数据处理方法与技术介绍本书介绍了数据处理系统的基本概念、软硬件环境的组成、数据处理模式、数据表示等。以下数据处理和计算公式概述共分11章，分别介绍数据输入与编辑、数据管理与分析、数据分析与操作中的常用函数、数据分析中的常用图表、数据分析中透视表(图)的使用、高级数据分析工具、营销数据的分析与处理、抽样与问卷调查。
本书主要是写给上班族、财务人员、市场分析师、数据统计和管理人员等。全面介绍了数据处理和分析在多个领域的应用案例，每个案例都具有很强的实用性和可操作性。全书共分11章，分别介绍数据输入与编辑、数据管理与分析、数据分析与操作中的常用函数、数据分析中的常用图表、数据分析中的数据透视表(图表)、先进数据分析工具的使用、营销数据的分析与处理、抽样与问卷数据的处理、财务管理决策数据、生产决策数据和经济数据的处理。
本书介绍了数据处理系统的基本概念，软硬件环境的组成，数据处理模式，数据表示等。结合具体实例描述了数据编码、数据库设计、数据输入、数据编辑、统计和输出的工作流程，以及一些思想方法和算法。最后为读者提供了完整的实现方法和技术。
1。医疗行业的大数据治理是一个痛点。医疗行业大数据存在数据采集、存储、整合、管理不规范，导致数据利用率低；再加上部门和机构之间缺乏数据共享机制，“信息孤岛”现象普遍存在，直接影响了大数据的有效利用。2.医疗行业对数据治理的要求(1)数据采集环节:存在海量多源异构数据，数据采集工具需要覆盖全业务、多终端、多模态的数据。
(3)数据质量控制:通过数据逻辑验证，对数据完整性、准确性、一致性、相关性、规范性和可用性等质量进行评估和管理，及时纠正汇总数据，提高数据质量。(4)数据安全环节:要满足数据采集、传输、存储、处理、交换和销毁的数据安全保护要求，实现数据分类管控、权限管控、敏感数据监控、数据操作异常行为监控、数据加密等服务。
