一、行業數據哪里？行業數據哪里找？

行業數據可以從多個渠道獲取，以下是一些常見的途徑：

- 政府部門：政府相關部門、行業協會等機構通常會發布行業報告、數據分析和統計數據，可以在它們的官方網站上查找。

- 商業數據庫：商業數據庫如Statista、IBISWorld、Euromonitor等可以提供全球各行業的市場報告和數據分析，需要付費使用。

- 學術數據庫：學術數據庫如JSTOR、ScienceDirect等可以提供各個領域的學術論文和研究報告，可以通過學校或圖書館訪問。

- 社交網絡：社交網絡如LinkedIn、Twitter等可以提供行業內的最新動態、趨勢和觀點，可以通過關注行業專家和組織獲取。

二、數據質量六大評價標準？

1、數據的準確性

數據的準確性是指數據與其描述的客觀實體的特征是否一致，即數據采集值或者觀測值和真實值之間的接近程度，也叫做誤差值，誤差越大，準確度越低。

2、數據的一致性

一致性是指存儲在不同的系統中的同一個數據，是否存在差異或相互矛盾。例如航班始發站，在不同系統中記錄的應該是同一個站點。

3、數據的唯一性

唯一性用于度量哪些數據是重復數據或者數據的哪些屬性是重復的。例如一個人只能有唯一的身份證號碼。

4、數據的規范性

規范指的是一項數據存在它特定的格式，規范性用于約束數據按統一標準存儲。例如IP地址必定是由 4個0到255間的數字加上”.”組成的；手機號碼必定是13位的數字。

5、數據的及時性

數據的及時性是指數據從產生到可以查看的時間間隔，也叫數據的延時時長。就是數據能否在需要的時候得到保證。如果數據延時超出統計的要求，就可能導致分析得出的結論失去了意義。特別是業務覆蓋多個市場、多個國家的大型企業，如果數據不能及時匯總，會影響到高層決策的及時程度。例如銷售日報，用于要求每天統計T-1的銷售數據，但是數據只能提供T-2，顯然達不到用戶的要求。

6、數據的完整性

數據的完整性是從數據采集到的程度來衡量的，是應采集和實際采集到數據之間的比例。指的是數據信息是否存在缺失的情況，數據缺失的情況可能是整個數據記載缺失，也可能是數據中某個字段信息的記載缺失。一個公司數據的完整性體現著這個公司對數據的重視程度。

三、如何評價健康醫療大數據行業？

隨著互聯網信息技術的迅猛發展和深入應用，數據的數量、規模不斷擴大，一個新概念——“大數據”迅速風靡各行各業。來自互聯網、人工智能領域大鱷回頭一瞅醫療，咋還這么落后呢。于是，“大數據賦能醫療”狂潮席卷三界。實際情況并不如他們期望的那般美好，甚至還有點兒一地雞毛。他們往往痛苦于那些從醫院得來的的數據質控之糟糕、“數據垃圾”之堆積。這些都需要花費很大力氣去做“數據治理”、“數據標準化”云云，然而誰也無法放棄，因為生怕錯過好！多！億！

各種醫療數據宛如“雞肋”這些所謂的“大數據”，往往是“一大堆數據”。這些醫療數據大多數來自院內信息系統（如HIS,LIS,PACS等），這些系統是服務于診療流程的，采集的目的是基于管理的需要，而非科研。很多情況下這些資料不夠完全，缺乏一些必要數據或數據質量不夠。舉個例子，醫院數據庫通常記錄的是處方藥物的信息，不能反映患者是取藥并服藥。 這些病歷包括患者既往史、現病史、吸煙飲酒史、門診記錄（癥狀、體征和診斷）、門診手術、入院記錄、出院總結等等。你聽，是住院醫師瘋狂碼字的聲音。這些都是非結構化數據，如何把他們轉變可以用于科研的結構化數據，每家醫療大數據公司都有自己的神技，機器學習、深度學習、自然語言、知識圖譜云云。結構化的準確度，咳咳，此處不表。 圖表炫酷完美“TO領導“那么真的可以說這些數據沒有一點點兒用嗎？好像還真有。必須說大數據行業的BI可視化頁面都受了海爾空調感染，科技藍呀！各種維度展示：這樣的：

這樣的：

和這樣的：

（感覺美學也需要加強...）加上“患者病歷360度全景視圖”、“患者就診事件時間軸”、“近n年就診患者的三間分布”等高端大氣上檔次的詞匯不絕于耳，非常適合向領導匯報和產品宣講等場合。但是，這些真的是臨床研究中的需求嗎？是行業的痛點嗎？ 看來可能目前還不全是。比如現在各大科研平臺都有的統計分析功能模塊，通過點選統計方法，秒級返回統計結果（probably not）、三線圖，感覺離科研文章result section差得就是一根靈活手指。但為什么別的統計分析軟件像SAS、SPSS、Stata、R studio等都各有復雜之處。有coding有邏輯，有對數據格式、質量的要求，因為確實很復雜，有各種參數需要調整。所以產品經理、工程師在開發過程中還是要回歸臨床科研，多聆聽市場痛點，沒準需要解決的并不是統計軟件，而是業務流程呢。 一大波RWS正趕來救場2019年，“真實世界研究”極速躥紅。這源于當年4月，輝瑞的愛博新獲FDA批準男性乳腺癌新適應癥，成為第一例僅基于真實世界證據（RWE）獲批的新藥物適應癥；5月，CDE發布《真實世界證據支持藥物研發的基本考慮（征求意見稿）》。這一新概念又給醫療大數據淘金者打了一劑強心針，增強了”這海量醫療數據里一定有金子“的信念感。臟亂差=垃圾？？？不，臟亂差=真實！！！ 誰是真正的“救場王”數據永遠是根據觀察、觀點、立場和理論而來的。如果沒有理論，沒有觀察的角度，就不存在數據。我拿出一個蘋果，要你寫下關于這個蘋果的數據，把這個蘋果給記錄下來，你馬上就會問：薛老師，你要記錄什么呢？是它的形狀、色澤、甜味、重量、硬度，還是別的什么維度呢？你必須先有一個維度，才可能有記錄下來的數據。 所以不存在什么純粹的、沒有立場的、不從任何理論角度出發的數據。也就是說，我們在進行大數據收集的時候，本身就需要理論的創新、角度的創新、維度的創新。你得先有想法、先有角度，才會有數據。（此處致敬薛兆豐老師）

臨床研究數據同理，首先得是基于臨床研究的。關于臨床研究的設計本身就有一套方法論，那就是流行病學，而且發展多年才成為今天的模樣（得從1840s末期的倫敦霍亂說起。。。）

因此，“以數據分析研究醫學”“以研究結果促進健康”這件事情，并不是在大數據火了一把之后，才開始出現。可能互聯網人士對醫療領域的業務細分沒有太多了解，他們眼里的醫學只是臨床醫學，對循證醫學等其他不太了解，對臨床數據如何最終變為醫療決策證據的套路一無所知，才會覺得把“數據”和“醫學”結合在一起，這件事情很創新很有搞頭，一片市場空白。 而對于臨床數據的問題，流行病學提供了解決思路：那是一整套的花式控制混雜因素、最大化減少偏倚從而盡量避免錯誤結論的措施。 另外，RWS和傳統臨床研究的區別不是研究設計和研究方法，而是研究實施場景。“真實世界研究”是對藥物監管過程而言，監管部門接受了新的臨床研究實施場景，或為一些特殊情況的藥品審評提供了新的思路。而對于真正的研究者，請大家拋開所謂定義的桎梏，回歸初心。只要我們科學的制定研究方案，盡可能全面的收集樣本，用盡可能完善的統計學方法校正混雜和偏倚，得到盡可能客觀的數據，那我們就是在進行高質量的研究，產生真正有益于行業的證據。韓梅梅冬日有感2020-11一群熱愛臨床研究的年輕人歡迎咨詢科研客服Wechat:medatalkEmail:medatalk@163.com

四、數據行業分類？

歸納起來可以按照以下方式進行分類：

(1)從大數據處理的過程來分：包括數據存儲、數據挖掘分析、以及為完成高效分析挖掘而設計的計算平臺，它們完成數據采集、ETL、存儲、結構化處理、挖掘、 分析、預測、應用等功能。

(2)從大數據處理的數據類型來劃分：可以分為針對關系型數據、非關系型數據(圖數據、文本數據、網絡型數據等)、半結構化數據、混合類型數據處理的技術平臺。

(3)從大數據處理的方式來劃分：可以分為批量處理、實時處理、綜合處理。其中批量數據是對成批數據進行一次性處理，而實時處理(流處理)對處理的延時有嚴格的要求，綜合處理是指同時具備批量處理和實時處理兩種方式。

(4)從平臺對數據的部署方式看：可以分為基于內存的、基于磁盤的。前者在分布式系統內部的數據交換是在內存中進行，后者則是通過磁盤文件的方式

五、vr行業自我評價？

VR對消費者來說最好的用途可能是游戲和其它娛樂類的應用。因為VR是沉浸式的體驗，沒有移動性，因此社交、資訊、交通等等，不如能隨時帶著的微軟Hololens這樣的AR/MR產品。

其次，在游戲這個領域，VR又有眩暈的問題。VR眩暈主要有兩個原因：

一是屏幕刷新不夠快，這個問題隨著設備的進化很容易解決。

二是人在VR里在運動，在現實里卻不在運動，大腦對此很不能適應，這樣導致的眩暈問題，很難解決。

六、it行業校招自我評價？

您好，我是***學院（系科）什么專業的一名應屆畢業生，由衷的感謝您抽出寶貴時間審閱我的資料，我在大學期間掌握的***課程等等，擅長C語言，python，c++，對于office，PP等辦公軟件的熟練掌握，獲得了什么什么獎項，集合參加什么什么的項目，有什么什么的愛好。

七、如何評價保險行業？

就保險這個行業，國內的發展空間巨大。只要度娘一下就知道發達國家和地區個人保險的普及率以及保費的金額都遠高于中國大陸。更進一步，保險其實是一個金融產品，配置得好，買對產品，回報會很穩定。

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但，情緒上很多國人抵觸保險，即便是很多教育良好的現代青年，認為保險是騙錢的不在少數。這很無奈，因為保險產品自身確實是構架在很多預設的前提和假設。在國人對保險條例普遍認知不高，而賣保險的又不專業的情況下，無心的和有心的騙就必然發生了。

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如果你問這個問題是想自己做保險代理人，建議你找大的保險機構或銀行。假設你三觀正的情況下，稍有系統的培訓是很必要的，畢竟騙錢過日子不是很多人的良心能接受的。

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如果你希望投資保險產品，買股票，還是建議找行業龍頭。畢竟，保險公司破產在法規上是允許的。但投資保險是需要長期的耐心，長期看好，短期炒作其實回報不會太大。

八、數據行業包括哪些？

數據內容業主要是指從事數據的收集、處理、傳播、存儲、流通的產業群體，其產品以信息為主，涉及到社會的各行各業，如數據采集部門(各類數據中心、情報中心、開發中心、檔案館等)；數據處理加工部門(各類數據處理加工企業、科學技術研究機構、銀行、保險機構、財政部門、稅務機構、計算機中心等)；數據傳播部門(宣傳機構、新聞、出版、廣播、電視等)……..； 數據服務業指以獨特的策略和內容幫助用戶解決問題的社會經濟行為，包括系統集成、增值網絡服務、數據庫服務、數據傳輸服務、數據咨詢服務等，它是以數據產品為社會提供服務的專門的行業綜合體。 數據軟、硬件研發制造業是指從事數據技術設備和元器件的研發和制造的行業。

九、大數據行業簡稱？

大數據行業的簡稱是BD（Big Data）。

大數據行業是指以大數據技術和應用為核心的產業領域。隨著信息技術的發展和互聯網的普及，各行各業都產生了大量的數據，這些數據蘊含著巨大的價值和潛力。大數據行業的目標就是通過采集、存儲、處理和分析這些海量數據，從中挖掘出有用的信息和洞察，為企業和組織提供決策支持和商業價值。

大數據行業涉及到多個方面的技術和應用，包括數據采集與清洗、數據存儲與管理、數據處理與分析、數據可視化與展示等。同時，大數據行業也與人工智能、云計算、物聯網等領域密切相關，相互促進和融合。

在大數據行業中，有一些常見的技術和工具，如Hadoop、Spark、NoSQL數據庫、機器學習、深度學習等。這些技術和工具可以幫助企業和組織處理和分析海量的結構化和非結構化數據，發現隱藏在數據中的模式和規律，并進行預測和決策。

大數據行業在各個領域都有廣泛的應用，包括金融、零售、制造、醫療、交通、能源等。通過大數據分析，企業可以更好地了解市場需求、優化運營、提高效率、降低成本，從而獲得競爭優勢。

總的來說，大數據行業是一個充滿活力和潛力的領域，它正在改變著各行各業的方式和模式，為企業和組織帶來了巨大的商業價值和創新機會。

十、行業分析數據來源？

不同行業，數據來源不同，舉例如下：

1、銀行業：銀監會、銀行業協會2、證券行業：證監會、證券業協會、深圳交易所、上海交易所、wind金融終端3、保險業：保監會、保險業協會4、關于國計民生的數據：統計局、年鑒因此，可以根據你的行業，從不同的途徑獲取。