到工位放下包，连接公司配发的高性能笔记本电脑（
泡杯咖啡/茶，快速浏览邮件和公司内部通讯工具
9:00 AM - 每日站会：加入团队的每日 Scrum 站会。团队成员包括：统计师、临床数据管理员、医学监查员、项目经理等。
聆听其他成员的更新，了解项目整体进展和潜在风险点。
9:30 AM - 深入数据探索与分析分析某个治疗组特定实验室指标随时间变化的趋势。使用 R 或 Python 编写/调试代码。
11:00 AM - 与新数据源“搏斗”研究新数据的结构、字典和编码规则。理解其如何与现有的临床试验数据库对接。
开始编写数据转换和清洗脚本，处理格式不一致、缺失值等问题。需要非常谨慎，确保数据映射和转换的准确性。
可能需要与提供数据的团队或IT支持进行简短的沟通确认。
[红色心形R]12:00 PM - 午餐与社交/学习：
和同团队或同批入职的同事去食堂吃饭，交流工作心得，吐槽数据难题，或者聊聊公司文化。
下午：沟通、交付与迭代
1:00和负责本项目的统计师进行一对一讨论。
根据统计师的反馈调整分析思路或图表呈现方式。理解统计师对数据输出的具体要求
明确下一步分析任务。
2:30 PM - 项目团队会议：参加项目核心团队周会。参与者包括临床、统计、数据管理、医学、运营、安全等代表。
聆听临床医生对数据结果的解读，了解运营上遇到的入组或数据录入挑战，安全部门对不良事件数据的更新。
3:30 PM根据上午的探索和下午会议的反馈，完善分析报告或图表。
仔细进行代码审查或结果复核，保证可重复性和准确性
18.00 PM - 收尾与规划：检查邮件和通讯工具，确保没有紧急事项遗漏。
安全地关闭所有涉及敏感数据的应用程序和连接。
为什么我们是医药界的超级英雄？ 因为我们能将混沌的临床数据淬炼成拯救生命的决策弹药！当他人还在质疑“药物是否有效”，我们的ANOVA分析已揭示显著性；当销售团队盲目出击，我们的聚类分析早已锁定黄金目标。学数据分析吧！在这个时代，不懂点机器学习，连药代都清楚该给你多少“回扣”——回归模型的残差扣除项！
