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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，咨询数据挖掘智能。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，咨询数据挖掘智能。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、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，咨询数据挖掘智能。 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，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。一目了然：图文并茂的报告，可直接打印并下载。咨询数据挖掘智能

关键算法库为我们自研的全自动优化算法。与其它算法不同，关键算法库的算法支持全自动建模，*用户参与。算法在收到一个新任务后，会自动探测数据特征、任务类型、并自动加载优参数，然后进行建模，并将建模结果提交咨询报告渲染引擎渲染成一份咨询报告。我们的算法库智能化程度相当高，使用门槛非常低，即使用户完全不懂技术，也可以获得很好的数据挖掘结果。同时，算法库算法的精度和性能处于行业先进水平。例如，经实际验证，我们的时序预测算法比百度大脑（easyDL）快 8~10倍，精度高 3~4 倍。制造业数据挖掘组合与推荐我们的原则始终如一：不仅是数据挖掘，更是价值挖掘。

数据挖掘 (Data Mining)又称数据库的知识发现(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指从大量不完全、有噪声、模糊并随机的实际应用数据中，提取隐含在其中人们事先不知道但又潜在有用的信息和知识的过程[1]。所获得的知识多以概念、规则、规律、模式等形式存在。经济**化和互联网技术的发展，使得各个行业的数据以“”式的速度增长，传统的数据分析能完成数据的录入、查询等简单操作，对于发现数据间的潜在联系及根据现有数据预测事物未来走向显得捉襟见肘。如何从浩瀚如烟的数据库中而又准确地获取有价值的信息呢？我们陷入了“被信息所淹没，却饥渴于知识”的困境，数据挖掘技术正是在这样的需求背景下产生的。

随着传感器、移动通信等技术的飞速发展，工业生产正朝着更高密度、更高效率的综合信息运作模式发展。许多先进的计算机系统被引入，这些系统的运行产生了海量的数据和信息资源，导致人们无法继续使用传统的生产模式。必须从各个方面和出发点进行有效的研发，引入大数据挖掘和分析技术，普遍实现工业生产的科学管理和生产设备的有效控制。目前，工业大数据挖掘与分析技术包括多种技术，常用的有K-means、BP神经网络、遗传算法和贝叶斯理论等，可以从海量交通数据中发现潜在的有价值的信息，并利用这些信息指导和创新工业生产管理模式，构建大数据挖掘系统。优化推广和客户维护策略。

在零售业中实现完全的自动化决策是较具雄心的，甚至可以说，在实践中想要衡量这些优化方法的表现几乎是不可能的，因为观察到的收益提升可能与市场趋势，竞争对手的行动，顾客品味的变化以及其他因素相关。这个问题在经济学教科书中被称为内生性问题，这对于数据驱动优化技术的研发者和用户来说都是一个巨大的挑战，而且即使看起来成功的案例也会受到该问题的挑战而显得其结果没那么可靠。尽管如此，在过去的十年中，主要的零售商一直在寻求将数据挖掘与数值优化技术结合在一起的技术的整体解决方案。这种先进的系统将是企业数据管理演进的下一个阶段，它将遵循对数据仓库的共识并大量采用数据学科学方法。互联网、云计算、AI算法、下一代IT技术深度融合。制造业数据挖掘报价

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