医学数据分析课程讲义与代码-BJTU

简介：
本资料为北京交通大学医学数据分析课程专用，涵盖全面的数据分析理论知识及实践操作案例，并附有详细代码解析和练习题，适合初学者深入学习。 《医学数据分析课件及代码-BJTU》是一个涵盖了医学数据深度分析的学习资源包，主要针对数据分析初学者和专业人员。该资源包含三个部分：医学数据分析1-8课件、后六讲课件以及实验代码。 首先介绍的是基础课程——“医学数据分析1-8课件”，涵盖以下知识点： 1. 数据科学简介：讲解在医学领域应用数据科学的重要性。 2. 数据类型与处理方法，包括定量和定性数据的分类及预处理方式。 3. 数据清洗技术，如缺失值、异常值和重复记录的识别与修正策略。 4. 描述统计分析及其意义，在医疗研究中的具体应用场景。 5. 常见的数据可视化工具和技术，帮助学生理解复杂医学数据背后的信息。 6. 统计检验方法的应用，包括t检验、卡方测试等用于比较不同组间差异的技术。 接下来是更深入的“后六讲课件”，涉及以下内容： 7. 回归分析：线性回归和逻辑回归模型介绍与应用。 8. 时间序列数据分析技巧及预测未来趋势的方法论。 9. 分类算法的应用，如决策树、随机森林和支持向量机等技术用于解决多分类问题。 10. 聚类方法的探索，包括K-means聚类法和层次聚类分析以发现数据中的自然群组。 11. 特征选择策略与实践：如何通过各种手段挑选对模型预测贡献最大的特征。 12. 数据挖掘技术入门，如关联规则学习等用于揭示隐藏的数据规律。 “医学数据分析-后六讲实验代码”部分则提供了相关理论知识的实际操作练习机会。学生可以通过运行Python中的Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn和Scikit-learn库的示例代码以及R语言中ggplot2、dplyr等包来加深理解并掌握上述概念。 《医学数据分析课件及代码-BJTU》为学习者提供了一个全面而深入的学习路径，从基础理论到实战技巧一应俱全。对于希望提高在医疗领域运用数据分析解决问题能力的学生和分析师来说是一个非常有价值的资源。