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數據分析實現個性化數據分析可以從深層次將事物區別開來,已隨最強大的功能之一就是基于人的特征給人群貼標簽,已隨由此向用戶提供個性化的服務/產品,比如教育、旅游休閑、傳媒、零售、廣告等行業。
有機構預測,征戰醫療領域在應用數據分析后,人均GDP將提高200美元,國家在醫療衛生領域的支出將減少5%~9%,人類的平均壽命將增1年。
綜合來看,更堪鼓鼙數據分析讓循證決策更精準更高效。
那么,舊業盡江上數據分析應用在醫療領域存在的問題又是什么呢?答案即為缺乏可以讓數據實現交互性的操作。
同時,已隨鑒于醫療健康行業的大環境和政府政策,導致數據的利用過程可能會比較緩慢。
在醫療服務中,征戰預估最有潛力的三個環節是:遠程監測、導診、個性化醫療。
教育領域關閉的數量為100家;汽車交通領域和游戲領域都為84家;金融領域共計66家關閉;工具軟件65家,旅游51家,廣告營銷40家;硬件40家;醫療健康37家;房產服務36家;體育27家;物流24家。 這還不算什么,更有甚者拿到產品后,說不合適要求退貨。 幾家保險公司也因此盈利,比如聯合健康集團的一個業務板塊Optum就通過梳理處方藥的索賠記錄幫助雇主節約醫療支出。
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