北大医学部数据分析

北大医药公司2020年财务分析研究报告CONTENTS目录CONTENTS目录 (1)前言 (1)一、北大医药公司实现利润分析 (3)（一）、公司利润总额分析 (3)（二）、主营业务的盈利能力 (3)（三）、利润真实性判断 (4)（四）、利润总结分析 (4)二、北大医药公司成本费用分析 (6)（一）、成本构成情况 (6)（二）、销售费用变化及合理化评判 (7)（三）、管理费用变化及合理化评判 (7)（四）、财务费用的合理化评判 (8)三、北大医药公司资产结构分析 (9)（一）、资产构成基本情况 (9)（二）、流动资产构成特点 (10)（三）、资产增减变化 (11)（四）、总资产增减变化原因 (12)（五）、资产结构的合理化评判 (12)（六）、资产结构的变动情况 (12)四、北大医药公司负债及权益结构分析 (14)（一）、负债及权益构成基本情况 (14)（二）、流动负债构成情况 (15)（三）、负债的增减变化 (15)（四）、负债增减变化原因 (16)（五）、权益的增减变化 (17)（六）、权益变化原因 (17)五、北大医药公司偿债能力分析 (18)（一）、支付能力 (18)（二）、流动比率 (18)（三）、速动比率 (19)（四）、短期偿债能力变化情况 (19)（五）、短期付息能力 (19)（六）、长期付息能力 (20)（七）、负债经营可行性 (20)六、北大医药公司盈利能力分析 (21)（一）、盈利能力基本情况 (21)（二）、内部资产的盈利能力 (22)（三）、对外投资盈利能力 (22)（四）、内外部盈利能力比较 (22)（五）、净资产收益率变化情况 (22)（六）、净资产收益率变化原因 (23)（七）、资产报酬率变化情况 (23)（八）、资产报酬率变化原因 (23)（九）、成本费用利润率变化情况 (23)（十）、成本费用利润率变化原因 (24)七、北大医药公司营运能力分析 (25)（一）、存货周转天数 (25)（二）、存货周转变化原因 (25)（三）、应收账款周转天数 (25)（四）、应收账款周转变化原因 (26)（五）、应付账款周转天数 (26)（六）、应付账款周转变化原因 (26)（七）、现金周期 (26)（八）、营业周期 (27)（九）、营业周期结论 (27)（十）、流动资产周转天数 (27)（十一）、流动资产周转天数变化原因 (28)（十二）、总资产周转天数 (28)（十三）、总资产周转天数变化原因 (28)（十四）、固定资产周转天数 (29)（十五）、固定资产周转天数变化原因 (29)八、北大医药公司发展能力分析 (30)（一）、可动用资金总额 (30)（二）、挖潜发展能力 (31)九、北大医药公司经营协调分析 (32)（一）、投融资活动的协调情况 (32)（二）、营运资本变化情况 (33)（三）、经营协调性及现金支付能力 (33)（四）、营运资金需求的变化 (33)（五）、现金支付情况 (33)（六）、整体协调情况 (34)十、北大医药公司经营风险分析 (35)（一）、经营风险 (35)（二）、财务风险 (35)十一、北大医药公司现金流量分析 (37)（一）、现金流入结构分析 (37)（二）、现金流出结构分析 (38)（三）、现金流动的协调性评价 (39)（四）、现金流动的充足性评价 (40)（五）、现金流动的有效性评价 (40)（六）、自由现金流量分析 (42)十二、北大医药公司杜邦分析 (43)（一）、资产净利率变化原因分析 (43)（二）、权益乘数变化原因分析 (43)（三）、净资产收益率变化原因分析 (43)声明 (44)前言北大医药公司2020年营业收入为197,742.21万元，与2019年的250,908.01万元相比大幅下降，下降了21.19%。

北大医学考研难不难过
北大医学考研的难度是相对较高的，因为北大医学院作为国内一流的医学院校，对考生的要求也更高。

考研不仅需要掌握丰富的医学知识，还需要具备较强的学术研究能力和科研创新意识。

首先，医学考研中的专业知识相对复杂且繁杂。

对于考生来说，需要掌握医学基础知识，包括解剖学、生理学、病理学等等。

同时，还需要学习临床医学知识，如内科学、外科学、儿科学等，以及相关的医学技术和仪器使用方法。

这些知识量庞大，要求考生具备扎实的基础和广泛的知识储备。

其次，北大医学考研注重学术研究能力。

在考试中，除了基础知识的考察，还会涉及到一些研究方法和数据分析的问题。

考生需要具备批判性思维和科学研究能力，能够进行实验设计、数据分析和结果解读。

这对于考生来说是一个较大的挑战，需要在平时的学习中注重培养科研能力。

最后，北大医学考研竞争激烈。

由于北大医学院的声誉和实力，每年都会吸引大量的考生报考。

因此，考生要想被录取，除了需要具备扎实的知识和良好的学术能力，还需要具备一定的竞争优势，如科研成果、实习经历等。

所以，考生需要在学习之余，注重与教师和同学的交流合作，培养团队协作能力和实践经验。

综上所述，北大医学考研的难度较大，需要考生具备扎实的医学知识和学术研究能力，并且具备一定的竞争优势。

考生需要
提前规划备考时间，合理安排学习计划，同时注重实践和交流，以提高自己的竞争力。

数据科学与大数据技术专业（大数据分析方向）
人才培养方案
1.专业简介
计算机科学与技术系建立于1978年，它的前身是北大数学力学系计算数学专业软件专门化组与无线电电子学系计算技术专业。

2.专业培养要求、目标
在计算机科学技术中，掌握坚实的理论和专业知识，具有分析问题和解决问题的能力，以及知识自我更新和不断创新的能力。

在计算机的工程实践和应用方面受过良好训练，能适应计算机飞速发展.在个人素质方面，具有全面的文化素质、良好的知识结构和较强的适应新环境、新群体的能力，并具有良好的语言（中、英文）运用能力。

本科毕业后可在科研机构、高等院校、企业事业单位从事计算机科学与技术学科领域的研究、教学、开发、管理工作，并可继续攻读计算机科学与技术以及相关技术学科、交叉学科的研究生学位。

3.授予学位
本专业为理科专业，学制4年，毕业授予理学学士学位。

4.学分要求与课程设置
总学分：143学分，其中：全校必修课：48学分，其中公共必修课29学分，本学科通识课程19学分；专业核心课程：33学分；专业限选课程：38学分，含毕业论文6学分；自主选修课程：24学分。

1）全校必修课（48学
分）（1）公共必修课（29学分）说明：大学英语如因根据大学英语教研室要
2）专业核心课程（33学分）
4）自主选修课程（24学分）（1）通选课（12学分）
（2）实践创新类（2~6学分）本科生训练计划课程（2~6学分，三上下）以及其他实践创新课程。

（3）全校所有其他课程。

北大人民医院门诊人次数季节变动分析及趋势预测摘要：本文目的是想通过对北大人民医院2005-2012年各季度门诊人次数走向的了解，并运用线性趋势季节模型来预测2013年门诊人数并进行数据的季节分析。

为今后医院在门诊部门人力，物力等方面的资源配置上提供依据，能更好，更及时的应对医院门诊人数的高峰期。

本文所采用的方法是线性二次指数平滑法，趋势分析法和霍尔特-温特斯指数平滑法，结果是，结论是北大人民医院的门诊总数变动是呈上升趋势，门诊量变动有一定的季节规律，医院应根据季度的不同来合理安排门诊部门的人力，物力。

关键词：线性趋势季节变动季度预测门诊人数;引言：在医疗领域，医院的门诊人次数会受季节变动的影响,。

门诊部门是一所医院的重要职能部门，对医院的门诊量进行分析和预测，可以为医院制定工作计划和决策管理提供依据。

本文运用趋势分析法和霍尔特-温特斯指数平滑法对北大人民医院2005—2012年各季度门诊人次数的分布、变动趋势进行分析，找出季节规律，为医院门诊部门制定应对措施提供依据。

资料与方法1、资料来源：北大人民医院2005—2012年医院工作报表,资料真实可靠。

具体内容详见表1。

（1）数据表预测模型的求解过程如下：已知目前周期序号t=8，6.0=α，将第8周期的一次，二次指数平滑值代入得：S求平均值，以消除随机干扰，将此平均t（表3）2013年各季度门诊人次数的预测值为：第一季度为319358人，第二季度为358395人，第三季度为405556人，第四季度为387660人。

计算得绝对百分比误差为2.99%。

季节趋势分析各季的季节指数的平均数应是1 ,如果季节指数大于或小于1都说明有季节变动。

如果大于1的幅度比较大,表示旺季,如果小于1的幅度比较大,表示淡季。

等于1说明没有季节变动。

从表3的季度指数表可见, 第一，二季度低谷期，第三，四季度为最高峰期。

其中第一季度为全年的最低谷(低至0.89) , 第二季度升高，第三季度达到最高峰值(高达1.09 ) ,第四季度逐渐下降。

医疗健康大数据的种类、性质及有关问题俞国培①包小源①黄新霆②刘徽①许蓓蓓①于娜①张俊①①北京大学医学信息学中心②北大医疗信息技术有限公司摘要本文从数据角度描述讨论了医疗健康大数据。

按照不同来源医疗健康大数据可以分成医院医疗大数据、区域服务平台医疗健康大数据、疾病监测大数据、自我量化大数据、网络大数据和生物大数据等六大类。

这些不同种类数据具有不同的性质、医学价值及问题。

关键词医疗健康大数据数据类型数据可利用性中国与西方发达国家一样，正在步入医疗健康大数据时代，现在，每时每刻都有大量新的有关疾病、医疗和健康的信息在产生和流动，并储存于某个地方，等待着被挖掘、分析和应用。

由于中国是接近于14亿人口的大国，人数占全世界总人数的1/5，所以产生积累的医学数据量，世界各国无法比拟。

截止2013年11月底，全国医疗机构总数为96.2万个（其中医院为2.4万个，其他医疗机构为92.3万个），2012年全国诊疗人数达69亿人次[1]。

目前，中国的互联网上也正在实时产生大量难以计数的关于疾病和健康的信息。

特有的巨量医疗和健康数据，赋予了中国一个能接触并深入了解更多疾病、诊疗和健康信息的好机会，但同时也给数据使用者带来了更严峻的应用挑战。

本文描述和讨论了医疗健康大数据的基本概念、种类、性质及有关问题，以便读者能迅速了解有关知识，正确利用医疗健康大数据，避免出错，真正能使有关各方从大数据应用中获益。

1 医疗健康大数据的基本概念医疗健康大数据泛指所有与医疗和生命健康相关的数字化的极大量数据。

数据究竟大到何种程度才可称为大数据，早在九十年代中期，世界著名统计学家休伯（Huber PJ）就对此进行过专门讨论[2]。

当时，休伯建议可按以10为底2为指数递增的数据存储单位字节大小来进行划分，即微小数据为102（100字节），小数据为104（10K字节），中数据为106（977K），大数据为108（95MB），巨大数据为1010（9.3GB），和非常巨大数据为1012（932GB≈1TB）。

北大考博辅导：北京大学数据科学（公共卫生与预防医学）考博难度解析及经验分享根据教育部学位与研究生教育发展中心最新公布的第四轮学科评估结果可知，全国共有37所开设公共卫生与预防医学类专业的大学参与了排名，其中排名第一的是南京医科大学，排名第二的是华中科技大学，排名第三的是北京大学。

作为北京大学实施国家“211工程”和“985工程”的重点学科，前沿交叉学科研究院的数据科学（公共卫生与预防医学）一级学科在历次全国学科评估中均名列第三。

下面是启道考博整理的关于北京大学数据科学（公共卫生与预防医学）考博相关内容。

一、专业介绍公共卫生与预防医学是从医学中分化出来的一个独立的学科群。

它以人类群体为研究对象，应用生物医学、环境医学和社会医学的理论，宏观与微观相结合的方法，研究疾病发生与分布规律以及影响健康的各种因素，制定预防对策和措施，达到预防疾病、促进健康和提高生命质量的目的。

作为医学的重要组成部分，预防医学是在人类为求生存和发展、与危害健康的各种因素斗争的过程中产生和发展起来的。

北京大学前沿交叉学科研究院的数据科学（公共卫生与预防医学）专业在博士招生方面，不区分研究方向1004J3 数据科学（公共卫生与预防医学）研究方向：00.不区分研究方向此专业实行申请考核制。

二、考试内容北京大学数据科学（公共卫生与预防医学）专业博士研究生招生为资格审查加综合考核形式，由笔试+专业面试构成。

其中，综合考核内容为:1、我院各专业招生专家小组根据申请人的申请材料，参考申请者提交的课程成绩、硕士学位论文、外语水平、科研参与、发表论文、专著出版、获奖情况、研究计划和专家推荐意见等，对其科研潜质和基本素质等做出综合评价结论。

根据素质审核结果，择优确定进入考核的候选人；2、考核采取面试、笔试或两者相兼的方式进行差额复试，对学生的学科背景、专业素养、操作技能、外语水平、思维能力、创新能力以及申请人分析、解决问题和进行创新的综合能力等进行考察；3、考核时间各招生专业依据实际情况进行，外国语言文学（区域与国别）专业与生物学专业的复试时间预计安排在2019年4月，大数据类专业预计安排在3月中下旬，具体时间见后续通知。