现阶段，面对带量采购与疫情带来的双重压力与挑战，越来越多医药企业开始数字化转型实践，用有限的资源投入实现营销效果最大化，这其中，大型跨国医药企业与创新型医药企业的数字化转型需求更为迫切。 2、跨国医药企业与本土创新药企业挑选医药营销数字化供应商的标准差异大。3、跨系统间医药数据清洗难度大，企业需要灵活智能的数据管理系统。4、医药企业内部培养相关团队周期长。 数字化营销建设提升医药企业效益数字化营销是以数据整合为核心，主张重塑客户价值，借助数字化技术进行智能分析和信息化掌控，帮助企业业务增强、扩展的营销方式。 3、会员运营S2B2C商城网站可以通过建立会员运营管理体系，实现对会员数据信息的综合分析，可以将会员有效细分，并做差异化营销。 图片来源：数商云7、商品个性化推荐S2B2C电商平台系统通过大数据功能分析用户需求，依托S2B2C商城系统平台数据个性化功能向用户推荐哪些产品或服务是哪些用户感兴趣的，提升用户的消费意愿。
医药企业亟须加强渠道管控，通过成熟高效的渠道商销售管理方案，缩减渠道流通环节和成本，进一步推进行业快速转型和发展，实现医药企业可持续发展。 未来，我国医药医疗行业的渠道结构将会形成单一化的渠道结构，单一化的渠道结构对医药企业提出了更高的市场运作要求，但同时也给了很多有竞争性产品群的医药企业一个更好的发展机会。 医药企业可选择专业高效的渠道商销售管理，助力医疗企业赋能渠道，为渠道搭建数字化，可视化运营体系。 3、医药医疗行业渠道商服务平台精准监控，灵活管货 通过医药医疗渠道商销售管理平台，渠道商平台资金流向精准监控，渠道代理商分红精准计算，医疗渠道商在线管理平台对产品利润大数据分析，渠道商系统为医药医疗企业提供最精准的战略决策支持 6、医药医疗渠道商商城系统全业务数据汇集，提速业务决策 通过医药医疗行业渠道商在线管理平台可以将采购订单、差异化价格、库存动态、经销商数据、管控规则等数据在医药医疗行业渠道商平台上实现统一分析，在渠道商服务上快速完成数据分析与业务洞察
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对于拥有强大而丰富的上游产品资源和终端网络资源的医药企业来说，发展S2B2C业务，不仅可以借力大数据链接起供应链、商家、消费者，提升产业效率，还可助推企业规模发展，把握差异化竞争优势。 图片来源：易观分析 所谓医药医疗行业S2B2C电商模式，S指的是资源的整合商，作为强大的上游资源提供支持，然后再通过地市公司、三级公司的销售网络对中小连锁、单体药店实现覆盖，即通过S2B实现网络覆盖和产品的覆盖之后 3、医药医疗S2B2C电商平台实时查询库存动态变化 医药医疗行业S2B2C平台的总仓直营店库存同步更新，S2B2C交易服务平台轻松帮助医药企业经销商库存数据自动化采集、灵活处理。 6、智能化大数据，医药S2B2C电商平台助力改善运营策略 消费者、供货商、采购商的交易数据均可留存医药S2B2C电商平台，基于大数据，商家可以更好地调整运营方向，选择运营策略，有效提升商家的品牌知名度。 传统医药企业通过搭建数商云S2B2C电子商务系统，能进一步解决医药流通领域的终端客户相对松散，资源、资金不集中问题，有效提升供应链效率，助推医药企业扩大业务市场，领跑医药电商赛道。
在疫情来临前，医药行业的变革就已启动，在近期全国放开疫情爆发之际，超负荷的大量需求，医药企业面临断产、断供的情况屡见不鲜，倒逼医药企业必须改变传统的经营模式。 基于此，本文将详细阐述和分析医药行业场景痛点和提出解决方案，为正在进行和计划进行数字化转型的医药企业提供一些参考。 在商品价格方面，为医药企业提供实时的全球市场数据和分析。在此基础上，企业的需求寻求报价流程将变得越来越精细。 例如，采购商充分利用数字工具将采购材料的成本模型数据设置为由大型原材料单价、运营单价和固定参数组成的价格公式。 场景5：企业留人难，跳槽率高医药企业留人难，跳槽率高，已经是行业普遍存在的现象。据有关数据，医药职场人的就业满意度不容乐观，超3成的职场人对自己的职业地位感到不满。
伴随着云计算、5G、互联网、大数据等技术发展，全球头部生物医药企业不断通过数字化打造核心竞争力，传统经营模式的药企生存空间遭到严重挤压。 如何成功开展数字化转型，成为生物医药企业面临的重要课题。 据国家工业信息安全发展研究中心数据统计，一半以上医药企业仍处于单点信息化、数字化覆盖状态，系统间集成度较低，仍有26%的医药制造企业处于数字化起步阶段。 安全性、合规性是生物医药企业数字化建设必须考虑的两大关键问题。 企业在整个数字化建设过程中，数据安全、系统合规是必须要慎重考虑的问题。 生物医药企业所拥有或需要的大量数据，例如研发数据、临床数据、设备数据等，企业除了必须符合政府要求的数据安全与国内外合规标准之外，还须考虑数据储存、加工、传播、使用等是否有安全可靠的访问授权管理，即谁能够使用这些数据 医药企业从研发到生产线，所传输的数据，属于高度重要、机密的信息，在选择上云时需要私有云，但生产、销售环节，混合云与私有云则均有涉及。
近年来，随着国内生物医药行业的不断扩张及竞争日益激烈，如何借助数字化打造生物医药企业核心竞争力，已成为当前生物医药企业不得不思考的重要问题。 我国生物医药行业供应链现状及挑战分析当前，我国生物医药供应链体系较为复杂，主要分为研发环节、生产环节、流通环节和使用环节四个部分，涉及到研发外包服务公司、科研机构、制药公司、原料供应商、医疗器械制造公司 4、数据赋能企业供应链协同管理系统聚焦关键领域和薄弱环节，建立数据平台系统，主动去挖掘、监测数据，并把数据变成核心驱动力来创新服务、创新产品，创新商业模式。 通过供应链管理平台系统对全渠道客户数据捕捉，让数据实时打通，洞察数据进行分析、展现，打造大数据协同系统，充分挖掘利用供应链管理系统软件中大数据的价值，助力企业营销拓展及转化。 通过供应链协同管理平台搭建，助力生物医药企业实现产品业务创新与组织管理变革，依托技术平台和数据中台构建场景实现整体供应链可视化、管理信息化，进而驱动生物医药企业数字化转型升级。
据商务部市场秩序司数据（如下图所示）显示，2017年医药电商直报企业销售总额为1311亿元。 其中B2B业务销售规模为760亿元，在成长的角度上，B2B医药电商近五年年均复合增速为40%，传统医药企业要应用好B2B电商这把“金钥匙”，医药B2B电商时代一触即发。 （数据来源：商务部市场秩序司、动脉网） 为什么传统医药企业纷纷转型B2B电商 我国传统的医药流通模式不健全，偷售处方药还有不及格药品等行为屡禁不改，建设水平低下直接扰乱到流通的秩序；现有的传统医药企业缺乏整合性 随着供给侧结构性改革的推进、大数据和智能制造的兴起，各行业、各领域的创新引领作用愈发重要。 这要求医药企业要严格遵守法律的规定，不能触碰到红线。最好的方法就是尽快转型B2B电商，加快使用电子处方还有互联网医院，加强跟正规的医疗机构对接。处方药在互联网的销售流转指日可待。
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。 关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ? 说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ? 这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。 ，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as 发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423 考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique( 4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求 +list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。 这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。 因为要求高，所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。 此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者，是真正意义上的数据产品经理。 部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。
本文主要分析了国内医药行业发展现状及趋势、供应链系统运作和信息共享、医药企业SCM供应链系统实施、医药企业SCM系统实施方案的效果。 2）标准化数据和高效信息管理 网上交易的药品，须有批准文号或进口药品注册证书等资质，并符合国家相关规定的品种规格。 结果表明，供应链管理SCM系统稳定可靠，各子系统之间数据传输通畅，基本形成了信息流一体化，消除了“信息孤岛”，实现了药品购销的网络化、信息化；同时，构建了一个规范、稳健的药品流通环境，第三方运营服务模式得到了认同 通过扩大网络和信息资源的共享，可快速实施市场药品经济分析和药物利用度研究，从而促进药物合理利用，优化资源配置。 医药SCM系统管理人员可进行订单审核、结转及分配、订单状态分析、进度分析、利润分析、异常事件记录查看等管理活动。
根据国家统计局数据显示，2020年我国生物医药行业市场规模达3.57万亿元，同比增长8.51%，预计2022年市场规模将突破4万亿元。 然而，与美国、日本等发达国家相比，我国生物医药产业仍面临日益复杂的采购业务流程和大量数据记录的管理挑战，以及产业层次不高、资本虚火过旺等短板。 如何更好地利用数字化工具提高采购透明度和内部组织决策效率从而达到节能增效是目前我国生物医药企业面临的重要课题。 招投标：电子采购平台系统支持普通报价、密封报价、代理等不同招投标方式，电子采购商城系统可记录招投标过程中的各类附件信息，使得招投标过程在采购系统中能有完整的记录，便于进行事后的查询和分析。 采购管理是生物医药企业实现供应链深化协同管理、降本提效的重要抓手，也是企业提升市场竞争力的重要路径。
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。 3、转化率分析，也就是漏斗模型分析。前文提到了，漏斗模型需要对比的数据，所以在此处的分析，我们需要列两个漏斗模型。 ? 我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断。 做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源：酥酥说----
对于异常数据的分析，相信每位数据分析师都不陌生，对于业务部门来说同样很希望了解数据分析的思路。 去年同期也写过类似的一篇异常数据分析文章，过了一年后有了更进一步的思路和想法，因此再次分享一下，对于数据分析师常见的“异常数据分析”。 分析思路包括以下5个步骤： 1. 一般来说，业务数据下降这类问题会是业务方主动提出的。当然作为数据分析师也可能凭借数据敏感，发现异常数据。 这个步骤主要思考4个小问题： 什么叫异常数据？ 异常数据真的是问题吗？对比标准是什么：KPI？ 小结：异常数据分析属于“事后诸葛亮”式的后验分析，做得好也是可以发现业务中存在问题的，但同时提需要提醒数据一定要形成闭环，即从业务中来，更需要回到业务中去，落实到业务执行，分析才不会白费 附1：异常数据分析流程（去年） 附2：此图为一些分析视角，仅供参考
相信很多朋友们都接触过数据分析，如何写一份数据分析报告？！ ? ?
【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析，启示了国内存在非常好的投资机会，本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。 本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。 其中，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成。 （3）ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。
显然，只拥有自身的经营数据或者生产数据往往不够，医药企业必须通过更多技术手段获取临床及其它终端医疗数据。 全球供应链出现大混乱，一边导致原材料进不来，生产无法保障；另一边又造成产品出不去，出现库存积压——和各行各业一样，我国医药企业的经营环境并不乐观。数据显示，规模以上企业的营收近几年一度出现下滑。 、数据采集、分析、自动生成记录报表、数据审计追踪。 以某事业部为例，瑞阳制药构建了生产实时监控和异常报警、全员绩效数据量化考核、批次成本分析、设备到期维护提醒四个主要功能模块，通过对设备、人员的实时数据采集、分析展示、性能优化，为车间的安全和经济运行提供数据支持 、传输、分析与反馈控制，建立了瑞阳内部的“五级”闭环式数字化质量管理体系。
然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。 亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘 如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。 亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。 纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。
，即对比、细分、溯源，也被数据分析的三板斧，支撑数据分析的核心应用，具体来说： [数据分析三板斧] 对比：成对地比较。 在分析数据时，增加分析的维度，改变看待问题的视角，能够在更细分的级别上分析数据，洞察到更多的知识，增加数据分析的深度。 三、数据『溯源』 溯源，就是到细节数据中去，查看原始数据，反思用户的行为。在做数据分析时，一定要明白你分析得数据是二手的，还是一手的。 [数据分析思维-数据『溯源』] 一手数据是最原始的数据，包含的内容最丰富，但数据可能不规范。 二手数据是经过处理的，甚至是分析之后的数据，这些数据可能是片面的、阉割的、面向特定主题的，由此得出的分析结果也可能有失公允。
基于医疗、医保、疾控多个项目的医疗数据处理经验，采用大数据技术框架提供可靠、安全、易用的医疗大数据处理平台
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