DATA & INTELLIGENCE
数据处理与智能化服务
把散乱的研究数据整理成可分析、可复现的资产。
SCENARIO
研究数据「乱、散、难用」怎么变成可分析
典型场景：课题组的随访表、问卷、仪器导出与组学特征表分散在多个文件里，字段口径不一，统计分析前要花数周整理。我们承接的正是「从原始材料到可分析数据」这一段。
输入材料
- Excel / CSV / 数据库导出
- 问卷与随访记录表
- 影像/声学特征表
- 文献题录与文本资料
处理过程
- 数据字典梳理（字段口径）
- 清洗与质控（缺失、逻辑校验）
- 统计分析与建模
- 图表与可视化
交付输出
- 数据字典文档
- 清洗日志（可追溯）
- 分析报告
- 可复现脚本
协作边界
- 不采集人体样本
- 不做临床诊断结论
- 成果署名按贡献约定
演示样例 · 非真实客户数据
| 原始字段 | 问题 | 清洗后 |
|---|---|---|
| 「随访时间」2023.1.5 / 2023-1-5 / 20230105 | 三种日期格式混用 | 统一为 ISO 日期，附转换日志 |
| 「血压」130mmHg / 130 / 正常 | 数值与文本混存 | 拆分为数值列 + 单位列 |
| 「分组」A组、a 组、 group A | 同一取值多种写法 | 映射为统一编码，保留原值列 |
上表为演示用构造数据，用于说明交付形态；真实项目的字段与结论以委托内容为准。
边界说明 本页展示的是数据处理与分析服务的一般流程与交付物形态；医疗器械判断、临床诊疗决策不属于服务范围。团队公开的研究成果见成果与案例。