质量数据分析

作者：Martin P Doyle为了能够系统化地、高效地解决出现的任何问题，我们必须学会将这些问题分而治之。毕竟，知己知彼方是解决问题的首重至要。由此，我们才会发现解决之道就在其中。而对于提高数据质量同样适用：每一个解决问题的方法都有不同的阶段与角度。当一个数据质量改进程序在启动时，仅知道数据库中有多少错误计算或重复

作者： Deadwalk某位高人曾说过：日复一日地重复着既有的测试，然后被类似的Bug折磨得无可奈何，不如稍作停顿，分析总结找到Bug的源头，以除之。本篇文章我们就来聊聊如何通过可视化的数据进行分析，进而提升测试质量。为了让产品的质量可度量、可视化，我们可以建立一些指标数据，以帮助我们发现产品质量的各种问题，比如：被测

对于制药人来说，2015年是波澜起伏的一年，也是欣喜与变革的一年，更是充满机遇与挑战的一年。多个制药大事件引起业内巨大震动，药企在痛苦、郁闷、抉择中迎来2016年。从“7.22惨案”的药物临床实验数据自查核查，到国家食品药品监督管理局的“隐形风暴的飞行检查”，再加上仿制药的“限期（2018年底前）完成的一致性评价”，每