筆者了解到，數據挖掘技術(shù)主要有數據清理、數據變換、數據挖掘實(shí)施過(guò)程、模式評估和知識表示等8個(gè)步驟。它是一個(gè)反復循環(huán)的過(guò)程，每一個(gè)步驟如果沒(méi)有達到預期的目標，都需要回到前面的步驟，重新調整并執行。那么，數據挖掘技術(shù)主要有哪些方法?在制藥行業(yè)中，數據挖掘技術(shù)是如何被應用的?它又會(huì )給制藥行業(yè)帶來(lái)哪些影響?
一般而言，數據挖掘技術(shù)主要有這幾種方法：決策樹(shù)法，主要是把數據分類(lèi)，構成測試函數，建立樹(shù)的每一層分支，重復下去就構成了決策樹(shù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，該法引用生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的方法，就好像人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，它可以連接輸入、輸出信號的樞紐，模擬人腦的神經(jīng)系統處理信息。遺傳算法則是模仿達爾文生物進(jìn)化的自然選擇和遺傳機制的一種尋優(yōu)算法。聚類(lèi)算法可以說(shuō)是多元統計研究“物以類(lèi)聚，人以群分”的一種方法，主要任務(wù)是發(fā)現大型數據中的積聚現象。
數據挖掘技術(shù)就對藥物研發(fā)起到了推動(dòng)作用。據悉，在新藥研發(fā)過(guò)程中先導化合物的發(fā)現是藥物研發(fā)中關(guān)鍵的一步。因此，一些藥企會(huì )通過(guò)技術(shù)的分析判斷而非隨即篩選的方式，來(lái)尋找藥效基團。這樣做的好處就是可以減少研發(fā)成本，縮短研發(fā)周期。目前，很多國家都在通過(guò)對分子信息的數據挖掘來(lái)建立藥物發(fā)現集成平臺。
而在中藥領(lǐng)域，數據挖掘技術(shù)同樣能產(chǎn)生積極影響。我國有著(zhù)豐富的中藥資源，很多珍貴的藥材在自然環(huán)境漸趨惡劣的情況下面臨滅絕的困境，為了找到適合中藥材生長(cháng)的環(huán)境，一些藥企會(huì )利用數據挖掘技術(shù)來(lái)解決現實(shí)問(wèn)題。不僅如此，我國也建立了國家級數據庫，收錄了很多重要的中藥數據，以便將藥材的生長(cháng)量化，從而找尋合適的生長(cháng)環(huán)境。
當然，在制藥行業(yè)中，數據挖掘技術(shù)不僅僅運用在醫藥產(chǎn)品上，還能為藥企的管理帶來(lái)便利。比如在藥企進(jìn)行客戶(hù)關(guān)系管理方面，數據挖掘技術(shù)功能的強大就顯現出來(lái)。某藥企管理人員表示，數據挖掘技術(shù)可以對客戶(hù)進(jìn)行細分，這樣有利于藥企提供個(gè)性化的定制服務(wù)。數據挖掘技術(shù)還能幫助藥企開(kāi)發(fā)潛在客戶(hù)，分辨客戶(hù)的關(guān)注點(diǎn)，從而讓藥企將潛在客戶(hù)變?yōu)閷?shí)際客戶(hù)。
除此之外，分析客戶(hù)盈利能力、交叉營(yíng)銷(xiāo)、增加企業(yè)競爭力等都是數據挖掘技術(shù)的優(yōu)勢。通過(guò)這項技術(shù)，藥企不僅能夠科學(xué)管理客戶(hù)關(guān)系，還能對日后的產(chǎn)品研發(fā)、市場(chǎng)開(kāi)拓以及制定資金投資方向、確定藥品上市的先后順序有所明確。
由此看來(lái)，數據挖掘技術(shù)給制藥行業(yè)帶來(lái)了較大的便利。針對數據挖掘技術(shù)未來(lái)的前景，有專(zhuān)家表示，該技術(shù)的應用范圍將越來(lái)越廣泛。而隨著(zhù)人們對數據挖掘技術(shù)需求水平的提高，該領(lǐng)域的研究焦點(diǎn)將會(huì )集中到處理非數字數據、過(guò)程可視化、智能發(fā)展的方向。
對于數據挖掘技術(shù)在制藥行業(yè)中的前景，該專(zhuān)家表示，目前數據挖掘技術(shù)在制藥行業(yè)中的應用其實(shí)還處于起步階段，發(fā)展路上仍有很多挑戰和問(wèn)題需要解決。盡管如此，該技術(shù)還是會(huì )給藥企在藥物研發(fā)以及企業(yè)管理上帶來(lái)便利。
而且從當前市場(chǎng)情況以及全球制藥行業(yè)的發(fā)展速度來(lái)看，一些軟件開(kāi)發(fā)和供應商已經(jīng)將目光瞄準了這項領(lǐng)域。他們旨在為藥企提供更加便利的技術(shù)手段，充分利用全球網(wǎng)絡(luò )從而助其簡(jiǎn)化研發(fā)和創(chuàng )新藥品的流程，節約資源，降低成本，達到最終目標。
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