DATA & INTELLIGENCE
數據處理與智能化服務
把散亂的研究數據整理成可分析、可復現的資產。
SCENARIO
研究數據「亂、散、難用」怎麼變成可分析
典型場景：課題組的隨訪表、問卷、儀器導出與組學特徵表分散在多個文件裏，字段口徑不一，統計分析前要花數週整理。我們承接的正是「從原始材料到可分析數據」這一段。
輸入材料
- Excel / CSV / 數據庫導出
- 問卷與隨訪記錄表
- 影像/聲學特徵表
- 文獻題錄與文本資料
處理過程
- 數據字典梳理（字段口徑）
- 清洗與質控（缺失、邏輯校驗）
- 統計分析與建模
- 圖表與可視化
交付輸出
- 數據字典文檔
- 清洗日誌（可追溯）
- 分析報告
- 可復現腳本
協作邊界
- 不採集人體樣本
- 不做臨牀診斷結論
- 成果署名按貢獻約定
演示樣例 · 非真實客戶數據
| 原始字段 | 問題 | 清洗後 |
|---|---|---|
| 「隨訪時間」2023.1.5 / 2023-1-5 / 20230105 | 三種日期格式混用 | 統一爲 ISO 日期，附轉換日誌 |
| 「血壓」130mmHg / 130 / 正常 | 數值與文本混存 | 拆分爲數值列 + 單位列 |
| 「分組」A組、a 組、 group A | 同一取值多種寫法 | 映射爲統一編碼，保留原值列 |
上表爲演示用構造數據，用於說明交付形態；真實項目的字段與結論以委託內容爲準。
邊界說明 本頁展示的是數據處理與分析服務的一般流程與交付物形態；醫療器械判斷、臨牀診療決策不屬於服務範圍。團隊公開的研究成果見成果與案例。