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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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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医学是人类重点关注的领域之一。医学水平与人类健康息息相关，医学的进步是人类健康生活的重要保障。医学领域包括医疗、生物、药物等多个方面，每天产生的数据在EB级以上，医学数据是典型的大数据。采集、分析并挖掘医学大数据中的高价值信息对于利用信息技术开展医学研究、提升临床医疗诊断水平、发现新药物、开展基因分析与各类生物实验等具有重要的意义。《大数据》期刊专门策划了“医学大数据”专题，旨在阐述医学大数据领域
原创
2021-04-07 10:49:21
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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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# 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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在现代医疗应用中，医学大数据分析的数据集在研究、疾病监控和公共卫生等方面发挥着至关重要的作用。本文将探讨如何从数据集准备到最终的应用，通过六个步骤来全面解决“医学大数据分析的数据集”问题，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的环境设置正确。以下是相关依赖的安装指南和版本兼容性矩阵。
| 组件 |
# 医学大数据挖掘 数据处理流程
医学大数据挖掘是指利用大数据技术和算法来挖掘医学领域的有价值信息，以帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。在这个过程中，数据处理是非常关键的一环，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据挖掘等步骤。下面我们将介绍医学大数据挖掘的数据处理流程，并给出一些代码示例来说明这些步骤。
## 数据处理流程
### 数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行处理，去除掉不完整
原创
2024-07-11 05:27:11
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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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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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今天给大家介绍一款交互式医学影像标注工具MD.ai，他的新颖之处在于一方面他是基于web模式的一款专业的医学影像标注工具，另一方面就是他是第一个创建的交互标注的工具，是一个多机构，多国专家可以联合标注的数据集标注工具。
我们知道在医学AI图像数据标注中，数据集标注的优劣，直接影响到机器训练的结果，数据标注一般都是由经验丰富的医师来进行标注，自从COV
大数据已经重新定义了如何提供医疗保健。这并不是说，现有的医疗保健系统正在被丢弃，但某些重大变化正发生在根本性的领域。有些变化是值的注意的：医疗机构正越来越依赖于数据去建立定制化，个性化的治疗模式。重点是收集患者的健康数据，并根据数据，预测疾病的发病以便采取预防措施。这些数据也帮助医生获得病人健康的360度视图。大数据补充了现有的医疗保健系统。大数据之前的医疗保健状态在大数据被引入到医疗保健系统之前
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精选
2016-05-05 11:18:09
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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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# 如何实现Python医学数据接口
医学数据接口的开发可以帮助我们从不同的数据库收集和处理医疗信息。在这篇文章中，我将向您介绍实现“Python医学数据接口”的步骤，以及每一步所需的代码和相应的解释。
## 流程概述
首先，我们来看看整个流程。我们可以将实现步骤分为以下几个主要部分：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-12 06:02:04
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# SPSS医学数据挖掘：提升医疗决策的有力工具
数据挖掘是现代医学研究与实践中的重要环节，随着数据量的激增，如何从这些数据中提取有用信息变得愈发重要。SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款强大的统计分析软件，为医学界提供了丰富的工具来进行数据挖掘。
## 数据挖掘的步骤
在SPSS中进行医学数据挖掘，通常包括以下几个步骤：
原创
2024-08-26 03:26:50
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机器学习:分类按照是否有标签(答案)有监督学习(都有标签)半监督学习(部分标签)无监督学习 (无标签)监督学习(Supervised learning)按照数据预测的结果分类 Classification 预测的值是离散的 股票的涨还是跌(二分类) 鸢尾花数据集分类,识别0~9数字回归 Regression 预测的值是连续的 股票的价格, 房屋的价格KNN算法的原理介绍优点k nearest ne
作者：Dipanjan (DJ) Sarkar编译：ronghuaiyang 导读 数据科学中离散数据的处理方式。介绍在本系列的前一篇文章中，我们讨论了处理结构化连续数字数据的各种特征工程策略。考虑到我们不必处理任何属于分类类型的数据属性中，与每个类别值相关的语义的额外复杂性，处理数字数据通常比处理分类数据更容易。我们将使用一种实际操作的方法来讨论处理分类数据的几种编码方案，以及处理大规模特征
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2024-08-07 11:22:27
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在医学成像中，数据存储是基于临床假设进行操作的。当你想提取一个图像时，你通常会看到一些其他与之极其类似的图像，此刻并没有办法来区分它们。一些水平或垂直翻转的图像，它们可能有反向的像素值。当处理一个庞大的数据集时，如何在没有医生查看所有这些畸变的情况下发现这些畸变？比如：在许多胸部x光片的两侧有黑色的边界，如果底部有超过50个黑色像素行，它就有可能旋转了90度。如果一如既往的认知的话，我们就会陷入失
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2023-09-29 09:10:21
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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
