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、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，通用数据分析常用知识，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，通用数据分析常用知识，可以结合可视化技术，用图表和图形的方式讲知识具体化，通用数据分析常用知识、形象化。多场景适用：历经实际行业需求和数据的充分验证！通用数据分析常用知识

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线性回归与归因引擎：您想知道一个指标，如销量、利润、活跃度，受哪些因素影响？哪些有正面作用？哪些无效或有反作用？因素变化后指标如何变化？可靠性如何？使用线性回归与归因引擎探索原因并预测未知。只需片刻，即可处理多达200万条数据，并将图文并茂的报告呈现眼前。制定面向未来的策略，提高胜算。 您想知道一个指标，如销量、利润、活跃度，受哪些因素影响？ 哪些有正面作用？哪些无效或有反作用？因素变化后指标如何变化？可靠性如何？停止猜想，开始洞察。基于先进的“暖榕敏捷数据挖掘系统——线性回归与归因分析引擎”： ▶自动建模技术建立线性回归或广义回归模型，并根据预设的因素预测未知的取值； ▶自动进行归因分析，了解哪些因素产生了哪些影响，以及这些影响的可信度； ▶基于共线性分析，挖掘不同因素之间的关联性和耦合性数据挖掘从未如此简单。物流数据分析报表工具

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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。通用数据分析常用知识

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