数据分析可以为医疗行业做哪方面的分析预测

实施和应用解决方案以更好地提供医疗服务并取得更好的结果，需要克服一些障碍，例如医疗保健决策的性质，有问题的数据约定，医疗服务提供中的过时做法以及对不同提供者的激励措施不正确。如果您是提供商，则知道分析可以提供帮助。但是，高度敏感的信息以及及时（通常是即时）行动的需求意味着这些分析必须能够满足医疗保健的非常具体的需求。毕竟，在许多情况下，医疗保健决策会带来生死攸关的后果。

使用CPDA数据分析应对医疗保健挑战

借助我们在CPDA数据分析师培训学到的知识，您的医疗机构可以实施数据驱动的护理模型，从而提高质量，降低成本并提高患者预后。  广泛的统计程序（包括线性回归，蒙特卡洛模拟和地理分析）可以从患者数据中得出重要的见解。您可以在临床试验中轻松研究患者治疗与剂量反应等变量之间的关系，以改善治疗效果并更好地预测结果。

CPDA数据分析师对医疗保健方面的应用

在我们的课程中会教您怎样使用SPSS®Statistics帮助全球的医疗保健组织支持医学研究，改善疾病管理，监控患者护理质量，提高运营效率，维持认证，打击医疗保健欺诈并保护公共健康。

在数据分析学习的关键点

是使用SPSS Statistics实施数据驱动的护理模型，寻找有意义的见解在CPDA数据分析师学习中教到您使用SPSS Statistic提供了广泛的过程，包括线性回归，蒙特卡洛模拟，地理分析等,助您找到有关患者数据的见解。

CPDA数据分析师课程SPSS Statistics在预测未知

教你可让您轻松通过SPSS Statistics研究变量之间的关系，例如临床试验中的患者治疗和剂量反应。

数据分析学习中让你学会怎样处理更加复杂的关系

课程中我们会使用SPSS Statistics的单变量和多变量建模技术，可帮助您在处理描述复杂关系的数据时得出准确的结论。观看演示以观看实际操作。

我们CPDA数据分析师课程的重点

使用高级统计程序快速了解大型和复杂的数据集，从而确保高精度以推动质量决策揭示更深刻的见解并通过可视化（例如地理空间分析）提供更好的置信区间为高级用户提供可编程性，从而利用市场上常见的统计编程语言（Python，R）灵活的部署选项可更快地处理和部署分析。