1. 医疗数据挖掘与分析
国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见指出：“鼓励各类医疗卫生机构推进健康医疗大数据采集、存储，加强应用支撑和运维技术保障，打通数据资源共享通道。探索推进可穿戴设备、智能健康电子产品、健康医疗移动应用等产生的数据资源规范接入人口健康信息平台。
建立全国健康医疗数据资源目录体系，制定分类、分级、分域健康医疗大数据开放应用政策规范，稳步推动健康医疗大数据开放。”
2. 医院数据挖掘
具体可以到以下范围的单位:
1.金融机构和银行、信托、保险等机构。
这些单位根据业务工作特点，毕业生可以金融业务的大数据处理和监管、维护、运营等工作，工作岗位相对比较密集。
2.可以到财政、税务部门就业。
这些部门的数据业务范围比较宽广，数据管理庞大，程序复杂，需要数据挖掘和维护的专业人员来处理一些隐性数据和核算。
3.到一些大型企事业单位，例如医院、学校的财政收支与预算、申报等岗位工作，但同时需要掌握一定的财务知识，对于工作人员的业务能力要求比较高。
3. 医疗数据分析报告
借鉴一下别人的学习方法：
《卫生统计学》是提高预防专业学生观察问题、解决问题，提高学生科研素质的一门专业课，它是21世纪公卫医生在从事预防工作和科学研究过程中必须掌握和了解的基本知识。《卫生统计学》是《生物统计》的一门分支学科，《生物统计》属于《数理统计》的范畴。《数理统计》是研究自然和社会领域随机现象数量规律的一门应用数学，它包括研究数理统计原理、方法的纯粹“数理统计”和数理统计的方法在不同专业领域的应用而形成的数十门“专业统计”，《生物统计》应属于后者。在《卫生统计学》的学习过程中，应注意如下问题：
1、正确、全面的理解统计学的一些基本概念和基本思想：如前所述，《卫生统计》应属“专业统计”，由于“专业统计”主要强调统计方法的实际应用，对方法的原理一般不做过多介绍，所以学生在本课程的学习过程中会对一些公式、方法、概念难以理解，会有许许多多的“为什么”，因而感到课程难学难懂，对课程难以全面把握。针对这一问题，从应用的角度从发，学生应重点理解基本的统计学概念、原理、基本思想，对公式的来源可不做过多的深究。上课认真听讲，课后加强与老师、同学的交流，对正确理解概念、基本思想将起到事半功倍的作用。
2、淡化繁琐、复杂的计算：随着信息技术的飞速发展，计算机随处可见，各种数据处理软件和统计软件唾手可得，这就使得我们能从繁琐复杂的统计计算中解脱出来。但其负面作用是计算机和统计软件的盲目使用，不管是什么研究类型的数据都简单地交给计算机处理，用计算机取代统计，造成大量统计方法的滥用和误用。医学研究的许多数据关系到人群的健康，统计方法的误用会导致严重的伦理问题。这就提示我们要注重“统计方法”的选择、重视“数据质量”的保证和统计结果的“表达”。
3、结合实践、勤于练习：由于《卫生统计学》前后章节内容联系非常密切，前一章节学习的好坏对后续章节的学习将产生较大影响，这就要求学生对每一章节的内容都能较好的掌握。实现这点的较好方法是及时的对每一章节的例题、练习亲自完成一遍，特别是分析思考题。由于课本的练习题并非完全意义的实际问题（已经整理处理），所以要想把所学统计方法解决实际科研问题，还必须有施展这些方法的舞台，由于条件限制，在校学生不可能从事完整的一项科研工作，但学生课余时间可通过网络或图书馆阅读医学杂志上的科研论文，了解别人的统计设计思路和统计分析方法，经常参加硕士研究生的开题报告和论文答辨。相信通过这一系列的学习，你对基本的统计方法的运用必将是得心应手、游刃有余。
统计过程是一项使信息变成知识、知识有利于科学进步的过程。在这一过程在你将领会到统计学的精髓和奥秘，同时你也将体会到统计思维和推理的快乐，因为一项科学的统计过程，就是医学进步的过程。
4. 医疗数据挖掘与分析论文
最常用的是spss，因为spss窗口操作非常方便简单，医学生一般来说统计不是很强，也没有太多时间来学习其他的复杂的统计软件。很多医科院校的统计课程会教授使用spss或者sas软件，现在第6版（记不大清了）的医学统计学用了很大的篇幅来教授spss的使用，足见其对医学生的意义。还有很多用excel来作图或作统计分析的。
5. 医学数据挖掘
人工智能自1956年被正式提出以来，科研领域的创新与产业应用领域的突破一直处于“进行时”。在医疗健康领域，随着人工智能技术的发展，依赖于基础技术的医疗数据及算法挖掘应用，医学影像、药物研发、健康管理、疾病风险预测、病例分析等医疗场景和智能辅助诊疗系统、导诊机器人等医疗AI产品，正逐步在创新实践中提升着医疗服务水平，甚至在一定程度上解决了医疗资源分布不均、医疗成本高、医生资源供需缺口大等问题。
6. 医疗数据收集
医院里各个科室的医疗垃圾由医院总务科收集后，存贮在医院的垃圾间，然后由环保部门指定的危险废物处理中心外运处置，而医院按规模即床位交费给危险废物处理中心
7. 分析医疗大数据
就业前景很好，健康大数据管理与服务专业是一门新办专业，旨在培养有较高信息化素养和能力、掌握公共卫生基本理论、能够在健康医疗机构、健康大数据等相关机构和企业，从事健康大数据采集、处理、分析、管理与维护等技术岗位工作的技术技能型人才。毕业生能够对健康大数据平台运维、数据采集与预处理、数据清洗及储存、数据分析及可视化等相关工作进行规划设计、统筹管理和具体实施。
就业方向：面向医疗卫生机构、公共卫生服务机构、健康管理与服务机构、医疗大数据相关企业以及大数据企业培养的应用型、复合型高素质健康大数据管理与服务技术工作的健康大数据分析师、健康大数据处理师、健康大数据技术主管、大数据运维工程师、大数据客户分析师。
8. 医院数据分析
医疗数据完全满足大数据的四大特征：
量大：几乎所有临床数据都已经数据化和信息化了。
多样：其中有一些是用关系型数据库保存结构化的数据，还有一些是自然语言书写的病历和影像、心电图等数据。
高价值：“医生大量的时间都在写病例，但是其中的价值没有充分体现出来。
实时性：目前医院内部数据没有这种特征，可能各家医院的信息化都达到七级，同时能够互联互通，就具备了这种特点。