医学数据挖掘与大数据处理ppt课件
合集下载
第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Wisdom
Knowledge
Information
Data
3 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
21 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
22 of 43
1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
20 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
12 of 43
1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
Knowledge
Information
Data
3 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
21 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
22 of 43
1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
20 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
12 of 43
1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
大数据分析与挖掘培训ppt
AI与大数据挖掘的融合应用
深度学习
利用深度学习技术，对 大规模数据进行特征提 取和模式识别，提高数 据挖掘的精度和效率。
强化学习
结合强化学习技术，根 据环境反馈自动调整模 型参数，提高模型泛化 能力和鲁棒性。
多模态融合
将不同模态的数据进行 融合，如文本、图像、 视频等，挖掘多模态数 据的潜在价值。
进行全面评估。
欺诈检测
利用大数据技术，实时监测交易 行为，及时发现并阻止欺诈行为
。
风险评估
通过对历史数据和实时数据的分 析，对金融机构的风险状况进行
全面评估。
医疗健康
个性化医疗
通过大数据分析，为患者提供个性化的诊疗方案 和治疗建议。
疾病预测
利用大数据技术，对疾病的发生和发展趋势进行 预测，为预防和治疗提供参考。
数据收集
从各种来源收集大量数据。
数据转换
将数据从一种格式转换为另一 种格式，如从CSV转换为 JSON。
结果展示
将挖掘出的信息以图表、报告 等形式展示给用户。
02
大数据分析技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或错误数 据，保证数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便于后 续分析。
数据聚合
对数据进行汇总、计算， 生成新的特征或指标。
分布式计算
分布式文件系统
Hadoop HDFS等，用于 存储大规模数据。
分布式计算框架
MapReduce、Spark等， 用于并行处理大规模数据 。
分布式数据库
HBase、Cassandra等， 用于存储和查询大规模数 据。
数据库技术
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第6章 数据挖掘应用案例
6 . 1 电力行业采用聚类方法进行主变油温分析
第六章 数据挖掘应用案例
需求背景及采用的大数据分析方法
• 把正常运行油温分成几个区间段，分析各区间段的油温出现次数分布，并计算出该区间 段的油温次数分布中心点。而根据中心点的偏离程度即阈值作为设备异常的预判是有较 大参考价值的。
• 采用聚类K-Means分析方法 • 在Spark集群上实现
6.2 银行信贷评价
第六章 数据挖掘应用案例
神经网络（NN），就是构建一个含有输入层、输出层和隐含层的模型，其中隐含 层可以有多层，这组输入和输出单元相互连接，单元之间的每个连接都设置一个权 重。输入层中神经元数目根据数据集中的属性数目确定，输出层为一个神经元，经 过训练，设定迭代次数和误差及求出每个神经元的权重，确定模型，对输入数据进 行预测。
17/11/07 23:15:38 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 0.2 1000 0.2 900 0.2 1050 0.4 1500 0.4 1450 0.4 1530 0.6 2500 0.6 2430 0.6 2520 0.8 2000 0.8 1960 0.8 2030 1.0 1200 1.0 1160 1.0 1230
大数据应用人才培养系列教材
数据挖掘基础
大数据应用人才培养系列教材
第六章 数据挖掘应用案例
6.1电力行业采用聚类方法进行主变油温分析 6.2 银行信贷评价 6.3 指数预测 6.4 客户分群的精准智能营销 6.5 使用WEKA进行房屋定价 习题
数据挖掘PPT-第3章分类
应用市场：医疗诊断、人脸检测、故障诊断和故障预警 ······
2 of 56
More
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第三章 分类
3.1 基本概念 3.2 决策树 3.3 贝叶斯分类 3.4 支持向量机 3.5 实战：决策树算法在Weka中的实现 习题
3 of 56
*** 基本概念
6 of 56
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第三章 分类
3.1 基本概念 3.2 决策树 3.3 贝叶斯分类 3.4 支持向量机 3.5 实战：决策树算法在Weka中的实现 习题
7 of 56 7
*** 决策树
第三章 分类
决策树是数据挖掘的有力工具之一，决策树学习算法是从一组样本数据集（一个样 本数据也可以称为实例）为基础的一种归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则 的样本数据（概念）中推理出决策树表示形式的分类规则。
E
X ，a
g X，a H X，a
第三章 分类
*** 分类的基本概念
分类（Classification）是一种重要的数据分析形式，它提取刻画重要数据类的模型。 这种模型称为分类器，预测分类的（离散的、无序的）类标号。这些类别可以用离散值 表示，其中值之间的次序没有意义。
分类也可定义为： 分类的任务就是通过学习得到一个目标函数(Target Function)ƒ ，把每个属性集x映 射到一个预先定义的类标号y 。
11
No Small 55K ？
12 Yes Medium 80K ？
13 Yes Large 110K ？
14
No Small 95K ？
15
No Large 67K ？
数据挖掘与医院管理统计PPT课件
（二）医院信息系统数据挖掘实例 3.数据源 以ERP为核心的医院人财物运营数据
医疗与运营信息
相互关联、交互、作用
系统关联性 流程连续性 操作时效性 内容约束性
35
二、数据挖掘示例
（二）医院信息系统数据挖掘实例
4.基于患者服务标准的主题数据集设计
诊疗活动 基于患者诊疗事务信息 数据梳理归纳
主题数据集类别
二、数据挖掘示例
（一）什么是数据挖掘？
数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发 现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前 人工智能和数据库领域研究的热点问题。
所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的 、先前未知的并有潜在价值信息的过程。
诊断类 治疗类 服务类 手术类 抢救类 管理类 …………
疾病种类、参 与者与维度
挂号、住院登记
确定主题
门急诊就诊、体检 入科
检验 治疗
用药
辅诊ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ手术
结帐
设计主题模型 定义数据集
与HIS后台关联 建立数据集结构 动态数据静态转储 数据核查与标准化
出院
生成数据集
36
1.住院病人数据集 2.门诊病人数据集 3.手术病人数据集 4.业务人员数据集 5.药品材料数据集 6.仪器设备数据集 8.辅助检查数据集 9.检验信息数据集 10.床位配置数据集
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、
机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高
度自动化地分析数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在
的规律，帮助决策者调整策略，减少风险，做出正确的决策
。
24
二、数据挖掘示例
医疗与运营信息
相互关联、交互、作用
系统关联性 流程连续性 操作时效性 内容约束性
35
二、数据挖掘示例
（二）医院信息系统数据挖掘实例
4.基于患者服务标准的主题数据集设计
诊疗活动 基于患者诊疗事务信息 数据梳理归纳
主题数据集类别
二、数据挖掘示例
（一）什么是数据挖掘？
数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发 现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前 人工智能和数据库领域研究的热点问题。
所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的 、先前未知的并有潜在价值信息的过程。
诊断类 治疗类 服务类 手术类 抢救类 管理类 …………
疾病种类、参 与者与维度
挂号、住院登记
确定主题
门急诊就诊、体检 入科
检验 治疗
用药
辅诊ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ手术
结帐
设计主题模型 定义数据集
与HIS后台关联 建立数据集结构 动态数据静态转储 数据核查与标准化
出院
生成数据集
36
1.住院病人数据集 2.门诊病人数据集 3.手术病人数据集 4.业务人员数据集 5.药品材料数据集 6.仪器设备数据集 8.辅助检查数据集 9.检验信息数据集 10.床位配置数据集
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、
机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高
度自动化地分析数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在
的规律，帮助决策者调整策略，减少风险，做出正确的决策
。
24
二、数据挖掘示例
《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
大数据的处理和分析ppt课件
• 大数据的分析
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第1章 数据挖掘概念
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
(3) 支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是建立在统计学理论的VC维理论和
结构风险最小原理基础上的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许 多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机算 法将在后面章节做详细介绍。
第一章 数据挖掘概念
1. 什么是测量误差和数据收集误差 测量误差是测量中测量结果与实际值之间的差值叫误差。 数据收集误差是指收集数据时遗漏数据对象或属性值，或包含了其他数据对象等情况。
2. 什么是噪声 噪声是从物理角度而言，噪声是波形不规则的声音。
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
第一章 数据挖掘概念
第一章 数据挖掘概念
1.3 数据挖掘的应用
第一章 数据挖掘概念
1. 算法延展性
算法延展性即为算法弹性，随着数据产生、采集技术的快速进步，以GB、TB、PB（1GB=1024MB， 1TB=1024GB，1PB=1024TB）为单位的数据集越来越普遍。
2. 高维性
在以前的数据库构成中只有少量属性的数据集，现在大数据集群构成中是具有成百上千属性的数据集。
1.2 数据探索
1.2.1 数据概述
1. 属性 （1）区分属性可通过属性可能取值的个数来判断。 （2）非对称的属性 2. 数据集的一般特性
数据集一般具有三个特性，分别是维度、稀疏性、 分辨率三个，它们对数据挖掘有重要影响。 3. 较常见的数据类型
第一章 数据挖掘概念
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
1.3 数据挖掘的应用
1.3.3 数据挖掘的应用场景
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据的存储与管理：决定采用什么产品和技术
来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术 特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行 抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数 据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓 库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
数据仓库体系结构
OLAP（On Line Analysis Processing）
数据库
目标 数据
已处理 数据
已转换 数据
模式 趋势
知识
选Байду номын сангаас 处理
转换
2022/3/23
数据 挖掘
解释 评价
25
数据挖掘和知识发现的基本步骤
选择：根据某种标准选择数据
处理：包括清除和充实
转换：删除丢失重要内容的记录，将数据 分类、格式变换等
数据挖掘：运用工具或算法，在数据中发 现模式和规律
解释评价：将发现的模式解释为可用于决 策的知识
高等教育出版社
纽约警察-杰克.梅普尔的传奇
数据驱动管理 除了上帝，任何人都要用数据说话。-爱德华.戴明
图灵奖、诺经济学奖、 美心理学会终身成就奖
人类理性是有限的， 所有决策都是基于有 限理性的结果，如果 能利用存储在计算机 里的信息来辅助决策， 人类理性的范围将扩 大，决策的质量就能 提高。 决策支持—商务智能
数据仓库是稳定的（非易失性的)。
其数据以物理分离的方式存储,决策人员只进行数 据查询，而不进行数据修改。数据仓库只需要两类 操作：数据的初始化装入和数据访问
数据挖掘与知识发现基本概念
数据挖掘（从数据中发现知识）
数据挖掘（DM)：从大量的数据中正规地发现有效 的、新颖的、潜在有用的，最终可被读懂的模式 的过程，简单的说就是从大量数据中提取或“挖 掘”知识。
医学数据挖掘：是针对医学方面的数据仓库进行 挖掘
知识发现：知识发现（KDD）包括数据清理、数据 集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评 估、知识表示等步骤
• 有人把数据挖掘视为数据中的知识发现或KDD同义词，另 一些人将其视为知识发现的一个基本步骤。
2022/3/23
23
数据挖掘和知识发现的基本步骤
数据仓库是集成的。
数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将 所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与 集成，转换统一与综合之后才能进入数据仓库；
数据仓库特点
数据仓库是随时间而变化的。
不断跟踪事务处理系统中，数据仓库会把业务系统 数据库中变化数据追加进去。传统的关系数据库系 统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商 业商务处理的需求。稳定的数据以只读格式保存， 且不随时间改变。
分类或者特征提取。如检查特定记录并描述第一 类记录的特点。如信用分析。
序列模式。注重在一定时间段内发生的购买事件。 如买电视和摄像机序列。
聚类分析。将数据库中的记录分成子类。可用统
计学方法和神经网络等非监督性符号归纳方法实
2022/3/23 现数据聚类。
33
本章主要内容
数据挖掘与数据仓库 常用的数据挖掘方法 大数据概念 大数据处理方法 医疗大数据应用
2022/3/23
9
数据仓库
数据仓库是一个 面向主题的，集 成的，相对稳定 的，反映历史变 化的数据集合， 用于支持管理中 的决策支持。
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构
数据源：通常包括企业内部信息和外部信息。内
部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和 各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场 信息和竞争对手的信息等等。
2022/3/23
26
数据挖掘：数据库中的知识挖掘（KDD）
数据挖掘——知识发 现过程的核心
模式评估 数据挖掘 模式
任务相关数据
数据仓库
选择
数据清理与集成 数据集
2022/3/23
27
知识发现和数据挖掘的算法
数据挖掘算法由3部分组成：模型表达、模型评 价和检索方法。
关联规则。两个或多个变量之间存在某种规律性， 称为关联。如超市中顾客买可乐和玉米片的相关 性。
数据仓库体系结构
前端工具
各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数 据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市 的应用开发工具。
数据分析工具主要针对OLAP服务器 报表工具、数据挖掘工具主要针对数据
仓库。
数据仓库四大特点
数据仓库是面向主题的。
数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓 库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题 是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点 方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
第七章 医学数据挖掘与大数据处理
本章主要内容
数据挖掘与数据仓库 常用的数据挖掘方法 大数据概念 大数据处理方法 医疗大数据应用
阅读书目
崔雷.医学数据挖掘. 高等教育出版社 涂子佩. 大数据. 广西师范大学出版社 赵刚.大数据技术与应用实践指南. 电子工
业出版社 李雄飞等. 数据挖掘与知识发现（第2版）.
数据挖掘的发展动力
－－－需要是发明之母
数据爆炸但知识贫乏
全球每秒290万份电子邮件、每秒亚马逊产生 72.9笔订单，每分钟20个小时视屏上传到 YouTube,Google每天处理24PB数据；淘宝有6亿注 册会员，在线商品超过9亿，每天交易超过数千亿。
自动数据收集工具和成熟的数据库技术使得大量 的数据被收集，存储在数据库、数据仓库或其他 信息库中以待分析。
常用的数据挖掘方法
关联规则与关联分析 聚类分析 决策树 人工神经网络 遗传算法 粗糙集理论
对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以 组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋 势。 ROLAP（关系型在线分析处理），基本数据和聚合 数据均存放在RDBMS之中； MOLAP（多维在线分析处理）和HOLAP（混合型线上 分析处理），基本数据和聚合数据均存放于多维数 据库中； HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于 多维数据库中。
这些数据当中大量有用的知识被淹没其中。
2022/3/23
8
解决方法-数据仓库和数据挖掘
数据仓库（Ｄata Warehouse)和在线 分析处理（OLAP)
在大量的数据中挖掘感兴趣的知识（规则、 规律、模式、约束）
支持数据挖掘技术的基础
- - 海量数据搜集 - - 强大的多处理器计算机 - - 数据挖掘算法
来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术 特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行 抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数 据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓 库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
数据仓库体系结构
OLAP（On Line Analysis Processing）
数据库
目标 数据
已处理 数据
已转换 数据
模式 趋势
知识
选Байду номын сангаас 处理
转换
2022/3/23
数据 挖掘
解释 评价
25
数据挖掘和知识发现的基本步骤
选择：根据某种标准选择数据
处理：包括清除和充实
转换：删除丢失重要内容的记录，将数据 分类、格式变换等
数据挖掘：运用工具或算法，在数据中发 现模式和规律
解释评价：将发现的模式解释为可用于决 策的知识
高等教育出版社
纽约警察-杰克.梅普尔的传奇
数据驱动管理 除了上帝，任何人都要用数据说话。-爱德华.戴明
图灵奖、诺经济学奖、 美心理学会终身成就奖
人类理性是有限的， 所有决策都是基于有 限理性的结果，如果 能利用存储在计算机 里的信息来辅助决策， 人类理性的范围将扩 大，决策的质量就能 提高。 决策支持—商务智能
数据仓库是稳定的（非易失性的)。
其数据以物理分离的方式存储,决策人员只进行数 据查询，而不进行数据修改。数据仓库只需要两类 操作：数据的初始化装入和数据访问
数据挖掘与知识发现基本概念
数据挖掘（从数据中发现知识）
数据挖掘（DM)：从大量的数据中正规地发现有效 的、新颖的、潜在有用的，最终可被读懂的模式 的过程，简单的说就是从大量数据中提取或“挖 掘”知识。
医学数据挖掘：是针对医学方面的数据仓库进行 挖掘
知识发现：知识发现（KDD）包括数据清理、数据 集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评 估、知识表示等步骤
• 有人把数据挖掘视为数据中的知识发现或KDD同义词，另 一些人将其视为知识发现的一个基本步骤。
2022/3/23
23
数据挖掘和知识发现的基本步骤
数据仓库是集成的。
数据仓库的数据有来自于分散的操作型数据，将 所需数据从原来的数据中抽取出来，进行加工与 集成，转换统一与综合之后才能进入数据仓库；
数据仓库特点
数据仓库是随时间而变化的。
不断跟踪事务处理系统中，数据仓库会把业务系统 数据库中变化数据追加进去。传统的关系数据库系 统比较适合处理格式化的数据，能够较好的满足商 业商务处理的需求。稳定的数据以只读格式保存， 且不随时间改变。
分类或者特征提取。如检查特定记录并描述第一 类记录的特点。如信用分析。
序列模式。注重在一定时间段内发生的购买事件。 如买电视和摄像机序列。
聚类分析。将数据库中的记录分成子类。可用统
计学方法和神经网络等非监督性符号归纳方法实
2022/3/23 现数据聚类。
33
本章主要内容
数据挖掘与数据仓库 常用的数据挖掘方法 大数据概念 大数据处理方法 医疗大数据应用
2022/3/23
9
数据仓库
数据仓库是一个 面向主题的，集 成的，相对稳定 的，反映历史变 化的数据集合， 用于支持管理中 的决策支持。
数据仓库体系结构
数据仓库体系结构
数据源：通常包括企业内部信息和外部信息。内
部信息包括存放于RDBMS中的各种业务处理数据和 各类文档数据。外部信息包括各类法律法规、市场 信息和竞争对手的信息等等。
2022/3/23
26
数据挖掘：数据库中的知识挖掘（KDD）
数据挖掘——知识发 现过程的核心
模式评估 数据挖掘 模式
任务相关数据
数据仓库
选择
数据清理与集成 数据集
2022/3/23
27
知识发现和数据挖掘的算法
数据挖掘算法由3部分组成：模型表达、模型评 价和检索方法。
关联规则。两个或多个变量之间存在某种规律性， 称为关联。如超市中顾客买可乐和玉米片的相关 性。
数据仓库体系结构
前端工具
各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数 据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市 的应用开发工具。
数据分析工具主要针对OLAP服务器 报表工具、数据挖掘工具主要针对数据
仓库。
数据仓库四大特点
数据仓库是面向主题的。
数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓 库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题 是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点 方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
第七章 医学数据挖掘与大数据处理
本章主要内容
数据挖掘与数据仓库 常用的数据挖掘方法 大数据概念 大数据处理方法 医疗大数据应用
阅读书目
崔雷.医学数据挖掘. 高等教育出版社 涂子佩. 大数据. 广西师范大学出版社 赵刚.大数据技术与应用实践指南. 电子工
业出版社 李雄飞等. 数据挖掘与知识发现（第2版）.
数据挖掘的发展动力
－－－需要是发明之母
数据爆炸但知识贫乏
全球每秒290万份电子邮件、每秒亚马逊产生 72.9笔订单，每分钟20个小时视屏上传到 YouTube,Google每天处理24PB数据；淘宝有6亿注 册会员，在线商品超过9亿，每天交易超过数千亿。
自动数据收集工具和成熟的数据库技术使得大量 的数据被收集，存储在数据库、数据仓库或其他 信息库中以待分析。
常用的数据挖掘方法
关联规则与关联分析 聚类分析 决策树 人工神经网络 遗传算法 粗糙集理论
对分析需要的数据进行有效集成，按多维模型予以 组织，以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋 势。 ROLAP（关系型在线分析处理），基本数据和聚合 数据均存放在RDBMS之中； MOLAP（多维在线分析处理）和HOLAP（混合型线上 分析处理），基本数据和聚合数据均存放于多维数 据库中； HOLAP基本数据存放于RDBMS之中，聚合数据存放于 多维数据库中。
这些数据当中大量有用的知识被淹没其中。
2022/3/23
8
解决方法-数据仓库和数据挖掘
数据仓库（Ｄata Warehouse)和在线 分析处理（OLAP)
在大量的数据中挖掘感兴趣的知识（规则、 规律、模式、约束）
支持数据挖掘技术的基础
- - 海量数据搜集 - - 强大的多处理器计算机 - - 数据挖掘算法