医学大数据挖掘方法与应用--聚文网

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内容简介

医学大数据挖掘不仅可以为人类带来更好的医疗健康服务，更为重要的是，可以揭示海量数据中蕴合的深刻科学规律，获取新知识和新发现，促进医学研究和技术的进步。本书从医学大数据面临的机遇与挑战讲起，概述了国际上有代表性的医学大数据库内容及特点，之后依次阐述了医学大数据预处理的主要原则、过程和混杂因素的控制方法，以及数据挖掘常用的软件平台和机器学习算法与技术，并就回归方程、数据降维、关联规则、大数据预测建模等常用的数据分析方法进行讲解。此外，本书还介绍了生物信息大数据挖掘的常用网站与使用方法，供生物信息挖掘爱好者参考。本书的每一章都附有案例，便于读者理解和掌握医学大数据挖掘的相关理论与方法，使本书具有较高的实用性和可操作性。

第一章医学大数据面临的机遇与挑战第一节医学大数据的基本特点第二节医学大数据研究第三节医学大数据的应用第四节医学大数据面临的挑战小结第二章医学大数据介绍第一节医学大数据来源第二节大型医学数据库介绍第三节医学大数据评估小结第三章数据提取第一节数据提取概述第二节医学结构化数据的提取第三节医学非结构化数据的提取小结第四章数据预处理第一节数据挖掘实施步骤第二节医学数据的常见问题第三节数据预处理小结第五章缺失数据处理第一节缺失值产生的原因第二节缺失值的处理方法小结第六章离群值处理第一节离群值的定义及产生第二节离群值的识别及检测第三节离群值的处理小结第七章模型验证与敏感性分析在医学大数据研究中的应用第一节模型验证与敏感性分析概述第二节模型验证与敏感性分析应用实例小结第八章工具变量法在医学大数据挖掘中的应用第一节工具变量法的基本原理第二节工具变量法的应用实例第三节工具变量法在使用过程中的若干问题小结第九章倾向性评分在医学大数据分析中的应用第一节背景概述第二节倾向性评分的原理和应用条件第三节倾向性评分的步骤第四节倾向性评分法在医学大数据分析中的实际应用第五节倾向性评分匹配法在统计软件中的实现第六节倾向性评分的局限性小结第十章竞争性分析第一节竞争风险模型的基本应用第二节竞争风险模型的应用实例

医学大数据挖掘方法与应用

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