【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種基于大數(shù)據(jù)的藥品市場數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)
[0001]本專利技術(shù)涉及數(shù)據(jù)分析方法
，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的藥品市場數(shù)據(jù)分析方法及系統(tǒng)
。
技術(shù)介紹
[0002]數(shù)據(jù)分析方法
主要集中于利用專門的算法和統(tǒng)計(jì)技巧來處理
、
分析
、
解釋大量的數(shù)據(jù)，以挖掘數(shù)據(jù)中的模式
、
關(guān)系或趨勢
。
在當(dāng)今時(shí)代，隨著互聯(lián)網(wǎng)
、
物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)設(shè)備的普及，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度和規(guī)模都在迅速增長，這導(dǎo)致了對(duì)高效的數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)的需求也在不斷增加
。
數(shù)據(jù)分析可以在各個(gè)領(lǐng)域中應(yīng)用，如金融
、
醫(yī)療
、
零售
、
廣告等，來提供有價(jià)值的見解和決策支持
。
[0003]基于大數(shù)據(jù)的藥品市場數(shù)據(jù)分析方法是一種結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，專門用于分析藥品市場數(shù)據(jù)的方法
。
它處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)可能來源于銷售記錄
、
患者反饋
、
藥品研發(fā)結(jié)果
、
市場調(diào)查等，通過特定的數(shù)據(jù)處理
、
清洗
、
挖掘技術(shù)，來提煉有關(guān)藥品市場的有價(jià)值信息
。
方法旨在從海量的數(shù)據(jù)中，提煉出藥品市場的核心趨勢
、
需求
、
問題或機(jī)會(huì)，以幫助制藥公司
、
醫(yī)療機(jī)構(gòu)
、
政策制定者和其他相關(guān)方做出更加明智和有根據(jù)的決策
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
【技術(shù)特征摘要】
1.
一種基于大數(shù)據(jù)的藥品市場數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，包括以下步驟：基于醫(yī)療機(jī)構(gòu)
、
醫(yī)藥研究中心和患者自報(bào)的數(shù)據(jù)源，采用數(shù)據(jù)抓取和清洗算法，執(zhí)行數(shù)據(jù)收集與清洗，生成凈化后的市場原始數(shù)據(jù)集；基于所述凈化后的市場原始數(shù)據(jù)集，采用深度時(shí)間序列分析方法，執(zhí)行市場歷史數(shù)據(jù)特征分析，生成市場歷史數(shù)據(jù)特征報(bào)告；基于所述市場歷史數(shù)據(jù)特征報(bào)告，采用貝葉斯深度學(xué)習(xí)模型結(jié)合概率編程，執(zhí)行市場趨勢預(yù)測，生成市場趨勢預(yù)測報(bào)告；基于所述市場趨勢預(yù)測報(bào)告，采用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流分析技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)整合，執(zhí)行實(shí)時(shí)市場監(jiān)測及庫存優(yōu)化，生成實(shí)時(shí)市場監(jiān)測和區(qū)域庫存優(yōu)化策略；基于所述實(shí)時(shí)市場監(jiān)測和區(qū)域庫存優(yōu)化策略，采用多層次網(wǎng)絡(luò)分析方法，執(zhí)行藥物相互作用網(wǎng)絡(luò)的研究，生成藥物組合療法方案報(bào)告；基于所述藥物組合療法方案報(bào)告，采用混合模型的協(xié)同過濾算法，執(zhí)行個(gè)性化藥物推薦，生成個(gè)性化藥物推薦方案
。2.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的藥品市場數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，基于醫(yī)療機(jī)構(gòu)
、
醫(yī)藥研究中心和患者自報(bào)的數(shù)據(jù)源，采用數(shù)據(jù)抓取和清洗算法，執(zhí)行數(shù)據(jù)收集與清洗，生成凈化后的市場原始數(shù)據(jù)集的步驟具體為：基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)
、
醫(yī)藥研究中心和患者自報(bào)的數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取，生成原始醫(yī)療數(shù)據(jù)集；基于所述原始醫(yī)療數(shù)據(jù)集，采用
K
?
近鄰填充算法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，生成預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集；基于所述預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集，采用最小最大標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法，生成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集；基于所述標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，通過主成分分析算法優(yōu)化數(shù)據(jù)，生成凈化后的市場原始數(shù)據(jù)集
。3.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的藥品市場數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，基于所述凈化后的市場原始數(shù)據(jù)集，采用深度時(shí)間序列分析方法，執(zhí)行市場歷史數(shù)據(jù)特征分析，生成市場歷史數(shù)據(jù)特征報(bào)告的步驟具體為：采用時(shí)間序列分析方法，對(duì)所述凈化后的市場原始數(shù)據(jù)集的長期趨勢進(jìn)行分析，生成時(shí)間序列分解結(jié)果；基于所述時(shí)間序列分解結(jié)果，采用傅里葉變換算法，進(jìn)行數(shù)據(jù)特征挖掘，生成歷史數(shù)據(jù)特征集；基于所述歷史數(shù)據(jù)特征集，采用
Python
的
matplotlib
庫，進(jìn)行可視化處理，生成數(shù)據(jù)特征可視化報(bào)告；基于所述數(shù)據(jù)特征可視化報(bào)告，使用報(bào)告編寫工具整理數(shù)據(jù)，形成市場歷史數(shù)據(jù)特征報(bào)告
。4.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的藥品市場數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，基于所述市場歷史數(shù)據(jù)特征報(bào)告，采用貝葉斯深度學(xué)習(xí)模型結(jié)合概率編程，執(zhí)行市場趨勢預(yù)測，生成市場趨勢預(yù)測報(bào)告的步驟具體為：采用貝葉斯深度學(xué)習(xí)模型，利用所述市場歷史數(shù)據(jù)特征報(bào)告進(jìn)行訓(xùn)練，找到數(shù)據(jù)之間的概率關(guān)系，生成預(yù)訓(xùn)練的貝葉斯模型；
基于所述預(yù)訓(xùn)練的貝葉斯模型，采用
PyMC3
概率編程方法，對(duì)未來市場變化進(jìn)行模擬和推斷，生成市場變化概率分布；基于所述市場變化概率分布，采用蒙特卡洛方法，預(yù)測市場趨勢和變化，生成市場趨勢預(yù)測結(jié)果；根據(jù)所述市場趨勢預(yù)測結(jié)果，使用報(bào)告生成工具，整合分析數(shù)據(jù)和預(yù)測結(jié)果，得到市場趨勢預(yù)測報(bào)告
。5.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的藥品市場數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，基于所述市場趨勢預(yù)測報(bào)告，采用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流分析技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)整合，執(zhí)行實(shí)時(shí)市場監(jiān)測及庫存優(yōu)化，生成實(shí)時(shí)市場監(jiān)測和區(qū)域庫存優(yōu)化策略的步驟具體為：基于輸入的實(shí)時(shí)市場數(shù)據(jù)，采用
Apache Kafka
數(shù)據(jù)流處理框架，進(jìn)行數(shù)據(jù)流的收集和處理，生成實(shí)時(shí)市場數(shù)據(jù)流；基于所述實(shí)時(shí)市場數(shù)據(jù)流，采用
Apache Flink
流數(shù)據(jù)分析技術(shù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和處理，生成實(shí)時(shí)市場分析結(jié)果；基于所述實(shí)時(shí)市場分析結(jié)果，采用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集技術(shù)和數(shù)據(jù)融合算法，進(jìn)行庫存數(shù)據(jù)的整合和分析，生成集成后的庫存數(shù)據(jù)；基于所述集成后的庫存數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法和庫存優(yōu)化模型，進(jìn)行庫存量的優(yōu)化和調(diào)整，生成實(shí)時(shí)庫存優(yōu)化策略；基于所述實(shí)時(shí)庫存優(yōu)化策略和實(shí)時(shí)市場分析結(jié)果，采用區(qū)域性策略制定模型，進(jìn)行區(qū)域庫存和市場策略的綜合分析，生成實(shí)時(shí)市場監(jiān)測和區(qū)域庫存優(yōu)化策略
。6.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大數(shù)據(jù)的藥品市場數(shù)據(jù)分析方法，其特征在于，基于所述實(shí)時(shí)市場監(jiān)測和區(qū)域庫存優(yōu)化策略，采用多層次網(wǎng)絡(luò)分析方法，執(zhí)行藥物相互作用網(wǎng)絡(luò)的研究，生成藥...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：薛林桐，楊紹杰，羅恒，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：北京法伯宏業(yè)科技發(fā)展有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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