相信许多留学生对数学代考都不陌生，国外许多大学都引进了网课的学习模式。网课学业有利有弊，学生不需要到固定的教室学习，只需要登录相应的网站研讨线上课程即可。但也正是其便利性，线上课程的数量往往比正常课程多得多。留学生课业深重，时刻名贵，既要学习知识，又要结束多种类型的课堂作业，physics作业代写，物理代写，论文写作等；网课考试很大程度增加了他们的负担。所以，您要是有这方面的困扰，不要犹疑，订购myassignments-help代考渠道的数学代考服务，价格合理，给你前所未有的学习体会。
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统计代写|数据分析：从数据中学习代写Data Analytics: Learning from Data代考|Discussion and Summary
It is extremely important to efficiently manage the data, computer codes, files, reports and products for each of the EHR research projects so that the resources can be shared and leveraged, and the reproducibility of research results can be ensured. We summarize some tips for EHR project management as follows.
Secure your data. Take necessary measures to secure your data by the use of backups, Version Control Systems, and Antivirus and firewall hardware and software.
Develop the conventions early. As we have discussed in this chapter, it is better to develop file, folder, and coding conventions early. Reorganizing the files and rewriting the codes after you have collected a significant number of files can be a challenging task.
Seek team members’ opinions about the conventions. Every data scientist has his/her own habits in storing the files and coding (hence, some have messier habits). Adapting to new routines in coding, naming the variables, and naming of the files and folders can be hard for some and they may become hesitant to do so. It is important to involve as many team members as you can in developing the conventions at the beginning of a project. By doing so, first, you can develop a better convention, and second, adopting the new convention will be easier for your team members.
Follow the convention. After finalizing the convention, everyone must follow it. If some members do not follow the convention, it can be discouraging for other team members. Keep in mind, any project and data management framework relies on a pre-defined convention and creating unconventional files or folders can cause your project management framework to operate under sub-optimal conditions, or even worse, damage the project.
统计代写|数据分析：从数据中学习代写Data Analytics: Learning from Data代考|EMR Database Availability and Access
Many database systems for healthcare were developed in the past few decades. The main objective of such systems was to better manage the administrative and operational processes performed by healthcare staff and personnel. Nowadays, many of these database systems are managing large volumes of healthcare data, including EHR/EMR data, imaging, clinical notes, genomics, proteomics, and other kinds of healthcare-related data for hospitals, clinics, and healthcare facilities all over the world. Vendors of some healthcare database systems are making their data available for researchers. Table $3.1$ provides examples of healthcare data providers:
In this book, we present the statistical methods and machine learning approaches based on our experience in exploring and mining the Cerner EHR database. Cerner is an American health technology company that provides various services to over 27,500 facilities around the world, supporting the clinical, financial and operational needs at different organizations. According to KLAS Research report (Tate and Warburton 2019) in 2018, Cerner holds nearly $26 \%$ market share in the FHR system market, while Cerner has more collaborations with public hospitals compared to other EHR companies. Its main product is Cerner Millennium, which is an data in real-time. Cerner Health Facts EMR database comprises de- $^{-1}$ identified EHR data from over 700 participating Cerner client hospitals and clinics in the United States, including patients’ demographics, encounters, diagnoses, procedures, lab results, medications, vital signs, and other clinical observations. The version of the Cerner database that we acquired contains medical records for 69 million unique patients from 2000-2018, which is a good resource to conduct big data analysis for research and scientific discoveries.
统计代写|数据分析：从数据中学习代写Data Analytics: Learning from Data代考|Discussion and Summary
高效管理每个 EHR 研究项目的数据、计算机代码、文件、报告和产品，以实现资源共享和利用，并确保研究结果的可重复性，这一点极为重要。我们总结了一些 EHR 项目管理的技巧如下。
保护您的数据。采取必要措施，通过使用备份、版本控制系统以及防病毒和防火墙硬件和软件来保护您的数据。
尽早制定公约。正如我们在本章中所讨论的，最好尽早开发文件、文件夹和编码约定。收集大量文件后重新组织文件和重写代码可能是一项具有挑战性的任务。
征求团队成员对公约的意见。每个数据科学家在存储文件和编码方面都有自己的习惯（因此，有些人的习惯更混乱）。适应编码、变量命名以及文件和文件夹命名的新程序对某些人来说可能很困难，他们可能会犹豫不决。在项目开始时让尽可能多的团队成员参与制定约定非常重要。通过这样做，首先，您可以制定一个更好的约定，其次，采用新的约定对您的团队成员来说会更容易。
遵守约定。大会敲定后，每个人都必须遵守。如果某些成员不遵守约定，可能会令其他团队成员灰心。请记住，任何项目和数据管理框架都依赖于预定义的约定，创建非常规文件或文件夹可能会导致您的项目管理框架在次优条件下运行，甚至更糟糕的是，会损坏项目。
统计代写|数据分析：从数据中学习代写Data Analytics: Learning from Data代考|EMR Database Availability and Access
在过去的几十年中开发了许多用于医疗保健的数据库系统。此类系统的主要目标是更好地管理由医护人员执行的行政和操作流程。如今，许多此类数据库系统正在管理大量医疗保健数据，包括 EHR/EMR 数据、影像学、临床记录、基因组学、蛋白质组学以及世界各地医院、诊所和医疗保健机构的其他类型的医疗保健相关数据. 一些医疗保健数据库系统的供应商正在向研究人员提供他们的数据。桌子3.1提供医疗保健数据提供者的示例：
在本书中，我们根据探索和挖掘 Cerner EHR 数据库的经验介绍了统计方法和机器学习方法。Cerner 是一家美国健康技术公司，为全球 27,500 多家机构提供各种服务，支持不同组织的临床、财务和运营需求。根据 KLAS 研究报告（Tate and Warburton 2019）在 2018 年，Cerner 持有近26%在 FHR 系统市场的市场份额，而与其他 EHR 公司相比，Cerner 与公立医院的合作更多。它的主要产品是Cerner Millennium，它是一种实时数据。Cerner Health Facts EMR 数据库包括 de-−1确定了来自美国 700 多家参与的 Cerner 客户医院和诊所的 EHR 数据，包括患者的人口统计、遭遇、诊断、程序、实验室结果、药物、生命体征和其他临床观察。我们获得的 Cerner 数据库版本包含 2000-2018 年 6900 万独特患者的医疗记录，这是为研究和科学发现进行大数据分析的良好资源。
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