
大數(shù)據(jù)在醫(yī)保管理中的應(yīng)用與發(fā)展方向
當(dāng)前,醫(yī)療保險面臨基金收支平衡壓力增大、醫(yī)療服務(wù)違規(guī)行為多發(fā)、傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)決策方式落后等多方面挑戰(zhàn),從信息化建設(shè)角度,人社部門推進(jìn)全民參保登記、醫(yī)保智能監(jiān)控、支付方式改革和移動支付探索等工作,積極開展了醫(yī)保大數(shù)據(jù)應(yīng)用。但在應(yīng)用過程中仍然面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量有待提升、數(shù)據(jù)應(yīng)用尚不充分、安全體系還需健全等問題。繼續(xù)深化醫(yī)保大數(shù)據(jù)應(yīng)用,下一步應(yīng)重點(diǎn)圍繞四個方面:一是匯聚和完善醫(yī)保大數(shù)據(jù);二是加快大數(shù)據(jù)平臺建設(shè);三是持續(xù)助力醫(yī)保業(yè)務(wù)發(fā)展;四是構(gòu)建數(shù)據(jù)安全體系。
當(dāng)前,在全民醫(yī)保體系逐漸完善、人口老齡化趨勢加劇、醫(yī)療需求快速釋放、醫(yī)療費(fèi)用不斷攀升等因素的綜合作用下,醫(yī)療保險面臨基金收支平衡壓力增大,醫(yī)療服務(wù)違規(guī)行為多發(fā),傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)決策方式落后等多方面挑戰(zhàn),如何充分利用大數(shù)據(jù)、“互聯(lián)網(wǎng)+”等信息化手段,進(jìn)一步支撐醫(yī)療保險在新形勢下持續(xù)發(fā)展,實(shí)現(xiàn)全民醫(yī)保、安全醫(yī)保、科學(xué)醫(yī)保和便捷醫(yī)保,全面提升醫(yī)保質(zhì)量,是擺在我們面前的重要課題。
當(dāng)前醫(yī)保管理面臨的困境
1醫(yī)?;鹗罩胶鈮毫υ龃?
隨著生活水平提高,參保人更加關(guān)注健康,醫(yī)療需求不斷上升,同時全民醫(yī)保從制度全覆蓋轉(zhuǎn)向人員全覆蓋,基本醫(yī)保支出規(guī)模隨之快速增長。這些因素都給醫(yī)?;鹌胶鈳磔^大壓力。2016年,人社部門管理的基本醫(yī)療保險參保人數(shù)7.44億人,基金支出10767億元。參保人享受醫(yī)保待遇25億人次??紤]到當(dāng)前經(jīng)濟(jì)下行和人口老齡化的形勢,未來醫(yī)療保險基金收支平衡壓力更大。
2醫(yī)療服務(wù)違規(guī)行為多發(fā)
我國醫(yī)保待遇支出高速增長,既有惠民生政策、人口老齡化、醫(yī)療技術(shù)進(jìn)步、醫(yī)療成本上升等正常因素,更有大處方、亂檢查、假發(fā)票等不合理因素。2016年審計署對醫(yī)療保險基金專項審計顯示,一些醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)和個人通過虛假就醫(yī)、分解住院、虛假異地發(fā)票等手段套取醫(yī)?;?億余元。面對如此規(guī)模的支出,人工審核、抽查審核、固定規(guī)則審核等醫(yī)保傳統(tǒng)監(jiān)管手段,對于日趨復(fù)雜的醫(yī)保基金使用場景難以全面覆蓋,對于日益隱蔽的醫(yī)療服務(wù)違規(guī)行為難以有效識別。
3傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)決策方式落后
過去醫(yī)保政策制定和效率評估往往依賴業(yè)務(wù)知識和工作經(jīng)驗(yàn)。隨著參保人數(shù)的快速增長,醫(yī)療行為的復(fù)雜變化、醫(yī)保經(jīng)辦人手普遍吃緊,傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)決策方式越來越無法滿足業(yè)務(wù)發(fā)展需求,在當(dāng)前信息技術(shù)快速發(fā)展、醫(yī)療數(shù)據(jù)不斷積累的基礎(chǔ)上,充分利用先進(jìn)技術(shù)手段,深入挖掘海量數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢,通過制度運(yùn)行模擬、政策效率評估、資金壓力測試等方式,輔助實(shí)現(xiàn)決策高效化、科學(xué)化、精確化,是醫(yī)保業(yè)務(wù)發(fā)展的必然要求。
醫(yī)保大數(shù)據(jù)的應(yīng)用
社會保險信息化多年來秉承全國統(tǒng)一規(guī)劃、統(tǒng)一建設(shè)的原則,伴隨統(tǒng)籌層次提升,推進(jìn)數(shù)據(jù)向上集中、服務(wù)向下延伸,逐步奠定了堅實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。利用漸成規(guī)模的醫(yī)保大數(shù)據(jù),人社部門積極推動多項應(yīng)用,遏制違規(guī)行為,輔助科學(xué)決策,保護(hù)基金安全。
1推動全民參保計劃,實(shí)現(xiàn)全民醫(yī)保
黨的十八屆五中全會通過的《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃的建議》明確提出“實(shí)施全民參保計劃,基本實(shí)現(xiàn)法定人員全覆蓋”。2017年,人社部加快推進(jìn)全民參保登記系統(tǒng)建設(shè)、部省對接、數(shù)據(jù)上報等工作,目前已基本形成部省兩級全民參保登記庫,支持摸清法定未參保人員情況,助力全民參保計劃,實(shí)現(xiàn)應(yīng)參盡參。截至2017年底,各省共計上報包括醫(yī)療保險在內(nèi)的人員參保信息30.42億條,為下一步參保擴(kuò)面提供了有力的數(shù)據(jù)支撐。
2實(shí)施醫(yī)保智能監(jiān)控,打造安全醫(yī)保
2012年,人社部組織建設(shè)了醫(yī)保智能監(jiān)控系統(tǒng),針對門診、住院等不同業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)設(shè)計了500余條監(jiān)控規(guī)則,對頻繁就醫(yī)、分解住院、過高費(fèi)用、大處方、藥占比異常等常見違規(guī)醫(yī)療服務(wù)行為進(jìn)行監(jiān)控,監(jiān)控對象涵蓋醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)、醫(yī)師、參保人員等。2014年,在前期工作基礎(chǔ)上,人社部下發(fā)《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)基本醫(yī)療保險醫(yī)療服務(wù)監(jiān)管的意見》(人社部發(fā)〔2014〕54號),明確了監(jiān)管途徑、各方職責(zé)、問題處理程序等。近幾年,開展醫(yī)保智能監(jiān)控工作的統(tǒng)籌地區(qū)數(shù)量不斷增加,目前全國超過90%以上的統(tǒng)籌地區(qū)已全面開展智能監(jiān)控工作。通過全場景、全環(huán)節(jié)、全時段自動監(jiān)控的震懾作用,遏制了大量潛在違法、違規(guī)行為,保障了參保人員權(quán)益和醫(yī)保基金安全。
3推廣支付方式改革,促進(jìn)科學(xué)醫(yī)保
近年來,基于過去多年積累的醫(yī)保數(shù)據(jù),人社部門廣泛開展了優(yōu)化支付方式工作,積極推行復(fù)合式醫(yī)保支付方式探索。2017年,國務(wù)院辦公廳下發(fā)了《關(guān)于進(jìn)一步深化基本醫(yī)療保險支付方式改革的指導(dǎo)意見》(國辦發(fā)〔2017〕55號),對改革目標(biāo)提出了明確要求。目前絕大部分地區(qū)均開展了總額控制,分析醫(yī)保歷史數(shù)據(jù)是醫(yī)保部門與醫(yī)療機(jī)構(gòu)協(xié)商制定總額的主要依據(jù)。此外部分地區(qū)在單病種、DRGs等支付方式的探索過程中也充分利用了醫(yī)保數(shù)據(jù)。如沈陽市從2015年開始探索DRGs支付,應(yīng)用本地醫(yī)保支付數(shù)據(jù),優(yōu)化DRGs分組。上海強(qiáng)化數(shù)學(xué)模型在醫(yī)保預(yù)算中的應(yīng)用,同步推進(jìn)按病種付費(fèi)。
4探索醫(yī)保移動支付,引導(dǎo)便捷醫(yī)保
《“互聯(lián)網(wǎng)+人社”2020行動計劃》(人社部發(fā)〔2016〕105號)提出“支付結(jié)算”行動主題,要求建設(shè)人力資源和社會保障支付結(jié)算平臺,拓展社會保障卡線上支付結(jié)算模式。社會保障卡經(jīng)過十九年建設(shè)發(fā)展,為線上應(yīng)用打下了深厚基礎(chǔ),具有身份憑證、信息記錄、自助查詢、就醫(yī)結(jié)算、繳費(fèi)和待遇領(lǐng)取、金融支付等功能,已成為持卡人方便快捷享受人力資源和社會保障權(quán)益及其他政府公共服務(wù)的電子憑證。各地根據(jù)文件精神,結(jié)合“互聯(lián)網(wǎng)+”要求,積極探索實(shí)踐醫(yī)保移動支付,如杭州、武漢、深圳、昆明等地參保人可通過手機(jī)完成門診費(fèi)用醫(yī)保支付,緩解窗口排隊壓力;沈陽、天津、嘉興、珠海等地參保人可線上購藥,通過手機(jī)或移動POS刷卡完成醫(yī)保支付,改善用戶體驗(yàn)。
醫(yī)保大數(shù)據(jù)的應(yīng)用挑戰(zhàn)
1數(shù)據(jù)質(zhì)量有待提升
一是數(shù)據(jù)不完整。從各地層面,社會保險信息系統(tǒng)管理的醫(yī)保數(shù)據(jù)主要集中在參保、結(jié)算類基本數(shù)據(jù),醫(yī)療行為過程中的醫(yī)囑、病歷、藥品進(jìn)銷存、檢查檢驗(yàn)報告等數(shù)據(jù)沒有全面采集,服務(wù)反饋、治療效果類數(shù)據(jù),以及日志、視頻、文件等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)普遍缺失,制約了醫(yī)保智能監(jiān)控、支付方式改革等應(yīng)用的深入開展,難以支撐面向參保人開展精準(zhǔn)服務(wù)。從部級層面,自2009年開展醫(yī)保聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測指標(biāo)上報以來,各地按月向人社部上報數(shù)據(jù),醫(yī)保主要包括參保、享受待遇、定點(diǎn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)等基本信息,缺乏業(yè)務(wù)明細(xì)信息。
二是數(shù)據(jù)時效性不強(qiáng)。醫(yī)保聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測數(shù)據(jù)按月上報,支持了部級基金監(jiān)管、宏觀決策、社會保險參保待遇比對查詢等多項系統(tǒng)應(yīng)用。但按月更新的數(shù)據(jù)時效難以滿足全國統(tǒng)籌、重點(diǎn)業(yè)務(wù)實(shí)時監(jiān)控等新業(yè)務(wù)需要。
三是數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性不高。從部級聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測數(shù)據(jù)來看,雖然數(shù)據(jù)規(guī)模、覆蓋人群快速增長,但仍然存在各險種、各業(yè)務(wù)基本信息、業(yè)務(wù)狀態(tài)信息不一致,部分代碼使用不標(biāo)準(zhǔn)、不規(guī)范,甚至存在不少錯誤或無效信息等問題,對數(shù)據(jù)的深入分析和廣泛應(yīng)用帶來較大影響。
2數(shù)據(jù)應(yīng)用尚不充分
一是數(shù)據(jù)應(yīng)用意識不足。近年來,人社部門逐漸認(rèn)識到數(shù)據(jù)的巨大價值,積極開展數(shù)據(jù)應(yīng)用,但相較于人社部門管理的大數(shù)據(jù),已開發(fā)的數(shù)據(jù)只是冰山一角,海量數(shù)據(jù)還在“沉睡”,沉睡數(shù)據(jù)中的問題不斷累積,反過來影響數(shù)據(jù)應(yīng)用工作開展。畢竟只有持續(xù)應(yīng)用,才能從根本上促進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量提升。
二是對“問題數(shù)據(jù)”重視不夠。明顯異常的數(shù)據(jù)一部分是數(shù)據(jù)質(zhì)量低下的垃圾數(shù)據(jù),也有部分是客觀業(yè)務(wù)問題導(dǎo)致數(shù)據(jù)錯誤。在數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中,常常首先篩除異常數(shù)據(jù),實(shí)際上也篩除了可能存在的問題和風(fēng)險。大數(shù)據(jù)時代,更要培養(yǎng)重視異常數(shù)據(jù)的意識,善于從中發(fā)現(xiàn)問題、防范風(fēng)險,逐步減少“問題數(shù)據(jù)”,提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。
三是跨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)應(yīng)用不足。目前對數(shù)據(jù)的開發(fā)應(yīng)用,多集中于單業(yè)務(wù)板塊,跨業(yè)務(wù)聯(lián)動應(yīng)用不足,如社保與就業(yè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、就醫(yī)信息與人員生存狀態(tài)的結(jié)合判斷等。數(shù)據(jù)只有真正融會貫通,才能激發(fā)新思路,創(chuàng)造新價值。
3安全體系還需健全
2014年,人社部先后下發(fā)了《人力資源和社會保障數(shù)據(jù)中心應(yīng)用系統(tǒng)安全管理規(guī)范(試行)》(人社廳發(fā)〔2014〕47號)和《人力資源和社會保障數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)庫安全管理規(guī)范(試行)》(人社廳發(fā)〔2014〕48號),從具體操作層面對應(yīng)用系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫安全提出了規(guī)范要求。然而,大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)鏈條變長、數(shù)據(jù)規(guī)模增長、數(shù)據(jù)來源多樣、數(shù)據(jù)流動性增強(qiáng),使得數(shù)據(jù)安全保護(hù)難度加大,個人信息泄露風(fēng)險加劇,傳統(tǒng)的安全控制措施面臨挑戰(zhàn)。
醫(yī)保大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向
1匯聚和完善醫(yī)保大數(shù)據(jù)
一是夯實(shí)基礎(chǔ)信息。統(tǒng)籌全民參保登記庫和持卡人員基礎(chǔ)信息庫建設(shè),完善部級人員、單位基礎(chǔ)信息庫,準(zhǔn)確掌握服務(wù)對象基本情況,進(jìn)一步發(fā)揮人社基礎(chǔ)性信息庫作用,實(shí)現(xiàn)一數(shù)一源、“一人一卡”。
二是整合信息資源。從數(shù)據(jù)上報時效上,優(yōu)化聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測數(shù)據(jù)上報機(jī)制,由按月上報調(diào)整為按日實(shí)時更新;從數(shù)據(jù)上報粒度上,擴(kuò)充上報指標(biāo),補(bǔ)充明細(xì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)收集來源上,利用互聯(lián)網(wǎng)、移動終端等渠道增加信息收集來源,補(bǔ)充醫(yī)療服務(wù)結(jié)果、質(zhì)量、滿意度等類數(shù)據(jù),同時推動與醫(yī)保局、衛(wèi)健委等部門間數(shù)據(jù)共享,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合。
三是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。持續(xù)抓好數(shù)據(jù)質(zhì)量提升,一方面做好與人口庫等外部數(shù)據(jù)比對,核準(zhǔn)數(shù)據(jù)資源。另一方面逐步排查數(shù)據(jù)異常原因,對可能存在的無效數(shù)據(jù),進(jìn)一步分析比對,發(fā)現(xiàn)問題及時督促整改。
2加快大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)
實(shí)現(xiàn)對醫(yī)保大數(shù)據(jù)的高效集約管理,建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺勢在必行。黨的十九大報告提出要“建立全國統(tǒng)一的社會保險公共服務(wù)平臺”,其內(nèi)涵是運(yùn)用“互聯(lián)網(wǎng)+”、大數(shù)據(jù)等信息化手段,為群眾提供無地域流動邊界、無制度銜接障礙、參保權(quán)益信息更加公開透明、社保服務(wù)更加便捷高效、各服務(wù)事項一體化有機(jī)銜接的社會保險公共服務(wù)。高效的對外服務(wù)需要底層大數(shù)據(jù)平臺的強(qiáng)大數(shù)據(jù)支撐能力,因此,建設(shè)適應(yīng)人社業(yè)務(wù),協(xié)同、監(jiān)管、決策、服務(wù)的可靠安全人社大數(shù)據(jù)管理平臺,作為大數(shù)據(jù)產(chǎn)生、匯集、分析和應(yīng)用的基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一管控,提升管理服務(wù)效率,為上層應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐服務(wù),是當(dāng)前的重點(diǎn)任務(wù)。
3持續(xù)助力醫(yī)保業(yè)務(wù)發(fā)展
大數(shù)據(jù)應(yīng)用的根本出發(fā)點(diǎn)和立足點(diǎn)是推動業(yè)務(wù)發(fā)展,提升管理效能,實(shí)現(xiàn)決策科學(xué)化、監(jiān)管精準(zhǔn)化、服務(wù)人本化。具體應(yīng)用如:發(fā)揮大數(shù)據(jù)聚類、決策樹等算法優(yōu)勢,支持單病種、DRGs等支付標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計、測算和評價,推進(jìn)多元復(fù)合式醫(yī)保支付方式改革工作深入開展;完善藥品數(shù)據(jù)和統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),借鑒各地先進(jìn)經(jīng)驗(yàn),探索制定藥品支付標(biāo)準(zhǔn);利用大數(shù)據(jù)技術(shù),分析并預(yù)測基金運(yùn)行情況,完善籌資與待遇機(jī)制;深化醫(yī)保智能監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)用,探索利用人工智能、圖計算等前沿技術(shù),提高監(jiān)控精確度,實(shí)現(xiàn)更加智能化的監(jiān)控;推進(jìn)電子社??ㄑ芯繎?yīng)用,提供網(wǎng)上費(fèi)用結(jié)算、醫(yī)保移動支付等服務(wù),打造線上應(yīng)用服務(wù)體系;利用大數(shù)據(jù)推薦模型,面向參保人提供精準(zhǔn)推薦等健康管理服務(wù)。
4構(gòu)建數(shù)據(jù)安全體系
大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐,對數(shù)據(jù)安全和個人隱私保護(hù)提出了更高的要求。要切實(shí)樹立數(shù)據(jù)安全意識,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期管理,確保數(shù)據(jù)安全、完整和一致。
一是建立數(shù)據(jù)管理機(jī)制,包括信息資源目錄、數(shù)據(jù)分級分類管理、數(shù)據(jù)安全管理制度、數(shù)據(jù)共享開放流程等,確保管理過程規(guī)范,權(quán)責(zé)明晰;
二是加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施保障,啟用電子印章、數(shù)據(jù)加密、生物特征識別等安全技術(shù)手段,為數(shù)據(jù)安全提供基礎(chǔ)保障;
三是確保個人信息安全,提供服務(wù)要獲得個人授權(quán),保護(hù)個人隱私。
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2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
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