第一篇：临床试验数据答疑心得

数据答疑小结

经过了为期两周的数据核查后，我总结了如下几点体会：

1.(CRC或者研究者)填写CRF时，一定要把字写清楚，免得将来数据答疑时给其他同事带来很大的麻烦。还应尽量避免犯日期写错或者漏写单位的错误。

2.要熟悉CRF和研究方案。

3.可以利用自己身边的资料先在办公室进行核查，并将自己暂时无法解决的问题记录下来。比如说看不清AE的治疗方式，可以先将CRF上不良事件名称、时间先记录下来，去医院查找的时候便可以减少工作量，提高工作效率了。

4.可以选择中午、晚上、周末去医院查电子病历，那时候医生休息，就不必花时间等医生用完电脑，查病历过程也不会被医生打断了。

5.核查过程中，有疑问的马上记录下来，并且与原始记录核对。比如手术记录时间与CRF上填写时间不一致时，应该要想到核对病程记录上的时间。

6.一些无法解决的质疑，比如字迹不清，原始记录也没有相关记录的。可以根据一些关键字（比如药物名称等）百度一下，可能会有相关信息出现。在医院的时候，也可以跟医生请教相关的医学知识。

7.其实，更重要的是，自己在监察的过程就保证数据的真实性和完整性，便可以减少数据答疑的工作量了。同时，加强自己医学方面的知识，也会使答疑顺利很多。

第二篇：大数据心得

大数据讲座学习心得

在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、pda、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频„„这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后it产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。

大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。

了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。例如：在如今，网购已经成为了一种风潮，网上也涌现了以淘宝、京东、亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，顾客的浏览记录，购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术收集分析，就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，达到利益放大的效果。从全球范围来看，很多人都把2012年看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在大数据方面的管理、规划和应用已经觉醒。电商、金融、电信等行业数据有着长期的数据积累。事实上，很多互联网公司，例如亚马逊、google、腾讯，更愿意将自己定位为数据企业。因为信息时代，数据成为经营决策的强有力依据，给企业带来了发展和引领行业的机遇。银行也同样拥有丰富的数据矿藏，不仅存储处理了大量结构化的账务数据，而且随着银行渠道快速渗透到社交网络、移动端等媒介，海量的非结构化数据也在等待被收集和分析。未来的金融业将更多地受到科技创新力的驱动，也越来越倾向于零售营销：对于金融业来说，大数据意味着巨大的商机，可强化客户体验，提高客户忠诚度。大数据技术的发展带来企业经营决策模式的转变，驱动着行业变革，衍生出新的商机和发展契机。驾驭大数据的能力已被证实为领军企业的核心竞争力，这种能力能够帮助企业打破数据边界，绘制企业运营全景视图，做出最优的商业决策和发展战略。金融行业在大数据浪潮中，要以大数据平台建设为基础，夯实大数据的收集、存储、处理能力；重点推进大数据人才的梯队建设，打造专业、高效、灵活的大数据分析团队；不断提升企业智商，挖掘海量数据的商业价值，从而在数据新浪潮的变革中拔得头筹，赢得先机 在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。借力，顺势，合作共赢。把自己的心门打开，像海绵般吸取积极、正能量的东西。篇二：大数据时代书面记录与心得体会

大数据时代书面记录与心得体会 2015年5月12日，听取了大数据时代相关技术的技术讲座。当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此同时，大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战。

大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法

律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。

《大数据时代》读后感

一、学习总结

1、关于作者

维克托·迈尔-舍恩伯格（viktor mayer-sch?nberger），他是十余

年潜心研究数据科学的技术权威，他是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。

2、关于大数据 1）大数据是什么

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目前主流软件工具，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。大数据的4v特点：volume（大量）、velocity（（高）速率）、variety（多样性）、veracity（真实）。大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。2）大数据的来源

所谓的“big data”是由ibm和gartner分析师提出的概念，我们比较时髦的称其为大数据。

3）大数据现状、应用

通过分析和优化企业数据实现一种对未来的企业运营的精准的预测能力。采用一系列的技术，从技术中获得洞察力，也就是bi或者分析；另外一个是分析路径，寻找关键绩效指标，从仪表盘这样的工具进行数据分析，实现预测性工作。4）大数据未来 fayyad曾被视为数据挖掘领域的no.1，他用下图向我们解释了为什么说分析是大数据未来的发展方向。

3、关于大数据时代 1)思维变革 ? 更多：不是随机样本，而是全体数据；“样本=总体”。? 更杂：不是精确性，而是混杂性；允许不精确，最大化利用全体数据。? 更好：不是因果关系，而是相关关系；“是什么”，而不是“为什么”。2)商业变革 ? 数据化：一切皆可“量化”；关注信息本身。? 价值：发现、利用数据的价值。? 角色定位：大数据掌控、大数据技术、大数据思维的三足鼎立。3)管理变革

? 责任：数据来源有效性、数据存储安全性、数据使用合法性。? 自由：反对数据垄断大亨。

二、读后感

1、大数据时代，是名符其实的“信息社会”

经历了口口相传、纸媒传播，到现在的网络技术，我们可以获得比以前更多的信息并进行分析，可以从更多的维度诠释世界。

通讯技术的发展，促进了个人/组织在信息获取上的平等发展，数据不再是限制我们努力的因素了。数据的的爆炸式产生，促使我们必须从海量的信息中做出选择、掌握数据挖掘技术和筛选工具。

2、大数据技术支持预测工作

大数据的4v特点，及对相对关系的发掘，改变了传统的基于少量样本的预测思维。思维的转变，将会在各行各业中爆发出更多的预测技术和工具，进而支撑预测工作的大力发展。

大数据技术越完善，我们越能更快更全面的获得更多的有效数据，预测则越准确。

3、知识管理迫在眉睫

大数据的未来是数据分析，而分析的目的是转化为经验、规律、总结??，它们的集合就是知识。知识是个人/组织成长的直接推动因素。

知识管理要遵循积累原则（知识积累是实施知识的管理基础）、共享原则（一个组织内部的信息和知识要尽可能公开，使每一个员工都能接触和使用公司的知识和信息）、交流原则（知识管理的核心就是要在公司内部建立一个有利于交流的组织结构和文化气氛，使员工之间的交流毫无障碍）。这三原则不正是大数据技术的组织基础吗？

三、在工作中的而应用

1、关注运作工作向数据管理方向的转化

在仓储工作中，为物品对象（仓库、货物、设备、员工等）、流程对象（如作业、异常处理、管理等）建立属性列表，关注数据积累。

同时，关注仓储数据与运输、客服、园区等各方面环境数据的对应。

2、重视数据挖掘，提高数据分析能力

根据运作问题和目标，通过数据挖掘和分析，寻找有效的数据指标。通过对关键指标的趋势预测，发现潜在风险、发掘改善途径。

3、推动数据转化，促进建立知识管理系统

在实际工作中，重视对裸数据、经验、执行文件的管理，引导各项目的知识转化。建立从数据积累、知识转化（数据到知识、隐性知识到显性知识、个体知识到组织知识等）、知识共享的知识管理体系，形成仓储管理知识体系及其良性循环。

（正文结束）篇四：大数据心得体会 大数据时代的信息分析平

台搭建安装报告

一、平台搭建

描述小组在完成平台安装时候遇到的问题以及如何解决这些问题的，要求截图加文字描述。

问题一：在决定选择网站绑定时，当时未找到网站绑定的地方。解决办法：之后小组讨论后，最终找到网站绑定的地方，点击后解决了这个问题。

问题二：当时未找到tcp/ip属性这一栏

解决办法：当时未找到tcp/ip属性这一栏，通过老师的帮助和指导，顺利的点击找到了该属性途径，启用了这一属性，完成了这一步的安装步骤。

问题三：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaledw”这个文件

解决办法：在数据库这一栏中，当时未找到“foodmartsaledw”这个文件，后来询问老师后，得知该文件在第三周的文件里，所以很快的找到了该文件，顺利的进行了下一步

问题四：在此处的sql server的导入和导出向导，这个过程非常的长。

解决办法：在此处的sql server的导入和导出向导，这个过程非常的长，当时一直延迟到了下课的时间，小组成员经讨论，怀疑是否是电脑不兼容或其他问题，后来经问老师，老师说此处的加载这样长的时间是正常的，直到下课后，我们将电脑一直开着到寝室直到软件安装完为止。

问题五：问题二：.不知道维度等概念，不知道怎么设置表间关系的数据源。关系方向不对

解决办法：百度维度概念，设置好维度表和事实表之间的关系，关系有时候是反的——点击反向，最后成功得到设置好表间关系后的数据源视图。（如图所示）

这个大图当时完全不知道怎么做，后来问的老师，老师边讲边帮我们操作完成的。篇五：大数据时代读书心得

一部似乎还没有写完的书

——读《大数据时代》有感及所思

读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。“在小数据时代，我们会假象世界是怎样运作的，然后通过收集和分析数据来验证这种假想。”“随着由假想时代到数据时代的过渡，我们也很可能认为我们不在需要理论了。”书中几乎肯定要颠覆统计学的理论和方法，也试图通过引用《连线》杂志主编安德森的话“量子物理学的理论已经脱离实际”来“终结”量子力学。对此我很高兴，因为统计学和量子力学都是我在大学学习时学到抽筋都不能及格的课目。但这两个理论实在太大，太权威，太基本了，我想我不可能靠一本书就能摆脱这两个让我头疼一辈子的东西。作者其实也不敢旗帜鲜明地提出要颠覆它们的论点，毕竟还是在前面加上了“很可能认为”这样的保护伞。近几十年，我们总是在遇到各种各样的新思维。在新思维面前我们首先应该做到的就是要破和立，要改变自己的传统，跟上时代的脚步。即使脑子还跟不上，嘴巴上也必须跟上，否则可能会被扣上思想僵化甚至阻碍世界发展的大帽子。既然大数据是“通往未来的必然改变”，那我就必须“不受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固

有偏见”，跟作者一起先把统计学和量子力学否定掉再说。反正我也不喜欢、也学不会它们。

当我们人类的数据收集和处理能力达到拍字节甚至更大之后，我们可以把样本变成全部，再加上有能力正视混杂性而忽视精确性后，似乎真的可以抛弃以抽样调查为基础的统计学了。但是由统计学和量子力学以及其他很多“我们也很可能认为我们不再需要的”理论上溯，它们几乎都基于一个共同的基础——逻辑。要是不小心把逻辑或者逻辑思维或者逻辑推理一起给“不再需要”的话，就让我很担心了！

《大数据时代》第16页“大数据的核心就是预测”。逻辑是——描述时空信息“类”与“类”之间长时间有效不变的先后变化关系规则。两者似乎是做同一件事。可大数据要的“不是因果关系，而是相关关系”，“知道是什么就够了，没必要知道为什么”，而逻辑学四大基本定律（同一律、矛盾律、排中律和充足理由律）中的充足理由律又“明确规定”任何事物都有其存在的充足理由。且逻辑推理三部分——归纳逻辑、溯因逻辑和演绎逻辑都是基于因果关系。两者好像又是对立的。在同一件事上两种方法对立，应该只有一个结果，就是要否定掉其中之一。这就是让我很担心的原因。

可我却不能拭目以待，像旁观者一样等着哪一个“脱颖而出”，因为我身处其中。问题不解决，我就没法思考和工作，自然就没法活了！

更何况还有两个更可怕的事情。其一：量子力学搞了一百多年，为了处理好混杂性问题，把质量 和速度结合到能量上去了，为了调和量子力学与相对论的矛盾，又搞出一个量子场论，再七搞八搞又有了虫洞和罗森桥，最后把四维的时空弯曲成允许时间旅行的样子，恨不得马上造成那可怕的时间旅行机器。唯一阻止那些“爱因斯坦”们“瞎胡闹”的就是因果关系，因为爸爸就是爸爸，儿子就是儿子。那么大数据会不会通过正视混杂性，放弃因果关系最后反而搞出时间机器，让爸爸不再是爸爸，儿子不再是儿子了呢？ 其二：人和机器的根本区别在于人有逻辑思维而机器没有。《大数据时代》也担心“最后做出决策的将是机器而不是人”。如果真的那一天因为放弃逻辑思维而出现科幻电影上描述的机器主宰世界消灭人类的结果，那我还不如现在就趁早跳楼。

还好我知道自己对什么统计学、量子力学、逻辑学和大数据来说都是门外汉，也许上面一大篇都是在胡说八道，所谓的担心根本不存在。但问题出现了，还是解决的好，不然没法睡着觉。自己解决不了就只能依靠专家来指点迷津。

所以想向《大数据时代》的作者提一个合理化建议：把这本书继续写下去，至少加一个第四部分——大数据时代的逻辑思维。

第三篇：答疑心得-于敏（推荐）

答 疑 心 得

我从11号开始答疑，到现在已经快半个月了，我把这半个月来的答疑感受简单的总结了一下。第一，对于抢单，大家要耐得住性子，其实这周我们已经开学，我有三天都有晚自习，但只要没事了打开电脑准备答疑时，我都是耐心的等待。第二，接到单后我都是按照答疑的规范来答题，群文件里的答疑规范我看了两遍后才开始答题的，首先问好同学并介绍自己是学霸君老师，然后询问学生几年级，这样会避免给学生讲题时用到超出学生所学范围之内的知识点，并和学生沟通这道题哪个地方遇到了问题，他说哪个地方不会或者不懂我们就重点讲哪个地方，这样学生就不会认为我们故意拖延时间。第三，简单沟通后，我会给学生说，你稍微等一下，我看一下这道题，只有我思路清晰后才询问学生是否可以开始答疑，争得学生同意后才点击开始，当然我看的过程不会超过五分钟，如果时间太长学生可能会等不及，如果五分钟左右我还没有思路我会给学生这样说：哦，同学，很对不起，这道题我也没有什么好的方法，你可以选择退出再换一位老师答疑，对不起了，耽误你的时间了。第四，在讲题的过程中，会不时的询问听明白了吗？有时会提问学生这道题涉及的一些简单的问题，如果回答正确会给予合适的夸奖和鼓励。对于题中涉及的一些计算问题我会询问学生是否需要老师计算，如果需要就带着他一起算，如果不需要就给他讲解思路让他自己课下算。最后，讲解完了会询问他这道题还有没有不明白的地方？如果说没有就说结束语，如果说有或者让你再举个其他类似的例子就还会耐心的给他讲。

最后，对于学生的评价我简单的说一点：大家不要纠结于万一碰到倒霉孩子给我打低了分怎么办？其实大家只要按照答疑规范来答题，即使碰到一两个那样的孩子，就是评分低了，还有学霸君的审核老师会根据我们的答疑情况给予处理，不会影响我们的奖金的，当然前提是按照答疑规范来答题哦！不过大部分学生还是比较靠谱的，一般会事实求是的打分的。

我简单的把我答疑的过程总结了一下，希望我们能在学霸君这个平台上共同进步，并挣到大大的money哦！大家有什么好的答疑方法也总结一下吧，让我们共同学习共同进步哦，只有把学霸君做好了，做长久了，我们才能挣到多多的money啊！

学霸君在目前测试期只开放了微微一部分学霸君的粉丝，在金秋9月，学霸君学生端会慢慢全面开放，所以我们现在只要在这个期间先适应学霸君线上答疑方式，在正式开放后，我们就可以大展拳脚了哦。老师们，让我们一起努力吧！

学霸君答疑老师：于敏

第四篇：药物临床试验安全性数据快速报告管理规程

标准管理规程（SMP）

题目：药物临床试验期间安全性数据快速报告管理规程

目的：为保护受试者权益和安全，保证临床试验期间发生的安全性数据按法规要求快速报告，制定本规程。

适用范围：临床试验期间安全性监测与不良事件报告。

责任人：临床试验安全性信息管理人员。

参考依据：《药品注册管理办法》（药监局2020年第27号）、《药物临床试验质量管理规范》（药监局2020年第57号）、《药物临床试验期间安全性数据快速报告标准和程序》（CDE

20180427）

规程内容

5.1

快速报告制度：申请人是药物临床试验安全性信息监测与非预期严重不良反应报告的责任主体，负责对非预期严重不良反应进行快速报告。申请人获准开展药物（包括化药、中药及生物制品）临床试验后，对于临床试验期间发生的（包括中国境内和境外）所有与试验药物肯定相关或可疑的非预期且严重的不良反应（以下简称“非预期严重不良反应”），均应在规定的时限内向国家药品审评机构进行快速报告。

5.2

快速报告的情形：

（1）

申请人在药物临床试验期间，判断与试验药物肯定相关或可疑的非预期且严重的不良反应；

（2）

申请人和研究者在不良事件与药物因果关系判断中不能达成一致时，其中任一方判断不能排除与试验药物相关的，也应进行快速报告；

（3）

其他潜在的严重安全性风险信息，申请人也应尽快向国家药品审评机构报告，同时需对每种情况做出医学和科学的判断。一般而言，对于明显影响药品风险获益评估的信息或可能考虑药品用法改变，或影响总体药品研发进程的信息，均属于此类情况，例如：(1)对于已知的、严重的不良反应，其发生率增加，判断具有临床重要性；(2)对暴露人群有明显的危害，如在治疗危及生命疾病时药品无效；(3)在新近完成的动物试验中的重大安全性发现(如致癌性)。

（4）

申请人从其它来源获得的与试验药物相关的非预期严重不良反应及其他潜在严重安全性风险的信息也应当向国家药品审评机构进行快速报告。

（5）

快速报告的时间范围：快速报告开始时间为临床试验批准日期/国家药品审评机构默示许可开始日期，结束时间为国内最后一例受试者随访结束日期。临床试验结束或随访结束后至获得审评审批结论前发生的严重不良事件，由研究者报告申请人，若属于非预期严重不良反应，也应进行快速报告。

5.3

快速报告的格式要求：

（1）

非预期严重不良反应个例安全性报告内容应按照ICH

《E2B（R3）：临床安全数据的管理：个例安全性报告传输的数据要素》相关要求报告。相关术语应采用ICH《M1：监管活动医学词典（MedDRA）》进行编码。

（2）

无论境内、境外的个例安全性报告及其他潜在严重安全性风险报告均应采用中文报告。

（3）

个例安全性报告及其他潜在严重安全性风险报告中均应清楚标明药物申请临床试验的受理号。

5.4

快速报告的时限要求：

（1）

对于致死或危及生命的非预期严重不良反应，申请人应在首次获知后7天内报告，并在随后的8天内报告、完善随访信息。（注：申请人首次获知当天为第0天。）

（2）

对于非致死或危及生命的非预期严重不良反应，申请人应在首次获知后15天内报告。

（3）

申请人在首次报告后，应继续跟踪严重不良反应，以随访报告的形式及时报送有关新信息或对前次报告的更改信息等，报告时限为获得新信息起15天内。

5.5

不作为快速报告的情形：

（1）

非严重不良事件；

（2）

严重不良事件与试验药物无关；

（3）

严重但属预期的不良反应；

（4）

当以严重不良事件为主要疗效终点时，不建议申请人以个例安全性报告（ICSR）形式向国家药品审评机构报告。

5.6

定义：

（1）

严重不良反应指以下情形之一：①导致死亡；②危及生命，指严重病人即刻存在死亡的风险，并非是指假设将来发展严重时可能出现死亡；③导致住院或住院时间延长；④永久或显著的功能丧失；⑤致畸、致出生缺陷；⑥其他重要医学事件：必须运用医学和科学的判断决定是否对其他的情况加速报告，如重要医学事件可能不会立即危及生命、死亡或住院，但如需要采取医学措施来预防如上情形之一的发生，也通常被视为是严重的。例如在急诊室的重要治疗或在家发生的过敏性支气管痉挛，未住院的恶液质或惊厥，产生药物依赖或成瘾等。

（2）

非预期不良反应指不良反应的性质、严重程度、后果或频率，不同于试验药物当前相关资料（如研究者手册等文件）所描述的预期风险。研究者手册作为主要文件提供用以判断某不良反应是否预期或非预期的安全性参考信息。如：①急性肾衰在研究者手册中列为不良反应，但试验过程中出现间质性肾炎，即应判断为非预期不良反应；②肝炎在研究者手册中列为不良反应，但试验过程中发生急性重型肝炎，即应判断为非预期不良反应。

变更历史

新建

第五篇：大数据课后心得

大数据课后心得

专业班级：管科1501班 姓名：范泽慧

学号：2015210728

一、什么是大数据

1.大数据定义：

指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、关了和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样挂的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库团建工具能力范围的数据集合。

2.大数据的价值：

站在社交网络的方面来讲，社交网络为大数据提供了信息汇集、分析的第一手资料。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和爱好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求用针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。

站在商业价值的角度上讲：客户群体细分，然后为每个群体量定制他别的服务；模拟现实环境，挖掘心的需求同时提高投资的回报率；加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率；降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

举例让你了解大数据的价值：如果银行能即使地了解风险，我们的经济讲更加强大；如果枕骨能够降低欺诈开支，我们的税收将更加合理；如果医院能够更早发现疾病，我们的身体将更加将抗；如果电信公司能够降低成本，我们的话费将更加便宜；如果交通动态天气能够掌握，我们的出行将更加方便；如果商场能够动态调整库存，我们的商品将更加实惠。最终，我们都将从大数据分析中获益。3.大数据的类型:

(1)传统企业数据：包括CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。（2）机器和是传感器数据：包括呼叫记录，智能仪表，工业设备传感器，设备日至，交易数据等。（3）社交数据：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter Facebook这样的社交媒体平台。4.大数据的核心价值——“资源优化配置”

滴滴打车更名为“滴滴出行”之后，也抛出了他们伟大的愿景，那就是利用大数据分析实时综合调度“快车”、“专车”、“出租车”、“顺风车”甚至是滴滴巴士的资源，实现全局的交通资源优化。事实也是如此，滴滴的司机们越来越多的需要完成“指派任务”，而不是集中去抢高净值客户。也许对于个别单体来说他们的利益降低了，但全局的资源配置却避免了全局的资源浪费和过度竞争，无疑大大提高了交通资源的使用效率。所以我们说’基于大数据分析的结果，进行资源优化配置，才是大数据应用的落脚点和真正价值。5.专家对大数据的评价

舍恩伯格：不是随机样本，而是全体数据；不是准确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。

埃里克·西格尔：大数据时代下的核心，预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理，未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。

城田真琴：从数据的类别上看，“大数据”值得是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。

二、大数据的特点。

1.数据体量巨大。

截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大学时5EB。这样打的数据量意味着什么？据估算，如果把这些数据全部记载书中，这些书可以覆盖整个美国52次。如果粗存在只读光盘上，这些光盘可以堆成5堆，每堆都可以伸到月球。

在公元前3世纪，希腊是带最著名的图书馆亚历山大图书馆竭力搜集了当时所有搜集到的书写作品，可以代表当时世界上其所能搜集到的知识量。但当数字数据洪流席卷世界之后，没二恶你都可以获得大量的数据信息，相当于当时亚历山大图书馆储存的数据总量的320倍之多。2.数据类型繁多。相对于以往便于储存的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志。

音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

发觉这些形态各异、快慢不易的数据流之间的相关性，是大数据做前任未能做、能前人所不能的机会。大数据不仅是处理巨量数据的利器，更为处理不同俩元、不同形式的多元数据提供了可能。

例如：为了让Siri足够聪明，苹果公司引进了谷歌、维基百科等外部数据源，在语音识别、和语音很撑方面，未来版本的Siri或许可以让我们听到中国各地的方言，比如四川话、湖南话和河南话。3.价值密度低（真实性）。

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何通过强大的机器宣发更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

数据的重要性就在于对巨额被的支持，数据的规模并不能决定其能否为决策提供帮助，数据的真实性和质量才是获得真知和思路最重要的因素，是指定成功决策最坚实的基础。

追求搞数据质量是一项重要的大数据要求和挑战，即使最优秀的数据清理方式也无法小女胡某些数据固有的不可预测性，例如，认得感情和城市和诚实性、天气形势、经济因素以及未来。4.处理速度快。

大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数据宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。

（1）数据产生得快。有的数据是爆发式产生，例如，欧洲核子研究中心的大型强子对装机在工作状态下每秒产生PB级的数据；有的数据是涓涓细流式产生，但是由于用户众多，短时间内产生的胡巨量依然非常庞大，例如，点击流、日志、射频识别数据、GPS位置信息。

（2）数据处理地快。正如水处理系统可以从水库调出水进行处理，也可以处理直接对涌出来的新水流。大数据也有批处理和流处理两种范式，已实现快速的数据处理。三．关于大数据的三个小故事

第一个故事，搜狗热词里的商机

王建峰是某综合类网络的编辑，基于访问量的考核是这个编辑每天都要面对的事情。但每年的评比中，他都号称是PV王。原来他的秘密就是只做热点新闻。王建峰养成了看百度搜索风云榜和搜狗热搜榜的习惯，所以，他会优先挑选热情榜上的新闻事件来编辑整理，关注的人自然多

点评：搜狗拥有输入法，搜索引擎，那些在输入法和搜索引擎上反复出现的热词，就是搜狗热搜榜的来源。通过对海量词汇的对吧，找出哪些是网民关注的。这就是大数据的应用。

第二个故事，阿里云知道谁需要贷款

这是阿里人讲述的一个故事。每天，海量的交易和数据在阿里的平台上跑着，阿里通过对商户最近100天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜在的贷款对象进行沟通。

点评：电厂来说，数据比文字更绅士，更能反映一个公司的正常运营情况。通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。

第三个故事，中移动挽留流失客户

Iphone 进入中国后，铁杆的移动用户王永明加入了联通合约机大军。鱿鱼合约机承担了大量通话内容，王永明将全称通换成了动感地带。三个月之后，王永明接到了中国移动的10086电话，向他介绍中移动弄的优惠资费活动。一位移动的工作人员称，运营商会保管用户数据，如果话费锐减，基本上就是流失先兆。点评：给数亿用户建立一个数据库，通过根据用户的话费消耗情况，运营商就知道哪些用户在流失。这就是大数据的应用。