浅谈医学大数据

本文接 浅谈医学大数据（上） 和 浅谈医学大数据（中） 。 大数据特性对统计应用上的际遇和冲击大数据的独特性对传统的统计方法发出了挑战，刺激着新的，适用于大数据分析的统计方法的发展。本文提到的一些际遇和问题，一部分是作者自己的观点，一部分摘自其他文章（ (Fan, Han, & Liu,

本文接上篇 浅谈医学大数据（上） 。 数据分析框架（传统数据分析框架，大数据分析框架）医疗大数据有着前面第一节提到的所有特征。在医疗大数据带来各种优势的同时，大数据随之带来的各种特性使得传统的数据处理和数据分析方法及软件捉襟见肘，问题多多。在大数据时代出现之前，受限于数据量的可获得性和计算能力的有限性，

编者按：本文作者陈遵秋，美国俄勒冈州，健康科技大学，公共卫生预防系，美国统计协会认证统计分析师；陈漪伊，美国俄勒冈州，健康科技大学，公共卫生预防系，生物统计助理教授（交流微信号：2823095726）。陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人，现在美国定居。其二人是目前研究医疗大数据及生物样本大数据真正的专家。现将两位的文章进行公