- 课题研究的目的
从2000年起，国家对药品行业的零售的政策密集出台，我国药品销售逐渐不仅仅拘泥于医生开药医院卖药的传统购销模式，越来越多的医药企业把目标市场转向到医药零售市场。虽然对比与其他的零售行业,我国医药零售在总市场上的销售占比还非常小,但医药零售数据具有特殊性，因其药品分类复杂、销售流程严格等特点，医药零售数据无论从数据量还是复杂程度都不输其他数据[1]。单以库存管理来举例，既要保证必要的库存量，又存在药品过期报废的问题,所以需要用合适的方法来处理药品的购销数据。但是，大部分传统零售企业处理数据仅仅依赖于Excel或者单一的ERP系统等这样的手动的录入分析方式，这虽然在数据收集阶段充分利用了时间，但是却也给最终的数据处理分析带来了压力[2]。
医药数据虽复杂繁琐，但其却具备其他数据所不具备的严谨性、规范性，这也导致其处理过程存在重复性，且不同操作人员之间的操作方法差异性小。因此，利用宏处理、简易程序来灵活处理分析医药数据，是提高数据处理分析效率行之有效的手段[3]。
- 课题研究的目标
- 明确医药零售过程中所诞生数据的分类和结构；
- 调研在零售数据处理分析中存在的问题和困难；
- 针对不同的数据分析需求问题，灵活选取合适的计算机处理方法；
- 利用选取的改进方案，开发相应的改进程序或改进方法以提高数据分析处理效率；
- 对成果进行对比评估，考察其实际应用的可行性和收益性；
- 课题研究的主要内容
- 明确医药零售数据的分类和结构：
与传统零售行业不同，医药零售不仅仅只有购、销数据，从涉及到的对象上来看，其涉及到药品、医生、患者、医院、销售专员、线下门店等，从涉及到的流程上看，从采购→仓储→质量管理→销售→财务结算，每个过程都会产生大量不同的数据，对于这些数据需要针对地采取不同的管理分析方法，所以对数据进行分类梳理很有必要[4-5]；同时，随着我国的物流供应链体系愈加发达，除了传统的线下门店和电子商务模式，近两年“新零售”模式已经开始渗透到各种领域中，药品营销领域当然更不例外。当前“新零售”主要有三大模式：线上反攻线下、线上线下联动和以线下为核心辐射线上周边[6]。对于过往的零售数据，可以只对线下和线上的数据分别进行管理分析，但在“新零售”的模式下，线上线上的数据需要做到协同对照，提前梳理清楚数据的结构，可以有效缩短课题研究的时间。
- 调研数据处理分析中的问题和困难：
什么样的数据分析处理方式才是最好的呢？简单来说应具备两个方面——“快”和“好”，“快”即是效率，“好”即是准确，而最难的就是要兼顾这两者之间的的平衡。
随着电子计算机的发展，OA系统、ERP系统已经在许多企业普及，数据处理的速度本应该越来越快，但是因为数据量在急速增加，而数据的处理分析效率却没有得到显著提高，最终导致数据分析从宏观上看越来越慢了，许多企业不得已只能简单粗暴地用更多的人力资源来解决这个问题，于是企业的数据部门就变得越来越臃肿。而造成这样的原因是因为新技术应用的落伍，比如云计算和大数据等, 都是已经在某些行业常见且被广泛运用的技术方式。新技术在不断涌入, 企业也需要跟紧时代步伐。
同时，牵一发而动全身，伴随着数据部门的不断臃肿，处理数据的人员增加，这不仅使得数据的出错概率增加，也放大“数据孤岛”问题。所谓“数据孤岛”，是计算机数据处理的常见问题，主要是因信息系统内部协调不足导致。不同的信息处理系统无法精确处理公共数据, 导致系统处理数据时出现数据重复处理，数据差异性就会随之显现[7-8]。
- 选取合适的数据分析处理方法解决问题：
本课题更加偏向应用性，所以在解决问题时，应更注重于所改进的数据处理分析方法在实际情况下的应用，所以在方法选择时不能拘泥于单独一种技术。在使用技术解决问题之前，需要根据实际情况灵活的对比各项技术的优势，充分发挥自己所涉猎的知识领域，并努力了解尝试在实际应用时可能表现更优的新技术。
比如，对于很多大型企业而言，其往往更青睐于一体式系统来管理分析数据，但是这样的系统也存在投入大、可延续性差、后期维护难等问题[9]。我国的医药企业格局具有多而散的特点，资本和人力资源并不集中，虽然带量采购的举措鼓励了药企对药品进行一致性评价，使总体趋势逐渐朝着更集中更专业的方向发展，但这样的形势在短期内却很难完全改变[10]。这些原因也导致大部分的医药企业在解决零售数据分析问题时并不愿意花费这些时间和精力，简单粗暴地用人力资源去堆积代替。而相反比如，如果在Excel录入时采用宏处理、在系统录入时加入快速录入的算法[11]、在修改大量数据时利用SAS快速处理、在需要经常重复操作的环节利用程序完成，这样的在每个不同的部分针对性地采用不同的工具和技术的方式会大幅增加企业的可接受程度。
- 课题研究的手段
- 观察法、经验总结法：通过在医药企业零售数据处理领域的实习，学习观察现在医药零售数据的处理分析方式，并结合自己实际操作的经验总结。
- 比较研究法：将现有的医药零售数据处理方法与其他的技术组合进行比较，进行有效的改进。
- 文献资料法：通过对相关文献的研究来扩充自己对在实践过程中无法直接了解的细节和知识。
- 自我学习法：发挥计算机技术新媒体学习资源充足的优势，在能力允许之下自我学习需要使用到的技能知识。
- 课题研究的步骤
- 2020年2月25日前ensp;ensp;确定选题、收集相关资料ensp;ensp;ensp;ensp;ensp;
- 2020年2月27日——3月10日ensp;ensp;ensp;撰写开题报告与开题ensp;
- 2020年3月20日——5月5日ensp;ensp;结合实习的认识经验，收集资料，开展研究，形成写作提纲（其中10天用于研究当前已有常用的医药零售数据分析方法，25天用于对分析方法进行改进，10天用于结果评估和细节修改）
- 2020年5月6日——5月20日ensp;ensp;深入研究，形成论文初稿ensp;
- 2020年5月25日——6月10日ensp;ensp;论文修改、定稿、打印、答辩
- 课题研究的成果形式
研究报告（其中包括对当前常用的医药零售数据分析方法的研究报告，和以改进医药零售数据分析方法为目的所开发的程序、算法、或新方法介绍，以及最终对方法的效益评估结果报告）
- 参考文献
- 何伟. 药品零售政策利好或难即刻显现[N]. 中国医药报,2015-01-21(004).
- 杨运. 基于GSP的药品零售连锁企业ERP系统构建模式研究[D].河南大学,2011.
- 兰红星,乔中南,刘新彬.医药商品流通数据计算机管理系统[J].广西科学院学报,1996(01):55-58.
- 赵俊宝. 商业零售企业物联网数据管理方法与技术的研究[D].北方工业大学,2012.
- 景江霞. 互联网 环境下我国医药零售业电子商务应用模式研究[D].苏州大学,2016.
- 余昕杰.“新零售”商业模式对零售业企业的影响研究[J].中国市场,2020(06):125-126.
- 孔颖,代青松,彭广福.计算机信息处理技术在办公自动化中的应用与分析[J].科技风,2020(05):103.
- 陆玲琍.计算机信息处理存在的问题及解决对策[J].信息与电脑(理论版),2019(12):213-214.
- 靳建红. 医药零售企业信息管理系统的设计与实现[D].电子科技大学,2014.
- 黄羽舒,陶立波.药品集中带量采购对我国医药产业集中度的影响——基于产业经济学视角的分析[J].中国医疗保险,2020(02):64-67.
- 姜晶.医药企业管理信息系统数据快速录入的实现[J].电脑开发与应用,2010,23(09):78.
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