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大數據讓就醫看病更簡單。 過去，對于患者的治療方案，大多數都是通過醫師的經驗來進行，優秀的醫師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由于醫師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數據在醫療行業的深度融合，大數據平臺積累了海量的病例、病例報告、治愈方案、藥物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫生通過有效、連續的診療記錄，能夠給病人優質、合理的診療方案。

面對數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。 借助于大數據平臺，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治療方案，從而建立醫療行業的病人分類數據庫。 在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特征、化驗報告和檢測報告，參考疾病數據庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。 在制訂治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。 同時這些數據也有利于醫藥行業研發出更加有效的藥物和醫療器械。

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患于未然。 通過大數據對于群眾的人體數據監控，將各自的健康數據、生命體征指標都集合在數據庫和健康檔案中。 通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來健康服務管理的新趨勢。

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大數據在零售行業的應用

精準定位零售行業市場

如果一家企業想要進人或者去進行某一個零售行業區域的市場開拓，最先要做的就是進行項目評估和可行性分析，因為只有通過項目評估和可行性分析才能更加了解市場用戶的習慣從而才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。 而這個區域流動人口是多少?消費水平怎么樣?客戶的消費習慣是什么?市場對產品的認知度怎么樣?當前的市場供需情況怎么樣等等，這些也就需要用巨大的數據來進行支撐，對這些大數據的分析就是市場定位的過程。

大數據時代的來臨，為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。 需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大，而傳統的數據分析大多采集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析，容易忽視整個零售行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。 企業在實施收益管理過程中如果能在自有數據的基礎上，依靠一些自動化信息采集軟件來收集更多的零售行業數據，了解更多的零售行業市場信息,這將會對制訂準確的收益策略，贏得更高的收益起到推進作用。

作為零售行業企業，如果能對網上零售行業的評論數據進行收集，建立網評大數據庫，然后再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，量化產品價值，制定合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。

大數據的全面鋪陳，這也就意味著又是一把“雙刃劍，”但是它卻更加有力的推動了我國經濟的迅速發展從而促生更多有效有價值的人才崗位。