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2.大数据在医疗行业的应用分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验，如百度智能医疗平台实现电子病历规范化和结构化。健康风险预测：通过分析大量的健康数据，可以预测人群的慢性病风险，帮助医疗机构和个人采取相应的预防和干预措施，提高健康管理的效果，如平安云的智能医疗解决方案具有智能健康风险预测功能。辅助诊断决策：通过学习海量教材、临床指南、药典及三甲医院质量病历，打造遵循循证医学的临床辅助决策系统，用以提升医疗质量，降低医疗风险。如百度智能医疗平台的临床辅助决策系统。一个快速的通用计算引擎，支持批处理和流处理。长宁区国产大数据平台开发联系方式

分布式数据库：分布式数据库由位于不同站点的两个或多个文件组成。数据库可以存储在多台计算机上，位于同一个物理位置，或分散在不同的网络上。数据仓库：数据仓库是数据的**存储库，是专为快速查询和分析而设计的数据库。NoSQL 数据库：NoSQL 或非关系数据库，支持存储和操作非结构化及半结构化数据（与关系数据库相反，关系数据库定义了应如何组合插入数据库的数据）。随着 Web 应用的日益普及和复杂化，NoSQL 数据库得到了越来越广泛的应用。静安区本地大数据平台开发服务热线数据处理：选择数据处理框架，如Apache Spark、Apache Flink、Apache Storm等。

Apache Flink：强调实时流处理，适合需要低延迟数据处理的应用场景。数据分析与挖掘：Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，可以使用SQL查询大规模数据集。Presto：高性能的分布式SQL查询引擎，适合对大数据进行交互式分析。Druid：用于实时数据分析的分布式数据存储，适合需要快速查询和高并发的场景。数据可视化：Tableau：强大的商业智能和数据可视化工具，支持与多种数据源集成。Power BI：Microsoft提供的商业智能工具，适合与Azure生态系统集成。Grafana：开源的数据可视化工具，常用于监控和时间序列数据的可视化。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 [1]随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。MapReduce：适合批处理大规模数据，主要用于离线数据处理。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 [17]在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。 [2]“大数据”被商务印书馆推出的《汉语新词语词典（2000—2020）》列为中国这20年生命活力指数比较高的**“时代新词”。 [18]报告生成：定期生成报告，提供决策支持。徐汇区本地大数据平台开发联系人

Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，可以使用SQL查询大规模数据集。长宁区国产大数据平台开发联系方式

数据采集与处理（1）概念/定义数据采集与处理是大数据的关键技术之一，它从互联网、传感器和信息系统等来源获取的大量带有噪声的数据进行预处理，包括数据清洗、填补和规范化等流程，使无序的数据更加有序，便于处理，以达到快速分析处理的目的。（2）常见应用场景03:33重庆农村商业银行——大数据信息反**监测金融行业：大数据采集与处理在金融行业中的应用非常***。例如，银行可以通过采集和处理大量的交易数据来进行风险评估和**检测。长宁区国产大数据平台开发联系方式

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