2013年「医療分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査

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    CD-ROM : 108,000円

~ 「ビッグデータ(BigData)」時代を睨み、「医療分野」に属するあらゆる「データ(種類)」の網羅的な抽出調査を実施、「医療分野」で活用価値の高い「データ」の徹底探索 ≪合計1,813件の医療分野×全データ種類を抽出・整理&体系化≫~

商品概要 - 2013年「医療分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査

【はじめに】
 2013年度がスタートして早1ヶ月が経とうとしているが、「ビッグデータ(BigData)」 に対する期待や注目度は今まで以上に高まっている。
 中でも、特に最近では医療・ヘルスケア分野、農業分野、交通分野、防犯・セキュリティ分野、HOME分野などを中心に各分野別、各業界・業種別に「ビッグデータ(BigData)」の「データ種類(各業界・業種別に、どのようなデータ種類が存在し、どのようなデータが今後活用価値の高いデータになるのか?)」ならびに「活用シーン(そのデータを活用した斬新な未来シーン)」について調査&レポート化して欲しい!といった声が高まっている 。
 背景にあるのは、 「ビッグデータ(BigData)」を収集・蓄積・保存、解析(マイニング)、活用、予防・予見・予兆・コンサルティングなどの「ビッグデータ(BigData)」関連ビジネスの一連の流れの基となる「データ種類(各業界・業種別に、どのようなデータ種類が存在し、どのようなデータが今後活用価値の高いデータになるのか?)」 を網羅的且つ多層的に把握したい!といった要望・リクエストがある。
 こうした声を受けて、ESP総研では各業界・業種別の中で急速にニーズが高まっている“2013年「医療分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査 ”をレポート化することとなった。
 この調査報告書が「ビッグデータ(BigData)」関連ビジネスに着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

調査概要 - 2013年「医療分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査

【調査対象】
・「医療分野」 全般  

【調査方法】
・弊社専門調査員によるオープンデータの収集ならびに、クローズドデータの収集、プラス弊社内データベースの活用により調査・分析を行った。

【調査&レポート期間】
・ 2013年3月21日(調査開始)~2013年4月20日まで深堀調査を実施した。その後、レポーティング(集計&分析)を実施し、2013年4月24日に集計&分析ならびにコメント化が終了した。

商品詳細 - 2013年「医療分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査

資 料 名:2013年「医療分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査
発 刊 日:2013年4月24日
調査・発行:株式会社ESP総研
販   売:株式会社J・Grip
体   裁:A4/81ページ
■CD-ROM(PDF)

資料目次 - 2013年「医療分野」における「ビッグデータ(BigData)」の「データ(Data)」種類に関する詳細調査

Ⅰ.総括 編 P1
1)大分類&集計・分析(合計 1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化) P2
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類:介護・福祉情報 P3
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類:医療機器情報 P4
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類:医薬品情報 P5
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類:健康・ヘルスケア情報 P6
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類:健康診断・健康指導情報 P7
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類:医療機関・施設情報 P8
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<7>大分類:病院内情報 P9
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類:医療保険情報 P10
2)大分類×中分類&集計・分析(合計 1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<9>大分類:その他情報 P11
3)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:介護・福祉情報×中分類なし(抽出件数:19件) P12
4)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:医療機器情報×中分類なし(抽出件数:20件) P13
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:医薬品情報×医薬品全般(抽出件数:52件) P14
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:医薬品情報×患者・服用関連(抽出件数:19件) P15
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:医薬品情報×処方・診療関連(抽出件数:61件) P16
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類×中分類:医薬品情報×製薬会社関連(抽出件数:5件) P17
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類×中分類:医薬品情報×副作用関連(抽出件数:18件) P18
5)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類×中分類:医薬品情報×薬局関連(抽出件数:27件) P19
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:健康・ヘルスケア情報×健康管理関連(抽出件数:85件) P20
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:健康・ヘルスケア情報×日常生活関連(抽出件数:32件) P21
6)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:健康・ヘルスケア情報×予防関連(抽出件数:6件) P22
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:健康診断・健康指導情報×健診関連(抽出件数:36件) P23
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:健康診断・健康指導情報×特定健診関連(抽出件数:14件) P24
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:健康診断・健康指導情報×保健指導関連(抽出件数:5件) P25
7)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類×中分類:健康診断・健康指導情報×その他(抽出件数:6件) P26
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:医療機関・施設情報×施設関連(抽出件数:119件) P27
8)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:医療機関・施設情報×従事者関連(抽出件数:8件) P28
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:病院内情報×医学関連(抽出件数:49件) P29
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:病院内情報×医師・看護師関連(抽出件数:19件) P30
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:病院内情報×医療機器関連(抽出件数:154件) P31
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類×中分類:病院内情報×医療システム・書類関連(抽出件数:180件) P32
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<5>大分類×中分類:病院内情報×医療費関連(抽出件数:35件) P33
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<6>大分類×中分類:病院内情報×患者関連(抽出件数:210件) P34
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<7>大分類×中分類:病院内情報×検査関連(抽出件数:107件) P35
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<8>大分類×中分類:病院内情報×傷病関連(抽出件数:77件) P36
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<9>大分類×中分類:病院内情報×診察関連(抽出件数:34件) P37
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<10>大分類×中分類:病院内情報×診断関連(抽出件数:20件) P38
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<11>大分類×中分類:病院内情報×診療関連(抽出件数:206件) P39
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<12>大分類×中分類:病院内情報×設備・経営関連(抽出件数:12件) P40
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<13>大分類×中分類:病院内情報×治療関連(抽出件数:23件) P41
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<14>大分類×中分類:病院内情報×入退院関連(抽出件数:20件) P42
9)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<15>大分類×中分類:病院内情報×臨床関連(抽出件数:49件) P43
10)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:医療保険情報×中分類なし(抽出件数:10件) P44
11)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<1>大分類×中分類:その他情報×海外医療関連(抽出件数:2件) P45
11)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<2>大分類×中分類:その他情報×登録・公開情報関連(抽出件数:9件) P46
11)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<3>大分類×中分類:その他情報×文献・統計関連(抽出件数:38件) P47
11)大分類×中分類×小分類&集計・分析(合計1,813件の医療×ビッグデータ(BigData)×種類を集計&網羅的に体系化)<4>大分類×中分類:その他情報×その他(抽出件数:27件) P48
12)医療分野×詳細なデータ種類・情報内容(大分類・中分類・小分類) Lowデータ <合計:1813件> P49

奥付け
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