The Patient Revolution

Author: Krisa Tailor
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 111913000X
Format: PDF, Docs
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"The future of the health care industry rests on advanced analytics Health Data's Destiny provides a visionary overview of how advanced analytics is set to transform the health care industry. Beginning with the plethora of opportunities already in place, this book addresses the ways in which each stakeholder--payers, providers, governments, consumers, entrepreneurs, employers, and others--can benefit from the next generation of health data. The future of the industry is laid out in terms of technology, data sources, and integrated systems, giving you an expansive, holistic, yet reality-based preview of what's to come. Claims and clinical data are only the beginning; upcoming sources like mobile applications, wearable technology, and more are beginning to provide the kind of patient data that will lead to an integrated, connected health care system in which advanced analytics is key in establishing premier patient care. The health care industry's size, scope, and sheer complexity make developing an integrated system all the more difficult. This book shows how big data and advanced analytics can streamline the process and make the vision a reality. Improve outcomes, reduce cost, and establish the best patient care Learn how data is being used, and how it will continue to evolve Discover how up-and-coming data sources will revolutionize health care Stay on the front lines of innovation with mobile and "wearable" data Data is the future of health care, and smart organizations are putting systems and strategies in place now to continue providing top-of-the-line care as technology evolves and the environment changes. Health Data's Destiny gives you a preview of the future, so you can stay out in front and not get left behind"--

The Palgrave Handbook of Biology and Society

Author: Maurizio Meloni
Publisher: Springer
ISBN: 1137528796
Format: PDF, Mobi
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This comprehensive handbook synthesizes the often-fractured relationship between the study of biology and the study of society. Bringing together a compelling array of interdisciplinary contributions, the authors demonstrate how nuanced attention to both the biological and social sciences opens up novel perspectives upon some of the most significant sociological, anthropological, philosophical and biological questions of our era. The six sections cover topics ranging from genomics and epigenetics, to neuroscience and psychology to social epidemiology and medicine. The authors collaboratively present state-of-the-art research and perspectives in some of the most intriguing areas of what can be called biosocial and biocultural approaches, demonstrating how quickly we are moving beyond the acrimonious debates that characterized the border between biology and society for most of the twentieth century. This landmark volume will be an extremely valuable resource for scholars and practitioners in all areas of the social and biological sciences. The chapter 'Ten Theses on the Subject of Biology and Politics: Conceptual, Methodological, and Biopolitical Considerations' is open access under a CC BY 4.0 license via link.springer.com. Versions of the chapters 'The Transcendence of the Social', 'Scrutinizing the Epigenetics Revolution', 'Species of Biocapital, 2008, and Speciating Biocapital, 2017' and 'Experimental Entanglements: Social Science and Neuroscience Beyond Interdisciplinarity' are available open access via third parties. For further information please see license information in the chapters or on link.springer.com.

SAS Data Analytic Development

Author: Troy Martin Hughes
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1119255708
Format: PDF, ePub
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Design quality SAS software and evaluate SAS software quality SAS Data Analytic Development is the developer’s compendium for writing better-performing software and the manager’s guide to building comprehensive software performance requirements. The text introduces and parallels the International Organization for Standardization (ISO) software product quality model, demonstrating 15 performance requirements that represent dimensions of software quality, including: reliability, recoverability, robustness, execution efficiency (i.e., speed), efficiency, scalability, portability, security, automation, maintainability, modularity, readability, testability, stability, and reusability. The text is intended to be read cover-to-cover or used as a reference tool to instruct, inspire, deliver, and evaluate software quality. A common fault in many software development environments is a focus on functional requirements—the what and how—to the detriment of performance requirements, which specify instead how well software should function (assessed through software execution) or how easily software should be maintained (assessed through code inspection). Without the definition and communication of performance requirements, developers risk either building software that lacks intended quality or wasting time delivering software that exceeds performance objectives—thus, either underperforming or gold-plating, both of which are undesirable. Managers, customers, and other decision makers should also understand the dimensions of software quality both to define performance requirements at project outset as well as to evaluate whether those objectives were met at software completion. As data analytic software, SAS transforms data into information and ultimately knowledge and data-driven decisions. Not surprisingly, data quality is a central focus and theme of SAS literature; however, code quality is far less commonly described and too often references only the speed or efficiency with which software should execute, omitting other critical dimensions of software quality. SAS® software project definitions and technical requirements often fall victim to this paradox, in which rigorous quality requirements exist for data and data products yet not for the software that undergirds them. By demonstrating the cost and benefits of software quality inclusion and the risk of software quality exclusion, stakeholders learn to value, prioritize, implement, and evaluate dimensions of software quality within risk management and project management frameworks of the software development life cycle (SDLC). Thus, SAS Data Analytic Development recalibrates business value, placing code quality on par with data quality, and performance requirements on par with functional requirements.

Big Data Enabled Nursing

Author: Connie W. Delaney
Publisher: Springer
ISBN: 3319533002
Format: PDF, Mobi
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Historically, nursing, in all of its missions of research/scholarship, education and practice, has not had access to large patient databases. Nursing consequently adopted qualitative methodologies with small sample sizes, clinical trials and lab research. Historically, large data methods were limited to traditional biostatical analyses. In the United States, large payer data has been amassed and structures/organizations have been created to welcome scientists to explore these large data to advance knowledge discovery. Health systems electronic health records (EHRs) have now matured to generate massive databases with longitudinal trending. This text reflects how the learning health system infrastructure is maturing, and being advanced by health information exchanges (HIEs) with multiple organizations blending their data, or enabling distributed computing. It educates the readers on the evolution of knowledge discovery methods that span qualitative as well as quantitative data mining, including the expanse of data visualization capacities, are enabling sophisticated discovery. New opportunities for nursing and call for new skills in research methodologies are being further enabled by new partnerships spanning all sectors.

big data work

Author: Thomas H. Davenport
Publisher: Vahlen
ISBN: 3800648156
Format: PDF, ePub, Mobi
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Big Data in Unternehmen. Dieses neue Buch gibt Managern ein umfassendes Verständnis dafür, welche Bedeutung Big Data für Unternehmen zukünftig haben wird und wie Big Data tatsächlich genutzt werden kann. Am Ende jedes Kapitels aktivieren Fragen, selbst nach Lösungen für eine erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Big Data im eigenen Unternehmen zu suchen. Die Schwerpunkte - Warum Big Data für Sie und Ihr Unternehmen wichtig ist - Wie Big Data Ihre Arbeit, Ihr Unternehmen und Ihre Branche verändern - - wird - Entwicklung einer Big Data-Strategie - Der menschliche Aspekt von Big Data - Technologien für Big Data - Wie Sie erfolgreich mit Big Data arbeiten - Was Sie von Start-ups und Online-Unternehmen lernen können - Was Sie von großen Unternehmen lernen können: Big Data und Analytics 3.0 Der Experte Thomas H. Davenport ist Professor für Informationstechnologie und -management am Babson College und Forschungswissenschaftler am MIT Center for Digital Business. Zudem ist er Mitbegründer und Forschungsdirektor am International Institute for Analytics und Senior Berater von Deloitte Analytics.

Data Science f r Dummies

Author: Lillian Pierson
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 352780675X
Format: PDF, Kindle
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Daten, Daten, Daten? Sie haben schon Kenntnisse in Excel und Statistik, wissen aber noch nicht, wie all die Datensätze helfen sollen, bessere Entscheidungen zu treffen? Von Lillian Pierson bekommen Sie das dafür notwendige Handwerkszeug: Bauen Sie Ihre Kenntnisse in Statistik, Programmierung und Visualisierung aus. Nutzen Sie Python, R, SQL, Excel und KNIME. Zahlreiche Beispiele veranschaulichen die vorgestellten Methoden und Techniken. So können Sie die Erkenntnisse dieses Buches auf Ihre Daten übertragen und aus deren Analyse unmittelbare Schlüsse und Konsequenzen ziehen.

R in a Nutshell

Author: Joseph Adler
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3897216507
Format: PDF, ePub, Docs
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Wozu sollte man R lernen? Da gibt es viele Gründe: Weil man damit natürlich ganz andere Möglichkeiten hat als mit einer Tabellenkalkulation wie Excel, aber auch mehr Spielraum als mit gängiger Statistiksoftware wie SPSS und SAS. Anders als bei diesen Programmen hat man nämlich direkten Zugriff auf dieselbe, vollwertige Programmiersprache, mit der die fertigen Analyse- und Visualisierungsmethoden realisiert sind – so lassen sich nahtlos eigene Algorithmen integrieren und komplexe Arbeitsabläufe realisieren. Und nicht zuletzt, weil R offen gegenüber beliebigen Datenquellen ist, von der einfachen Textdatei über binäre Fremdformate bis hin zu den ganz großen relationalen Datenbanken. Zudem ist R Open Source und erobert momentan von der universitären Welt aus die professionelle Statistik. R kann viel. Und Sie können viel mit R machen – wenn Sie wissen, wie es geht. Willkommen in der R-Welt: Installieren Sie R und stöbern Sie in Ihrem gut bestückten Werkzeugkasten: Sie haben eine Konsole und eine grafische Benutzeroberfläche, unzählige vordefinierte Analyse- und Visualisierungsoperationen – und Pakete, Pakete, Pakete. Für quasi jeden statistischen Anwendungsbereich können Sie sich aus dem reichen Schatz der R-Community bedienen. Sprechen Sie R! Sie müssen Syntax und Grammatik von R nicht lernen – wie im Auslandsurlaub kommen Sie auch hier gut mit ein paar aufgeschnappten Brocken aus. Aber es lohnt sich: Wenn Sie wissen, was es mit R-Objekten auf sich hat, wie Sie eigene Funktionen schreiben und Ihre eigenen Pakete schnüren, sind Sie bei der Analyse Ihrer Daten noch flexibler und effektiver. Datenanalyse und Statistik in der Praxis: Anhand unzähliger Beispiele aus Medizin, Wirtschaft, Sport und Bioinformatik lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, mithilfe der Grafikfunktionen des lattice-Pakets darstellen, statistische Tests durchführen und Modelle anpassen. Danach werden Ihnen Ihre Daten nichts mehr verheimlichen.

Big Data

Author: Viktor Mayer-Schönberger
Publisher: Redline Wirtschaft
ISBN: 3864144590
Format: PDF, Kindle
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Ob Kaufverhalten, Grippewellen oder welche Farbe am ehesten verrät, ob ein Gebrauchtwagen in einem guten Zustand ist – noch nie gab es eine solche Menge an Daten und noch nie bot sich die Chance, durch Recherche und Kombination in der Daten¬flut blitzschnell Zusammenhänge zu entschlüsseln. Big Data bedeutet nichts weniger als eine Revolution für Gesellschaft, Wirtschaft und Politik. Es wird die Weise, wie wir über Gesundheit, Erziehung, Innovation und vieles mehr denken, völlig umkrempeln. Und Vorhersagen möglich machen, die bisher undenkbar waren. Die Experten Viktor Mayer-Schönberger und Kenneth Cukier beschreiben in ihrem Buch, was Big Data ist, welche Möglichkeiten sich eröffnen, vor welchen Umwälzungen wir alle stehen – und verschweigen auch die dunkle Seite wie das Ausspähen von persönlichen Daten und den drohenden Verlust der Privatsphäre nicht.