医学数据挖掘与大数据处理ppt课件
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大数据分析与挖掘培训ppt
05
大数据挖掘工具
Hadoop与Spark
Hadoop
是一个分布式计算框架，通过 HDFS（分布式文件系统）和 MapReduce（编程模型）处理大 规模数据。
Spark
是一个快速、通用的大数据计算 引擎，提供了RDD（弹性分布式 数据集）、DataFrames和 DataSets等数据处理工具。
半结构化数据：具有一定格式但并不完 整的数据，如CSV、JSON等。
非结构化数据：没有固定格式的数据， 如文本、图像、音频等。
类型
结构化数据：以表格形式存储的数据， 如关系数据库中的数据。
大数据处理的基本流程
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数 据。
数据挖掘
通过算法和模型从数据中提取 有价值的信息。
DBSCAN聚类
基于密度的聚类方法，通过搜索指定半径内的邻居点来识别簇，能 够发现任意形状的簇。
层次聚类
通过构建一棵聚类树来对数据进行层次分解，根据不同层次上的数 据进行聚类。
关联规则挖掘
Apriori算法
01
通过寻找频繁项集来发现关联规则，是一种经典的关联规则挖
掘算法。
FP-growth算法
02
谢谢观看
AI与大数据挖掘的融合应用
深度学习
利用深度学习技术，对 大规模数据进行特征提 取和模式识别，提高数 据挖掘的精度和效率。
生物医学大数据分析与挖掘ppt课件
http://home.ccr.cancer.gov/connections/2010/Vol4_No1/features_pg2.asp
http://blog.sciencenet.cn/blog-41174-719048.html
18
The first human trial of a pioneering personalised cancer treatment developed at Oxford University will begin this week, with the potential to tackle a wide range of latestage cancers.
Based on 7 seasons during 2002-2009.
Du et al. Nature Communications 2012.
26
临床大数据分析与挖掘-流感疫苗推荐
大规模病毒采样 与基因测序
流感病毒关联 网络
疫苗推荐
该工作发表在《Nature Communications》上， 被选为亮点文章，并且同期《Nature》杂志也对 该工作进行了报道
efficient-clinical-trials-with-tissue-phenomics/
13
临床大数据分析与挖掘-临床决策支持
Treatment A Treatment B
数据挖掘与医院管理统计PPT课件
辅诊应用分系统 手术应用分系统
……
费用管理
人员管理
对面向应用的DB数据进行抽取，通过统计梳理、归纳、重组、集成，构建面向主题的数据环境
面向主题 的数据环境
住院病人主题信息 手术病人主题信息 临床医师主题信息
门诊病人主题信息 检查检验主题信息 设备仪器主题信息
more subject……
基于ODS信息资源库
信息资源的开发利用是信息化首要任务！
16
一、数据挖掘的意义
--早在1997年，国务院信息化工作领导小组组长 邹家华副总理就指出：
◎当前国家信息化建设的重要任务中，要把信息 资源开发利用放在第一位。
◎信息资源的开发利用是信息化的核心内容,也是 我国信息化建设的薄弱环节。
◎把信息资源放在第一位,并不等于说中国的网络很 发达了，而是相比之下，我们在信息资源的开发利用 方面更显得薄弱。
……
二、数据挖掘示例
住院患者诊疗信息涉及15类医疗活动
37
二、数据挖掘示例
以住院病人标准化 运行管理为例
38
二、数据挖掘示例
（二）医院信息系统数据挖掘实例
5.构建数据环境：将传统的面向应用的数据环境提升为面向主题 数据环境,使其具有集成性、系统性和一致性的。
HIS事务系统
面向应用的数据环境
门急诊应用分系统 临床应用分系统 药品管理 设备管理 材料管理
医学数据挖掘与大数据处理
3. 自动化的并行处理机制。数据分布在并行节点上， 每个节点只处理一部分数据，所有节点同时并行 处理。
4. 高可靠性、容错强。自动保存数据多个副本。
5. 计算靠近存储。计算与存储一体。
6. 低成本计算和存储。
2021/6/24
61
MapReduce框架
2021/6/24
66
本章主要内容
数据挖掘与数据仓库 常用的数据挖掘方法 大数据概念 大数据处理方法 医疗大数据应用？？？
2021/6/24
9
数据仓库
数据仓库是一个 面向主题的，集 成的，相对稳定 的，反映历史变 化的数据集合， 用于支持管理中 的决策支持。
2021/6/24
10
数据仓库体系结构
2021/6/24
11
数据仓库体系结构
数据源：通常包括企业内部信息和外部信息。内
部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和 各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场 信息和竞争对手的信息等等。
OLAP（On Line Analysis Processing）
对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以 组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋 势。
ROLAP（关系型在线分析处理），基本数据和聚合 数据均存放在RDBMS之中；
MOLAP（多维在线分析处理）和HOLAP（混合型线上 分析处理），基本数据和聚合数据均存放于多维数 据库中；
4. 高可靠性、容错强。自动保存数据多个副本。
5. 计算靠近存储。计算与存储一体。
6. 低成本计算和存储。
2021/6/24
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MapReduce框架
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66
本章主要内容
数据挖掘与数据仓库 常用的数据挖掘方法 大数据概念 大数据处理方法 医疗大数据应用？？？
2021/6/24
9
数据仓库
数据仓库是一个 面向主题的，集 成的，相对稳定 的，反映历史变 化的数据集合， 用于支持管理中 的决策支持。
2021/6/24
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数据仓库体系结构
2021/6/24
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数据仓库体系结构
数据源：通常包括企业内部信息和外部信息。内
部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和 各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场 信息和竞争对手的信息等等。
OLAP（On Line Analysis Processing）
对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以 组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋 势。
ROLAP（关系型在线分析处理），基本数据和聚合 数据均存放在RDBMS之中；
MOLAP（多维在线分析处理）和HOLAP（混合型线上 分析处理），基本数据和聚合数据均存放于多维数 据库中；
大数据的处理和分析ppt课件
就可以预测A也发生了 – 故障经常是慢慢出现的，通过收集所有数据，可
预先捕捉到事物要出故障的信号。如将发动机的 嗡嗡声、引擎过热等异常情况与正常情况对比， 就能知道什么地方将出毛病，及时更换或修复
– 过去需先有想法，然后收集数据来测试想法的可 行性，现在可以对大数据进行相关关系分析知道 机票是否会飞涨、哪些词条最能显示流感的传2播1
– 另一方面，需要与数据增加引起的各种混乱（数 据格式不一致，数据错误率增加等）做斗争。错 误并不是大数据的固有特性，但可能是长期存在 并需要去处理的现实问题
19
大数据时代的思维变革
• 变革三 — 更好: 不是因果关系, 而是相关关系
1. 因果关系与相关关系 – 因果关系是指一个事件是另一个事件的结果 – 相关关系是指两个事件的发生存在某个规律 – 与通过逻辑推理研究因果关系不同，大数据研究
样的随机性非常困难 – 当想了解更深层次的细分领域的情况时，随机抽
样方法不一定有效，即在宏观领域起作用的方法 在微观领域可能失去了作用 – 随机抽样需要严密的安排和执行，人们只能从抽 样数据中得出事先设计好的问题的结果
16
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
2. 全体数据：用全体数据可对数据进行深度探讨 – 流感趋势预测分析了整个美国几十亿条互联网检
– 生物信息学、计算社会学、天体信息学、电子工 程、金融学、经济学等学科，都依赖数据科学的 发展
预先捕捉到事物要出故障的信号。如将发动机的 嗡嗡声、引擎过热等异常情况与正常情况对比， 就能知道什么地方将出毛病，及时更换或修复
– 过去需先有想法，然后收集数据来测试想法的可 行性，现在可以对大数据进行相关关系分析知道 机票是否会飞涨、哪些词条最能显示流感的传2播1
– 另一方面，需要与数据增加引起的各种混乱（数 据格式不一致，数据错误率增加等）做斗争。错 误并不是大数据的固有特性，但可能是长期存在 并需要去处理的现实问题
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大数据时代的思维变革
• 变革三 — 更好: 不是因果关系, 而是相关关系
1. 因果关系与相关关系 – 因果关系是指一个事件是另一个事件的结果 – 相关关系是指两个事件的发生存在某个规律 – 与通过逻辑推理研究因果关系不同，大数据研究
样的随机性非常困难 – 当想了解更深层次的细分领域的情况时，随机抽
样方法不一定有效，即在宏观领域起作用的方法 在微观领域可能失去了作用 – 随机抽样需要严密的安排和执行，人们只能从抽 样数据中得出事先设计好的问题的结果
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大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
2. 全体数据：用全体数据可对数据进行深度探讨 – 流感趋势预测分析了整个美国几十亿条互联网检
– 生物信息学、计算社会学、天体信息学、电子工 程、金融学、经济学等学科，都依赖数据科学的 发展
【2020新出课件】医疗大数据处理与应用PPT课件
医疗大数据在药物开发中的应用
医疗大数据在药物开发中的应用有助于加速药物研发过程，提高研发效率。它可以用于药物筛选、药物 副作用预测和药物安全性评估等方面。
医疗大数据的分类与特征
医疗大数据可以按来源、类型和性质进行分类。它具有多样性、多模态性、 多尺度性和高维度等特征。
医疗大数据采集与处理技术
医疗大数据的采集包括数据的收集、存储和清洗等过程。处理技术涉及到数 据挖掘、机器学习、人工智能和大数据分析等方法。
wk.baidu.com
医疗大数据的挖掘与分析方法
医疗大数据的挖掘与分析方法包括统计分析、文本挖掘、图像处理和模型建 立等技术。通过这些方法，可以发现数据背后的规律和关联。
医疗大数据在临床应用中的价 值
医疗大数据在临床应用中具有重要的价值，可以辅助医生进行诊断、治疗方 案制定和病情预测。同时，它还可以改善医疗决策的准确性和效率。
医疗大数据在疾病预防与管理 中的应用
医疗大数据在疾病预防与管理中扮演着重要角色。通过分析大数据，可以发 现人群健康风险和疾病流行趋势，制定相应的预防策略和管理措施。
【2020新出课件】医疗大 数据处理与应用PPT课件
医疗大数据处理与应用是当前热门话题，本课件深入介绍了医疗大数据的概 述、分类、处理技术、应用方法以及未来发展趋势。
医疗大数据的概述
医疗大数据是指在医疗领域生成的大量结构化、半结构化和非结构化的数据。 它包括来自电子病历、医学影像、基因组学和生物传感器等多个来源的数据。
医疗大数据PPT课件
感谢聆听
不足之处请大家批评指导
Please Criticize And Guide The Shortcomings
演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
提供越来越多个性化的服务
利用“大数据”，公共卫生研 究机构能够更早地预测即将爆 发的传染病及其传播范围和规 模。对于个体而言，大数据就 是全数据，通过集中全部诊疗 信息、体检信息形成个体的全 健康档案，可以使患者得到更 有针对性的治疗方案
催生新的业务模式和服务模式
除了一般的为诊断提供支持服务外， 运用大数据技术还可以解决“看病 难”的问题，例如通过“云计算+ 大数据”就可以相助其成通过网络 平台，患者可以实现网络预约、异 地就诊、医疗保险信息即时结算;医 疗机构之间能够实现同级检查结果 互认，节省医疗资源，减轻患者负 担。大数据技术在医疗领域将不断 催生新的业务模式和服务模式
大数据在医疗领域的应用
目录
CONTENTS
1 医疗大数据的来源 2 医疗大数据的趋势 3 大数据在医疗领域的具体应用 4 医疗大数据面临的挑战 5 总结
Βιβλιοθήκη Baidu
医疗大数据的来源
医疗大数据的趋势
大数据技术在未来为决策提供更多的支持
随着医疗和健康数据的急剧扩 容和几何级的增长，利用包括 影像数据，病历数据、检验检 查结果、诊疗费用等在内的各 种数据，运用大数据技术对各 种数据进行筛选、分析，为广 大患者，医务人员，科研人员 及政府决策者提供服务和协助， 必将成为未来医疗领域工作的 重要方向
医学大数据分析与利用培训ppt精品模板分享(带动画)
伦理与法律问题
医学大数据的伦理问题：保护患者 隐私，遵守医学伦理规范
医学大数据的安全与隐私保护：采 取有效措施，保障数据安全与隐私
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
医学大数据的法律法规：遵守相关 法律法规，确保数据合法合规
医学大数据的伦理与法律责任：明 确各方责任，确保数据合理使用与 保护
风险评估与管理
医学大数据分析与利 用培训ppt
汇报人：
目录 /目录
01
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04
医学大数据利 用实践
02
医学大数据概 述
05
医学大数据安 全与隐私保护
03
医学大数据分 析技术
06
医学大数据未 来发展趋势
01 添加章节标题
02 医学大数据概述
医学大数据的定义与特点
医学大数据的定义：指在医学领域中产生的海量数据，包括临床数据、生 物信息学数据、流行病学数据等 医学大数据的特点：数据量大、种类繁多、处理速度快、价值密度高
精准医学研究
精准医学概述：定义、发展历 程及意义
精准医学研究方法：基因组学、 蛋白质组学等
精准医学在医学大数据中的应 用：疾病诊断、治疗和预防
精准医学面临的挑战与未来发 展
公共卫生监测与预警
公共卫生监测的目的和意义 公共卫生监测的方法和手段 公共卫生预警的机制和流程 医学大数据在公共卫生监测与预警中的应用
数据挖掘PPT全套课件
2. DIP数据库
DIP数据库是专门存储蛋白质相互作用信息的数据库。该数据库中也包 含人工检查的可靠信息和自动计算方法所获取的高通量数据。
3.MIPS数据库
MIPS数据库是一个跨物种的综合性数据库，包含多种数据库信息。 其中的CYGD数据库提供了比较完整酵母蛋白质互作信息。而MIPS 哺乳动物数据库MPPI则提供了经过人工检查的哺乳动物蛋白质互作 信息。
数据挖掘: 绪论 第1章 绪论
为什么要进行数据挖掘? 商业观点
数据 – 电子商务网站的日志 – 银行帐务数据 – 顾客购物的数据
为什么要进行数据挖掘? 科学观点
医学、科学、工程技术界 正快速积累大量数据 (GB/hour)
– 地表、海洋和大气的
全球观测数据
– 基因组数据 数据挖掘技术可以帮助处理这些数据 – 干旱和飓风等生态扰动与全球变暖关系
– 只有非零值是重要 的,
– 例子：文档-词矩阵
season
timeout
lost wi n game
score
ball pla y coach
team
Document 1 Document 2 Document 3
3050260202 0702100300 0100122030
记录数据-事务数据
– 在电话本里搜
索电话号码
– 利用搜索引擎 如“Google”搜索 “Amazon”
DIP数据库是专门存储蛋白质相互作用信息的数据库。该数据库中也包 含人工检查的可靠信息和自动计算方法所获取的高通量数据。
3.MIPS数据库
MIPS数据库是一个跨物种的综合性数据库，包含多种数据库信息。 其中的CYGD数据库提供了比较完整酵母蛋白质互作信息。而MIPS 哺乳动物数据库MPPI则提供了经过人工检查的哺乳动物蛋白质互作 信息。
数据挖掘: 绪论 第1章 绪论
为什么要进行数据挖掘? 商业观点
数据 – 电子商务网站的日志 – 银行帐务数据 – 顾客购物的数据
为什么要进行数据挖掘? 科学观点
医学、科学、工程技术界 正快速积累大量数据 (GB/hour)
– 地表、海洋和大气的
全球观测数据
– 基因组数据 数据挖掘技术可以帮助处理这些数据 – 干旱和飓风等生态扰动与全球变暖关系
– 只有非零值是重要 的,
– 例子：文档-词矩阵
season
timeout
lost wi n game
score
ball pla y coach
team
Document 1 Document 2 Document 3
3050260202 0702100300 0100122030
记录数据-事务数据
– 在电话本里搜
索电话号码
– 利用搜索引擎 如“Google”搜索 “Amazon”
《数据挖掘》课件
R是一种用于统计计算和图形的编程语言，在数据挖掘领域中广泛使 用。
02
R拥有大量的统计和机器学习包，提供了丰富的算法和工具，能够进 行各种复杂的数据分析和挖掘任务。
03
R具有灵活的编程环境，支持各种编程范式，包括函数式编程和面向 对象编程。
04
R在数据挖掘中主要用于统计分析、可视化、聚类、分类等任务。
《数据挖掘》ppt课件
目 录
• 数据挖掘概述 • 数据挖掘技术 • 数据预处理 • 数据挖掘工具与平台 • 数据挖掘实践案例
01
数据挖掘概述
数据挖掘的定义
数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和知识的技术， 通过运用统计学、机器学习和数据库技术等方法，从数据中 找出规律和模式，并为企业提供决策支持。
分类与预测
分类与预测的定义
分类和预测是监督学习方法，通过已知的训练数据集来构建分类 器或回归模型，从而对新的未知数据进行分类或预测。
常见的分类与预测算法
包括决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
分类与预测的应用
在信用卡欺诈检测、疾病预测、股票市场预测等领域有广泛应用。
关联规则挖掘
关联规则挖掘的定义
关联规则挖掘是发现数据集中项之间的有趣关 系的方法，这些项可以是商品、网页等。
常见的关联规则挖掘算法
包括Apriori、FP-Growth等。
02
R拥有大量的统计和机器学习包，提供了丰富的算法和工具，能够进 行各种复杂的数据分析和挖掘任务。
03
R具有灵活的编程环境，支持各种编程范式，包括函数式编程和面向 对象编程。
04
R在数据挖掘中主要用于统计分析、可视化、聚类、分类等任务。
《数据挖掘》ppt课件
目 录
• 数据挖掘概述 • 数据挖掘技术 • 数据预处理 • 数据挖掘工具与平台 • 数据挖掘实践案例
01
数据挖掘概述
数据挖掘的定义
数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和知识的技术， 通过运用统计学、机器学习和数据库技术等方法，从数据中 找出规律和模式，并为企业提供决策支持。
分类与预测
分类与预测的定义
分类和预测是监督学习方法，通过已知的训练数据集来构建分类 器或回归模型，从而对新的未知数据进行分类或预测。
常见的分类与预测算法
包括决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
分类与预测的应用
在信用卡欺诈检测、疾病预测、股票市场预测等领域有广泛应用。
关联规则挖掘
关联规则挖掘的定义
关联规则挖掘是发现数据集中项之间的有趣关 系的方法，这些项可以是商品、网页等。
常见的关联规则挖掘算法
包括Apriori、FP-Growth等。
《医疗卫生大数据分析师课程及PPT资料》
医疗卫生大数据预处理技术
讲解医疗卫生大数据预处理的技术和方法，包括数据清洗、数据去噪、数据 归一化等，以提高数据的质量和可用性。
数据可视化与分析方法
介绍医疗卫生大数据的可视化和分析方法，包括数据可视化工具和技术，以 及如何从数据中发现有价值的信息。
医疗卫生数据挖掘与模型建立
讲解医疗卫生数据挖掘的方法和技术，包括关联分析、分类与回归等，以及 如何建立预测模型和决策模型。
数据分析师职责与要求
介绍数据分析师的职责和要求，包括需要具备的技能、知识和经验，以及在 医疗行业中扮演的角色。
医Байду номын сангаас卫生大数据采集与清洗
讲解医疗卫生大数据的采集方法和数据清洗技术，包括数据来源、数据收集 工具和数据清洗的步骤和方法。
数据存储与管理
介绍医疗卫生大数据的存储和管理方法，包括数据仓库、数据库和云存储等 技术，以及如何保证数据的安全性和完整性。
医疗卫生大数据分析师全 套课程及PPT资料（最新 版）
本课程提供全面的医疗卫生大数据分析师培训，包括数据采集、清洗、存储 与管理，数据预处理技术，数据可视化与分析方法，数据挖掘与模型建立等 内容，掌握医疗卫生大数据分析的核心能力。
医疗卫生大数据概述
了解医疗卫生大数据的基本概念、特点和应用领域，探讨医疗卫生大数据对 医疗行业的影响和意义。
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
大规模数据处理技术：分布式计 算框架与并行计算原理
学员心得体会分享交流环节
学员A
通过本次课程，我深刻理解了大 数据分析与挖掘的重要性，掌握 了相关技术和方法，对未来发展
充满期待。
学员B
课程中的实践案例让我对数据分析 和挖掘有了更直观的认识，也激发 了我进一步探索的兴趣。
学员C
通过学习，我意识到大数据分析与 挖掘不仅需要技术支持，还需要结 合业务场景进行深入思考，这对我 的工作有很大帮助。
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护将成为越来越重要的问 题，需要采取更加有效的措施来保护用户隐私和数据安全。
跨领域应用拓展
大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这 些领域的数字化转型和创新发展。
02
数据分析基础
数据类型及来源
01
02
03
04
结构化数据
如关系型数据库中的表格数据， 具有固定的数据结构和类型。
05
大数据挑战与机遇并存
数据安全与隐私保护问题
01
02
03
数据泄露风险
由于技术和管理漏洞，大 数据平台容易成为黑客攻 击的目标，导致数据泄露。
隐私侵犯
大数据的过度分析和挖掘 可能侵犯个人隐私，如通 过用户行为分析进行精准 营销。
法规缺失
目前针对大数据安全和隐 私保护的法规尚不完善， 难以有效约束相关行为。
大数据与数据挖掘ppt课件
2020/4/13
.
20
数据
数据集的特点
➢ 数据的稀疏性 ➢ 数据的分布 ➢ 数据的覆盖范围 ➢…
数据挖掘的结果和数据集有很大的关联 挖掘之前需要了解数据
2020/4/13
.
21
数据
数据的相似性度量
➢ 度量的三个性质
▪ 非负性、对称性、三角不等式
➢ 各种评价相似性的方法
▪ 欧几里得距离、明考斯基距离、余弦相似度、皮尔森 相关系数
针对多个数据 源(来自不同 设备，使用不 同数据格式)
包括最初的装载，
数据转换T
数据仓库开始工作
数据清洁(编码 矛盾，遗失值， 重复值，规范化；
后的将变动的数据 进行转换后存入正 在工作的数据仓库
组合多源记录数
据，清除无用源
数据等）；数据
汇总
2020/4/13
.
25
在一个给定时刻捕获的 数据，即相关源数据在 某个特定时刻的快照。 (一般初始装载时使用)
CURE, CHAMELEON, BIRCH等
➢ 关联分析，
▪ Apriori 算 法 、 DHP 、 FP-growth ，以及频繁序列挖掘、图挖掘等
教学内容
➢ 数据挖掘应用
▪ 异常检测、数据流挖掘、Web挖 掘 (PageRank, HITS 和 Spam, Opinion Mining)、社会网络分析 (Blog 、 Tag 分 析 等 ) 、 数 据 挖 掘 和 隐 私 保 护 、 文 本 挖 掘 (PLSA, 概率主题模型等)、降维技术 (SVD, FastMap, LSH等)和特征 选择(基于互信息量的方法、 Relief等)等主题
医学大数据分析策略与数据挖掘PPT课件
02 既往史
04 CT图像 纹理
➢肿瘤病史 ➢粉尘接触史 ➢遗传病史 ➢吸烟史等
高维大数据库 （变量约1000， 样本336例）
➢轴位纹理 ➢冠状位纹理 ➢矢状位纹理
03 ➢ 淋巴结是否肿大
影像学
➢ ➢
边缘是否光滑 是否分叶
检查 ➢ 结节位置
➢ 有无空泡征等
18
数据挖掘主要分类预测方法
基于肺结节纹理 鉴别诊断肺癌
属性筛选
LASSO 高维数据降维
15
数据挖掘方法应用实例
肺结节良恶性的判定是CT图像诊断肺癌中 的一个难点和关键点。在实际的临床中，肺癌 被确诊时80%以上已属中晚期。
16
应用实例
三正交位成像
矢状位
冠状位
轴状位
➢ 矢状位图像库 ➢ 冠状位图像库 ➢ 轴状位图像库
17
数据集合
01基本信息
➢ 年龄、性别等
WEKA作为一个公开的数 据挖掘工作平台，用于非商 业目的的研究行为，集合了 大量能承担数据挖掘任务的 机器学习算法，包括对数据 进行预处理，分类、回归、 聚类、关联规则以及在新的 交互式界面上的可视化。
37
STATA该软件是美国Computer Resource Center研 制的统计软件，目前的12、13版本就可以实现数据 挖掘。
31
数据挖掘软件及其实现方法
优选大数据时代下的数据挖掘简易pptppt(共32张PPT)
当数据处理技术已经发生翻天覆地的变化时，在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样。一 切都改变了，我们需要的是所有的数据，“样本＝总体”。
➢让数据“发声” ➢小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息 ➢全数据模式，样本＝总体
一、大数据时代的思维变革—更杂
“更杂”——不是精确性，而是混杂性
总结与展望
• 现状：作为一个新兴的研究领域，数据挖掘已 经取得了广泛和重大进展。应用到众多领域， 出现了大量的商品化数据挖掘系统
• 发展方向：对现有方法进一步改进，研究发展 数据挖掘语言的标准化，可视化方法和处理复 杂数据类型的新方法
• 目前面临困难：成功案例少，中小企业需求少， 人才稀缺。
成功案例
• 啤酒加尿布
• 地点：沃尔玛在美国加州的某连锁店 • 起因：每天销售信息和顾客基本情况的数据
库中发现购买婴儿尿布的顾客多是男性，而 且往往也同时购买啤酒
• 经过：重新布置货架，把啤酒类商品布置在婴 儿尿布货架附近，并在两者之间放上土豆之类 的佐酒小食品和男性生活用品
• 结果：上述几种商品销量大增
二、大数据时代的管理变革—风险
大数据时代下的数据挖掘
➢数据创新4：数据的折旧值
二、大数据时代的商业变革—数据➢化数据创新5：数据废气
➢数据创新6：开放数据
➢给数据估值
二、大数据时代的商业变革—角色定位
➢让数据“发声” ➢小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息 ➢全数据模式，样本＝总体
一、大数据时代的思维变革—更杂
“更杂”——不是精确性，而是混杂性
总结与展望
• 现状：作为一个新兴的研究领域，数据挖掘已 经取得了广泛和重大进展。应用到众多领域， 出现了大量的商品化数据挖掘系统
• 发展方向：对现有方法进一步改进，研究发展 数据挖掘语言的标准化，可视化方法和处理复 杂数据类型的新方法
• 目前面临困难：成功案例少，中小企业需求少， 人才稀缺。
成功案例
• 啤酒加尿布
• 地点：沃尔玛在美国加州的某连锁店 • 起因：每天销售信息和顾客基本情况的数据
库中发现购买婴儿尿布的顾客多是男性，而 且往往也同时购买啤酒
• 经过：重新布置货架，把啤酒类商品布置在婴 儿尿布货架附近，并在两者之间放上土豆之类 的佐酒小食品和男性生活用品
• 结果：上述几种商品销量大增
二、大数据时代的管理变革—风险
大数据时代下的数据挖掘
➢数据创新4：数据的折旧值
二、大数据时代的商业变革—数据➢化数据创新5：数据废气
➢数据创新6：开放数据
➢给数据估值
二、大数据时代的商业变革—角色定位
数据挖掘ppt课件-2024鲜版
决策树应用案例
如信用卡欺诈检测、医疗诊断、客户流失预测等。
2024/3/28
16
贝叶斯分类器原理及应用
2024/3/28
贝叶斯分类器基本概念
01
基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，通过计算样
本属于各个类别的概率来进行分类。
贝叶斯分类器构建过程
02
包括先验概率计算、条件概率计算和后验概率计算三个步骤。
季节性调整方法
移动平均法、X-12季节调整法。
2024/3/28
平稳性检验和季节性调整的意义
为后续建模提供稳定可靠的数据基础。
25
ARIMA模型建立与预测
ARIMA模型定义
自回归移动平均模型，用于分析和预测时间 序列数据。
ARIMA模型预测方法
点预测和区间预测。
2024/3/28
ARIMA模型建立步骤
DBSCAN密度聚类算法原理及应用
算法原理
基于密度的聚类方法，通过寻找被低 密度区域分隔的高密度区域进行聚类 。
应用场景
空间数据库、异常检测、图像分割等 。
算法步骤
从任意数据点开始，寻找其ε邻域内的 数据点，若数量超过MinPts则形成一 个簇，继续扩展簇或寻找新簇。
2024/3/28
22
2024/3/28
2024/3/28
13
关联规则评价指标
如信用卡欺诈检测、医疗诊断、客户流失预测等。
2024/3/28
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贝叶斯分类器原理及应用
2024/3/28
贝叶斯分类器基本概念
01
基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，通过计算样
本属于各个类别的概率来进行分类。
贝叶斯分类器构建过程
02
包括先验概率计算、条件概率计算和后验概率计算三个步骤。
季节性调整方法
移动平均法、X-12季节调整法。
2024/3/28
平稳性检验和季节性调整的意义
为后续建模提供稳定可靠的数据基础。
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ARIMA模型建立与预测
ARIMA模型定义
自回归移动平均模型，用于分析和预测时间 序列数据。
ARIMA模型预测方法
点预测和区间预测。
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ARIMA模型建立步骤
DBSCAN密度聚类算法原理及应用
算法原理
基于密度的聚类方法，通过寻找被低 密度区域分隔的高密度区域进行聚类 。
应用场景
空间数据库、异常检测、图像分割等 。
算法步骤
从任意数据点开始，寻找其ε邻域内的 数据点，若数量超过MinPts则形成一 个簇，继续扩展簇或寻找新簇。
2024/3/28
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关联规则评价指标
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对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以 组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋 势。 ROLAP（关系型在线分析处理），基本数据和聚合 数据均存放在RDBMS之中； MOLAP（多维在线分析处理）和HOLAP（混合型线上 分析处理），基本数据和聚合数据均存放于多维数 据库中； HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于 多维数据库中。
常用的数据挖掘方法
关联规则与关联分析 聚类分析 决策树 人工神经网络 遗传算法 粗糙集理论
数据库
目标 数据
已处理 数据
已转换 数据
模式 趋势
知识
选择 处理
转换
2022/3/23
数据 挖掘
解释 评价
25
数据挖掘和知识发现的基本步骤
选择：根据某种标准选择数据
处理：包括清除和充实
转换：删除丢失重要内容的记录，将数据 分类、格式变换等
数据挖掘：运用工具或算法，在数据中发 现模式和规律
解释评价：将发现的模式解释为可用于决 策的知识
第七章 医学数据挖掘与大数据处理
本章主要内容
数据挖掘与数据仓库 常用的数据挖掘方法 大数据概念 大数据处理方法 医疗大数据应用
阅读书目
崔雷.医学数据挖掘. 高等教育出版社 涂子佩. 大数据. 广西师范大学出版社 赵刚.大数据技术与应用实践指南. 电子工
业出版社 李雄飞等. 数据挖掘与知识发现（第2版）.
数据的存储与管理：决定采用什么产品和技术
来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术 特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行 抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数 据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓 库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
数据仓库体系结构
OLAP（On Line Analysis Processing）
数据挖掘的发展动力
－－－需要是发明之母
数据爆炸但知识贫乏
全球每秒290万份电子邮件、每秒亚马逊产生 72.9笔订单，每分钟20个小时视屏上传到 YouTube,Google每天处理24PB数据；淘宝有6亿注 册会员，在线商品超过9亿，每天交易超过数千亿。
自动数据收集工具和成熟的数据库技术使得大量 的数据被收集，存储在数据库、数据仓库或其他 信息库中以待分析。
数据仓库体系结构
前端工具
各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数 据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市 的应用开发工具。
数据分析工具主要针对OLAP服务器 报表工具、数据挖掘工具主要针对数据
仓库。
数据仓库四大特点
数据仓库是面向主题的。
数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓 库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题 是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点 方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
数据仓库是集成的。
数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将 所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与 集成，转换统一与综合之后才能进入数据仓库；
数据仓库特点
数据仓库是随时间而变化的。
不断跟踪事务处理系统中，数据仓库会把业务系统 数据库中变化数据追加进去。传统的关系数据库系 统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商 业商务处理的需求。稳定的数据以只读格式保存， 且不随时间改变。
数据仓库是稳定的（非易失性的)。
其数据以物理分离的方式存储,决策人员只进行数 据查询，而不进行数据修改。数据仓库只需要两类 操作：数据的初始化装入和数据访问
数据挖掘与知识发现基本概念
数据挖掘（从数据中发现知识）
数据挖掘（DM)：从大量的数据中正规地发现有效 的、新颖的、潜在有用的，最终可被读懂的模式 的过程，简单的说就是从大量数据中提取或“挖 掘”知识。
分类或者特征提取。如检查特定记录并描述第一 类记录的特点。如信用分析。
序列模式。注重在一定时间段内发生的购买事件。 如买电视和摄像机序列。
聚类分析。将数据库中的记录分成子类。可用统
计学方法和神经网络等非监督性符号归纳方法实
2022/3/23 现数据聚类。
33
本章主要内容
数据挖掘与数据仓库 常用的数据挖掘方法 大数据概念 大数据处理方法 医疗大数据应用
2022/3/23
26
数据挖掘：数据库中的知识挖掘（KDD）
数据挖掘——知识发 现过程的核心
模式评估 数据挖掘 模式
任务相关数据
数据仓库
选择
数据清理与集成 数据集
2022/3/23
27
知识ห้องสมุดไป่ตู้现和数据挖掘的算法
数据挖掘算法由3部分组成：模型表达、模型评 价和检索方法。
关联规则。两个或多个变量之间存在某种规律性， 称为关联。如超市中顾客买可乐和玉米片的相关 性。
医学数据挖掘：是针对医学方面的数据仓库进行 挖掘
知识发现：知识发现（KDD）包括数据清理、数据 集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评 估、知识表示等步骤
• 有人把数据挖掘视为数据中的知识发现或KDD同义词，另 一些人将其视为知识发现的一个基本步骤。
2022/3/23
23
数据挖掘和知识发现的基本步骤
这些数据当中大量有用的知识被淹没其中。
2022/3/23
8
解决方法-数据仓库和数据挖掘
数据仓库（Ｄata Warehouse)和在线 分析处理（OLAP)
在大量的数据中挖掘感兴趣的知识（规则、 规律、模式、约束）
支持数据挖掘技术的基础
- - 海量数据搜集 - - 强大的多处理器计算机 - - 数据挖掘算法
高等教育出版社
纽约警察-杰克.梅普尔的传奇
数据驱动管理 除了上帝，任何人都要用数据说话。-爱德华.戴明
图灵奖、诺经济学奖、 美心理学会终身成就奖
人类理性是有限的， 所有决策都是基于有 限理性的结果，如果 能利用存储在计算机 里的信息来辅助决策， 人类理性的范围将扩 大，决策的质量就能 提高。 决策支持—商务智能
2022/3/23
9
数据仓库
数据仓库是一个 面向主题的，集 成的，相对稳定 的，反映历史变 化的数据集合， 用于支持管理中 的决策支持。
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构
数据源：通常包括企业内部信息和外部信息。内
部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和 各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场 信息和竞争对手的信息等等。
常用的数据挖掘方法
关联规则与关联分析 聚类分析 决策树 人工神经网络 遗传算法 粗糙集理论
数据库
目标 数据
已处理 数据
已转换 数据
模式 趋势
知识
选择 处理
转换
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数据 挖掘
解释 评价
25
数据挖掘和知识发现的基本步骤
选择：根据某种标准选择数据
处理：包括清除和充实
转换：删除丢失重要内容的记录，将数据 分类、格式变换等
数据挖掘：运用工具或算法，在数据中发 现模式和规律
解释评价：将发现的模式解释为可用于决 策的知识
第七章 医学数据挖掘与大数据处理
本章主要内容
数据挖掘与数据仓库 常用的数据挖掘方法 大数据概念 大数据处理方法 医疗大数据应用
阅读书目
崔雷.医学数据挖掘. 高等教育出版社 涂子佩. 大数据. 广西师范大学出版社 赵刚.大数据技术与应用实践指南. 电子工
业出版社 李雄飞等. 数据挖掘与知识发现（第2版）.
数据的存储与管理：决定采用什么产品和技术
来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术 特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行 抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数 据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓 库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
数据仓库体系结构
OLAP（On Line Analysis Processing）
数据挖掘的发展动力
－－－需要是发明之母
数据爆炸但知识贫乏
全球每秒290万份电子邮件、每秒亚马逊产生 72.9笔订单，每分钟20个小时视屏上传到 YouTube,Google每天处理24PB数据；淘宝有6亿注 册会员，在线商品超过9亿，每天交易超过数千亿。
自动数据收集工具和成熟的数据库技术使得大量 的数据被收集，存储在数据库、数据仓库或其他 信息库中以待分析。
数据仓库体系结构
前端工具
各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数 据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市 的应用开发工具。
数据分析工具主要针对OLAP服务器 报表工具、数据挖掘工具主要针对数据
仓库。
数据仓库四大特点
数据仓库是面向主题的。
数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓 库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题 是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点 方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
数据仓库是集成的。
数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将 所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与 集成，转换统一与综合之后才能进入数据仓库；
数据仓库特点
数据仓库是随时间而变化的。
不断跟踪事务处理系统中，数据仓库会把业务系统 数据库中变化数据追加进去。传统的关系数据库系 统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商 业商务处理的需求。稳定的数据以只读格式保存， 且不随时间改变。
数据仓库是稳定的（非易失性的)。
其数据以物理分离的方式存储,决策人员只进行数 据查询，而不进行数据修改。数据仓库只需要两类 操作：数据的初始化装入和数据访问
数据挖掘与知识发现基本概念
数据挖掘（从数据中发现知识）
数据挖掘（DM)：从大量的数据中正规地发现有效 的、新颖的、潜在有用的，最终可被读懂的模式 的过程，简单的说就是从大量数据中提取或“挖 掘”知识。
分类或者特征提取。如检查特定记录并描述第一 类记录的特点。如信用分析。
序列模式。注重在一定时间段内发生的购买事件。 如买电视和摄像机序列。
聚类分析。将数据库中的记录分成子类。可用统
计学方法和神经网络等非监督性符号归纳方法实
2022/3/23 现数据聚类。
33
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数据挖掘与数据仓库 常用的数据挖掘方法 大数据概念 大数据处理方法 医疗大数据应用
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数据挖掘：数据库中的知识挖掘（KDD）
数据挖掘——知识发 现过程的核心
模式评估 数据挖掘 模式
任务相关数据
数据仓库
选择
数据清理与集成 数据集
2022/3/23
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知识ห้องสมุดไป่ตู้现和数据挖掘的算法
数据挖掘算法由3部分组成：模型表达、模型评 价和检索方法。
关联规则。两个或多个变量之间存在某种规律性， 称为关联。如超市中顾客买可乐和玉米片的相关 性。
医学数据挖掘：是针对医学方面的数据仓库进行 挖掘
知识发现：知识发现（KDD）包括数据清理、数据 集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评 估、知识表示等步骤
• 有人把数据挖掘视为数据中的知识发现或KDD同义词，另 一些人将其视为知识发现的一个基本步骤。
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解决方法-数据仓库和数据挖掘
数据仓库（Ｄata Warehouse)和在线 分析处理（OLAP)
在大量的数据中挖掘感兴趣的知识（规则、 规律、模式、约束）
支持数据挖掘技术的基础
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图灵奖、诺经济学奖、 美心理学会终身成就奖
人类理性是有限的， 所有决策都是基于有 限理性的结果，如果 能利用存储在计算机 里的信息来辅助决策， 人类理性的范围将扩 大，决策的质量就能 提高。 决策支持—商务智能
2022/3/23
9
数据仓库
数据仓库是一个 面向主题的，集 成的，相对稳定 的，反映历史变 化的数据集合， 用于支持管理中 的决策支持。
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构
数据源：通常包括企业内部信息和外部信息。内
部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和 各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场 信息和竞争对手的信息等等。