三、大数据医疗发展现状 四、大数据医疗发展趋势 五、标杆分析
18
我国医疗费用支出以政府主导的基本医疗保险和个人支付为主，这两项占到医疗总支出的 96.5%；而美国则是以政府主导的基本医疗保险和商业保险为主，这两部分占比达 80.6%。同美国相比，我国公民医疗负担较重，同时缺少商业保险作为补充支付方

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基本工作概述报告
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02

定期安全漏洞扫描
对网络系统进行定期的安 全漏洞扫描，及时发现并 修复潜在的安全隐患。
隐私泄露风险评估方法论述
评估隐私泄露风险
通过对数据类型、存储方 式、传输方式等方面的分 析，评估隐私泄露的潜在 风险。
制定隐私保护策略
根据风险评估结果，制定 相应的隐私保护策略，包 括数据加密、访问控制等。
监控和审计
06 大数据发展趋势预测和挑 战
技术创新推动产业变革
新技术不断涌现
随着人工智能、云计算、区块链 等技术的不断发展，大数据技术
也在不断创新和进步。
数据处理效率提升
新技术的应用使得大数据处理效 率更高，能够更好地满足实时性、
准确性等需求。
产业应用不断拓展
大数据技术在金融、医疗、教育、 物流等领域的应用不断拓展，推
大数据PPT模板
目 录
• 大数据概念与特点 • 大数据采集与处理技术 • 大数据可视化展示技巧 • 大数据在业务场景中应用案例 • 大数据安全与隐私保护问题探讨 • 大数据发展趋势预测和挑战
01 大数据概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数 据集合，是和多样化的信息资产。
行业应用现状及前景展望
行业应用现状
大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素。人们对 于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
前景展望
未来，大数据将成为各类机构，尤其是企业的重要资产，数据资产的管理和有效利 用成为企业核心竞争力的重要体现。同时，大数据技术的不断发展和深入应用，将 推动各行业的信息化、智能化进程，为社会经济发展注入新的活力。

分析故障原因，总结经验教训，采取预防 措施避免类似故障再次发生。
2024/2/2920平台优化与扩展方案性能优化
针对大数据平台的性能瓶颈，进行优化处理，提 高平台运行效率。
迁移方案
对于需要迁移的大数据平台，制定详细的迁移计 划和方案，确保迁移过程顺利进行。
ABCD
2024/2/29
扩展方案
根据业务需求变化，制定大数据平台的扩展方案 ，包括硬件升级、集群扩展等。
2024/2/29
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大数据挑战与未来发展趋势
Chapter
2024/2/29
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数据质量参差不齐问题
数据来源多样化
大数据来自各种渠道和来源，数据质量参差不齐 ，存在大量噪声和无效数据。
数据清洗和预处理
对数据进行清洗、去重、填充缺失值等预处理操 作，提高数据质量。
数据质量评估
建立数据质量评估标准和流程，对数据进行定期 检查和评估。
02
处理速度快
大数据处理要求在秒 级时间内给出分析结 果，处理速度非常快 。
03
数据类型多
大数据包括结构化、 半结构化和非结构化 数据，如文本、图片 、视频等。
04
价值密度低
大数据中真正有价值 的信息比例较低，需 要通过算法和模型进 行挖掘。
2024/2/29
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大数据发展历程
萌芽期
20世纪90年代至2008年，大数据 概念开始萌芽，主要关注数据存 储和计算能力的提升。
备份恢复策略
建立大数据平台的备份恢复机制，确保数据安全 可靠。
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05
大数据安全与隐私保护
Chapter
2024/2/29
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数据加密传输和存储安全机制

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成功项目展示
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成功项目展示
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2017.09
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2018.09
添加标题文本
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2019.09
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详写内容……点击输入本栏的 具体文字，简明扼要的说明 分项内容，此为概念图解， 请根据您的具体内容酌情修 改。
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详写内容……点击输入本栏的 具体文字，简明扼要的说明 分项内容，此为概念图解， 请根据您的具体内容酌情修 改。
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物流行业应用
智能调度
通过实时分析物流数据，优化运 输路线和调度计划，提高物流运
输效率。
仓储管理
运用大数据技术，实现仓库货物的 实时监控和智能管理，降低仓储成 本。
物流预测
利用历史数据和机器学习算法，预 测物流需求和市场趋势，为企业制 定合理的发展规划提供依据。
其他行业应用
智能交通
01
通过大数据分析，优化城市交通规划和交通信号控制，提高道
数据类型多
大数据包括结构化、半结构化和 非结构化数据，如文本、图片、 视频等。
价值密度低
大数据中包含了大量无用信息， 需要通过算法提取有价值的信息。
互联网大数据来源
社交媒体
包括微博、微信、抖音等社交媒体平台产生 击数据等。
电子商务
感谢您的观看
THANKS
路通行效率。
教育领域
02
运用大数据技术，对学生学习行为进行分析和挖掘，为个性化
教育提供有力支持。
零售行业
03
通过大数据分析消费者行为和购买习惯，实现精准营销和个性
化推荐，提高销售额和客户满意度。
03
互联网大数据技术架构
数据采集与预处理技术
数据爬取技术
利用爬虫程序从网站、API 等数据源中自动提取数据。
数据可靠性问题
由于数据采集和处理过程中的误差和故障，大数据系统的可靠性受 到威胁。
数据一致性问题
在分布式大数据系统中，不同节点上的数据可能存在不一致性，导 致数据分析结果出现偏差。
大数据人才短缺挑战
人才需求与供给不匹配 大数据领域对人才的需求迅速增长，但现有教育体系培养 的大数据人才数量和质量无法满足市场需求。
金融监管与合规 运用大数据技术对金融交易进行实时监控和预警， 协助监管机构有效防范金融风险。

02
03
Spark
Flink
一个快速、通用的大规模数据处 理引擎，提供了Java、Scala、 Python等多种编程语言的API。
一个流处理和批处理的开源框架， 支持实时数据流分析和处理。
8
数据存储技术
03
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统，用于存储大规模数 据集，提供高吞吐量访问和容错能力。
临床试验数据分析
对临床试验数据进行深入挖掘和分析，发现新的治疗方法和药物作用 机制，推动医学研究的进步。
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其他领域的大数据分析应用
2024/1/26
智慧城市
利用大数据分析技术，对城市交通、环境、能源等领域的 数据进行全面分析，提高城市管理的智能化水平。
教育领域 通过分析学生的学习数据、教师的教学数据等，发现教育 过程中的问题和不足，优化教学方法和策略，提高教育质 量。
大数据分析PPT模板
2024/1/26
1
目录
2024/1/26
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法 • 大数据分析流程 • 大数据分析工具与平台 • 大数据分析实践案例
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01
大数据分析概述
2024/1/26
3
大数据的定义与特点
数据量大
大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级 别以上的数据。
金融
信用评分、风险管 理、投资策略等。
2024/1/26
政府
城市规划、交通管 理、公共安全等。
制造业
生产优化、故障预 测、供应链管理等。
6
02
大数据技术基础
2024/1/26
7
分布式计算技术

TITLE HERE
TEXT TEXT
And the earth was waste and without form; and it was dark on the face of the deep: and the Spirit of God was moving on the face of the waters
• At the first God made the heaven and the earth
• And the earth was waste and without form; and it was dark on the face of the deep: and the Spirit of God was moving on the face of the waters
waters
TEXT TEXT
TEXT
And the earth was waste and without form; and it was dark on the face of the deep: and the Spirit of God was moving on the face of
the waters
there was light
TEXT
And God said, Let there be light: and
there was light
TITLE HERE
TEXT
And God said, Let there be light: and there was light
TEXT
TEXT
And God said, Let there be light: and there was light

负责统一协调组织内部各个部门之间、领导之间的工作。负责统一协调组织内部各个部门 之间、领导之间的工作。负责统一协调组织内部各个部门之间、领导之间的工作。负责统一协调 组织内部各个部门之间、领导之间的工作。
有效 沟通
管理 水平
销售 技能
提供 素质
输入标题的内容
GUAN LI SHUI PING JING YI QIU JING
GUAN LI SHUI PING JING YI QIU JING
输入副标题的内容
负责统一协调组织内部各个部门之间、领导之间的工作。负责统一协调组织内部各个部门之间、领导之间的工作。负责统一协调组 织内部各个部门之间、领导之间的工作。负责统一协调组织内部各个部门之间、领导之间的工作。
部门管理不到位
输入标题 的内容
输入二级标题
负责统一协调组织内部各个部门之间、领导之间的工作。 负责统一协调组织内部各个部门之间、领导之间的工作。
输入二级标题
负责统一协调组织内部各个部门之间、领导之间的工作。 负责统一协调组织内部各个部门之间、领导之间的工作。
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负责统一协调组织内部各个部门之间、领导之间的工作。 负责统一协调组织内部各个部门之间、领导之间的工作。
输入标题的内容
GUAN LI SHUI PING JING YI QIU JING
管理成本 40%
其他成本 10%
负责统一协调组织内部各个部门之间、 领导之间的工作。
办公成本 20%
负责统一协调组织内部各个部门之间、 领导之间的工作。
负责统一协调组织内部各个部门之间、 领导之间的工作。
营销成本 30%
负责统一协调组织内部 部门之间的工作。
部门资金分配

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Part
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Lorem Ipsum make simply dummy text of the printing.
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7
Part
2
Байду номын сангаас单击此处添加标题
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2018
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Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.Remember what should be remembered, and forget what should be forgotten.
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PART.03
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MLlib：提供机器学 习算法库，支持分 类、回归、聚类等 常见机器学习任务
Flink生态系统
01
Flink是一个开源的分布式流处理 02
Flink生态系统包括Flink Core、
框架，用于处理大规模、低延迟的
Flink SQL、Flink Streaming、
数据流。
Flink Machine Learning等组件。
和隐私保护得到有效保障
数据可视化与交互技术的创新发展
数据可视化：将复杂数据转化为直观易懂的图表， 便于分析与决策
交互技术：通过人机交互，实现数据与信息的实 时交互与反馈
创新点：结合大数据技术，实现数据可视化与交 互技术的智能化、个性化和实时化
应用领域：广泛应用于金融、医疗、教育、交通 等领域，提高工作效率和决策质量
实时数据流
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StormSQL：基 于Storm的实时 计算工具，支持
SQL查询
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应用场景：实时 数据处理、实时 分析、实时监控
等
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特点：高可用性、 高扩展性、低延
迟、高吞吐量
HBase、Cassandra等分布式存储系统
HBase：基于 Hadoop的分布式数 据库，适用于大规模 结构化数据存储
数据处理：金融风控预警系统需 要对采集到的数据进行清洗、转 换、整合等处理，为风险评估提 供高质量的数据。
预警机制：金融风控预警系统需 要根据风险评估结果，设定预警 阈值，一旦风险超过阈值，系统 将自动发出预警信息，提醒相关 部门采取措施。
智能交通管理系统
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实时监控：通过大数据技术， 实时监控道路交通状况，提 高实时性：大数据技术需要处理海量数据，实时性 是提高数据处理效率的关键。