很多轉(zhuǎn)行做數(shù)據(jù)分析的人從一開始就扎入學習各種數(shù)據(jù)分析工具中，而忽視分析思路和方法，熱衷于自己掌握了多少工具引以為豪，殊不知這完全是一個錯誤的觀念。企業(yè)要的不是只會工具的人，而是具備邏輯推理能力、和提供業(yè)務(wù)決策分析的人才。
那么，一個合格的醫(yī)院管理數(shù)據(jù)分析師需要具備什么樣的能力呢？業(yè)界沒有統(tǒng)一的判斷標準，但依據(jù)我的從業(yè)經(jīng)驗和選才原則，可以分類為軟實力和硬實力（圖1），下面我們就來看看這兩類實力中的具體標準。
圖1 醫(yī)療數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該具備的能力
01
軟實力
■具有對數(shù)據(jù)的敏感度：首先，喜歡數(shù)據(jù)是作為分析師入門的第一要素，同時還要抱有對未知事物探索的好奇心和對數(shù)據(jù)有悟性，英文中對這群人有個統(tǒng)稱叫data savvy。除此之外，還需要再加上一條的：能夠有專注細節(jié)的性格，為什么這條也非常重要呢？因為有的時候，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)程度太復(fù)雜，不能專注細節(jié)的人很容易犯下只看事情一半的時候就匆匆下結(jié)論的壞毛病，這種毛病好像是天生的，很多時候都難以改正過來。
■具備深厚的業(yè)務(wù)知識：要會數(shù)據(jù)分析，首先要懂業(yè)務(wù)。不懂業(yè)務(wù)，只會一堆工具，很容易被戲稱為“人工提數(shù)機”。只有建立在對業(yè)務(wù)的了解基礎(chǔ)之上，才能結(jié)合做出有價值的分析去賦能業(yè)務(wù)。
■具有中級和以上的統(tǒng)計學知識：很多分析是基于統(tǒng)計學的原理，但是對于知識的要求并不是特別高，只要懂原理及如何使用工具操作即可。比如需要掌握統(tǒng)計學知識有：描述統(tǒng)計、概率分布、抽樣分布、參數(shù)估計、假設(shè)檢驗等相關(guān)模塊的理論知識等。同時也要搞清楚：什么是概率？概率分布有哪兩種大類？什么是正態(tài)分布？什么是中心極限定理？什么是點估計？什么是置信水平？什么是原假設(shè)和備擇假設(shè)？這些概念是不是感覺有點熟悉，這些其實都是我們在醫(yī)學統(tǒng)計學中學過的內(nèi)容，花點時間復(fù)習一下就明白了。
如果需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)測時，則要用到機器學習的模型和算法來實現(xiàn)。當然，機器學習的知識不僅僅在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域有涉及，在數(shù)據(jù)挖掘，人工智能等領(lǐng)域都有很大的成就。學習雖然有一定難度，不過值得花時間和投入精力，未來的發(fā)展也會更好。
■擁有邏輯推理的思維能力：指的是正確、合理思考的能力，即對事物進行觀察、比較、分析、綜合、抽象、概括、判斷、推理的能力，采用科學的邏輯方法，準確而有條理地表達自己思維過程的能力。在日常工作中，如果沒有接受過思維能力的訓練，就很容易犯大錯誤。而具備思維能力后，人們會從多個角度提出問題，不會僅僅從主觀角度思考，避免盲人摸象的誤判。
與邏輯推理能力對應(yīng)的是形象思維能力，比較善于直感思維，對事物表象進行取舍時形成的，喜歡用直觀形象的表象，來解決問題的思維方法。一般來說，邏輯推理強的人做事的風格都比較客觀和嚴謹，而形象思維強的人比較主觀和隨意。
■掌握和運用各種分析方法：當業(yè)務(wù)上遇到問題時，不但要具備解決問題的思維邏輯，并且要掌握一定的分析方法，才能做到遇到問題不慌亂，避免無從下手的尷尬境地。在前文《運營管理決策分析，一個融合業(yè)務(wù)和分析的專業(yè)上》《運營管理決策分析，一個融合業(yè)務(wù)和分析的專業(yè)下》中我們對醫(yī)院管理中常見的數(shù)據(jù)分析方法有過詳細介紹，這里就不在贅述。
■有良好的溝通和表達能力：數(shù)據(jù)分析師是一個跨部門協(xié)作的崗位，良好的溝通和表達能力才能把分析結(jié)果專業(yè)但又清楚地傳達出去，避免被曲解，甚至是被誤解，這也是大多數(shù)理工科生特別欠缺的能力。溝通是有技巧的，只要加強鍛煉就可以掌握。
02
硬實力
■熟悉應(yīng)用Excel工具：多數(shù)人一聽到Excel（國內(nèi)對標版WPS中的表格），肯定馬上產(chǎn)生疑惑：是不是搞錯了？Excel這么簡單，怎么可能變成了硬實力呢？這其實是對Excel的誤解，作為微軟最賺錢的工具之一，Excel并沒有表面看起來這么簡單？Excel是小樣本數(shù)據(jù)量的最早普及應(yīng)用和最好的分析工具，沒有之一，然而我們在日常工作中卻只用了Excel中不到10%的功能，只是用來做做表格和圖形，其中大量的函數(shù)計算，和通過office家族其他工具來調(diào)用功能卻基本都沒有派上過用場。
Excel不僅在數(shù)據(jù)存儲和清洗的功能上很完善，還在數(shù)據(jù)可視化方面都做得很好，特別是其強大的函數(shù)功能、數(shù)據(jù)透視功能，都為數(shù)據(jù)分析帶來極大的便利。只要我們多花些時間學習和掌握Excel中的重要計算函數(shù)和功能、表格和圖形的透視功能，基本上是可以應(yīng)付80%以上的日常小樣本數(shù)據(jù)量的分析工作。
■具備一定的SQL編程能力：現(xiàn)在大部分數(shù)據(jù)都是存儲在數(shù)據(jù)庫中，因此學會SQL進行數(shù)據(jù)提取也是非常重要的技能之一。不過，對于業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)分析來說，一般情況下是接觸不到后臺的數(shù)據(jù)庫，但仍然需要了解清楚數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)路徑，才能成功避免因為原始數(shù)據(jù)的問題而導(dǎo)致在后期分析過程中的許多錯誤。
■掌握數(shù)據(jù)查詢和挖掘工具：真正專業(yè)的醫(yī)療數(shù)據(jù)查詢和挖掘工具不但具備類似Excel的行和列的數(shù)據(jù)分布模式，還要有對查詢條件（query）的組合能力，以方便分析人員的獨立操作。目前市場上出現(xiàn)一些所謂輕分析產(chǎn)品，不動腦的直接“拖拉拽”分析，可以呈現(xiàn)出簡單的分析表格，但卻犧牲了復(fù)雜性分析所需要的各種條件組合，達不到深度分析的目的。要說最優(yōu)秀的醫(yī)院管理的數(shù)據(jù)查詢和挖掘工具，我還是首推中科厚立的360綜合查詢系統(tǒng)。
■掌握可視化的數(shù)據(jù)分析工具：常見的可視化工具，比如Tableau和Fine BI都是不錯的選擇，不過這里指的不僅是在前端的操作，而是能夠在后臺能夠?qū)懗鲇嬎愫瘮?shù)公式，完成復(fù)雜的指標運算、透視圖形的設(shè)計和BI分析盤的表達等。中科厚立自研的智能BI完全開放這些功能，也是一個可選項。
■掌握分析報告的制作工具：制作分析報告也是數(shù)據(jù)分析師的必備技能之一，尤其是在醫(yī)院管理中，分析報告通常是臨床管理者和醫(yī)生看數(shù)據(jù)分析的首選方式。目前很多醫(yī)院的職能部門都把大量的時間和精力來做報告，基本流程都是：先在Excel中做好表格和圖形，然后粘貼到Word中，最后再根據(jù)經(jīng)驗寫出總結(jié)的話術(shù)。如果有一款報告制作工具，它能夠?qū)崿F(xiàn)全自動化的制作過程，而且所有表達完全基于底層的數(shù)據(jù)分析，如果底層數(shù)據(jù)更新，無論是表格、圖形還是文本表達都自動完成更新，等等強大的功能，那我還是首推中科厚立的智能分析報告系統(tǒng)。
由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，能讓我這個幾十年的醫(yī)院管理從業(yè)人員，看上眼的專注醫(yī)院管理的數(shù)據(jù)專業(yè)分析的軟件工具實在太少。不得已，只能在這里推薦自家研發(fā)的產(chǎn)品。如果有任何冒犯的地方，敬請諒解。同時，在讀者朋友中，如果在日常工作中遇到用得稱手，值得推薦的醫(yī)院管理的數(shù)據(jù)分析工具，也非常歡迎在評論區(qū)留言，好東西分享給大家一起來用。
■掌握其他分析工具：Python是近幾年很火的編程語言，特別是在數(shù)據(jù)分析和機器學習等方向都有強大優(yōu)勢，Python的數(shù)據(jù)爬行和數(shù)據(jù)挖掘方面也是利器之一。有相似功能的是R，但是建議學Python，R有一定難度。如果還有更多精力，還可以學習下常用的數(shù)據(jù)分析的第三方包工具，比如numpy、pandas、matplotlib、sklearn等。
03
訓練和實踐
我們將數(shù)據(jù)分析師的能力定義為軟實力和硬實力兩大類，硬實力中的應(yīng)用工具是可以通過不斷學習和實踐所掌握的，然而，提升軟實力卻不是一件容易的事情，需要經(jīng)過嚴格的入門訓練，并在日常生活和工作中鍛煉和調(diào)整自己的考慮事情的思維方式、深入業(yè)務(wù)流程、掌握分析方法、強化溝通技巧等方面中不斷累積出來的。
為此，從今年四月起，我們準備了《醫(yī)院運營數(shù)據(jù)分析訓練營》的系列培訓，旨在為廣大的醫(yī)院職能科室人員提供“深度數(shù)據(jù)分析+全景?具+思維提升”的三位一體打通醫(yī)院運營管理全通路的，基于實戰(zhàn)案例的思維/方法/技能的培訓課程，培訓對象包括各醫(yī)院院級領(lǐng)導(dǎo)，財務(wù)、運營、經(jīng)管、醫(yī)保、成本核算、信息部等部門管理者、業(yè)務(wù)骨干及?？七\營助理等，歡迎感興趣的讀者朋友踴躍參與。
04
后記
有關(guān)醫(yī)院管理和數(shù)據(jù)分析的連續(xù)期刊到這里就即將全部結(jié)束。我們從數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學到精益管理，然后又回到醫(yī)療數(shù)據(jù)分析等議題，內(nèi)容大多是基于我本人在從業(yè)過程中的切身體會和對不同議題的個人看法，若有不妥之處，敬請諒解，也歡迎在評論區(qū)留言。
非常感謝過去幾周以來大家的持續(xù)關(guān)注、點贊和評論。咱們明天訓練營上見！
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關(guān)于中科厚立
中科厚立信息技術(shù)（成都）有限公司成立于2014年，是由美國知名醫(yī)院管理專家、數(shù)學和統(tǒng)計學博士、信息化管理專家以及國內(nèi)知名醫(yī)院管理專家、信息IT團隊共同組建的一家服務(wù)于醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)分析及醫(yī)院管理解決方案的高新技術(shù)企業(yè)。
公司秉承“深度醫(yī)療數(shù)據(jù)分析推動醫(yī)院精益管理”，致力于將國外先進的醫(yī)療管理經(jīng)驗帶入國內(nèi)醫(yī)療行業(yè)，用醫(yī)療大數(shù)據(jù)建模分析方法及工具提升國內(nèi)醫(yī)院精益化管理能力。公司自主研發(fā)的“DMIAES（醫(yī)院管理智能分析及評估系統(tǒng)）”，集醫(yī)療管理國際標準、醫(yī)療專業(yè)特性、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模、機器學習、醫(yī)療信息化及IT技術(shù)、醫(yī)療管理綜合解決方案為一體，旨在解決醫(yī)院管理中質(zhì)量及數(shù)據(jù)之間不可比的難題，填補國內(nèi)醫(yī)療數(shù)據(jù)專業(yè)分析的空白。
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