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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,金融数据分析销售,金融数据分析销售、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,金融数据分析销售,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。弹性成本:按需使用,不需运维、不养团队、节省高额咨询费!金融数据分析销售
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