数据挖掘的应用 数据挖掘( data mining)的概念一般定义为:从数 据库的大量数据中揭示隐含的、先进而未知的,潜在 有用信息的频繁过程。就是从大量的、不完全的、有 噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含 在其中的人们事先不知道但又是潜在有用的信息和知 识的过程。 数据挖掘( data mining技术产生了十几年的时间 在商业、工业生产及教育业中已经得到了广泛的应 用,并取得了一定的经济和社会效益。但是数据挖掘 在医学领域方面的应用还处于初步阶段,这是由医学 数据的独特性造成的
数据挖掘的应用 数据挖掘(data mining)的概念一般定义为：从数 据库的大量数据中揭示隐含的、先进而未知的，潜在 有用信息的频繁过程。就是从大量的、不完全的、有 噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含 在其中的人们事先不知道但又是潜在有用的信息和知 识的过程。 数据挖掘(data mining)技术产生了十几年的时间 ，在商业、工业生产及教育业中已经得到了广泛的应 用，并取得了一定的经济和社会效益。但是数据挖掘 在医学领域方面的应用还处于初步阶段，这是由医学 数据的独特性造成的
数据挖掘的应用 医学领域存在着大量的数据,包括大量关于病 人的病史、诊断、检验和治疗的临床信息、药品管 理信息、医院管理信息等,医学数据的复杂性,造 就了数据的特殊性。主要模式包括多态性、不完整 性、实践性和冗余性。这些特性使得医学数据的收 集和研究,与其他行业的数据存在很大的差异。因 此,如果想利用医学数据进行研究,必须对这些数 据进行一定的清理和过滤,确保数据的一致性及私 密性
数据挖掘的应用 医学领域存在着大量的数据，包括大量关于病 人的病史、诊断、检验和治疗的临床信息、药品管 理信息、医院管理信息等，医学数据的复杂性，造 就了数据的特殊性。主要模式包括多态性、不完整 性、实践性和冗余性。这些特性使得医学数据的收 集和研究，与其他行业的数据存在很大的差异。因 此，如果想利用医学数据进行研究，必须对这些数 据进行一定的清理和过滤，确保数据的一致性及私 密性