医疗健康数据分析咨询服务
麦迪克斯科技有限公司为医疗健康行业提供优质数据分析的咨询。 在我们的观念中， 数据分析包含一下几个方面。 这也是我们服务项目的范围。
A. 帮助获取和收集授权的医疗数据
获取数据包括医疗健康数据的采集、数值化、可视化、校对、格式转化、传递、预处理和治、质量保证，以及权选和安全措施。
B. 数据集成和汇总
把来自不同资源的各种数据进行集成和汇总。其中采用适当的技术，包括数据的选择、格式的转换，数据的合并和融合、权限的处理、人个人信息的删除和保护、数据的转换、数据的检查、数据的选择和过滤、以及处理数据的再存储。
C. 数据模型
根据所获取的数据物理含义和数据观察实验，建立正确的数据模型，特别是数据结构模型和计算方法，确定数据分析的目标和判断准则、挑选适合的分析方法和工具、建立计算平台和系统，为数据分析的核心处理过程奠定基础。
D. 数据分析（核心技术）
数据分析是一个反复的处理过程，它需要与前面的各个过程紧密相关。如果分析过程发现问题，往往需要对以上的预备过程进行修正和修改。这一过程大致有以下几个要点：
1. 在分析数据过程中始终必须了解和掌握数据的内涵，用行业的知识来处理和分析数据
2. 采用最佳的计算手段来完成数据的分析
3. 善于发现具有奇怪性的数据意义， 以及数据的演变规律
4. I用行业的知识来解释和考察数据分析的结果
5. 采用简单清晰的方法来说明和演示数据的结果，始终坚持数据的真实性。
6. 在分析方法中可以采用任何方法，只要解决问题。其中包括数值计算、统计计算、文本存储、云计算平台、并行计算、大数据等技术手段。首先优先考虑采纳最简单的分析手段和工具。
E. 数据挖掘
数据挖掘是一种专门对大批量数据进行分类和发现数据模式的分析过程。数据挖掘可以提炼数据中所含有的信息。数据挖掘是新知识发现的技术手段，也是未来智慧医疗健康系统中决策系统的依据。在数据挖掘中人们有必要采用以下几种方法。
1.判断非寻常的医疗数据，和错误信息
2. 寻找各种变量之间的内在关系
3. 通过聚集方法寻找数据集中的相似性
4. 对数据进行类型个和模式的分类
5. 通过最小方差回归方法，建立数据之间的关系模型
6. 采用可视化技术和高效率报告来解释和演示数据集和其结构，揭示数据内涵