伤害研究和伤害预防中的大数据与精准的辨析.pptxVIP

伤害研究和伤害预防中的“大数据”与“精准”的辨析王 声 湧大数据时代正在向我们走来通过对海量数据的交换 整合 分析发现新的知识 创造新的价值 带来新的发现谁拥有了大数据谁就占有了制高点就疾病控制而言大数据必将成为危险人群 危险地段 多发时间等因素判断采取预防决策干预措施宏观调控的信息基础为了避免节日网购高峰物流拥堵亚马逊会根据以往订单和其他因素如商品有哪些信誉好的足球投注网站记录 收藏夹 购物车 用户的鼠标在某商品上悬停的时间预测用户的购物习惯从而在用户实际下单前便将包裹提前发出这些包裹会暂存在快递公司的转运中心或卡车里一旦用户正式下单就快速进入派送流程用户刚刚在家中下了一笔订单几分钟后物件就送到家例 1例 2在甲型H1N1流感爆发前几周谷歌公司通过观察5000万条美国人最频繁检索的词条数据发现“治疗咳嗽和发热药物”的检索频率大增进而准确预测了流感的发生及传播范围美国地铁警察跟踪地铁抢劫案发生的时间和地点分析原因和规律制作出预测图表采取相应措施使地铁抢劫案大为下降例 3什么是大数据？大数据在哪儿？有什么用处？怎么应用？大数据与精准的关系？伤害预防研究的大数据从哪里找？与环境因素社会因素密切相关的伤害控制而言大数据必将成为宏观调控 预防控制 社区治理的信息基础一旦落地将提高伤害预防决策和科学控制的精准在车祸 溺水 老年跌倒 自杀 暴力等领域大数据的分析研究可以有效实现对目标人群的安全 危机 风险的防范和预警大大提升伤害预防控制措施的精准谁拥有了大数据谁就占有了制高点大数据 Big Data是一种规模非常大的在获取 分析 管理 储存 等方面都超出了传统的数据库和软件功能处理范围的巨大数据的集合大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是无法用现有的软件工具提取 存储 有哪些信誉好的足球投注网站 共享分析和处理的海量的 复杂的数据集合大数据技术是指从各种各样类型的数据中快速获得有价值信息的能力如大规模并行处理(MPP)数据库 数据挖掘电网 分布式文件系统分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统大数据的特征 1. Volume巨大的体量 大数据所拥有的数据规模非常大 人们的轨迹都能够以数据的形式被记录和储存 2. Variety数据类型多种多样 数据类型有文本 数字 音频 视频 图片 地理位置信息等 3. Velocity更快的处理速度 4. Veracity真实性 真实性是获得有效思路和正确内容的因素之一 也是决策得以成功进行制定的基础 5. Value价值大数据从哪里来 数据的产生和获取 我们所面临两类不同的数据 结构化数据（传统主流的）通过事先规划 定义 控制在调查研究中有目的生成并获取数据指向性强 逻辑关系紧密 价值含量高 处理比较容易但只能在一个系统内部获取可拓展性有很大限制非结构化和半结构化数据（互联网化）随着遥感 射频等技术的成熟和网络的普及随着物联网 移动终端 社交网络和可穿戴设备和社会生活而形成的数据即现 随机 真实 鲜活 体量巨大价值嵌入量比较薄 数据处理和价值挖掘过程复杂人类的活动正在产生更多的电子记录 -- 数据化大数据到哪里去 数据的处理与利用大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理需要专业创新的智慧和思维（需求 为什么要大数据）需要大数据信息的处理平台（技术 怎么去进行运算）大数据的意义与用途大数据的战略意义不在于掌握庞大的数据而在于对这些数据进行专业化处理挖掘信息比数量更为重要从海量的数据中快速获得有价值信息的能力就是大数据技术对各种数据进行分布式数据挖掘是大数据的特色依托云计算的分布式处理和分布式数据库采用云存储和虚拟化技术处理模式使数据成为信息资产而具备了更强的决策力 洞察发现力 流程优化能力使疾病的预防决策与控制措施达到精准化意义用途监测资料的转化只有精确可靠 并且令人信服反映伤害与国计民生关系的资料才能成为国家和地区卫生工作的决策依据 From data to action监测/检索 - 决策 - 评价数据 → 资料 → 决策 → 干预 → 评价将一般资料转化为有用的资料useful data可利用的资料usable data 数据/资料的挖掘——需阐述的疾病问题 1.某种伤害问题的严重性 以伤害的发生频率高低 如受威胁人口百分比 伤害的发病率 患病率 等 2.某种伤害问题的危害性 伤害的死 伤 残 疾病负担 生存质量 造成的社会经济学损失 个人 家庭 社会损失 3.某种伤害问题的紧迫性与关注度 居民要求 社团呼吁 社会舆论和传媒报道 4.伤害干预的可能性及效益 可控程度 成本效益分析 5.伤害的时间变动趋势 预测