保健养生行业市场调研,保健养生行业市场调研报告

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于保健养生行业市场调研的问题，于是小编就整理了2个相关介绍保健养生行业市场调研的解答，让我们一起看看吧。

1. 中国的药店发展前景如何？
2. 医疗大数据的分析和挖掘发展现状如何，未来会有哪些应用？

中国的药店发展前景如何？

随着人口老龄化趋势持续，医药行业整体需求不断增加，中长期持续看好。同时，商业健康险扩张给医疗行业带来更多资金供给，医药行业增速有望维持在10-15%区间，前景广阔。

医药行业前景向好，在国内引发了一轮并购潮，并购金额、数量屡屡创下历史新高。由于看好国内医药行业发展，中资企业在海外市场的并购热情同样高涨。

据发布的《中国医药行业深度调研与投资战略规划分析报告》不完全统计，2016年，医药健康领域并购超过400起，金额超过1800亿元。预计今年并购潮仍将持续，各细分领域并购将保持高活跃度。

按照目前趋势，医药行业的并购仍将持续，未来要等到新的市场格局基本形成，医药并购才会相对放缓。新的格局形成后，医药行业也将随之重回中高速发展。

总的来说，随着社会老龄化加剧，医药分开改革深入，以及医药电商政策松绑，医药行业前景仍然可期。在新的市场环境下，医药企业要寻求新的销售途径，加大与互联网融合力度，，减少流通环节成本，增加自身利润。

医疗大数据的分析和挖掘发展现状如何，未来会有哪些应用？

大数据与典型的关系数据库不同。这对于CIO或IT主管来说是显而易见的，但是对两个系统如何不同的简要解释将说明为什么大数据目前正在进行中 ，但仍然拥有如此巨大的潜力。

大数据和关系数据库最大的区别在于大数据没有关系数据库所具有的传统的表格和列结构。在经典的关系型数据库中，需要一个数据模式（例如，人口统计数据位于一个表中，通过像患者标识符这样的共享标识符连接到其他表）。每一块数据都存在于其明确的位置。相比之下，大数据几乎没有任何结构。数据是以原始形式从源系统中提取的，存储在一个庞大的，有点混乱的分布式文件系统中。 Hadoop分布式文件系统（HDFS）以简单的分层形式存储多个数据节点的文件目录。通常，数据以高度压缩的形式存储在数据节点中的64MB块（文件）中。

由于其非结构化的性质和开源的根源，大数据的拥有和操作比传统的关系数据库要便宜得多。 Hadoop集群由廉价的商品硬件构建而成，它通常以直连（DAS）配置的传统磁盘驱动器而不是昂贵的存储区域网络（SAN）运行。大多数关系数据库引擎都是专有软件，需要昂贵的许可和维护协议。关系数据库还需要重要的专业***来设计，管理和维护。相比之下，大数据不需要太多的设计工作，而且维护起来相当简单。大量的存储冗余允许更多可容忍的硬件故障。 Hadoop集群旨在简化失败节点的重建。

<span style="font-weight: bold;">顺便说一句，如果你想知道更多硅谷或者美国科技的前沿信息，可以关注微信号“硅发布”。

讨论“医疗大数据的发展现状”其实就是谈大数据在医疗行业的嵌入程度，所以回答这个问题，要先了解清楚大数据的本质。

大数据，一种规模大到在获取、存储、管理、分析都无法用传统数据库、软件工具处理的海量“信息资产”。但是大数据的战略意义并不在于掌握这庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。

那么医疗大数据现在及未来的应用主要为以下几个方面：

应用于医生。大数据最直接的效益就是产生疾病的临床指南，医生根据指南可以做出已经证实（或普遍认为）的最优临床决策。

应用于科研团队。真实详致的大数据是科研的基础，大量的数据可以排除多种干预，确定临床上最有效及具有成本效益的治疗方法。

应用于医药机构。建立更上一个阶层的预测模型，降低研发成本、缩短研发时间以及提高药物的治疗成功率。

应用于商业。使用医疗大数据，产生了一系列服务于特定人群的商业项目，例如特殊疾病的商业险。

应用于卫生等部门。大范围监测公众健康，有利于疫情的快速监测、降低传染病感染风险等。

但是医疗大数据在我国的现状其实是比较滞后的，问题在于无法得到大量优质的病历数据。

主要原因一是，数据***集困难。说三甲医院每天的接诊量你可能没有概念，那就从医生的日均接诊量来看。调研数据显示，2016年中国医生人群整体日均诊疗次数为34次，医生在记录病历时难免从重从简记录，这样直接造成详尽的数据收集困难。

到此，以上就是小编对于保健养生行业市场调研的问题就介绍到这了，希望介绍关于保健养生行业市场调研的2点解答对大家有用。

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