Advertisement

关于利用数据挖掘技术进行电子病历研究与设计的探讨.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文档探讨了如何运用数据挖掘技术来优化和分析电子病历，旨在提升医疗服务质量与效率。通过深入研究，提出了一系列创新的设计理念和技术应用方案。 基于数据挖掘技术的电子病历的研究与设计.pdf 这篇文章探讨了如何利用数据挖掘技术改进电子病历系统的设计和功能，以提高医疗数据分析效率及准确性，并为临床决策提供支持。研究涵盖了数据预处理、特征选择以及模型构建等关键步骤，旨在通过优化算法来提升对海量医疗记录的分析能力，从而更好地服务于医学研究与患者护理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 关于利用数据挖掘技术进行电子病历研究与设计的探讨.pdf
    优质
    本文档探讨了如何运用数据挖掘技术来优化和分析电子病历，旨在提升医疗服务质量与效率。通过深入研究，提出了一系列创新的设计理念和技术应用方案。 基于数据挖掘技术的电子病历的研究与设计.pdf 这篇文章探讨了如何利用数据挖掘技术改进电子病历系统的设计和功能，以提高医疗数据分析效率及准确性，并为临床决策提供支持。研究涵盖了数据预处理、特征选择以及模型构建等关键步骤，旨在通过优化算法来提升对海量医疗记录的分析能力，从而更好地服务于医学研究与患者护理。
     
  • 关于电子病历数据挖掘中关联规则的应用研究.pdf
    优质
    本文探讨了在电子病历数据挖掘领域内，应用关联规则分析方法的重要性及其潜在价值，旨在发现医疗记录中的隐藏模式与联系。 本段落研究了基于关联规则的电子病历数据挖掘应用。通过分析大量医疗记录中的模式与关系，旨在提高诊断效率、预测疾病发展趋势以及优化患者治疗方案。该方法能够帮助医生从海量数据中提取有价值的信息，促进个性化医疗服务的发展，并为医学科研提供新的视角和工具。
     
  • 关于利用数据挖掘技术研究商业银行信用卡违约预测模型的探讨.pdf
    优质
    本文探讨了运用数据挖掘技术构建商业银行信用卡客户违约预测模型的方法与实践，旨在提升银行风险防控能力。 本段落探讨了利用数据挖掘方法对商业银行信用卡违约预测模型的研究。通过分析大量历史数据，研究旨在提高银行在风险管理中的准确性和效率，帮助金融机构更好地识别潜在的信用风险，并采取相应的预防措施以减少损失。该研究对于银行业务决策具有重要的理论和实践意义。
     
  • 数据仓库与数据挖掘技术研究及应用的论文探讨.pdf
    优质
    本论文集深入探讨了数据仓库和数据挖掘领域的理论和技术，涵盖最新研究成果及其在实际场景中的应用案例，为相关领域研究人员提供了宝贵的参考。 本段落探讨了数据仓库的构建方法以及数据挖掘技术的应用，并介绍了使用分析服务器来建立数据仓库及进行联机分析的方法。此外，还提供了一个实例，展示了如何利用决策树算法创建模型以对顾客信誉度进行分类。
     
  • 关于利用数据挖掘技术探究临床用药关联的方法研究
    优质
    本研究旨在探索和开发运用数据挖掘技术分析临床用药模式，识别药物间潜在关联及相互作用，以期为临床合理用药提供科学依据。 本段落研究了基于数据挖掘的临床用药关联发现方法，并针对某医院的医疗病案数据，采用两种不同的数据挖掘技术来探索肿瘤外科患者临床用药之间的相关关系。通过运用关联规则挖掘技术进行分析。
     
  • 数据挖掘技术与应用探究
    优质
    《数据挖掘技术与应用探究》一书深入探讨了数据挖掘的核心理论、关键技术及其在商业智能、医疗健康等领域的实际应用案例。 数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息与知识的技术手段，在大数据分析领域占据重要地位。其核心在于通过自动化技术从数据库、仓库或其它存储系统中的海量数据里发现有意义的模式、规则及趋势，这些发现对业务决策、市场研究和风险管理等领域具有重大意义。 数据仓库是支持这一过程的关键基础设施之一，它是专门设计用于辅助决策制定的一系列集成化且持久化的数据集合。通常情况下，从多个不同的源系统中提取、转换并加载进来的大量数据会被整合到一个统一的视图下以供分析使用。联机分析处理（OLAP）技术与此紧密相连，帮助用户快速多角度地理解复杂的数据结构，从而做出更合理的商业决策。 整个数据挖掘流程大致可以分为以下步骤： 1. 数据清理：去除错误、不一致和噪声等不良因素。 2. 数据集成：将来自不同来源的信息合并在一起消除矛盾之处。 3. 数据选择：依据分析目标挑选相关子集进行深入研究。 4. 实施数据挖掘工作，应用特定算法寻找模式规律。 5. 评估所发现的模型或规则的有效性和重要性。 6. 将获得的知识转化为易于理解的形式如报告图表等。 具体而言，数据挖掘的功能和分类包括但不限于： 1. 分类：预测未知实例所属类别； 2. 回归分析：预测连续变量值大小； 3. 聚类分析：根据相似度将对象分组； 4. 关联规则发现：揭示项目间频繁出现的模式关系； 5. 序列挖掘任务：识别时间序列中的重要事件或趋势； 6. 异常检测技术：区分正常行为和异常情况。 数据挖掘的应用范围十分广泛，涵盖市场分析、风险管理、欺诈预防等众多领域。例如，在金融行业可以用于预测客户信用风险；在医疗健康方面可用于疾病诊断与治疗方案优化；在网络营销中则有助于提高广告投放效率等等。 一般而言，一个完整的数据挖掘系统会包括知识库、图形用户界面以及模式评估模块等功能组件，并且能够连接到数据库或仓库进行操作。通过该平台使用者可以轻松地对原始资料进行预处理和综合分析并通过可视化工具展示最终结果。 总之，随着信息量日益膨胀的趋势下，如何有效地利用这些海量数据变得越来越重要。而作为现代信息技术的重要组成部分之一，数据挖掘技术正发挥着不可替代的作用，在推动企业决策和发展方面扮演着核心角色。未来这一领域的发展潜力巨大，将更加深入地参与到智能化的业务流程中去。
     
  • 利用数据挖掘技术检测心脏病的研究论文
    优质
    本文探讨了运用数据挖掘技术在心脏病诊断中的应用，通过分析大量医疗记录和患者信息，旨在提高早期发现及预防心脏病的能力。 在全球范围内，心脏病是导致死亡的主要原因，并且大约80%的心脏病相关死亡发生在中低收入国家。如果当前的趋势持续下去，预计到2030年将有约2,360万人死于心血管疾病（主要是心脏病和中风）。尽管医疗保健行业已收集了大量的心脏病数据，但这些信息未能被充分挖掘以揭示隐藏的信息并做出有效的决策。 心脏的血液和氧气供应减少是导致心脏病的主要原因之一。然而，在分析现有数据时缺乏有效工具来发现其中的关系与趋势。这项研究论文旨在调查当前使用的数据挖掘技术在医疗数据库中的知识发现方法，并为医务人员提供有价值的洞见，从而帮助他们制定更明智的决定。 本项研究的目标在于通过降低属性数量提高对心脏病预测的准确性。最初的研究中涉及了13种不同的属性用于心脏病诊断。经过筛选后，这些属性被精简至11个。我们使用朴素贝叶斯（Naive Bayes）、J48决策树和装袋算法等三种分类器来预测患者的病情，并且发现这些模型的准确性与在减少属性数量之前的结果相同。 为了衡量这几种预测方法的有效性，在研究中采用了一种名为“十倍交叉验证”的技术，以确保对各种模型进行无偏估计。
     
  • 关于掘进机自动定向技术的研究探讨
    优质
    本论文聚焦于掘进机自动定向技术领域的最新进展与挑战，深入分析现有技术瓶颈，并提出创新性解决方案和未来发展方向。 掘进机自动定向技术是实现掘进机自动化的关键环节之一。通过对现有自动定向技术特点的分析，并结合各技术存在的局限性，指出了该领域的未来发展方向，为深入研究这一课题提供了理论依据与新思路。
     
  • 关于日志文件的数据挖掘技术分析与探讨
    优质
    本文深入分析和讨论了日志文件中的数据挖掘技术，旨在探索如何有效提取、处理及应用这些海量数据资源，以实现业务优化和决策支持。 本段落介绍了数据挖掘的定义，并分析了日志数据面临的挑战以及对其进行挖掘的原因。文章还讨论了日志数据挖掘的需求，归纳了对日志数据的具体内容进行挖掘的方法，并总结了这些方法的实际应用情况。这项研究对于提升企事业单位计算机信息系统的安全性具有重要的指导意义。
     
  • 关于运用大数据技术进行金融风险管理的研究探讨.pdf
    优质
    本论文深入探讨了大数据技术在金融风险管理中的应用，分析了其优势与挑战，并提出了若干实践建议。 金融风险管理是金融行业的重要组成部分，在大数据时代下正经历深刻的变革。通过强大的数据处理能力，大数据技术为这一领域提供了新的视角与工具。 核心在于采集、存储并分析海量且多源的数据，以揭示隐藏的模式和趋势。在金融风险管理中，这种应用使得金融机构能够更全面地理解和预测风险。例如，利用爬虫、ETL（提取、转换、加载）及NLP（自然语言处理）等技术收集客户信息，并整合线上线下数据，包括交易记录与信用评分，从而准确评估客户的信用状况。 然而，金融风险管理面临的一大挑战是数据的多样性和复杂性。大数据技术能够有效应对这些复杂的多源数据，通过关联分析发现潜在风险信号并提前预警。在混业经营环境中，大数据的应用有助于金融机构拓宽服务范围的同时也带来了新的风险问题。例如，在创新产品带来的多元化和复杂化中，大数据分析能帮助识别与量化这些新出现的风险。 为了充分利用大数据技术进行风险管理，金融机构应采取以下措施： 1. 掌握数据资源并构建共享联盟：建立全面的数据管理机制，并掌握各种采集及分析工具；同时通过共享客户信息打破“孤岛”现象，形成数据共享网络。例如央行征信中心的数据库实现了信用信息在不同机构间的流通与交流。 2. 加强风险监测和完善控制体系：大数据技术提高了风险识别和预警的能力，因此金融机构应建立基于此的技术支持下的全方位监控系统，并构建多维度的风险预测模型（如聚类、分类及关联分析）来深入理解客户行为并进行有效评级；同时对异常活动保持警惕。 实践中，除了信用风险管理外，还需关注业务操作与市场风险等其他方面。通过对借款人异常行为的监测可以预防欺诈和违约事件的发生，并通过精细化运营提供个性化服务从而降低整体风险水平而提高服务质量。 总之，在数据时代背景下利用大数据技术不仅提升了金融风险管理工作的效率与精确度，同时也要求金融机构不断提升数据分析能力及加强信息安全保护以应对挑战并确保科学有效的管理。