近年来,制药行业的领导人都依赖数据科学来引导他们的决策至关重要的药物开发的目标。数据科学专家多层次的责任,包括探索和评估数据;模型开发和验证;调查研究数据并生成模式的见解。betway必威怎么提款,毕竟,他们必须有效地沟通以一种有意义的方式,影响决策的结果。要求关键技术、功能服务提供者(FSPs)可以扮演关键角色在引导和推进这些责任。
在临床研究中,赞助商和一些服务合作伙伴通常使用遗留系统如SAS分析数据,输入结果,生成的见解。betway必威怎么提款这是一个传统的数据分析方法。然而,作为一个付费软件,SAS不允许开源算法。在过去的十年中,它已逐渐成为明显的行业利益相关者利用历史数据对赞助商利益值得考虑。
旨在最好利用数据洞察力和确保增强决策和成本效益的过程改进,关键是betway必威怎么提款要知道什么工具专家统计,分析和可视化会发现成功的关键,一个功能服务提供者(FSP)管理器可以帮助确定每个项目的需求。统计学家已经迁移到是开源的R和Python编程语言作为SAS软件的补充。
R和Python是获得相关的药物发现和开发过程。与一个健壮的开源编程环境和在线社区,R和Python已经成为统计学家和一组功能强大的工具是广泛使用在药物分子发展市场。
分析大容量数据
通过集成数据和算法应用有用,赞助商可以受益于所需的大量数据洞察力,使临床试验更敏捷,适应性强,最终提高生产力和效率来提高成功率。betway必威怎么提款重要的是要提高这些使用复杂的tech-enabled效率解决方案和最好的分析平台调整,分析和利用大量的数据。
根据单个项目的需要,经历了FSP统计人员会问这个问题,“最好使用r或Python是什么?”
可用性差异
在数据科学、R和Python是免费的和流行的开源编程语言。但是,有关键的差异,这些在数据分析应考虑工作。简而言之,Python可以被认为是优越的编程工具的文本分析,挖掘大数据。考虑,例如,活动检测仪数据收集:这可以很容易地生成大量的数据需要处理,特别是如果一个是使用功能的统计方法来分析。另一方面,R为统计分析和可视化数据挖掘提供了更多的价值需求。
整合FSP专家持有正确的经验和技术培训了解这些编程语言和理解如何最大化的好处每个工作时是非常有用的安全关键数据点,这将引导赞助商和研究团队的决策过程。
统计人员将需要能够确定使用哪种语言基于问题正在研究或分析的关键目标。例如,如果一个人是需要统计分析而不是文本分析,R编程语言是理想。另外,如果需要开发一个web应用程序或更喜欢使用通用编程语言,Python是首选,因为它支持不同的数据格式。尽管web开发一个可能也要考虑闪亮的应用程序,它允许快速和简单的统计应用程序通过浏览器。下表(图一)概述了一套简化的标准生物可以用来确定哪个软件适合手头的问题。
标准 |
情景应用程序 |
R |
Python |
成本 |
支付 |
免费的 |
免费的 |
学习 |
温和的 |
温和的 |
温和的 |
数据操作 |
高 |
高 |
高 |
分析建模 |
高 |
高 |
媒介 |
图形功能 |
低 |
高 |
媒介 |
文本处理 |
低 |
媒介 |
高 |
深度学习的支持 |
低 |
媒介 |
高 |
常见的用法 |
高 |
高 |
媒介 |
客户支持 |
高 |
媒介 |
媒介 |
进步的工具 |
低 |
高 |
媒介 |
图1概述了比较已知的特点/好处Prasanth每个解决方案之间建立的自己的经历。
AI /毫升解决问题一般情况下,Python是最适合从网上抓取信息,也是很好的处理非结构化数据库,包括流行的工具,如scikit-learn Keras TensorFlow,最终使科学家开发复杂的数据模型,数据直接插入到一个生产系统。然而,这并不意味着R编程语言不能执行这些任务。
R社区增长和增加免费的图书馆和包在凹口(插入符号,如e1071、水等),R是现在能更好地处理问题,源于人工智能/毫升和深度学习。此外,R语言是广泛用于原型的发展,特别是在集成开发环境(ide)的引入,如R工作室,帮助数据专家创建的程序更容易浏览和使用。
此外,类似于Python, R也有能力可再生的研究和报告系统R减价和Knitr的形式。
总体来说,有经验的统计学家通常会优先一个工具而不是另一个根据项目当前的角色和需求。保持专注于赞助商的总体目标,FSP专家在这个领域是关键贡献者确保策略保持敏捷,可以简化一些复杂的任务和少耗费时间开车多质量结果,同时为赞助商缩短时间和降低成本。
问题,培训或了解更多关于外包biostatistical项目使用R或Python编程语言和其他统计工具,请联系GlobalFSPGTM@iqvia.com。