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医学作为一个专业、复杂的学科,需要处理各种各样的数据,如文本、数值、图表、图像等等。现在的医生不只是看病,往往还承担着繁重的科研课题或论文要求。除了看病,课题研究、学术交流、发表论文、评职称等,给不少医生造成了很大的压力。但医务工作者由于技能背景所险,往往不具备深度数据挖掘的时间和能力。 暖榕敏捷数据挖掘系统,包含了时序预测模块(时序预测引擎)、关联分析模块(组合与推荐引擎)、多分类诊断模块(个性化推荐引擎)、智能诊断模块(潜客识别引擎)、归因分析模块(线性回归与归因分析引擎),可以帮助医务工作者方便快捷地进行高级别的数据分析和挖掘,数分钟既出结果。让广大医务工作者在科研和论文上摆脱愁闷和压力,如虎添翼,顺畅自如。
某种程度上,推荐技术的高度多样性在于一些实现推荐时遇到的挑战,如客户评分的稀疏性,计算的可扩展性,以及缺乏新物品和客户的信息。显然,我们无法在本节中综述哪怕一下部分方法和算法,而且在此处探讨这些也没有太多的意义,因为这样的综述俯拾皆是。相反我们将关注于驱动设计推荐系统的目标和效用函数,而基本上忽略这一问题的算法和技术侧的细节。从计量经济学的观点来看,推荐系统问题与电商和全渠道商业在很多零售领域的兴起带来销售品类的扩张是紧密相关。大的平类增加了很多非畅销产品,每一个产品的销售量和贡献的收入都是很少的,但是这个“长尾”的总体贡献是非常的。传统推荐技术如推广畅销的商品不能有效利用非畅销商品的潜力,这就需要更巧妙的推荐方法在数百万他或者她从未探索过的产品中对其进行引导。易用:只需简单几步拖拽和点击,即可获得高质量的分析结果!
医学数据挖掘的过程主要包括数据预处理,挖掘过程、模式评估和知识表达。为了减少数据误差得到预期的结果,每一项具体的过程都可能需要反复执行。 数据预处理 即把采集到的医学原始数据加工成适用于进一步处理的数据源,主要包括数据的清洗、集成、归约、清理和变换。其中数据清洗又是数据预处理关键的一步。医院信息系统原始数据中存在着大量的“脏数据”[8],在保证数据原样性的基础上对空缺数据、重复数据、异常数据进行反复筛选,可以降低误差,终形成便于挖掘的数据。 数据挖掘过程 经过特定的技术和运用决策树、粗糙集,甚至神经网络等算法对经过预处理的数据进行建模与评估,得到有用的分析信息,为用户提供相应的辅助支持。 模式评估 也称数据分析,是从构建的数据库中发现有价值的信息,并对其进行判断以及合理预测,为用户做出正确决策提供依据。合格的分析过程要求研究人员使用符合数据特点的挖掘工具。 知识表示 即结果评价与展示,可以结合可视化技术,用图表和图形的方式讲知识具体化、形象化。安全可靠:只做技术服务,所有数据结果将在分析完毕后定时清理。深圳新浪微博数据分析
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