从医疗到零售：定类数据分类方法助力企业智能化转型

创作时间:

2025-01-21 18:34:13

作者:

@小白创作中心

从医疗到零售：定类数据分类方法助力企业智能化转型

在大数据时代，数据已经成为企业和组织的核心资产。定类数据分类方法作为一种重要的数据处理手段，可以帮助我们更好地理解和利用海量数据。通过科学的分类方法，我们可以将不同类型的定类数据有效区分开来，进而实现精准的数据分析和决策支持。无论是市场营销还是科学研究，掌握定类数据分类方法都能让我们在竞争中占据先机。

定类数据的特点与分类原则

定类数据（Nominal Data）是按照类别或名称进行分类的数据，不涉及任何顺序或量级关系。这种数据类型通常用于表示不同组别、标签或名义上的区别。定类数据具有以下特点：

无序性：定类数据没有内在的顺序或等级。
互斥性：每个观测值只能属于一个类别。
穷尽性：所有可能的观测值都应被包含在某个类别中。

定类数据的分类方法主要包括：

线分类法：将分类对象按选定的若干个属性或特征，逐次分为若干层级，每个层级又分为若干类别。同一分支的同层级类别之间构成并列关系，不同层级类别之间构成隶属关系。同层级类别互不重复，互不交叉。
面分类法：将所选定的分类对象依据其本身的固有的各种属性或特征，分成相互之间没有隶属关系即彼此独立的面，每个面中都包含了一组类别。将某个面中的一种类别和另外的一个或多个面的一种类别组合在一起，可以组成一个复合类别。面分类法是并行化分类方式，同一层级可有多个分类维度。
混合分类法：将线分类法和面分类法组合使用，克服这两种基本方法的不足，得到更为合理的分类。混合分类法的特点是以其中一种分类方法为主，另一种做补充。适用于以一个分类维度划分大类、另一个分类维度划分小类的场景。

大数据中的定类数据处理技术

在大数据环境中，定类数据的处理需要借助先进的数据预处理技术和机器学习算法。

数据预处理技术

数据预处理是提升数据质量的关键步骤，主要包括数据清理、数据集成、数据转换和数据规约。通过这些步骤，可以解决数据的准确性、完整性、一致性和相关性等问题，为后续的数据分析和挖掘奠定基础。

机器学习算法

在大数据中处理定类数据，常用的机器学习算法包括：

朴素贝叶斯分类：基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，发源于古典数学理论，拥有稳定的数学基础和分类效率。它是一种十分简单的分类算法，当然简单并不一定不好用。通过对给出的待分类项求解各项类别的出现概率大小，来判断此待分类项属于哪个类别，而在没有多余条件的情况下，朴素贝叶斯分类会选择在已知条件下，概率最大的类别。朴素贝叶斯算法在执行文本分类等工作是会有很好的效果，比如朴素贝叶斯算法常被使用于垃圾邮件的过滤分类中。
支持向量机（SVM）算法：支持向量机是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。支持向量机属于一般化线性分类器，它能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。同时支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。
KNN算法：K - 近邻算法，简称 KNN（k-Nearest Neighbor），它同样是一个比较简单的分类、预测算法。对选取与待分类、待预测数据的最相似的 K 个训练数据，通过对这 K 个数据的结果或者分类标号取平均、取众数等方法得到待分类、待预测数据的结果或者分类标号。KNN 算法相比其他算法也更加简单，并且易于理解、实现，无需估计参数与训练。适合对稀有事件进行分类和多分类方面的问题，在这类问题方面 KNN 算法的表现比 SVM 更好。
人工神经网络算法：人工神经网络，简称神经网络或类神经网络，是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。人工神经网络在语音、图片、视频、游戏等各类应用场景展现出了优异的性能，但是存在需要大量的数据进行训练来提高准确性的问题。

实际应用案例

医疗保健领域的应用

大数据分析已经改变了医疗行业的游戏规则，彻底改变了医疗服务的提供方式，提高了患者的治疗效果，并推动了医疗创新。例如，在抗击新冠的斗争中，医疗保健行业利用大数据来改善患者的治疗效果。通过对新冠肺炎病例的实时数据分析，公共卫生专家能够确定热点，监测疾病传播等。这只是在医疗保健中如何使用大数据分析来解决复杂的健康挑战并推动医疗保健行业创新的一个例子。

让我们来看看大数据分析在医疗保健领域的其他一些关键用例：

预测分析：大数据分析用于分析大量患者数据，包括电子健康记录、基因组数据和实时监测数据，以预测疾病结果并识别患有某些健康状况的高风险患者。这使医疗保健提供者能够尽早采取行动并提供个性化的医疗保健计划，从而获得更好的患者治疗结果。例如，通过分析来自可穿戴设备的数据来预测健康问题，如心脏病发作或故障，可以及时进行干预。
个性化医疗：大数据使个性化医疗成为可能，其中包括基于个人独特的基因特征、生活方式和其他因素的个性化医疗。通过分析基因组数据、临床数据和其他相关信息的大型数据集，大数据正在帮助医疗保健提供者为患有复杂疾病（如癌症、心血管疾病、罕见遗传疾病等）的患者确定针对性治疗方法。例如，医疗机构可以利用基因组数据，根据癌症患者的基因突变，确定有针对性的治疗方案。
远程医疗和远程病人监护：大数据促进了远程医疗和远程患者监测，使医疗保健提供者能够远程监测患者的健康状况并收集实时数据。大数据分析可用于分析这一数据和其他患者数据，以发现模式和趋势，从而及早发现可能的健康风险并及时进行治疗。例如，医院可以为慢性病患者提供虚拟咨询和后续治疗，减少住院次数，提高患者的治疗效果。医院还可以采用远程医疗在遥远的地方提供心理健康治疗，增加贫困人口获得医疗保健的机会。
健康数据分析：大数据分析正在帮助医疗保健组织分析大量数据，以获得有关人口健康模式、疾病患病率和治疗效率的有价值的业务见解。医疗保健中心可以使用这些数据来创建基于证据的治疗指南，更有效地分配资源，并协助疾病监测和疫情控制等公共卫生活动。例如，医疗中心可以分析人口健康数据，以确定趋势和模式，使卫生保健官员能够制定有针对性的干预措施，以防止疾病爆发。
药物发现与开发：大数据用于分析大量的生物、化学和临床数据，以加速药物的发现和开发。这包括分析基因、分子、临床试验和真实世界的数据，以发现新药，预测疗效和安全性，并改进临床试验设计。例如，制药公司可以实施机器学习算法来预测药物的疗效和毒性，加快药物开发过程，降低临床试验的成本。
运营效率：大数据分析允许医疗保健组织通过分析来自各种来源的数据（如患者日程安排、资源分配和供应链管理）来优化其运营效率。这使医疗保健提供者能够简化操作、降低费用并改善患者流程，最终实现更好的患者护理和治疗效果。例如，医疗保健机构可以根据患者需求和急性程度优化员工日程安排，从而提高护理质量并减少员工倦怠。

零售业中的应用

零售业越来越多地使用大数据分析来获得有价值的商业见解并改进业务流程，包括客户体验、库存管理、定价策略和供应链管理。例如，世界上最大的在线零售商亚马逊利用大数据分析客户信息和行为，包括浏览和购买历史，为每位客户量身定制购物体验。亚马逊还利用大数据优化其供应链管理，准确预测需求并优化库存水平，以降低成本并确保及时交货。通过利用大数据，像亚马逊这样的零售商可以获得竞争优势，并提供更好的客户体验。

以下是零售业中其他一些关键的大数据使用案例：

个性化推荐：零售商使用大数据来分析客户数据，如浏览历史、购买行为和社交媒体活动，以个性化购物体验。这包括个性化推荐，有针对性的促销，以及基于客户偏好和行为的定制服务。例如，服装零售商会分析顾客的浏览和购买历史，从而根据顾客的风格和喜好提供个性化的推荐和促销活动。
库存优化：零售商通过分析销售、退货和库存水平的历史和实时日志数据，使用大数据分析来优化库存管理。这有助于零售商准确预测需求，优化产品分类，减少缺货或库存过剩，最终提高销售并降低成本。例如，一家家居用品零售商使用大数据分析来预测季节性产品的需求，并优化库存水平，以防止库存过剩和缺货。
价格优化：零售商通过分析竞争对手的价格、历史销售数据、客户需求和市场趋势等数据，利用大数据分析来优化价格。这有助于零售商确定其产品或服务的最佳价格点，以最大限度地提高收入和盈利能力。例如，旅游预订网站实现价格优化，并根据需求、市场和客户行为制定动态定价策略，以优化收入。
供应链管理：零售商通过分析物流、运输和库存水平的日志数据，使用大数据来优化供应链管理。这有助于提高效率，降低成本，并确保及时交货。例如，零售商可以使用大数据分析来优化运输路线，减少运输成本，同时确保产品能够及时到达目的地。