药智数据会员多少钱

药智网数据库价格是根据服务数据功能版块进行收费的，购买的数据版块越多其收费越高，其VIP会员分为普通会员、初级会员、中级会员、高级会员、特级会员。普通VIP会员为免费，初级到特级会员价格一般从几万到十几万不等，定制报告数据将另行收费。

相比较于药智网数据库价格，用户更多在意其提供数据服务所提体现的价值。往往一款高价值的数据库不仅提高工作效率还能带来极大的商业价值，反之一款低价值医药数据库有可能带来错误（不及时、不全面、不精准）数据，进而导致不可逆的重大损失。而判断医药数据库的价值主要体现在产品功能全面性、数据可靠性（全面精准）、附加价值层面（创造、发现更多可能）。

下面笔者就药智网数据库的版块构成、VIP功能对应权限、数据层面、优缺点、价格、社会评价等多个维度分析。

药智网数据库由研发、一致性、生产、上市、市场、用药、药化、中药材、器械等九个版块组成，数据来源：地医疗卫生机构官网、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、区机构、资讯、企业公告报道、医学杂志、专利、商标、医疗会议、公司年度报告等。

数据库数量有172个，其同类医药数据库药融云有218个。

检索方式、功能点、底层数据架构、界面展示：Pharnexcloud数据库大体一致（Pharnexcloud数据库特色：数据采集近80个主流国家，监控全球10万+医药数据信息源，数据放大模型算法涉及人口学、经济学、发病率、医疗资源分布等各类特征参数。）

VIP功能对应权限（对比pharnexcloud）

普通会员：从下图可以看出药智网普通会员能免费查询的数据权限十分有限，而药云融医药数据库在这方面目前向用户免费开放8个版块的部分数据库（86个库），虽然部分功能受限，但是其数据还是很有价值。

药融云VIP会员：面对企业用户，除了常规功能模块数据提供外，还有额外增值服务①专人对接需求，一对一指导，专业团队解决行业数据问题。②沙龙、巡讲、峰会、项目资产交易、批文转让、展位媒体服务包、需求对接等活动支持，VIP加入他们药融圈生态链（目前国内做得最好的医药人脉圈）。

药智网数据库VIP价格：几万到十几万不等

优点：药物综合报告、审评、临床数据都做得相当不错。而且仅此一家推出了化妆品、食品数据库。

缺点：药品销售数据起步阶段暂不够成熟，全球数据相对量少。（药品销售数据对于药品的立项调研、竞品销售分析、销售战略目标制定都是重中之重）。创新药物收录数量有待提高。

网上流传药智网数据库价格其真实性有待验证，一定要咨询其官方客服，告诉客服自己对数据的需求，客服给出该数据版块VIP会员报价及相应数据查询权限，购买前一般像药智、药融云、药渡、医药魔方、insight等医药数据库都可以申请试用，每个数据库都有自己的优缺点，贴合自身需求，选择相对自己而言价值较高的医药数据库就可以了。

国内医药市场一直以政策为导向发展，随着医药政策的深化改革，药品集中采购已经成为常态，从2018年12月6日，“4+7”试点城市药品集中采购在上海开标，直到现在第六批集采（胰岛素专项）已经走过了3个年头，实施范围从11个城市到现在扩大到全国。

药品集采对于选中的企业利润下降但是市场占比增加，没选中的药企市场丢失、无论是业绩还是利润都下降，遭受双重打击。

药融云国家药品集中采购数据库整合国家药品集中采购信息，按药品名称和企业名称对信息进行多角度汇总整理，提供药品名称、最小单位价格、规格、剂型、报量、各省供应量等多个维度信息，一览整个报量、中标以及供应的结果，为下一次的集中采购提供参考。此外数据库与一致性评价库进行联动，帮助用户结合已经过评或正在过评的企业，评估产品的竞争力和集采资格，是药品采购新形势下医药企业进行价格决策的必不可少的助力工具。

1、使用数据库分析中选药品价格

利用数据库查询中选药品集采价格，分析最高降幅、最低降幅以及平均降幅品种在药品采购新形式下价格决策，为下一次集采提供价格的参考分析。

利用数据库分析药品集采价格

2、使用数据库分析某个药品的数据

利用数据库可以查询了解某个药品的名称、最小单位价格、规模、剂型、各省报量、中选信息，首年约定采购情况分析等等，从中分析有价值的数据，为下一轮集采做单个品种的分析。

利用数据库分析某种药品品种

利用数据库分析某种药品品种

3、分析某个企业的集采情况

利用数据库分析中选企业药品价格、首年约定采购量，包含中选批次、中选品种、最高中选单价、最低中选单价、最高降幅、最低降幅，分析某个药企所有中选药品价格，为集采报价采购提供参考。

利用数据库分析药品企业

4、联动一致性评价数据库

帮助了解已经过评和正在过评的企业，评估产品的竞争力和集采资格。

目前集采短期对于药企的影响利润会下滑，但是中长期来看，被集采中的企业因为在市场获得了“垄断”的地位，扩大了市场的份额，很有可能成长为医药版块的核心企业，当然这也需要关注集采药品之后的利润，毕竟市场在大，一旦因为集采降价“不挣钱”也为后车之师。

现在各个大小商场超市，在产品柜台上都会有每个商品的价签，上面包含一些简单的商品信息及价格，而且有时在搞活动促销时，还会有两个价签，一个是平时使用的，还有一个是促销时使用价签，那么这些大批量的超市价签是如何制作的呢，下面我们就标签打印软件来为大家演示一下：

首先，我们可以将价签上的商品信息保存在一个Excel中，第一行可以是是列名称，每列是一项内容，每行内容都是一个标签上的内容，这样在标签打印软件中，就会按照每行的顺序自动生成所有的标签了。

一、打开标签打印软件，新建标签纸，点击上方工具栏中的“数据库设置”图标，在d出窗口中点击“添加”选择“Excel数据源管理”然后点击浏览选择需要导入的数据源文档，并点击测试连接加载数据，在字段位置、记录总数以及样本数据中核对无误后，点击“添加-关闭”即可：

二、添加标签内容标签内容中一般分为固定内容和可变内容，其中列名称为固定不变的内容，可以使用手动输入添加，商品信息为可变内容，可用数据库导入的方法添加：

根据样标效果，我们可以先点击左侧工具栏中的“A”绘制文本框添加零售价，其中零售价可用数据库导入，固定文字“元”使用手动输入添加即可：

然后同样使用数据库导入的方法来添加商品名称：

然后我们可以点击左侧工具栏中的条形码，在画布上绘制条形码，然后双击条形码在“图形属性-数据源”中点击左侧修改，使用数据库导入，将商品条码数据导入即可：

超市价签内容添加完毕后，我们可以点击上方工具栏中的打印预览，并点击右上方小三角翻页查看超市价签批量制作的效果。

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析

(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

1可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

2数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

3预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

4语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

5数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

数据库是软件，

大型数据库有：Oracle、Sybase、DB2、SQL server

小型数据库有：Access、MySQL、BD2等。

2007年4月29日消息，国外媒体报道，据权威调研机构IDC初步数据显示，尽管微软SQL Server发展迅猛，但甲骨文依然称霸全球数据库市场。

IDC数据显示，2006年全球数据库市场规模达到了165亿美元。其中，甲骨文的销售额为73亿美元，占到了444%，排名首位。

IBM位居第二，其DB2数据库的销售额为35亿美元，同比增长119%。略低于甲骨文的147%，以及业内143%的平均水平。

微软排名第三，营收额达到了31亿美元，涨幅高达25%，市场份额为186%。此外，Sybase和NCR Teradata分别列居第四和第五位

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一、开放性

1 SQL Server

只能在windows上运行，没有丝毫的开放性， *** 作系统的系统的稳定对数据库是十分重要的。Windows9X系列产品是偏重于桌面应用，NT server只适合中小型企业。而且windows平台的可靠性，安全性和伸缩性是非常有限的。它不象unix那样久经考验，尤其是在处理大数据库。

2 Oracle

能在所有主流平台上运行（包括 windows）。完全支持所有的工业标准。采用完全开放策略。可以使客户选择最适合的解决方案。对开发商全力支持。

3 Sybase ASE

能在所有主流平台上运行（包括 windows）。 但由于早期Sybase与OS集成度不高，因此VERSION1192以下版本需要较多OS和DB级补丁。在多平台的混合环境中，会有一定问题。

4 DB2

能在所有主流平台上运行（包括windows）。最适于海量数据。DB2在企业级的应用最为广泛，在全球的500家最大的企业中,几乎85%以上用DB2数据库服务器，而国内到97年约占5%。

二、可伸缩性，并行性

1 SQL server

并行实施和共存模型并不成熟，很难处理日益增多的用户数和数据卷，伸缩性有限。

2 Oracle

并行服务器通过使一组结点共享同一簇中的工作来扩展windownt的能力，提供高可用性和高伸缩性的簇的解决方案。如果windowsNT不能满足需要，用户可以把数据库移到UNIX中。Oracle的并行服务器对各种UNIX平台的集群机制都有着相当高的集成度。

3 Sybase ASE

虽然有DB SWITCH来支持其并行服务器，但DB SWITCH在技术层面还未成熟，且只支持版本125以上的ASE SERVER。DB SWITCH技术需要一台服务器充当SWITCH，从而在硬件上带来一些麻烦。

4 DB2

具有很好的并行性。DB2把数据库管理扩充到了并行的、多节点的环境。数据库分区是数据库的一部分，包含自己的数据、索引、配置文件、和事务日志。数据库分区有时被称为节点安全性。

三、安全认证

1 SQL server

没有获得任何安全证书。

2 Oracle Server

获得最高认证级别的ISO标准认证。

3 Sybase ASE

获得最高认证级别的ISO标准认证。

4 DB2

获得最高认证级别的ISO标准认证。

四、性能

1 SQL Server

多用户时性能不佳

2 Oracle

性能最高， 保持开放平台下的TPC-D和TPC-C的世界记录。

3 Sybase ASE

性能接近于SQL Server，但在UNIX平台下的并发性要优与 SQL Server。

4 DB2

性能较高适用于数据仓库和在线事物处理。

五、客户端支持及应用模式

1 SQL Server

C/S结构，只支持windows客户，可以用ADO、DAO、OLEDB、ODBC连接。

2 Oracle

多层次网络计算，支持多种工业标准，可以用ODBC、JDBC、OCI等网络客户连接。

3 Sybase ASE

C/S结构，可以用ODBC、Jconnect、Ct-library等网络客户连接。

4 DB2

跨平台，多层结构，支持ODBC、JDBC等客户。

六、 *** 作简便

1 SQL Server

*** 作简单，但只有图形界面。

2 Oracle

较复杂，同时提供GUI和命令行，在windowsNT和unix下 *** 作相同。

3 Sybase ASE

较复杂，同时提供GUI和命令行。但GUI较差，常常无法及时状态，建议使用命令行。

4 DB2

*** 作简单，同时提供GUI和命令行，在windowsNT和unix下 *** 作相同。

七、使用风险

1 SQL server

完全重写的代码，经历了长期的测试，不断延迟，许多功能需要时间来证明。并不十分兼容。

2 Oracle

长时间的开发经验，完全向下兼容。得到广泛的应用。完全没有风险。

3 Sybase ASE

向下兼容, 但是ct-library 程序不益移植。

4 DB2

在巨型企业得到广泛的应用，向下兼容性好。风险小。

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最"容易"的数据库系统-Microsoft SQL Server

如果你打算做一个DBA，建议你选择那些现在比较流行的数据库系统。这意味着你将有更多的就业机会、交流和培训机会，而且，流行自有流行的理由，你可以因此省心很多。当然，就业竞争压力也比较大。一般的入门者选择Microsoft SQL Server，这是非常适合中小型企业的数据库系统，熟悉Access的读者很容易就能初步使用Microsoft SQL Server，成为一个DBBS。 J

Microsoft SQL Server 70的报价，5用户版1399美金，增加用户时，127美金每用户。

最"难"的数据库-无冕之王Oracle

如果你有机会接触到Oracle，那可是个好机会。Oracle是目前最看好的数据库厂商，由于其强大的功能和可配置、可管理能力，Oracle DBA的薪资一般比其他数据库管理员的薪资要高。而且，Oracle在大中型企业的关键应用也更加普遍了。Oracle可以运行在Windows NT、Sun Solaris、Linux等平台下。很多情况下要求你不仅仅熟悉NT，还要你熟悉Unix；而且Oracle不太友善的界面和成箱的Oracle产品资料可能也是一个障碍。

Oracle 8i标准版的报价，如果运行在Windows NT，附带JServer和interMedia，支持5个并发用户，报价是3925美金每CPU。增加并发用户时，785美金每用户。增加附加的命名用户时，3925美金每用户。

数据库系统的贵族-IBM UDB/DB2

作为30年数据库研究的成果，IBM DB2确实称得上"数据库系统的贵族"。不管是小型商业系统，还是大的银行系统，用DB2都是可以高枕无忧的。最近推出的新版DB2 61， 管理和调节工具更加卓越和便于使用。DB2 可以运行在Intel架构上，也可以运行在IBM的S/390大型计算机上。如果你所在的行业对IBM的机器特别地称道，建议你学习IBM DB2。

DB2有两种版本：工作组版和企业版。工作组版999美元每服务器，外加249美元每个并发用户。而企业版是12500美元每个CPU，不限并发用户数量。

以Java为中心的数据库-Sybase Adaptive Server Enterprise(ASE) 120

即将发布的Sybase ASE 120，直接面向Java 程序员。这种以Java为中心的数据库系统，为那些准备在Java 平台下构建企业应用的企业来说，将是最好的选择。但是ASE称不上一个数据库领域的领先者，尽管相对于它以前的版本已经改进很多，并支持多个CPU和更多的并发，还有很多的新的特性。但Sybase的风光似乎已经不再。

值得期盼的Informix Centaur

有时候"第一"只是意味着你的对手需要等待更长的时间去赶上你。这正是1997年创立的Informix所面临的。Informix公司是率先将多媒体特性加入到关系数据库系统的大型数据库厂商之一。但是如今，IBM、Oracle、Sybase都已经跨越了这个概念。所以，Informix不得不寻求新的支撑来使自己区别于其他数据库厂商。这就是Informix Centaur的目标。Informix Centaur结合了Informix Dynamic Server 73的对象-关系数据库和Informix Universal Data Option 91，意在获得更好的适应性和多媒体支持。详情如何，我们拭目以待！

将记录转为Json格式

publicString(List,ClassbeanClass,StringdatePatten，inttotalCount){

JSONArrayjsonArray=JSONArrayfromObject();

JsonConfigjsonConfig=newJsonConfig();

JSONArray=newJSONArray();

TbaseModel=null;

for(inti=0;i

JSONObjectrowData=(JSONObject)jsonArrayget(i);

baseModel=(T)JSONObjecttoBean(rowData,beanClass);

JSONObjectjo=JSONObjectfromObject(baseModel,jsonConfig);

add(jo);

}

jsonString=new();

jsonStringappend(toString());

//返回结果集

returnjsonStringtoString();

}

//使用实例

StringstrData=(users,S_USERclass,null,userssize());

//users:多条记录;S_USER:POJO类

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