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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|User Management
There are four user groups defined for this framework (Figure 2.8):
- Super Admin: Head of our research unit or center (e.g., CBD-HS Director). Have all of the admin privileges $+$ can add/remove admin accounts. This is usually a legal entity.
- Admin: Have all of the project managers privileges $+$ can create project_manger_group and add user to these groups + can add/ remove new groups (e.g., Cerner, UK biobank). Main responsibility is Run/Update/Maintenance of DMF and associated files and user management.
- Project managers: Can create project-specific folders and files. The main responsibility (other than general project manager duties) is keeping the file’s name and structure consistent and report the changes to admin if necessary.
Each project has a separate project manager user group. For example, Cerner_SAH_Project_Manager is the user group for the SAH project in the Cerner group. The members of this group are managing files and folders in the CBD_HS/Cerner/SAH folder. - Regular users: Are responsible for different aspects of projects.
- The access management to each folder has been discussed in the previous section (Section 2.6.1).
统计代写|数据分析：从数据中学习代写Data Analytics: Learning from Data代考|Data Management Framework
Now we have a reliable and secure server with a detailed convention for naming and organizing our files and folders, but still, a very important issue remains – the reproducibility. It is crucial to be able to reproduce the data files, reports, and results from the EHR research projects. It is not uncommon that other parts of your organization or other outside organizations want to see how you produced the specific results. Having messy data makes this task challenging or even impossible. The steps we described in the previous section lay the cornerstone in creating a data management framework. First, we should note that EHR data analysis is a multistep project and each step is usually dependent on the data from previous steps (see Figure $2.1$ and Chapter 1). This means that each data file or report is dependent on some other data or report. We can use Directed Acyclic Graphs to visualize these dependencies and create a semiautomatic framework to reproduce the data and analysis results. To describe this framework, we begin with an example project (Figure 2.9).
To keep things simple, we describe an imaginary sub-project (Mortality Prediction) from the SAH Project, that belongs to the Cerner EHR working group. The actual network is bigger and more complicated, but the framework functions will be the same for all of them. As you can see, we can arrange the data hierarchy in layers. Each shape in this figure is considered a node. The research Center (CBD_HS), Groups (Cerner), Projects (SAH), and Sub-projects (Mortality Prediction) layers are not data nodes, but they are helping us to keep track of the changes and organize the downstream nodes (the nodes lower than a specific node). The Extracted Data (e.g., extracted lab table), Cleaned Data (cleaned lab table), Prepared Data (prepared lab table), Reports (reports 1 and 2), and Papers (paper 1) are considered as real data nodes in DMF. Each directional edge (arrow) shows the dependency relationship between the current node and upstream nodes (nodes at the same level or higher level). Using the proposed file and folder convention, a computer code can be written to scan all of the files and folders inside the main folder (CBD_HS) and create this network. There are multiple visualization modules to visualize your network as a 2-dimensional (with concentric circles as layers) or a 3-dimensional (with concentric spheres as layers) graphs. As you can see this graph can be considered as a Directed Acyclic Graph. At the next step, we will describe the properties of nodes and edges in DMF (Figure 2.10).
统计代写|数据分析：从数据中学习代写Data Analytics: Learning from Data代考|User Management
该框架定义了四个用户组（图 2.8）：
- 超级管理员：我们研究单位或中心的负责人（例如，CBD-HS 主任）。拥有所有管理员权限+可以添加/删除管理员帐户。这通常是一个法律实体。
- 管理员：拥有所有项目经理权限+可以创建 project_manger_group 并将用户添加到这些组 + 可以添加/删除新组（例如，Cerner，UK biobank）。主要职责是 DMF 和相关文件的运行/更新/维护以及用户管理。
- 项目经理：可以创建项目特定的文件夹和文件。主要职责（一般项目经理职责除外）是保持文件的名称和结构一致，并在必要时向管理员报告更改。
每个项目都有一个单独的项目经理用户组。例如，Cerner_SAH_Project_Manager 是 Cerner 组中 SAH 项目的用户组。该组的成员正在管理 CBD_HS/Cerner/SAH 文件夹中的文件和文件夹。 - 普通用户：负责项目的不同方面。
- 每个文件夹的访问管理已在上一节（第 2.6.1 节）中讨论过。
统计代写|数据分析：从数据中学习代写Data Analytics: Learning from Data代考|Data Management Framework
现在我们有了一个可靠且安全的服务器，它具有用于命名和组织文件和文件夹的详细约定，但仍然存在一个非常重要的问题——可重复性。能够重现来自 EHR 研究项目的数据文件、报告和结果至关重要。您组织的其他部分或其他外部组织希望了解您如何产生特定结果的情况并不少见。拥有混乱的数据使这项任务具有挑战性甚至是不可能的。我们在上一节中描述的步骤为创建数据管理框架奠定了基础。首先，我们应该注意到 EHR 数据分析是一个多步骤的项目，每个步骤通常依赖于之前步骤的数据（见图2.1和第 1 章）。这意味着每个数据文件或报告都依赖于其他一些数据或报告。我们可以使用有向无环图来可视化这些依赖关系，并创建一个半自动框架来重现数据和分析结果。为了描述这个框架，我们从一个示例项目开始（图 2.9）。
为简单起见，我们描述了一个来自 SAH 项目的虚构子项目（死亡率预测），它属于 Cerner EHR 工作组。实际的网络更大更复杂，但它们的框架功能是相同的。如您所见，我们可以分层排列数据层次结构。此图中的每个形状都被视为一个节点。研究中心（CBD_HS）、组（Cerner）、项目（SAH）和子项目（死亡率预测）层不是数据节点，但它们帮助我们跟踪变化并组织下游节点（节点低于特定节点）。Extracted Data（例如，extracted lab table）、Cleaned Data（cleaned lab table）、Prepared Data（prepared lab table）、Reports（报告1和2）和Papers（论文1）被认为是DMF中的真实数据节点。每个方向边（箭头）表示当前节点与上游节点（同级或更高级别的节点）之间的依赖关系。使用建议的文件和文件夹约定，可以编写计算机代码来扫描主文件夹 (CBD_HS) 中的所有文件和文件夹并创建此网络。有多个可视化模块可将您的网络可视化为 2 维（同心圆作为层）或 3 维（同心球作为层）图。如您所见，该图可以被视为有向无环图。下一步，我们将描述 DMF 中节点和边的属性（图 2.10）。可以编写计算机代码来扫描主文件夹 (CBD_HS) 中的所有文件和文件夹并创建此网络。有多个可视化模块可将您的网络可视化为 2 维（同心圆作为层）或 3 维（同心球作为层）图。如您所见，该图可以被视为有向无环图。下一步，我们将描述 DMF 中节点和边的属性（图 2.10）。可以编写计算机代码来扫描主文件夹 (CBD_HS) 中的所有文件和文件夹并创建此网络。有多个可视化模块可将您的网络可视化为 2 维（同心圆作为层）或 3 维（同心球作为层）图。如您所见，该图可以被视为有向无环图。下一步，我们将描述 DMF 中节点和边的属性（图 2.10）。
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