一、如何读懂电喷车数据流？
诊断仪正确连接汽车端口，打开钥匙，选择需要的项目，确定后着车即可
二、如何读懂雷凌仪表盘数据？
1、水温。水温是从C—H，左边C为60度，右边H为110度，中间大体可估读，下图约85度。
2、温度。Outside表示车外温度，如下图为26℃，表示此时车外温度为26℃。
3、行驶速度。在行驶过程中，指针所指的数字，即当前车速。遇到测速时，可通过仪表盘查看车辆速度，及时减速，避免超速。
4、油耗。车辆行驶100公里平均需要多少升的油，下图为5.6L/100公里。
5、续航公里数。切换右下角数字，显示不同的性能。下图一为燃油还可以行驶的公里数为643公里，图二为行驶总里程数、图三为下次保养里程数。
三、读懂情绪的三大指标？
情绪指标通常可以通过股票市场的波动和交易量来衡量。当市场情绪高涨时，股票市场通常会出现大幅波动和高交易量，反之亦然。
3除了股票市场的波动和交易量，还可以通过一些专业的情绪指标来进行衡量，比如VIX指数、投资者情绪指数等等。
四、医疗大数据特点？
第一，数据量大。
第二，从横向看，医疗数据非常广泛。
第三，数据集成要求高。
第四，从纵向来看，周期长。
五、医疗大数据简称？
医疗大数据通常简称为“医疗数据”。它是指与医疗相关的各种数据，包括但不限于医疗记录、诊断信息、治疗措施、患者随访数据等。这些数据在医疗领域中具有重要的应用价值，可以帮助医生进行诊断和治疗决策，提高医疗质量和效率，同时也有助于医学研究和创新。医疗大数据具有复杂性和多样性，因为它涵盖了医疗机构、医疗设备、医疗药品、医疗人员、医疗行为等多个方面。通过对这些数据进行深入分析和挖掘，可以获得更准确的医疗信息和预测结果，从而为医生和患者提供更好的服务和治疗选择。总之，医疗大数据是现代医疗领域中不可或缺的一部分，它有助于提高医疗水平和质量，推动医学研究和创新，为人类健康事业做出重要贡献。
六、如何正确读懂汽车油耗数据
汽车油耗数据的意义
汽车油耗是指车辆在行驶过程中消耗的燃料量，通常以每百公里耗油量来衡量。了解汽车的油耗数据对于车主来说非常重要，它可以帮助车主合理安排出行计划、预估油费支出，并在购车时作为选择车型的参考指标之一。
如何正确读取汽车油耗数据
在购车或使用汽车时，正确解读油耗数据可以为我们提供更多有用的信息。首先，我们需要了解油耗数据指标的含义。常见的指标有两个，分别是城市工况油耗和综合工况油耗。城市工况油耗是指车辆在城市道路行驶时的油耗，而综合工况油耗则是指车辆在城市和高速公路等不同路况下的平均油耗。
其次，我们需要知道油耗数据的单位。一般情况下，油耗数据以升每百公里（L/100km）来表示，数字越小表示油耗越低，也就是说，车辆每百公里消耗的燃料越少。但需要注意的是，不同车型之间的油耗数据不能直接比较，因为油耗受到很多因素的影响，例如车辆类型、车辆重量、发动机功率等。
影响汽车油耗的因素
理解何影响汽车油耗可以帮助我们更好地控制油耗，减少油费开支。以下是一些常见的影响因素：
- 驾驶习惯：急刹车、急加速、高速行驶会增加油耗。
- 车辆负载：车辆搭载的乘客和货物越多，油耗也会相应增加。
- 维护保养：定期检查车辆机油、轮胎气压等，保持良好的维护状态有助于降低油耗。
- 环境因素：气温、风向、路况等因素也会对油耗产生影响。
如何降低汽车油耗
为了降低汽车油耗，我们可以采取以下措施：
- 合理驾驶：平稳加速和减速、控制车速在合适范围内。
- 减少空调使用：空调的开启会增加油耗，可以根据实际需要进行调整。
- 轻装上阵：减少车内的负载，尽量减少不必要的行李。
- 定期保养：保持车辆的正常维护和保养，确保发动机和机械部件的正常工作。
- 合理行驶路线：合理选择行车路线和时间，避免堵车等影响行驶效率的情况。
总结
通过正确读取和解读汽车油耗数据，我们可以更好地了解车辆的燃油消耗情况，并采取相应的措施来降低油费开支。了解影响油耗的因素和降低油耗的方法，可以使我们在日常驾驶中更加经济环保。谢谢您的阅读，希望本文对您有所帮助。
七、一文读懂大数据
一文读懂大数据
随着信息时代的发展，数据正成为推动企业运营和决策的核心资源。而大数据技术作为一种处理海量数据的技术手段，已经成为各行各业关注的焦点。本文将深入探讨大数据的概念、应用场景以及对企业的重要意义，帮助读者全面了解大数据的价值和潜力。
什么是大数据？
大数据是指规模巨大、类型多样且产生速度快的数据集合，传统数据处理技术往往难以胜任。大数据具有“4V”特性，即Volume（数据量大）、Variety（数据多样）、Velocity（数据速度快）和Value（价值密度低）。只有利用先进的技术手段和工具，才能从大数据中提取有价值的信息和洞察。
大数据的应用场景
大数据技术在各个领域都有着广泛的应用，包括但不限于：金融行业的风险控制和交易分析、电商行业的个性化推荐和精准营销、医疗行业的疾病预测和药物研发、智慧城市建设等。通过对大数据的分析和挖掘，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务，实现商业目标的更高效达成。
大数据对企业的重要意义
对于企业而言，利用大数据技术可以带来诸多益处。首先，大数据分析可以帮助企业更好地理解客户需求，提高产品和服务的满意度；其次，大数据可以帮助企业实现精准营销，提高营销效率和ROI；此外，大数据还可以帮助企业发现潜在的商机和风险，提前做出应对措施，保持竞争优势。
结语
在当今竞争激烈的市场环境下，企业要想保持竞争力，必须紧跟大数据技术的发展步伐，善于利用数据为企业决策和运营提供支持。希望本文能帮助读者从更全面的视角理解大数据的重要性，并在实践中灵活运用大数据技术，实现商业的持续增长。
八、如何评价健康医疗大数据行业？
随着互联网信息技术的迅猛发展和深入应用，数据的数量、规模不断扩大，一个新概念——“大数据”迅速风靡各行各业。来自互联网、人工智能领域大鳄回头一瞅医疗，咋还这么落后呢。于是，“大数据赋能医疗”狂潮席卷三界。实际情况并不如他们期望的那般美好，甚至还有点儿一地鸡毛。他们往往痛苦于那些从医院得来的的数据质控之糟糕、“数据垃圾”之堆积。这些都需要花费很大力气去做“数据治理”、“数据标准化”云云，然而谁也无法放弃，因为生怕错过好！多！亿！
各种医疗数据宛如“鸡肋”这些所谓的“大数据”，往往是“一大堆数据”。这些医疗数据大多数来自院内信息系统（如HIS,LIS,PACS等），这些系统是服务于诊疗流程的，采集的目的是基于管理的需要，而非科研。很多情况下这些资料不够完全，缺乏一些必要数据或数据质量不够。举个例子，医院数据库通常记录的是处方药物的信息，不能反映患者是取药并服药。 这些病历包括患者既往史、现病史、吸烟饮酒史、门诊记录（症状、体征和诊断）、门诊手术、入院记录、出院总结等等。你听，是住院医师疯狂码字的声音。这些都是非结构化数据，如何把他们转变可以用于科研的结构化数据，每家医疗大数据公司都有自己的神技，机器学习、深度学习、自然语言、知识图谱云云。结构化的准确度，咳咳，此处不表。 图表炫酷完美“TO领导“那么真的可以说这些数据没有一点点儿用吗？好像还真有。必须说大数据行业的BI可视化页面都受了海尔空调感染，科技蓝呀！各种维度展示：这样的：
这样的：
和这样的：
（感觉美学也需要加强...）加上“患者病历360度全景视图”、“患者就诊事件时间轴”、“近n年就诊患者的三间分布”等高端大气上档次的词汇不绝于耳，非常适合向领导汇报和产品宣讲等场合。但是，这些真的是临床研究中的需求吗？是行业的痛点吗？ 看来可能目前还不全是。比如现在各大科研平台都有的统计分析功能模块，通过点选统计方法，秒级返回统计结果（probably not）、三线图，感觉离科研文章result section差得就是一根灵活手指。但为什么别的统计分析软件像SAS、SPSS、Stata、R studio等都各有复杂之处。有coding有逻辑，有对数据格式、质量的要求，因为确实很复杂，有各种参数需要调整。所以产品经理、工程师在开发过程中还是要回归临床科研，多聆听市场痛点，没准需要解决的并不是统计软件，而是业务流程呢。 一大波RWS正赶来救场2019年，“真实世界研究”极速蹿红。这源于当年4月，辉瑞的爱博新获FDA批准男性乳腺癌新适应症，成为第一例仅基于真实世界证据（RWE）获批的新药物适应症；5月，CDE发布《真实世界证据支持药物研发的基本考虑（征求意见稿）》。这一新概念又给医疗大数据淘金者打了一剂强心针，增强了”这海量医疗数据里一定有金子“的信念感。脏乱差=垃圾？？？不，脏乱差=真实！！！ 谁是真正的“救场王”数据永远是根据观察、观点、立场和理论而来的。如果没有理论，没有观察的角度，就不存在数据。我拿出一个苹果，要你写下关于这个苹果的数据，把这个苹果给记录下来，你马上就会问：薛老师，你要记录什么呢？是它的形状、色泽、甜味、重量、硬度，还是别的什么维度呢？你必须先有一个维度，才可能有记录下来的数据。 所以不存在什么纯粹的、没有立场的、不从任何理论角度出发的数据。也就是说，我们在进行大数据收集的时候，本身就需要理论的创新、角度的创新、维度的创新。你得先有想法、先有角度，才会有数据。（此处致敬薛兆丰老师）
临床研究数据同理，首先得是基于临床研究的。关于临床研究的设计本身就有一套方法论，那就是流行病学，而且发展多年才成为今天的模样（得从1840s末期的伦敦霍乱说起。。。）
因此，“以数据分析研究医学”“以研究结果促进健康”这件事情，并不是在大数据火了一把之后，才开始出现。可能互联网人士对医疗领域的业务细分没有太多了解，他们眼里的医学只是临床医学，对循证医学等其他不太了解，对临床数据如何最终变为医疗决策证据的套路一无所知，才会觉得把“数据”和“医学”结合在一起，这件事情很创新很有搞头，一片市场空白。 而对于临床数据的问题，流行病学提供了解决思路：那是一整套的花式控制混杂因素、最大化减少偏倚从而尽量避免错误结论的措施。 另外，RWS和传统临床研究的区别不是研究设计和研究方法，而是研究实施场景。“真实世界研究”是对药物监管过程而言，监管部门接受了新的临床研究实施场景，或为一些特殊情况的药品审评提供了新的思路。而对于真正的研究者，请大家抛开所谓定义的桎梏，回归初心。只要我们科学的制定研究方案，尽可能全面的收集样本，用尽可能完善的统计学方法校正混杂和偏倚，得到尽可能客观的数据，那我们就是在进行高质量的研究，产生真正有益于行业的证据。韩梅梅冬日有感2020-11一群热爱临床研究的年轻人欢迎咨询科研客服Wechat:medatalkEmail:medatalk@163.com
九、能读懂原文四大名著，原文的《资治通鉴》能读懂吗？
看得懂《资治通鉴》的，肯定读得了四大名著。
打个不太恰当的比如，四大名著其实就像，文言文中的白话文。
想要看《资治通鉴》，如果单单只看的懂四大名著肯定是不行的，需要点辅助教材，比如王力编撰的古汉语字典等书籍。
如果不嫌麻烦，不懂的可以直接网上查找。
所以，如果真喜欢，可看！
十、医疗服务数据加载失败？
1、客户端问题。建议更新至最新版客户端；或者卸载重新安装。
2、网络延迟或者断网等导致获取数据失败。查看网络连接是否正常。
3、手机内存占有率过高，影响到客户端的运行。通过手机安装的相关软件或者相关程序，一键加速或者清理内存来释放内存空间。
4、服务器原因。等待服务器恢复正常。
5、手机垃圾文件过多造成客户端运行缓慢。通过手机管家或者助手等软件进行垃圾扫描清理。
6、手机中病毒，直接影响网络连接速度以及软件的应用。升级杀毒软件进行杀毒。
