2017/11/162数据分析驱动变革
CONTENTS
目录
中国医院互联网化分析定义方法01
中国医院互联网化的背景与现状02
03中国医院互联网化五大发展趋势
2017/11/163数据分析驱动变革
PART1
分析定义与分析方法
2017/11/164数据分析驱动变革
本分析内容主要对中国移动互联网在医疗机
构的服务渗透现状及趋势进行研究，包括但
不限于医院互联网化的背景梳理，医院运营
痛点，市场发展历程，医院互联网化产业链
分析，市场发展趋势预测，典型医院及厂商
模式分析等内容。所涉及厂商对象包括但不
限于支付宝、微医、春雨医生等，以期为市
场提供客观参考
医院互联网化指医院建立移动医疗服务能力
包括打通挂号、候诊、取报告、诊后咨询和
购药、取药环节，建立患者端就医服务互联
网服务和激活医院大数据平台的过程
分析方法数据说明分析范畴与定义
分析定义与分析方法
分析内容中的资料和数据来源于对行业
公开信息的研究、对业内资深人士和相
关企业高管的深度访谈，以及易观分析
师综合以上内容作出的专业性判断和评
价
分析内容中运用Analysys易观的产业分
析模型，并结合市场研究、行业研究和
厂商研究，能够反映当前市场现状，趋
势和规律，以及厂商的发展现状
数据说明：千帆只对独立APP中的用户数据进行监测统计，不包括APP之外的调用等行为产生的用户数据
截止2017年第3季度易观千帆基于对21.9亿累计装机覆盖、5.2亿移动端月活跃用户的行为监测结果。采用
自主研发的enfoTech技术，帮助您有效了解数字消费者在智能手机上的行为轨迹
易观千帆“A3”算法升级说明：易观千帆“A3”算法引入了机器学习的方法，使易观千帆的数据更加准
确地还原用户的真实行为、更加客观地评价产品的价值。整个算法的升级涉及到数据采集、清洗、计算的
全过程：
1、采集端：升级SDK以适应安卓7.0以上操作系统的开放API；通过机器学习算法，升
级“非用户主观行为”的过滤算法，在更准确识别的同时，避免“误杀”
2、数据处理端：通过机器学习算法，实现用户碎片行为的补全算法、升级设备唯一性
识别算法、增加异常设备行为过滤算法等
3、算法模型：引入外部数据源结合易观自有数据形成混合数据源，训练AI算法机器人
部分指标的算法也进行了调整
2017/11/165数据分析驱动变革
PART2
中国医院互联网化的背景与现状
2.1医疗行业背景
2.2互联网技术背景
2.3医院互联网化发展现状。