数据挖掘之道（数据挖掘之道pdf）

本篇目录：

1、数据挖掘之认识数据2、医学数据挖掘的基本过程3、数据挖掘的经验之谈4、什么是数据挖掘?

数据挖掘之认识数据

1、数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

2、数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和隐藏信息的过程。它是将统计学、机器学习、人工智能和数据库技术相结合的交叉学科领域。数据挖掘旨在通过分析和解释数据来提取有用的知识，并用于预测、决策支持和战略规划。

3、数据挖掘名词解释 数据挖掘就是从大量的数据中，提取隐藏在其中的，事先不知道的、但潜在有用的信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为。

医学数据挖掘的基本过程

1、医学数据挖掘系统通常包括以下模块： 数据预处理模块：对原始数据进行清洗、去噪、归一化、缺失值处理等预处理操作，以提高数据质量和挖掘效果。

2、决策模块 决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。

3、简单来说分为三步：首先导入、制备规范的表达矩阵以及分组信息；然后利用Seurat包构建seurat对象，归一化；最后进行差异分析，以及结果的可视化。

4、虚拟药物研究的基本思路 建设药物临床试验数据仓库，充分整合和积累的临床数据和药物应用数据。 设计、选取药物临床试验的观察组样本与对照组样本。

5、对医院来说你就是他们的商品。他们不会轻易把利润让出去的。另外，别的医院也不愿意联网。来一个病人就做一次检查，几千元的检查费他们必须要赚的，到口的肥肉不咬一口，他们自己都觉得不可思议。

数据挖掘的经验之谈

1、第一，目标律：业务目标是所有数据解决方案的源头。第二，知识律：业务知识是数据挖掘过程每一步的核心。第三，准备律：数据预处理比数据挖掘其他任何一个过程都重要。

2、第一，目标律。数据挖掘是一个业务过程，必须得有业务目标。无目的，无过程。第二，知识律。业务知识贯穿在挖掘这个业务过程的各环节。第三，准备律。数据获取、数据准备等数据处理耗时占整个挖掘过程的一半。第四，NFL律。

3、建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。

什么是数据挖掘?

1、数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

2、数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和隐藏信息的过程。它是将统计学、机器学习、人工智能和数据库技术相结合的交叉学科领域。数据挖掘旨在通过分析和解释数据来提取有用的知识，并用于预测、决策支持和战略规划。

3、数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

4、数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

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