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Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据分布式计算在药物临床试验数据分析与质量控制中的创新实践
本文探讨了Java大数据技术在药物临床试验数据分析与质量控制中的应用。通过构建"数据湖-数据仓库-分析应用"三层架构，Java分布式计算方案可高效处理日均TB级的多源异构临床试验数据。文章以某跨国药企PD-1抑制剂III期临床试验为例，展示了基于Hadoop+Hive+Kafka的数据湖架构实现，包含EDC系统数据接入、CDISC标准验证、HIPAA合规脱敏等关键环节的Java代码实现。该方案使数据清洗效率提升47%，质疑项处理周期从72小时缩短至4小时，显著提升了临床试验数据分析的准确
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- 8年联想集团、顺丰速运企业数据运营KPI管理经验； 现为深圳某大型国企从事供应链数据运营； 多年销售预测和供应链需求预测实战经验； 资深供应链数据分析专家，丰富的供应链信息化系统建设经验； 擅长Excel预测分析、Power BI在财务与供应链领域数据分析与可视化应用。 6年线上、线下大数据授课经验，曾为联想、顺丰、吉利汽车、深圳宝安区工会、宝安区政府大数据联盟等机构举办多期大数据应用特训营。 拥有众多Power BI在供应链相关鲜活、实用的真实实战案例。 畅销书《Power BI数据分析从入门到进阶》、《供应链数据分析实战》作者。
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- 在职深耕 “从基础到多模态” 的 AI 学习，主打 “理论 + 实战” 双驱动。涵盖机器学习基础、单模态（文本 / 图像）核心技能，到多模态对齐 / 融合技术；日常输出项目实战案例（如图文检索、VQA）、工具使用教程，帮零基础到进阶者打通多模态学习链路。
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