工欲善其事，必先利其器！ 数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能，特别是要掌握分析软件工具！在数据分析领域，都有哪些软件分析工具呢？如何选择呢？其实很多领域或者说分析方法都有相应的软件工具，只要你想找就应该能够找到！ 这里把软件分成纵横四个层次的的象限图来表达！ 第一维度：数据存储层——>数据报表层——>数据分析层——>数据
简介在临床或者基础医学研究中，会对不同的数据资料进行数据记录，其中，计量资料指连续的数据，通常有具体的数值，如临床上的身高、体重、血压、血红蛋白、胆红素和白蛋白等。以及基础医学研究中比较患者和正常人的血清铁蛋白、血铅值、不同药物的溶解时间、实验鼠发癌后的生存日数、护理效果评分等。针对不同的数据类型采取不同的统计分析方法，如t检验，秩和检验等。t检验，亦称student t检验（Student’s
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2024-01-12 09:24:38
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简介临床医生或者研究人员往往在分类资料分析时统计具有某种属性的个体数，调查或科研中清点分类变量资料所得到的数据称之为绝对数。绝对数可以反映研究事物或现象的基本信息，但是不便于相互比较和寻找事物间的内在联系，因此，常常使用相对数（relative number）如率，构成比，相对比等来描述和比较这类资料。 分类变量分为无序分类和有序分类，无序分类包括二项分类和多项分类，如计数资料；有序分类指变量之间
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2024-01-11 13:47:11
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graphpad prism 8 for Mac是适用于macOS系统的医学绘图软件，专为科学研究而设计，加入世界领先的科学家研究方法，能够让用户在短时间内做出最合适的分析选择，并优雅地绘制和展示您的作品。graphpad prism 8 for Mac不仅内置了常见的回归模型，graphpad prism 8 for Mac还专门内置了Aadvanced Rradioligand Bbindin
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2024-06-28 15:30:29
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医学工作者做完医学实验后，少不了要对收集的实验数据进行数据分析。通常来说，常用的数据分析方法有以下六种：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。1、聚类分析(Cluster Analysis)聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异
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2023-08-12 15:42:20
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本文内容选自加拿大约克大学数学统计系终身教授王晓刚于近期在清华大数据“技术·前沿”系列讲座所做的题为《统计学概论和医疗临床大数据分析》的演讲。王晓刚：任正非曾说人工智能就是统计学。我们一般对统计的认知有两个层面。第一个层面，很多人认为统计是一个非常容易的事情，就是数数。比如统计门诊接待了多少病人，其中有多少人是高血压。但是统计的另外一个层面，或者叫统计学，其实它有更深层的含义。 在解释更
数据分析案例数据分析的基本步骤包括：提出问题理解数据数据清洗构建模型数据可视化这次以某医院数据为案例来分析整个数据过程。1、提出问题要从销售数据中分析以下业务指标：1）月均消费次数；2）月均消费金额；3）客单价；4）消费趋势 遇到的问题：在执行这段代码的时候，出现一个问题，那就是一直提示我： ImportError: No module named 'xlrd' 这时
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2024-02-27 10:08:52
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# 医学数据分析平台的开发指导
## 开发流程
在开始实现一个医学数据分析平台之前，首先需要明确开发流程。以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 任务 |
|------|-----------------------------------------|
| 1 | 需求分析与设计
原创
2024-09-19 05:56:43
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# 医学数据分析常用模型入门指南
在医学数据分析领域，模型的构建和使用至关重要。对于刚入行的小白来说，理解整个流程并能够执行每一步是极其重要的。下面我将分步骤为您讲解如何实现医学数据分析中的常用模型。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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# 医学图像数据分析项目实现教程
## 简介
医学图像数据分析项目是一项涉及医学图像处理和分析的任务。在这个项目中，我们将使用编程技术来处理医学图像数据，并从中提取有用的信息，以帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
## 整体流程
为了帮助你更好地理解和实现该项目，下面是一份整体的流程图：
```mermaid
graph TD;
A[收集医学图像数据] --> B[预处理图像数据]
原创
2023-10-29 08:25:45
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# 医学大数据分析案例
随着医疗科学的不断进步，医学大数据正逐渐成为提升诊疗水平的重要工具。通过对大量医疗数据的分析，我们不仅能够发现潜在的健康问题，还能指导临床决策、提升患者生活质量、降低医疗成本。本文将通过一个具体的案例，展示如何利用Python进行医学大数据分析。
## 案例背景
假设我们接到一个任务，需要分析某医院的患者数据，以识别出住院患者的平均住院天数和相关风险因素。我们从医院的
原创
2024-09-18 05:59:57
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通过python进行数据分析已经日益成为不可阻挡的趋势，下面通过对朝阳医院的销售数据来对该院的运营指标进行简单的分析。一、提出问题1 .该医院月均消费次数2 .该医院月均消费金额3 .客单价4 .消费趋势二、理解数据1.首先导入数据import pandas as pdimport xlrdfileNameStr = 'G:\\跟猴子学习人工智能核心技术(1)\\数据分析(中级)(Python)\
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2020-12-15 16:57:38
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# 医学大数据分析基础
随着信息技术的发展，医学领域迎来了“大数据”时代。医疗数据来源丰富，包括电子病历、基因组数据、影像数据、传感器数据等。这些数据为临床决策、疾病预测和个性化治疗提供了新的机遇。本文将介绍医学大数据分析的基础知识以及基本的代码示例，帮助大家了解这一领域。
## 医学大数据的特点
医学大数据具有以下几个特点：
1. **多样性**：数据来源广泛，涵盖结构化和非结构化数据。
原创
2024-09-02 06:15:39
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目录案例：信用卡----欺诈检测样本不均衡解决办法下采样交叉验证模型评估方法混淆矩阵下采样处理后的混淆矩阵原始数据集上的混淆矩阵原始数据不做下采样处理的结果 逻辑回归阈值对结果的影响过采样SMOTE算法交叉验证混淆矩阵总结 案例：信用卡----欺诈检测credit_card数据集：数据集中包含284807行31列数据（一个银行的信用卡交易记录，这些数据是经过处理后发布的（保护了
一、数据科学研究的现状与趋势 总结：阐述地很全面，内容很丰富，读完对数据科学有了更广阔和深入的了解。 二、数据科学进展:核心理论与典型实践 &
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2023-06-07 14:49:03
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本文作者陈遵秋数据分析框架（传统数据分析框架，大数据分析框架） 医疗大数据有着前面第一节提到的所有特征。在医疗大数据带来各种优势的同时，大数据随之带来的各种特性使得传统的数据处理和数据分析方法及软件捉襟见肘，问题多多。在大数据时代出现之前，受限于数据量的可获得性和计算能力的有限性，传统的数据管理和分析采用着不同的思路和流程。 传统上，对于问题的研究建立在假设的基础上进行验证，进而研究事物的相关因
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2023-10-20 19:41:04
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一、案例背景本案例数据源自一家医院的医药销售数据二、数据分析步骤1提出问题2理解数据3数据清洗4构建模型5数据可视化三、数据分析全过程1）提出问题根据医院的销售数据，分析以下业务指标月均消费次数月均消费金额客单价消费趋势——数据导入 2）理解数据明确数据行列数，以及数据类型 3）数据清理选择子集列名重命名缺失数据处理数据类型处理数据类型转换数据排序异常值处理（1） 选择子集
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2023-08-02 09:50:33
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本文先从某份医药销售数据入手，遵从提出问题--数据清洗--构建模型--可视化的数据处理逻辑，对python数据处理方式进行练习，相信对自己形成的完整的数据处理逻辑大有裨益。文末对自己掌握的python的numpy、pandas的知识点进行仔细梳理，已以巩固自身对知识的掌握。1提出问题通过分析销售数据，旨在得出以下指标：1)月均消费次数2)月均消费金额3)客单价4)消费趋势。2数据清洗
import
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2023-08-12 13:52:39
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一提到数学，高等数学，线性代数，概率论与数理统计，数值分析，空间解析几何这些数学课程，头疼呀。作为文科生，遇见这些课程时，通常都是各种寻求帮助，班上有位宅男数学很厉害，各种被女生‘围观’，这数学为什么这么难，学了有啥用呀。有用的，当做数据分析的时候，使用到SPSS，在线SPSS分析的时候就知道用处了，在写论文的时候会用到SPSS数据分析，工作的时候也会用到SPSS数据分析。此时才知道原来数学很
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2024-01-11 12:09:29
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本节书摘来自异步社区《Python数据分析》一书中的第1章，第1.5节，作者【印尼】Ivan Idris，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看1.5 一个简单的应用假设要对向量a和b进行求和。注意，这里“向量”这个词的含义是数学意义上的，即一个一维数组。在第3章“统计学与线性代数”中，将遇到一种表示矩阵的特殊NumPy数组。向量a存放的是整数0到n-1的2次幂。如果n等于3，那么a保
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2024-06-21 22:57:23
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