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临床数据分析及统计分析(using 医药数据)

用医药的数据教你statistics &reporting. Reporting是我们旦凡接触数据都不可避免的工作的一部分，它涉及到两个方面的要求：what and how. 我们医药项目教你全面且细致的statistical analysis 和reporting format /style . 同时也cover了clinical trial 的处理以及FDA 所要求的标准化（SDTM，ADAM， etc.）。在这门课程中所讲解的statistical analysis，不仅可以直接应用到医院/CRO/政府的临床医药数据分析，也将应用到marketing research, risk management.

主讲老师	Dr. Zhang （27+年在职500强顶级数据科学家）
课程时长	32小时
课程特点	全面的统计分析技能符合FDA标准的报告撰写临床试验数据处理多领域应用无缝衔接真实数据分析工作应用最新数据分析方法及数据分析工具使用直播课程随时答疑，组队学习 & 组队小组做实操项目，查漏补缺检验学习成果世界500强一线在职27+年顶级数据分析师, 数据科学家金牌讲师亲授，无缝街接实际工作，组队小组做项目，在线授课，听课学习时间灵活
适合人群	零基础小白：想成为数据分析师, 数据科学家，进大厂拿高薪转行跳槽：想转行跳槽获得更好的薪资待遇和职业前途巩固提升：了解简单程序，想学习实战经验以提升数据分析核心竞争力
目标职位	数据分析师（Data Analyst）、风险分析师（Risk Analyst）、市场分析师（Marketing Analyst）、商业智能分析师（BI Analyst）、数据科学家（Data Scientist）、数据工程师（Data Engineer）等。

Categories 企业级实战项目, 王牌课程, 课程 Package 4, 课程Package 2, 课程Package 3 Tags clinical trial, SAS, 医药, 实战, 王牌课程, 统计分析

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临床数据分析及统计分析（使用医药数据）

Clinical Data and Statistical Analysis (Clinical Trial Focus)

课程时长:

32小时

课程简介:

本课程专为希望在医药数据和临床试验（clinical trial）分析领域深入发展的学员设计。通过使用真实的医药数据，学员将深入学习统计分析、临床数据处理及符合FDA标准的报告撰写。课程内容涵盖基础统计分析到临床试验数据的管理和分析，帮助学员掌握在医院、CRO（合同研究组织）、政府机构等场景中的数据分析技能，同时可应用于市场研究和风险管理等领域。

课程特点:

全面的统计分析技能：深入讲解统计分析的基础与高级技术，帮助学员掌握如何处理、分析和解读临床试验数据，支持科学和合规的业务决策。
符合FDA标准的报告撰写：详细学习撰写符合FDA要求的报告格式（如SDTM、ADAM），确保数据分析结果清晰、准确地呈现，满足clinical trial的合规性需求。
临床试验数据管理与分析：特别关注clinical trial数据处理，包括数据清洗、数据格式化和数据分析，确保数据质量符合行业标准。
多领域应用：所学技能可广泛应用于医药、市场研究、风险管理等领域，扩展学员的职业选择和应用场景。

适合人群:

医药数据分析师：希望提升临床试验数据分析与报告撰写技能的在职人士。
零基础学员：对clinical trial和医药数据分析感兴趣，想进入该领域的初学者。
转行人士：有志于转行至医药数据分析或相关领域的学员。
CRO从业者：在合同研究组织工作，需掌握FDA标准化和clinical trial数据处理技能的专业人士。

课程目标:

通过32小时的课程学习，学员将全面掌握临床试验数据分析的核心技能，包括统计分析、数据处理和FDA标准化报告撰写。课程不仅提供医药行业的必备知识，还拓展其在市场研究和风险管理等领域的应用能力，为学员在clinical trial数据分析等相关岗位取得成功奠定坚实基础。

课程内容概述:

统计分析基础与高级技术：介绍统计分析的基本概念和方法，使用实际医药和clinical trial数据进行练习，帮助学员掌握科学的分析和解读方法。
临床试验数据处理与管理：详细讲解临床试验数据（clinical trial data）的处理和管理，包括数据清洗、格式化和分析，确保数据的合规性和准确性。
报告撰写与展示技巧：学员将学习如何撰写专业的统计分析报告，尤其是符合FDA标准的SDTM和ADAM格式的报告，确保数据在clinical trial中的合规性。
多领域应用与扩展：学员将学会如何在医药、市场研究、风险管理等领域中应用统计分析技能，满足不同业务环境的数据分析需求。

总结:

“临床数据分析及统计分析（使用医药数据）”课程为学员提供了全面的统计分析和clinical trial数据处理技能，特别是FDA标准的应用。通过32小时的深入学习，学员将能够掌握clinical trial数据的处理和分析，同时撰写符合行业标准的专业报告。这些技能将显著提升学员在医药数据分析、市场研究、风险管理等领域的竞争力，助力他们在相关岗位上脱颖而出。

SAS 在临床试验中的应用广泛而重要，特别是在制药和生物技术行业，SAS 提供了一整套用于管理、分析和报告临床试验数据的工具。临床试验过程中会产生大量数据，这些数据需要经过精细的处理和分析，才能用于药品审批和验证治疗方案的安全性与有效性。SAS 已成为该领域的行业标准工具。

SAS 在临床试验中的核心应用：

数据管理：
- 数据整合：SAS 可以从多个来源（如试验点、医院）整合数据，并将其格式化为一致的结构，方便后续处理与分析。
- 数据清洗与验证：SAS 帮助检测数据中的错误、重复和不一致，确保数据的准确性与完整性，这对可靠的临床研究结果至关重要。
统计分析：
- SAS 提供了多种高级统计方法，如生存分析、混合模型和回归分析，这些方法在分析患者结果、药物疗效和副作用时非常有用。
- 使用诸如 PROC LIFETEST 进行生存分析和 PROC GLM 进行线性模型分析，SAS 能够为生物统计学家提供强大的数据分析工具。
CDISC 标准（临床数据交换标准）：
- SAS 支持 CDISC 标准（如 SDTM 和 ADaM），这些标准是药品审批流程中的必备要求，确保数据展示的统一性和合规性，符合全球监管机构如 FDA（美国食品药品监督管理局）和 EMA（欧洲药品管理局）的规定。
报告生成与监管提交：
- SAS 可用于生成 临床研究报告（CSR），包括表格、清单和图形（TLF），这些报告总结了临床试验的结果，是提交给监管机构的重要文件。
- SAS 的自动化功能使得生成标准化报告的过程更加高效，减少了手工操作中的错误。
不良事件报告：
- 在临床试验中，跟踪并报告不良事件（Adverse Events，AEs）至关重要。SAS 提供高级数据挖掘工具，帮助识别不良事件的模式，确保对药物安全性的全面评估。
实时监控：
- SAS 支持实时的数据分析与监控，允许研究人员在试验过程中及时做出基于数据的决策，调整试验方案或进行中期分析。