[问题描述]设计一系统，实现医药公司定期对销售各药品的记录进行统计，可按药品的编号、单价、销售量或销售额做出排名。[实现提示]在本设计中，首先从数据文件中读出各药品的信息记录，存储在顺序表中。各药品的信息包括：药品编号、药名、药品单价、销出数量、销售额。药品编号共4位，采用字母和数字混合编号，如：A125，前一位为大写字母，后三位为数字，按药品编号进行排序时，可采用基数排序法。对各药品的单价、销售
广东丹霞生物制药有限公司（以下简称“丹霞生物”）创建于2008年，是一家专注于抗体药物研发、生产与销售的高科技生物制药公司。公司注重研发创新和质量控制，不断推进科技创新，旨在为全球患者提供高质量、创新性的生物制品，致力于成为国际一流的抗体药物研发与制造企业。与此同时，丹霞还积极扩大海外市场，在全球范围内开展业务拓展和合作，加强与国际知名生物制药公司的合作关系。2020年5月，国家发展改革委等17部
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2023-12-30 19:54:04
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# 药企 IT 架构实现指南
在当今的快速发展中，药企的信息技术架构（IT架构）显得愈发重要。它不仅是企业数字化转型的基石，也是支持各项业务运作的重要工具。对于刚入行的小白而言，理解并实施这样一个架构可能会感到挑战。本文将为你提供一个完整的指导，帮助你高效地实现药企的 IT 架构。
## 一、整体流程
在构建药企的 IT 架构时，可以参考下面的步骤：
| 步骤 | 描述
这是一款根据药企的需求设计的内部管理系统，此系统主要是针对市场部和销售部的管理，此作品选择了管理员和地区经理两个角色进行了设计， 设计软件：Axure8.1（兼容9和10） 作品类型：实战原型其主要功能如下： 管理员：用户管理：可对所有用户进行添加、删除、修改、停用、冻结、导入以及导出等功能进行操作会议管理：会议分为国际会议和国内会议管理员可对会议进行添加、删除、修改会议，分配名额、修改名额、审批
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2024-02-04 20:29:29
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介绍 上篇我们分析了AgileEAS.NET平台的DAL层的设计与相关的使用说明分析，本篇我们来分析下业务逻辑层/服务层的设计与分析，并且分析下如何抽离单独的业务逻辑层，分离出单独的分布式访问服务支持。我们主要是分析如何设计出严格的基于现有DAL层之上的BLL->服务层>UI层这样的分层设计模
# 药企 NTP 服务架构
在药企行业中，时间同步服务对于数据的准确性和一致性非常重要。NTP（Network Time Protocol）是一种用于同步网络中设备时间的协议，可以确保系统之间的时间一致性。在药企中，NTP服务架构起着至关重要的作用，保证了药企系统的正常运行。
## NTP 服务架构
在药企中，NTP服务架构通常由多个 NTP 服务器组成，其中有主服务器和备份服务器。主服务器
原创
2024-06-20 07:12:27
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国家药监局日前批准了诺和诺德生产的用于长期体重管理的司美格鲁肽注射液(商品名为诺和盈)的上市申请。这意味着，原研司美格鲁肽的“减重适应证”正式在国内获批。
广州日报全媒体记者获悉，夏季减肥正当时，伴随减肥药大战开启，市场相关产品的价格也处在下行通道中，国内多家上市药企依然在“小步快跑”追赶、分羹。
文/广州日报全媒体记者 涂端玉
动态：司美格鲁肽增适应证、扩产能
原创
2024-07-18 16:16:30
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8月6日-7日，以“数字新基建，转型新动能”为主题的2020中国医药&医疗器械CIO峰会（以下简称“峰会”）在苏州中茵皇冠假日酒店举办，350+来自国内外一线医药企业信息技术相关负责人及医药行业信息化解决方案服务商齐聚一堂，共同探讨后疫情时代医药行业如何实现数字化转型。鸿翼作为国内领先的ECM（企业内容管理)和智能大数据管理服务商受邀参会，向与会嘉宾展示了鸿翼的GMP质量管理解决方案，受到
原标题：Python说：常见的数据分析库有哪些又是老生常谈的话题了，前面出过有不知道有好多篇讲数据分析库的文章，但是今天还是得拿出来再聊聊，有免得有些新伙伴再去找了！常见的Python数据分析库PandasPandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字：Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometr
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2023-07-30 12:48:19
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直到第三季度尾，领导让她马上出一份市场团队前几个月的销售统计表和竞品信息，第二天开会用，这些数据和信息分布在大小几十个表格和文档里，大小有5G，光是打开都花了15分钟。 面对这么庞大的数据，python还不太熟练的她束手无策，excel就更不用说了，这么大的数据卡死简直是分分钟的事，万般无奈之下，她向专业做数据分析的我请教该怎么办。其实，做数据分析不一定得用python、R这些编程语言，
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2024-08-23 14:21:58
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Python数据分析：情感分析 自然语言处理（NLP） 将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式 预处理得到的字符串进行向量化 经典应用： 情感分析 文本相似度 文本分类 简单情感分析： 情感字典(sentiment dictionary) 人工构造一个字典 根据关键词匹配 优点：简单实用 ...
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2021-07-12 12:11:00
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1.展示数据首先，这里仅仅只有一个工作表，数据一共有订单号，订单行，销售时间（下单时间），交货时间（签收时间），货品交货状态（晚交货或按时交货），货品，用户的反馈情况（质量合格，返修或拒货），销售区域（华北，华南，马来西亚），数量以及销售金额等10列数据。粗略的看一下数据，我们就可以发现，在订单号和数量这两列存在部分行为空值，在销售金额这一列数据的单位不统一并且存在逗号，并且订单行这一列数据对我们
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2023-06-19 23:09:31
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D-Tale数据可视化插件是后端框架Flask与前端框架React组合产生的一款开源的数据可视化分析插件。目前支持DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和RangeIndex 等 Pandas的数据结构对象，并且还提供了常规数据结构的函数分析等可视化功能实现。安装可视化分析插件pip install dtale首先准备好需要分析的数据源，这里以exce
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2023-09-25 14:30:56
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Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？下面根据数据分析的一般工作流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。数据分析一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洁及预处理数据建模与分析数据可视化1.数据采集数据来源分为内部数据和外部数据，内部数据主要是企业数据库里的数据，外部数据主要是下载一些公开数据
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2023-08-09 15:46:47
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数据分析案例数据分析的基本步骤包括：提出问题理解数据数据清洗构建模型数据可视化这次以某医院数据为案例来分析整个数据过程。1、提出问题要从销售数据中分析以下业务指标：1）月均消费次数；2）月均消费金额；3）客单价；4）消费趋势 遇到的问题：在执行这段代码的时候，出现一个问题，那就是一直提示我： ImportError: No module named 'xlrd' 这时
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2024-02-27 10:08:52
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1.数据获取我是在招聘网站上爬取了我们需要的数据信息，部分数据截图如下：不会爬虫的可以去我的python专栏里查看，那里有详细的过程。2.分析内容 1).数据分析岗位在不同行业的需求情况 2).数据分析岗位在不同
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2023-10-12 08:52:18
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目录1. 请导入相应模块并获取数据。导入待处理数据tips.xls，并显示前5行。2、分析数据 3.增加一列“人均消费”4查询抽烟男性中人均消费大于5的数据 5.分析小费金额和消费总额的关系，小费金额与消费总额是否存在正相关关系。画图观察。6分析男女顾客哪个更慷慨，就是分组看看男性还是女性的小费平均水平更高7.分析日期和小费的关系，请绘制直方图。8、绘图分析性别+抽烟的组合对慷
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2023-08-06 20:08:45
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Python是进行数据分析的一种很不错的语言，主要是因为以数据为中心的#python#库非常适合。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 在本文中，我使用了来分析斯坦福网站的公共数据集中的Country Data.csv文件中的数据。安装安装Pandas：pip install pandas在Pandas中创建DataFrame通过使用pd.Series方法将多个Series传递到
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2023-08-29 16:26:29
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本篇将基于 Python ，梳理二手房数据分析的整体过程。 文章目录思路整理数据分析步骤的示例代码基于 Python 的二手房分析 | 另一种代码 思路整理数据收集：从网站或其他数据源收集二手房数据，并将其存储在 CSV 或其他数据格式中。数据清洗：读取数据并进行数据清洗，删除缺失或异常数据。数据分析：使用 Python 中的数据分析库，如 pandas 和 numpy，对数据进行分析。您可以生成
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2023-06-19 23:33:40
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数据可视化
——通过Python实现数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。一、利用Matplotlib库实现数据可视化1、Matplotlib库的安装Windows+R，输入cmd启动CMD命令提示符控制器，输入指令python pip -m install us
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2023-09-22 11:07:13
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