一、智慧醫(yī)療：大數(shù)據(jù)時(shí)代的醫(yī)療創(chuàng)新需求
智慧醫(yī)療：大數(shù)據(jù)時(shí)代的醫(yī)療創(chuàng)新需求
在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代，智慧醫(yī)療成為醫(yī)療行業(yè)的重要趨勢。隨著人口老齡化、慢性病患者增加、醫(yī)療費(fèi)用不斷上漲等問題的突出，傳統(tǒng)醫(yī)療模式已經(jīng)難以滿足人們對(duì)健康的需求。因此，構(gòu)建智慧醫(yī)療系統(tǒng)，整合各方資源，優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)，已成為當(dāng)前醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵所在。
對(duì)于智慧醫(yī)療的需求，主要包括以下幾個(gè)方面：
- 個(gè)性化診療服務(wù)：通過采集和分析患者的健康數(shù)據(jù)以及基因信息，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化診療方案，提高治療效果。
- 遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)：利用信息技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)醫(yī)生與患者之間的遠(yuǎn)程診療，打破地域限制。
- 醫(yī)療資源優(yōu)化：通過大數(shù)據(jù)分析和智能算法優(yōu)化醫(yī)療資源配置，提升醫(yī)療服務(wù)效率，降低醫(yī)療成本。
- 醫(yī)患溝通：建立醫(yī)患溝通平臺(tái)，加強(qiáng)醫(yī)患關(guān)系，提升患者滿意度和治療依從性。
- 疾病預(yù)防與管理：通過大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)疾病的早期預(yù)警和干預(yù)，降低疾病發(fā)生率。
智慧醫(yī)療不僅可以提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率，還可以改善整個(gè)醫(yī)療生態(tài)環(huán)境。然而，要實(shí)現(xiàn)智慧醫(yī)療的目標(biāo)，需要政府、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)以及個(gè)人共同努力，加強(qiáng)合作，共同推動(dòng)醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
總而言之，隨著科技的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步，智慧醫(yī)療已經(jīng)成為醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展方向。只有不斷滿足人們對(duì)健康的需求，才能真正實(shí)現(xiàn)醫(yī)療改革和進(jìn)步。
感謝您看完這篇文章，希望對(duì)了解智慧醫(yī)療的需求有所幫助。
二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的市場需求
醫(yī)療大數(shù)據(jù)的市場需求
醫(yī)療大數(shù)據(jù)是當(dāng)今信息化社會(huì)中備受關(guān)注的一個(gè)重要領(lǐng)域，隨著醫(yī)療科技的飛速發(fā)展和醫(yī)療信息化的普及應(yīng)用，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的市場需求也日益凸顯。在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代，醫(yī)療大數(shù)據(jù)有著巨大的市場潛力和發(fā)展空間，它不僅可以幫助醫(yī)療行業(yè)提升效率、優(yōu)化資源配置，還可以為人們的健康提供更加精準(zhǔn)、有效的保障。
隨著人口老齡化和慢性病患者數(shù)量的增加，醫(yī)療資源面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的醫(yī)療模式已經(jīng)難以滿足社會(huì)的多樣化需求，而引入醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)可以為醫(yī)療行業(yè)帶來全新的活力和發(fā)展機(jī)遇。
在如今數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，醫(yī)療大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為醫(yī)療行業(yè)的一大發(fā)展方向。通過收集、整合和分析醫(yī)療數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)患者健康狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)測，為醫(yī)生提供科學(xué)、精準(zhǔn)的診療方案，為患者提供個(gè)性化、全方位的醫(yī)療服務(wù)。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域
醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，涵蓋了臨床醫(yī)療、醫(yī)療管理、藥物研發(fā)、疾病預(yù)防控制等多個(gè)方面。在臨床醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)療大數(shù)據(jù)可以幫助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)診斷、個(gè)性化治療，提高醫(yī)療質(zhì)量和效率。
在醫(yī)療管理領(lǐng)域，醫(yī)療大數(shù)據(jù)可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)優(yōu)化資源配置、提升服務(wù)水平，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理和智能決策。
在藥物研發(fā)領(lǐng)域，醫(yī)療大數(shù)據(jù)可以加速新藥研發(fā)的過程，降低研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，提高藥物的療效和安全性。
在疾病預(yù)防控制領(lǐng)域，醫(yī)療大數(shù)據(jù)可以幫助政府部門實(shí)現(xiàn)疾病監(jiān)測預(yù)警、疫情防控等工作，保障公眾的健康安全。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢
隨著人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景將會(huì)更加豐富多樣。未來，醫(yī)療大數(shù)據(jù)將與新技術(shù)深度融合，實(shí)現(xiàn)智慧醫(yī)療、智慧健康管理的目標(biāo)。
同時(shí)，隨著醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷成熟和完善，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)、安全性等方面也將受到更加重視。未來，如何在保障數(shù)據(jù)安全的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享和互通，將成為醫(yī)療大數(shù)據(jù)發(fā)展的重要課題。
另外，隨著全球醫(yī)療合作的不斷加深，醫(yī)療大數(shù)據(jù)的國際化發(fā)展也將成為趨勢。不同國家和地區(qū)可以通過數(shù)據(jù)共享、合作研究等方式，共同推動(dòng)醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。
結(jié)語
醫(yī)療大數(shù)據(jù)的市場需求是一個(gè)不斷變化和發(fā)展的過程，在信息化技術(shù)的推動(dòng)下，醫(yī)療大數(shù)據(jù)將為醫(yī)療行業(yè)帶來更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。只有不斷創(chuàng)新、實(shí)踐，才能更好地滿足社會(huì)的多樣化醫(yī)療需求，促進(jìn)醫(yī)療行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
三、人們對(duì)醫(yī)療保險(xiǎn)的需求屬于什么需求？
(1)醫(yī)療保險(xiǎn)的消費(fèi)意愿
醫(yī)療保險(xiǎn)需求是由健康需求派生的,源于人們對(duì)于生命安全和健康保障的需要。當(dāng)人們遇到無法預(yù)料的風(fēng)險(xiǎn),如突發(fā)疾病和重大事故等,風(fēng)險(xiǎn)不僅對(duì)他們的身心造成傷害,也給他們帶來經(jīng)濟(jì)方面的損失,影響其正常生活。
出于規(guī)避或分散風(fēng)險(xiǎn)的考慮,人們會(huì)采取一些措施來力求將損失減小,而保險(xiǎn)恰好可以在更大人群范圍內(nèi)分散個(gè)體遇到的各種風(fēng)險(xiǎn)。 大多數(shù)人會(huì)有購買醫(yī)療保險(xiǎn)的愿望,這種購買意愿成為醫(yī)療保險(xiǎn)需求形成的首要因素。
(2)醫(yī)療保險(xiǎn)的支付能力
在市場經(jīng)濟(jì)條件下,保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)和參保人之間是一種商品交換關(guān)系。如果人們想要獲得醫(yī)療保險(xiǎn),必須支付一定的保險(xiǎn)費(fèi),而人們醫(yī)療保險(xiǎn)需要的滿足受到其貨幣支付能力的限制j如果不具備一定的貨幣支付能力,醫(yī)療保險(xiǎn)需要是無法轉(zhuǎn)化為醫(yī)療保險(xiǎn)需求的。
醫(yī)療保險(xiǎn)支付能力是醫(yī)療保險(xiǎn)需求形成的必要條件,就是在一定的保險(xiǎn)費(fèi)率下,由貨幣支付能力決定的醫(yī)療保險(xiǎn)需求的數(shù)量。
(3)醫(yī)療保險(xiǎn)需求者所投保的標(biāo)的物
醫(yī)療保險(xiǎn)需求的必備的條件之一是參保人想投保的醫(yī)療保險(xiǎn)險(xiǎn)種和保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)險(xiǎn)種相吻合。
如果保險(xiǎn)需求者所投保的標(biāo)的物在技術(shù)上是不可及的，那么醫(yī)療保險(xiǎn)有效需求就無法真正形成,如投保艾滋病。
四、數(shù)據(jù)需求分析包括什么？
數(shù)據(jù)需求分析
1
、寫出系統(tǒng)的任務(wù)和特點(diǎn)
2
、要實(shí)現(xiàn)的功能模塊和作用
3、
系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
4
、采用的數(shù)據(jù)庫
5
、開發(fā)運(yùn)行環(huán)境
"需求分析"，是指對(duì)要解決的問題進(jìn)行詳細(xì)的分析，弄清楚問題的要求，包括需要輸入什么數(shù)據(jù)，要得到什么結(jié)果，最后應(yīng)輸出什么。在軟件工程當(dāng)中的"需求分析"就是確定要計(jì)算機(jī)"做什么"，要達(dá)到什么樣的效果。
五、數(shù)據(jù)安全需求的特點(diǎn)？
有三個(gè)最基本的特性：可用性、完整性和機(jī)密性。
可用性是指數(shù)據(jù)隨時(shí)能夠獲取、隨時(shí)可用，不會(huì)由于硬件故障等問題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法讀取。
完整性是指數(shù)據(jù)在整個(gè)交易過程中沒有遭受惡意篡改和非授權(quán)的訪問，保障數(shù)據(jù)是最原本的樣子。
機(jī)密性指的是數(shù)據(jù)全程加密，不會(huì)遭受竊聽，也不會(huì)被未授權(quán)的人訪問到，數(shù)據(jù)是安全的。我們通常講的信息安全保護(hù)，保護(hù)的就是數(shù)據(jù)的這三個(gè)最基本的特性。
六、數(shù)據(jù)需求分析怎么寫？
數(shù)據(jù)需求分析就寫當(dāng)時(shí)的一個(gè)數(shù)據(jù)分析的一些情況，然后表明了一種怎樣的觀點(diǎn)？
七、數(shù)據(jù)運(yùn)營如何梳理數(shù)據(jù)埋點(diǎn)需求？
數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)治理入門分享-轉(zhuǎn)載渭河數(shù)分星球嘉賓SpaceLion的文章（四年互聯(lián)網(wǎng)大廠數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)驗(yàn)），未經(jīng)許可不能轉(zhuǎn)載
1、前言
看到這個(gè)標(biāo)題可能有的同學(xué)會(huì)有疑惑，為什么我作為數(shù)據(jù)分析師還需要去管數(shù)據(jù)治理的活，這個(gè)不是會(huì)有專門的同學(xué)去做嗎？
確實(shí)，在很多大廠，數(shù)據(jù)開發(fā)和數(shù)據(jù)分析職能都是分開的，數(shù)分的同學(xué)一開始拿到的表就是已經(jīng)清洗過的寬表，BI看板搭建就是寫幾條sql配置一下，日志埋點(diǎn)的工作都會(huì)交給產(chǎn)品來完成。但是很多中小公司是不具備這種條件的，尤其是很多初期的創(chuàng)業(yè)公司，在產(chǎn)品架構(gòu)尚未完善，團(tuán)隊(duì)分工不夠明確的情況下，很多時(shí)候日志埋點(diǎn)，數(shù)據(jù)清洗的工作都會(huì)落到數(shù)據(jù)分析同學(xué)的身上。
在擇業(yè)的時(shí)候，遇到這種分工尚未明確的項(xiàng)目，可能有一部分同學(xué)就直接放棄了，有的同學(xué)可能會(huì)說：我想專精數(shù)據(jù)分析，不想在數(shù)據(jù)治理上花時(shí)間，我找一個(gè)分工明確的團(tuán)隊(duì)就行了，如果職能分工不明確，說明這個(gè)項(xiàng)目的老板不懂?dāng)?shù)據(jù)等等諸如此類的。當(dāng)然這也是沒問題的，人的精力是有限的，追求知識(shí)的深度那必定會(huì)導(dǎo)致廣度的不足。
不過從我個(gè)人的角度來看的話，這樣可能就會(huì)使我個(gè)人的擇業(yè)范圍受限，只能選擇一些數(shù)據(jù)建設(shè)相對(duì)較好的團(tuán)隊(duì)。另一方面，如果能夠懂得一些數(shù)據(jù)治理的方法，那么在一些場景下也能夠給數(shù)據(jù)分析工作帶來一些便利性，包括能夠讓數(shù)據(jù)分析人員更好地定義口徑，在復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)任務(wù)中通過埋點(diǎn)和數(shù)倉來解決問題等。例如，一個(gè)剛剛搭建起來沒多久的電商APP，想要分析用戶點(diǎn)擊下單之前上一個(gè)頁面來自于哪里，假設(shè)我只在應(yīng)用層面解決，那我可能需要把用戶的點(diǎn)擊事件按照時(shí)間排序，再進(jìn)行清洗計(jì)算，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。但是這個(gè)時(shí)候如果我通過埋點(diǎn)解決這個(gè)問題，讓程序在用戶的點(diǎn)擊事件日志上加入一個(gè)refer字段，記錄了上一個(gè)頁面的url，這樣無論是統(tǒng)計(jì)分析，還是搭建后續(xù)的BI能力，都能夠快速解決
因此本篇隨筆的目的就是分享一些本人在數(shù)據(jù)治理方面的入門經(jīng)驗(yàn)，希望能給到一些完全沒接觸過數(shù)據(jù)治理的同學(xué)一些幫助。
2、數(shù)據(jù)治理鏈路以及數(shù)分同學(xué)參與的環(huán)節(jié)
國際數(shù)據(jù)管理協(xié)會(huì)DAMA對(duì)數(shù)據(jù)管理的主題分類可以分為以下幾種類型：數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)建模和設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和操作、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)集成和互操作、文件和內(nèi)容管理、參考數(shù)據(jù)和主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量。而對(duì)于這些工作的從層次劃分，網(wǎng)上有各種不同的概念，畢竟不同的公司架構(gòu)不太一樣，我們?cè)谶@里引用《大數(shù)據(jù)之路：阿里巴巴大數(shù)據(jù)實(shí)踐》書中的數(shù)據(jù)體系。整個(gè)架構(gòu)分為四個(gè)層次：數(shù)據(jù)采集層，數(shù)據(jù)計(jì)算層，數(shù)據(jù)服務(wù)層，數(shù)據(jù)應(yīng)用層。
1、數(shù)據(jù)采集層：包括日志收集，數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)同步；
2、數(shù)據(jù)計(jì)算層：包括離線數(shù)據(jù)計(jì)算，數(shù)據(jù)倉庫，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)
3、數(shù)據(jù)服務(wù)層：基本上就到了我們比較熟悉的環(huán)節(jié)，包括數(shù)分同學(xué)平時(shí)能拿到進(jìn)行分析的mysql數(shù)據(jù)源，hive數(shù)據(jù)源，數(shù)倉的cube等等，數(shù)分同學(xué)的大部分工作，可能就是拿著這些數(shù)據(jù)源去做數(shù)據(jù)應(yīng)用層的東西，不管是統(tǒng)計(jì)分析還是數(shù)據(jù)建模。
4、數(shù)據(jù)應(yīng)用層：這里就是到了一些應(yīng)用層的數(shù)據(jù)，對(duì)線上產(chǎn)品的，對(duì)內(nèi)部系統(tǒng)的等等
在整條鏈路中，一些純技術(shù)向的，涉及線上開發(fā)的內(nèi)容是不用數(shù)分的同學(xué)參與的，一般數(shù)分的同學(xué)可能參與的環(huán)節(jié)主要在日志埋點(diǎn)和數(shù)倉設(shè)計(jì)兩部分，參與的深度視實(shí)際需求會(huì)有靈活的變化。
3、日志埋點(diǎn)
3.1 數(shù)分同學(xué)參與日志埋點(diǎn)工作的優(yōu)勢
在日志收集環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)分析師可能會(huì)參與到日志埋點(diǎn)工作當(dāng)中，有些尚沒有實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)的同學(xué)可能不太清楚，線上產(chǎn)出的原始數(shù)據(jù)都是json或者雙逗號(hào)分割等不同類型的的字符串，其中定義了每一個(gè)字段的key-value，需要經(jīng)過清洗才能夠變成我們常用的數(shù)據(jù)表格式。那么一般數(shù)據(jù)分析師要做的就是配合產(chǎn)品運(yùn)營，定義清楚每一條日志的上報(bào)機(jī)制，以及對(duì)應(yīng)的key-value含義。
有的同學(xué)會(huì)講這個(gè)東西不是應(yīng)該產(chǎn)品自己來搞嗎？沒錯(cuò)一個(gè)基礎(chǔ)能力強(qiáng)的產(chǎn)品確實(shí)是能夠承擔(dān)埋點(diǎn)的工作，并且產(chǎn)品功能是他設(shè)計(jì)的，他比誰都更清楚功能上線之后他想要知道哪些信息，對(duì)應(yīng)所需要埋哪些點(diǎn)。但是有的時(shí)候一些產(chǎn)品雖然懂得功能設(shè)計(jì)和交互，但是卻不太懂?dāng)?shù)據(jù)，他們想要的可能是一個(gè)抽象的概念，比如功能上線之后他想知道用戶的活躍，用戶的漏斗轉(zhuǎn)化，此時(shí)如果沒有專門的數(shù)分同學(xué)參與，那么產(chǎn)品估計(jì)就會(huì)去找開發(fā)，開發(fā)可能更了解底層架構(gòu)，但是不了解業(yè)務(wù)，如果沒有定義清楚日志上報(bào)機(jī)制和含義，那么可能就會(huì)出現(xiàn)這樣一種情況：
產(chǎn)品上了一個(gè)促銷活動(dòng)的頁面希望知道用戶的PV，以及頁面帶來的GMV，開發(fā)隨便埋了一個(gè)服務(wù)端日志，只要用戶發(fā)送了訪問頁面請(qǐng)求就記錄一條，結(jié)果數(shù)分同學(xué)統(tǒng)計(jì)出來發(fā)現(xiàn)PV量巨大，但是GMV少的可憐，于是產(chǎn)品瘋狂優(yōu)化交互，但是GMV依舊沒有什么提升。最后經(jīng)過多方排查發(fā)現(xiàn)，原因是由于前端頁面加載問題導(dǎo)致很多用戶雖然請(qǐng)求了鏈接，但是頁面素材卻加載不出來，而PV統(tǒng)計(jì)的是服務(wù)端日志，也許后面的轉(zhuǎn)化其實(shí)還可以，但數(shù)據(jù)口徑的差異導(dǎo)致了整個(gè)問題的誤判。
以上這個(gè)例子是我編的，但是參考了一些工作當(dāng)中踩過的坑點(diǎn)，我們可以發(fā)現(xiàn)在產(chǎn)品或者技術(shù)自身能力不夠強(qiáng)的時(shí)候，把埋點(diǎn)全權(quán)交給他們就容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑不明確的問題。而反過來看，數(shù)據(jù)埋點(diǎn)也是要為業(yè)務(wù)服務(wù)的，最好是通過需求和數(shù)據(jù)指標(biāo)反推需要什么埋點(diǎn)，這就決定了數(shù)據(jù)分析的同學(xué)在這個(gè)環(huán)節(jié)當(dāng)中有著很大的參與空間，其意義在于：
1、明確埋點(diǎn)機(jī)制對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)口徑，避免業(yè)務(wù)分析的偏差。
2、幫助數(shù)分同學(xué)了解底層架構(gòu)，拓展業(yè)務(wù)分析當(dāng)中的思路。
3、數(shù)分同學(xué)可以自主增加便于分析的日志埋點(diǎn)，提升效率。
3.2 日志埋點(diǎn)的經(jīng)驗(yàn)分享
埋點(diǎn)的方法根據(jù)每個(gè)公司使用的數(shù)據(jù)服務(wù)不同也有很大差異，我個(gè)人將埋點(diǎn)方法分為兩類：全埋點(diǎn)，代碼埋點(diǎn)。代碼埋點(diǎn)又分為前端和服務(wù)端埋點(diǎn)。
全埋點(diǎn)就是部署了一些sdk，能夠把APP的所有行為全部記錄下來，然后由分析人員自定義關(guān)鍵事件，直接圈選分析。使用這種方法一般是接入了一些外部的數(shù)據(jù)服務(wù)供應(yīng)商的系統(tǒng)，比如神策之類的，優(yōu)點(diǎn)是你想怎么定義都行，無需重新開發(fā)，缺點(diǎn)就是這么多數(shù)據(jù)占用空間大不能存太久，也只適合一些輕量級(jí)的項(xiàng)目分析，我自己是沒用過這種方法。
代碼埋點(diǎn)顧名思義就是需要讓開發(fā)把一些關(guān)鍵事件信息的返回寫到代碼里面去，需要預(yù)先定義好在什么場景下，返回一些什么字段，這個(gè)就是我們最常用的一種方式。
前端埋點(diǎn)主要是在APP客戶端，或者網(wǎng)頁頁面當(dāng)中，觸發(fā)了一些關(guān)鍵素材時(shí)返回日志，比如頁面加載，素材圖片的加載，按鈕的點(diǎn)擊之類的。這類埋點(diǎn)上報(bào)會(huì)受到頁面改版，網(wǎng)絡(luò)等問題的影響，會(huì)有一些誤差；服務(wù)端埋點(diǎn)指的是成功請(qǐng)求了一個(gè)服務(wù)器接口時(shí)返回日志，這種日志通常是最準(zhǔn)確的，比如下單，播放視頻等，請(qǐng)求成功了就是成功了，不受前端改版等問題的影響。
設(shè)計(jì)埋點(diǎn)的時(shí)候我一般遵循這幾個(gè)步驟：
第一步肯定是要跟產(chǎn)品運(yùn)營對(duì)齊，看一遍產(chǎn)品文檔，新功能頁面做了什么改動(dòng)，新增改動(dòng)了什么功能，是否需要添加前端或服務(wù)端埋點(diǎn)；然后再明確這個(gè)功能上線之后要看哪些核心的數(shù)據(jù)，分別需要在前端和服務(wù)端埋一些什么內(nèi)容，確保功能上線能夠統(tǒng)計(jì)到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。輸出好需要哪些字段之后，需要跟開發(fā)對(duì)齊，在什么情況下上報(bào)，字段都能不能上報(bào)，可能有些字段是記錄不了的要怎么處理，這些明確了之后才能進(jìn)入開發(fā)。
對(duì)于日志字段的設(shè)計(jì)，個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)是可以按照幾個(gè)大類進(jìn)行梳理：
| 維度 | 信息 | 備注 |
| 日志基礎(chǔ)信息 | 日志唯一標(biāo)識(shí)，日志id，事件id，事件類型等 | 用作日志的分區(qū)字段 |
| 頁面信息 | 名稱，title，模塊，鏈接等 | 一般前端需要的較多 |
| 用戶基礎(chǔ)信息 | 用戶id，設(shè)備信息（設(shè)備號(hào)，型號(hào)），操作系統(tǒng)（語言，版本），網(wǎng)絡(luò)信息（ip等），應(yīng)用信息（版本，包體信息）等等 | 有些敏感信息不一定能獲取到，用戶明文賬號(hào)等信息注意加密 |
| 時(shí)間信息 | 日志上報(bào)時(shí)間，上傳時(shí)間，更新時(shí)間，創(chuàng)建時(shí)間 | 如果是一次性的事件則記錄上報(bào)時(shí)間即可，但是如果記錄對(duì)象是可累積更新狀態(tài)的，例如訂單等，則需要記錄不同狀態(tài)的時(shí)間 |
| 業(yè)務(wù)關(guān)鍵信息 | 比如如果關(guān)注用戶增長，就可以記錄點(diǎn)擊來源，渠道等信息，如果關(guān)注用戶的停留消費(fèi)，那可以記錄時(shí)長，下單金額；如果是有用戶跟另一個(gè)對(duì)象交互的日志，比如用戶-物品，用戶-視頻，那就需要記錄商品id，視頻id等等 | 這塊不是公共參數(shù)，可以根據(jù)業(yè)務(wù)的不同定義去定義 |
| 拓展字段 | 可以留出一個(gè)空的desc或者info字段，未來業(yè)務(wù)有新增需求的時(shí)候，可以在這個(gè)字段當(dāng)中以json字符串的形式進(jìn)行拓展 |
以這樣的標(biāo)準(zhǔn)去寫埋點(diǎn)文檔，就有利于拉齊大家對(duì)埋點(diǎn)的認(rèn)知，從而更高效，準(zhǔn)確的溝通。核心的邏輯是從產(chǎn)品對(duì)UI的理解過渡到數(shù)據(jù)指標(biāo)的設(shè)計(jì)然后到具體的開發(fā)環(huán)節(jié)，所以需要三方都要聽得懂
最后成型的埋點(diǎn)文檔應(yīng)該長下面這樣
| 日志基礎(chǔ)信息 | 頁面信息 | 具體字段 | UI圖 | |||
| 事件 | 事件類型 | 名稱 | 模塊 | 記錄字段 | 記錄值 | |
| 首頁瀏覽 | page_view | 首頁 | 曝光 | 公共字段 | 包含用戶id，設(shè)備號(hào)，時(shí)間頁面id等 | 首頁ui圖 |
| 游戲id | 如果首頁屬于某個(gè)游戲或者某個(gè)商品 |
4、數(shù)據(jù)倉庫
4.1數(shù)分同學(xué)參與數(shù)倉的優(yōu)勢
數(shù)據(jù)倉庫一般跟數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)安全這些職能是綁定的，所以大部分工作會(huì)落到數(shù)據(jù)開發(fā)的同學(xué)身上。不過這種情況是在數(shù)據(jù)體系已經(jīng)有一定沉淀的基礎(chǔ)上，如果是從零到一的數(shù)據(jù)倉庫搭建，數(shù)據(jù)分析同學(xué)的參與空間也是很大的。
數(shù)據(jù)開發(fā)的同學(xué)擅長將數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)的高效，可拓展，可維護(hù)，但是在服務(wù)層和應(yīng)用層當(dāng)中要結(jié)合業(yè)務(wù)進(jìn)行設(shè)計(jì)，比如對(duì)于一個(gè)短視頻產(chǎn)品，數(shù)開的同學(xué)能夠做到讓上數(shù)十億條數(shù)據(jù)的用戶-視頻維度的事實(shí)表清洗任務(wù)時(shí)長縮短一半，但是到了服務(wù)層以上，需要定義一些“近30天用戶活躍天數(shù)”，“近90天用戶觀看時(shí)長”的時(shí)候，數(shù)據(jù)開發(fā)的同學(xué)可能就會(huì)不知道怎么去設(shè)計(jì)能更加貼合業(yè)務(wù)了，此時(shí)就需要數(shù)分的同學(xué)參與進(jìn)來。
4.2 數(shù)倉設(shè)計(jì)的經(jīng)驗(yàn)分享
數(shù)據(jù)倉庫一般分為：
1、ODS層（數(shù)據(jù)準(zhǔn)備層）：包含業(yè)務(wù)的原始日志，是直接接入數(shù)據(jù)源的部分。
2、DWD層（數(shù)據(jù)明細(xì)層）：將DW層（DWD，DWM，DWS）與業(yè)務(wù)層（ODS）隔開的部分，在數(shù)據(jù)字段的定義上與ODS層保持相同的顆粒度，但是會(huì)把ODS層的原始JSON等字符串日志進(jìn)行解析變成數(shù)據(jù)庫表，同時(shí)會(huì)做一些空值填補(bǔ)等數(shù)據(jù)清洗操作。
3、DWM層（數(shù)據(jù)中間層）：在DWD的基礎(chǔ)上做輕微的聚合，計(jì)算出相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，例如假設(shè)對(duì)于一個(gè)短視頻產(chǎn)品，DWD層記錄的是，用戶-創(chuàng)作者-作品-時(shí)長的維度數(shù)據(jù)，并且當(dāng)一個(gè)用戶多次觀看同一個(gè)視頻，可能會(huì)產(chǎn)生多條記錄，那么在DWM層可能會(huì)根據(jù)業(yè)務(wù)需要把表聚合為用戶-創(chuàng)作者-時(shí)長的維度數(shù)據(jù)，每一對(duì)用戶-創(chuàng)作者的只會(huì)對(duì)應(yīng)一條記錄。
4、DWS層（數(shù)據(jù)服務(wù)層）：在DWM的基礎(chǔ)上整合的主題數(shù)據(jù)表，例如上面說的用戶-創(chuàng)作者-時(shí)長的中間表，可能會(huì)根據(jù)業(yè)務(wù)需要被聚合為用戶主題表：用戶-總時(shí)長-創(chuàng)作者人數(shù)....；創(chuàng)作者主題表：創(chuàng)作者-用戶數(shù)-總時(shí)長......；這里的數(shù)據(jù)維度通常就已經(jīng)是具有業(yè)務(wù)含義的數(shù)據(jù)指標(biāo)了
5、ADS層（數(shù)據(jù)應(yīng)用層）：這里主要是給提供給產(chǎn)品或者數(shù)據(jù)分析的表，比如BI展示的數(shù)據(jù)指標(biāo)表，以及一些為了方便快速分析預(yù)聚合好的數(shù)據(jù)表，其數(shù)據(jù)指標(biāo)自定義程度也會(huì)更高，比如”近90天觀看視頻數(shù)”等等。
通俗地說，數(shù)據(jù)倉庫從下層往上層設(shè)計(jì)的過程就是一個(gè)不斷group by的過程，從多條明細(xì)group by成一條，從N個(gè)維度group by成一兩個(gè)維度如何選擇維度，以及要group by出哪些指標(biāo)，就是數(shù)據(jù)分析同學(xué)發(fā)揮作用的地方。一般ODS，DWD這兩個(gè)維度可以不需要數(shù)分同學(xué)參與，數(shù)據(jù)開發(fā)的同學(xué)保證數(shù)倉的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性即可，但是到了DWM層數(shù)據(jù)分析的同學(xué)就可以適當(dāng)參與進(jìn)來。比如此時(shí)DWM層待聚合的維度有20個(gè)左右，包括用戶id，創(chuàng)作者id，視頻信息，用戶的機(jī)型設(shè)備IP這些，那么數(shù)分的同學(xué)就可以結(jié)合平時(shí)的分析經(jīng)驗(yàn)挑選需要聚合哪些維度，比如IP，機(jī)型，如果在分析當(dāng)中并不是一個(gè)主要的維度，那么在DWM層當(dāng)中就無需保留，那么假設(shè)數(shù)分的同學(xué)平時(shí)要經(jīng)常統(tǒng)計(jì)“活躍設(shè)備數(shù)”這樣的指標(biāo)，那么設(shè)備ID就需要在DWM層保留下來。
設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉庫的過程這里介紹Kimball的維度建模步驟：
1、選擇業(yè)務(wù)過程：這個(gè)步驟通俗地講就是業(yè)務(wù)場景，比如在某個(gè)直播產(chǎn)品當(dāng)中，我們定義一條用戶的核心業(yè)務(wù)路徑定義為觀看直播-付費(fèi)充值-禮物打賞，那么最初的事實(shí)表就需要確定是單一場景的觀看直播行為表，還是觀看直播-付費(fèi)充值兩個(gè)場景疊加的表。
2、聲明粒度：確定主鍵，比如在上述的觀看直播行為表中，我們選擇用戶作為粒度。
3、確認(rèn)維度：根據(jù)關(guān)聯(lián)分析的常用維度挑選字段，比如以用戶為粒度的表中，我們通常會(huì)關(guān)注用戶看了哪些主播，在什么渠道下看的，看的什么類型，那維度就需要包含主播id，渠道來源，直播品類，核心考量的就是業(yè)務(wù)相關(guān)性。
4、確認(rèn)事實(shí)：也就是確定業(yè)務(wù)的度量指標(biāo)，比如觀看直播場景下，業(yè)務(wù)需要關(guān)注時(shí)長，PV，那么就需要在聚合的過程中把這兩個(gè)指標(biāo)計(jì)算出來。
如果按這個(gè)過程無限拓展，數(shù)倉的維度是可以拆出非常多的，常用的模式有：
| 模式 | 特點(diǎn) | 維護(hù)難度 | 使用廣泛度 |
| 星形模式 | 以事實(shí)表為中心，全部的維表直連在事實(shí)表上 | 低 | 高 |
| 雪花模式 | 維度表可以擁有其他的維度表 | 高 | 低 |
| 星座模式 | 基于多張事實(shí)表，共享維度信息 | 高 | 高 |
無論是哪種，其實(shí)核心都是要在存儲(chǔ)空間和業(yè)務(wù)便捷性當(dāng)中找到一個(gè)平衡點(diǎn)，維度表越多，分析的便利性就更強(qiáng)，但是同時(shí)增加了存儲(chǔ)成本；維度設(shè)計(jì)的簡單，數(shù)倉運(yùn)行更高效，但是可能每次做稍微復(fù)雜的分析都要從最底層的表開始用起，降低分析效率。這一塊工作是需要數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)開發(fā)的同學(xué)長期共建的，數(shù)分同學(xué)提供業(yè)務(wù)視角的建議，數(shù)開的同學(xué)提供技術(shù)上的方案，單一方我覺得都很難把這塊做好。
5、數(shù)據(jù)治理-數(shù)據(jù)分析共同進(jìn)化
其實(shí)分享了這么多，其實(shí)核心都是希望能夠給數(shù)分的同學(xué)提供一些跳出數(shù)據(jù)分析框架解決問題的思路，如果能夠了解一些數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)方法，在一些關(guān)鍵的節(jié)點(diǎn)上就可以尋求數(shù)據(jù)開發(fā)的幫助。例如你在分析用戶路徑的過程中發(fā)現(xiàn)了一個(gè)很關(guān)鍵的行為，比如用戶在瀏覽3次以上商品詳情頁之后，購買率會(huì)提升10%，那么是不是可以設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的埋點(diǎn)，在每次用戶曝光商品時(shí)，讓開發(fā)同學(xué)記錄當(dāng)天已曝光該商品的次數(shù)，產(chǎn)品也可以直接讀取這個(gè)數(shù)據(jù)做對(duì)應(yīng)的干預(yù)策略；又例如某個(gè)視頻產(chǎn)品的數(shù)倉以前只有簡單的用戶-創(chuàng)作者-視頻維度的事實(shí)表，結(jié)果最近運(yùn)營總是提需求看不同MCN機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)表現(xiàn)，那我們是不是可以給數(shù)倉的同學(xué)提需求增加對(duì)應(yīng)的字段或者設(shè)計(jì)新的事實(shí)表和維度表，方便后續(xù)的BI能力搭建。
反過來說，數(shù)據(jù)開發(fā)的同學(xué)也能得到業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的反哺，我發(fā)現(xiàn)商品曝光次數(shù)是一個(gè)非常關(guān)鍵的行為，那么我在下次打其他埋點(diǎn)的時(shí)候，也可以建議產(chǎn)品加上這個(gè)數(shù)據(jù)；我發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)方經(jīng)?？碅維度數(shù)據(jù)不看B維度的數(shù)據(jù)，那我也可以設(shè)計(jì)一些更加便捷的維度表給他們用。
整體來說，我覺得對(duì)于數(shù)據(jù)治理這項(xiàng)工作，數(shù)分和數(shù)開的同學(xué)是一個(gè)相輔相成，共同進(jìn)化的合作關(guān)系，如果未來大家在做項(xiàng)目的時(shí)候，遇到了需要自己參與到數(shù)據(jù)治理工作當(dāng)中的情況，希望本文可以給到大家一些啟發(fā)。
八、2021豬肉需求量數(shù)據(jù)？
2021年，豬肉的需求量已經(jīng)出現(xiàn)飽和狀態(tài)，由于今年的豬肉價(jià)格下調(diào)率太快，造成豬肉的行情比以前好多了，老百姓的購買能力增強(qiáng)，也讓養(yǎng)殖戶看到了可觀的利潤，豬肉的供應(yīng)量還會(huì)提高，所以說今年2021年豬肉的需求量會(huì)有所增加，漲幅度不會(huì)太高。
九、人才需求如何調(diào)查數(shù)據(jù)？
從分析用人部門需求到最終候選人入職，每個(gè)環(huán)節(jié)都可能影響到招聘的結(jié)果和狀態(tài)。
對(duì)于HR來說，如果想要把業(yè)務(wù)做得更加專業(yè)，
對(duì)招聘流程更有控制，那HR就需要用數(shù)據(jù)分析的思維去指導(dǎo)招聘工作，學(xué)會(huì)用數(shù)據(jù)指導(dǎo)招聘。
具體到招聘實(shí)踐當(dāng)中，招聘可以從這四個(gè)維度去分析：
關(guān)鍵績效、招聘過程、渠道效果和招聘成本。
每一個(gè)維度都會(huì)有相應(yīng)的計(jì)算方法和展現(xiàn)形式，
企業(yè)不同，取值方式不同，展現(xiàn)形式也不完全相同。
HR在招聘過程中，還有很多環(huán)節(jié)可以用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析總結(jié)。
十、主觀需求和實(shí)際需求哪個(gè)彈性大？
兩者不具備可比性。因?yàn)橹饔^需求只能和客觀需求進(jìn)行對(duì)比。實(shí)際需求只能和潛在需求進(jìn)行對(duì)比。一般來說，需求價(jià)格彈性都是著眼于實(shí)際需求來談的。商品的替代性越強(qiáng)，則需求價(jià)格彈性越大。商品的用途越廣泛，需求價(jià)格彈性就越大。屬于顧客高級(jí)需求的商品，價(jià)格彈性大等等。
