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人类数据科学家生活节
b必威Michael Kleinrock,IQVIA人文数据科学学院研究开发主任
博客
2019年1月23日

开始问对问题

必威手机APP我花大部分时间研究同事、客户或许多外部利害相关者所面临的问题,IQVIA研究所支持其中任何一个利害相关者优先使用日益稀疏的保健资源但我仍然有回退自由 并设置方向我自己研究 广度,初步性, 甚至挑衅性问题

  • 必威手机APP医保体系运作方式与实际运作方式之间有差错吗?哪里不理想
  • 当前热题是什么?
  • 将不同的利害相关方相冲突的压力点在哪里
  • 市场条件变老或变老?
  • 当我介绍研究时 是什么让观众混淆或渴望更多细节

这些问题导致探索多题类,从药价对消费的影响、解密净制造商收入、解释品牌或非专利物开销驱动因素、探索生物类新动态到描述新药临床利益等不等

尽管这类问题固有复杂性,在我看来,优秀数据科学家知道简单研究的价值机器学习可能性化,但并非总有必要教程查询正确问题并判定正确方法往往意味着听脚马和思维马,而不是斑马

利用广大集体知识

我唯一能取出我们大规模数据集的含义 因为我站在上千位前辈和当前IQVIA在世界各地同事的肩膀上联合起来,我们从数十年分析中获取集体知识外加,我们都讲同一种语言, 所以我们知道如何互访 关于我们所学知识以永久理解简单到知道记录内空对零, 并解释为数据缺缺或真缺似乎小但关键分辨手机版必威中大都建入IQVIACORE综合域知识、数据、技术和分析,使我们能够继续推进我们的工作

好数据科学家工作完全透明记录他们的所作所为和为何所为 信息出自何方和文件一样,它同交换者分享技术语言和经验一样有用。IQVIA通过开发实践区和专用团队比较常见类型分析,编译信息并创建支持性基础设施,使人类数据科学家有可能访问并信任数据

视人状况

数据科学家-相对于人类数据科学家-寻找答案而不必思索结果可使用粗力编程查找数据集中的关联并用之完成

人类数据科学家必须深入思考使用的数据和发现对病人和医生等利害相关方的影响必威手机APP多方法使用 — — 和误用 — — 大保健数据集万一你不知道所有细微差别 细节中就会非常纠结同时,如果你不挖掘几层理解差分或变差的根源数据可见,你就可以得出错误结论。人很少深入手头证据并处理所有这些数据以确保隐私保护并正确治理我用非识别数据工作, 但仍坚持所有隐私原则

必威手机APP粗力编程和关联本身对保健没有帮助或准确性人类数据科学家花了很多力避免错误和偏向,因为我们知道风险并知道什么我们不知道开发临床专家帮助市场定义 分析专家避免假正反反反反反反反 并围绕每个主要分析商务问题领域实践领域

举例说 典型市场需求基准 处方产品:处方量高价处方药同时突然下降时, 许多人假设下降等于因药价下降需求药店链新策略提供90天用品而非30天用品,导致处方量下降表示3个月供应算为一处方而非3处方开方量显著下降 实际药用量没有改变

需要弹性

工作上我所享受的部分在于创建新方法并有数项选择求解无法单方解析-特别是当方法有效性只能在尾端知道时-可避免-可能时-最理想的是,通过每一次分析,我们发扬光大最佳做法基础然而我们依次提高和提升方法必须高效和可重复性

即使在IQVIA工作20年后,我仍然发现新数据集或不为人知数据集与它们合作的难题是,知道自己是否能够提取数据,或是否需要与专家合作,专家可应请求提取数据。比较复杂去标识数据集是强工具,但使用无方向数据挖掘不大可能产生可用结果最优提取依赖市场定义(诊断或产品编码是必要的),但也依赖对汇总数据属性包括疾病分组作某些预定义无人想用17000ICD9或ICD10代码工作,但为准确和适当起见,我们必须用一套非常具体的代码定义糖尿病或原生高血压或黑素即使在20年的职业生涯中,我知道我总是缺乏知识知识 在每个市场正确代码, 我不能同时成为7个数据库编程语言或平台专家

表示承诺行程

这项工作的一个挑战就是从未真正分析过路程之旅即使在我找到答案后,我仍不得不视之为工作理论,而科学术语中尚未证明为“法律”。我总得开放开发分享反证据 if it existive

必威手机APP这是IQVIA连续数列中的第一个剖面文件,题目是“人类数据科学家生活 ” 。 观察更多分页程序设计解释新出现学科和它如何准备解决保健最大问题并支持最艰难决策Michael Kleinrock传记可以查找.

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