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浙江美华鼎昌医药科技有限公司
企业浙江美华鼎昌医药科技有限公司成立于2011年，属研究和试验发展，主营第三类医疗器械生产。面向出口分析、生产策略、供应链管理等领域提供数据服务，开放艾塞那肽缓释微球制剂出口海外金额分析数据（出口分析、生产策略）、抗肿瘤创新药进货商层级数据（供应链管理、医药行业）、绍兴医药企业知识产权数据（知识产权管理、医药数据分析），支撑知识产权分析与转化。
出口分析生产策略供应链管理研发服务高新技术企业
数据集列表
盐酸米诺环素药物出口海外金额分析数据
盐酸米诺环素属于广谱抗菌药物，与四环素相比，盐酸米诺环素具有抗菌作用强、耐药菌株少、半衰期长和不良反应少等特点，广泛用于治疗由敏感细菌引起的多种感染中。通过采集公司每年每月出口盐酸米诺环素到各个国家的出口金额，计算各个国家每年出口金额的方差大小，用来评价各个国家的出口情况，从而评估行业内企业的生产和出口策略，并且通过往年数据了解本药物在该国的淡旺季，以平衡生产和出口数量。1.数据采集：采集我公司生产的盐酸米诺环素每年每个月出口到各个国家的出口金额（以千美元为单元），并汇总计算得到当年的总出口金额。2.数据处理：根据平均月出口金额=总出口金额/12，以及方差公式计算得到平均月出口金额和方差s^2的值。根据方差s^2对各个国家进行分类评价，当方差s^2＜0.15评价该国为出口超平稳型国家。当0.15≤方差s^2≤0.3评价该国为出口一般平稳型国家。当方差s^2＞0.3评价该国为出口波动型国家。3.数据应用：通过了解该药物各个国家的出口情况，评估行业内企业的生产和出口策略，并通过往年数据了解本药物在该国的淡旺季，以平衡生产和出口数量。
浙江省数据知识产权登记平台2024-11-02 更新160
二丁酰环磷腺苷钠软膏进货商层级数据
通过计算全国区域内的不同进货商进货本公司二丁酰环磷腺苷钠软膏的进货明细信息，对不同的进货商按照EDP模型进行分层，通过对进货商进行分层管理，所有企业可在后期对不同层级的进货商采取不同的运营策略提供数据依据。根据进货商的不同层级，企业可以更有效地规划库存，减少库存积压或短缺的风险，有助于与进货商之间建立更加稳固和高效的供应链体系，提高供应链的整体绩效。1、数据采集：利用进货存管理系统（金蝶供应链云）导出全国区域内的不同进货商每月进货本公司二丁酰环磷腺苷钠软膏的进货明细。2、数据处理：以进货商编号作为唯一标识，对数据进行清洗、去除无效数据和极限数据等操作。3、数据加工：通过LOOKUP函数计算出进货商最近一次进货距离当月月底的天数E，COUNTIF函数计算该月份进货次数D，SUMIF函数计算该月份进货总金额P，进货商最近一次进货距离当月月底的天数大于或者等于当月进货平均天数则E的定档值为1，进货商最近一次进货距离当月月底的天数小于当月进货平均天数则E的定档值为0，同理也分别计算出D、P的定档值（分别用进货次数、进货总金额与各自的平均值相比较），再根据EDP模型分层规则，将进货商分为8个层级，即分为重要价值客户(EDP为111)、重要保持客户(EDP为101)、重要发展客户(EDP为011)、重要挽留客户(EDP为001)、一般价值客户(EDP为110)、一般保持客户(EDP为100)、一般发展客户(EDP为010)和一般挽留客户(EDP为000)。4、数据应用：通过对进货商进行分层管理，所有企业可对不同层级的进货商定制不同的运营策略。
浙江省数据知识产权登记平台2024-11-02 更新120
艾塞那肽缓释微球干燥失重检测数据
干燥失重是指待测物品在规定的条件下，经干燥至恒重后所减少的重量，通常以百分率表示。艾塞那肽缓释微球干燥失重数据反映了艾塞那肽缓释微球中水分含量控制情况，是药物质量检测的主要指标之一。通过统计公司内部质检部门对不同型号和批次的艾塞那肽缓释微球干燥失重的检测数据，分析该数据与干燥失重标准值之间的差别，得到评级指数，通过评级指数对该型号和批次的艾塞那肽缓释微球进行质量评级，以便更好的把控药品的质量。1.数据统计：汇总公司质检部门提供的各型号和批次的艾塞那肽缓释微球干燥失重检测值，明确干燥失重标准值。2.数据处理：通过每种型号和批次艾塞那肽缓释微球干燥失重取样测量值，计算得到干燥失重平均值；再通过（干燥失重平均值-干燥失重标准值）÷干燥失重标准值，取绝对值后，计算得到该型号和批次的艾塞那肽缓释微球干燥失重的评级指数，最后通过评级指数得到该艾塞那肽缓释微球干燥失重的评级。其中，评级D为评级指数≥0.2，评级C为0.2＞评级指数≥0.15，评级B为0.15＞评级指数≥0.05，评级A为0.05＞评级指数≥0。3.数据应用：公司可以借助艾塞那肽缓释微球干燥失重的评级，直观了解该批次药品的干燥失重情况，以保证药品质量稳定。
浙江省数据知识产权登记平台2024-01-02 更新140
微球制剂药品细菌检测数据
对本公司微球制剂药品细菌进行抽样检测，检测项目微球制剂药品细菌含量，微球制剂药品中灭菌是重要指标，从而为微球制剂药品细菌灭菌分析评价提供事实依据，以便于制造单位更好的把控药品质量。数据采集，随机抽取每个药品的取样样品，对该微球制剂样品进行细菌含量进行检测。
数据判定:若细菌实测值不大于0.1CFU/g，则该成品为合格，W=（ρ×V）/m、,公式中W为样品中细菌总含量，式中ρ为试样溶液中被测物的质量浓度，mg/L；V为提取液体积，mL；m为样品的重量，g。
浙江省数据知识产权登记平台2023-12-23 更新170
抗肿瘤创新药进货商层级数据
通过计算全国区域内的不同进货商进货本公司抗肿瘤创新药的进货明细信息，对不同的进货商按照EDP模型进行分层，通过对进货商进行分层管理，所有企业可在后期对不同层级的进货商采取不同的运营策略提供数据依据。根据进货商的不同层级，企业可以更有效地规划库存，减少库存积压或短缺的风险，有助于与进货商之间建立更加稳固和高效的供应链体系，提高供应链的整体绩效。1、数据采集：利用进货存管理系统（金蝶供应链云）导出全国区域内的不同进货商每月进货本公司抗肿瘤创新药的进货明细。2、数据处理：以进货商编号作为唯一标识，对数据进行清洗、去除无效数据和极限数据等操作。3、数据加工：通过LOOKUP函数计算出进货商最近一次进货距离当月月底的天数E，COUNTIF函数计算该月份进货次数D，SUMIF函数计算该月份进货总金额P，进货商最近一次进货距离当月月底的天数大于或者等于当月进货平均天数则E的定档值为1，进货商最近一次进货距离当月月底的天数小于当月进货平均天数则E的定档值为0，同理也分别计算出D、P的定档值（分别用进货次数、进货总金额与各自的平均值相比较），再根据EDP模型分层规则，将进货商分为8个层级，即分为重要价值客户(EDP为111)、重要保持客户(EDP为101)、重要发展客户(EDP为011)、重要挽留客户(EDP为001)、一般价值客户(EDP为110)、一般保持客户(EDP为100)、一般发展客户(EDP为010)和一般挽留客户(EDP为000)。4、数据应用：通过对进货商进行分层管理，所有企业可对不同层级的进货商定制不同的运营策略。
浙江省数据知识产权登记平台2024-11-02 更新290
艾塞那肽缓释微球制剂出口海外金额分析数据
艾塞那肽缓释微球制剂是一种用于治疗2型糖尿病的注射类药物，它属于GLP-1受体激动剂，延缓了药物的吸收时间，大大提高治疗的便利性和患者的依从性。通过采集公司每年每月出口艾塞那肽缓释微球制剂到各个国家的出口金额，计算各个国家每年出口金额的方差大小，用来评价各个国家的出口情况，从而评估行业内企业的生产和出口策略，并且通过往年数据了解本药物在该国的淡旺季，以平衡生产和出口数量。1.数据采集：采集我公司生产的艾塞那肽缓释微球制剂每年每个月出口到各个国家的出口金额（以千美元为单元），并汇总计算得到当年的总出口金额。2.数据处理：根据平均月出口金额=总出口金额/12，以及方差公式计算得到平均月出口金额和方差s^2的值。根据方差s^2对各个国家进行分类评价，当方差s^2＜0.15评价该国为出口超平稳型国家。当0.15≤方差s^2≤0.3评价该国为出口一般平稳型国家。当方差s^2＞0.3评价该国为出口波动型国家。3.数据应用：通过了解该药物各个国家的出口情况，评估行业内企业的生产和出口策略，并通过往年数据了解本药物在该国的淡旺季，以平衡生产和出口数量。
浙江省数据知识产权登记平台2024-11-02 更新350
绍兴医药企业知识产权数据
通过采集、分析绍兴医药企业中部分企业的知识产权数据总量和各类知识产权的占比，同时结合企业的主营产品类型，计算得到针对不同类型医药企业申请各类知识产权的数量范围，以帮助绍兴市内的医药企业进行知识产权战略制定和申请指导。1.数据采集：查找和挑选绍兴市范围内的医药企业，通过国家知识产权局和第三方知识产权检索网站，对企业的商标数量、发明专利数量、实用新型数量、外观设计数量和著作权登记数量进行采集。2.数据处理：计算得到各企业的知识产权总数X，商标数量/知识产权总数X=商标在知识产权总数中的占比，发明专利数量/知识产权总数X=发明专利在知识产权总数中的占比，实用新型数量/知识产权总数X=实用新型在知识产权总数中的占比，外观设计数量/知识产权总数X=外观设计在知识产权总数中的占比，著作权登记数量/知识产权总数X=著作权在知识产权总数中的占比。3.经过统计、筛选得到医药企业中，商标数量、发明专利数量、实用新型数量、外观设计数量和著作权登记数量的合理比例范围。4.数据应用：根据各类知识产权的比例范围，为不同规模的医药企业知识产权管理提出合理建议，为医药企业的知识产权保护提供支持和保障。
浙江省数据知识产权登记平台2024-01-02 更新300
运动员心律指数预测预警数据
心律传感器采集的运动者心冲击信号数据，建立心律失常指数预测数据模型，计算心律失常现象发生频次，用于查看运动者的心律失常严重程度。此数据主要用于运动者的健康检测，将心律失常严重程度按发生频次的大小划分为正常、轻度风险、中度风险、重度风险4个等级。①当心律失常严重程度较高时，及时提醒运动者去医院检查，并且提供相关的健康建议；②对于患有心房颤动、心律不齐、心动过速等心律失常类疾病的运动者，可提供长期有效的健康监测服务。本数据应用能够更好的保证运动者的健康监测。1、预处理运动期间的心冲击信号数据，并将数据切分成多个固定时长的数据片段；
2、将所有数据片段分别进行数学变换，如小波变换、傅里叶 变换、希尔伯特变换等； 3、基于变换后的数据，进行特征提取，并通过特征筛查算法，筛选出重要特征，将特征送入ResNet深度神经网络模型进行训练和预测；
4、模型输出结果为1，代表片段中存在心律失常现象，模型输出结果为0，代表片段中不存在心律失常现象，输出结果记录在心律失常异常标记字段内；
5、统计平均每小时心律失常现象的发生次数，即每小时有心律失常异常标记为1的个数，得到心律失常指数；
6、将心律失常指数按从小到大划分成4个区间，分别代表正常、轻度风险、中度风险、重度风险，该4个区间由医学仪器多导仪同步实验后标定而来；
7、根据心律失常指数划分所在的风险区间，例如[0,10)、[10,25)、[25,35)、35及以上，分别代表正常、轻度风险、中度风险、重度风险，分别记为心律失常严重等级A、B、C、D。
8、根据心律失常指数等级，当处于中度风险（C）或重度风险（D）时，通过通信设备，将预警信号传送至监控端，便于医护人员及时对其治疗。
浙江省数据知识产权登记平台2023-12-23 更新10