医疗大数据及相关技术
医疗大数据内容
医疗大数据内容引言概述:医疗大数据是指利用现代信息技术手段对医疗领域的各种数据进行采集、存储、管理、分析和应用的过程。
医疗大数据的内容非常广泛，包括患者的电子病历、医疗影像、基因组学数据、生理参数监测数据等。
本文将从不同的角度详细阐述医疗大数据的内容。
一、患者的电子病历1.1 包括患者的基本信息，如姓名、性别、年龄、联系方式等。
1.2 记录患者的病史，包括既往病史、家族病史、过敏史等。
1.3 记录患者的就诊记录，包括就诊时间、就诊科室、医生诊断、治疗方案等。
二、医疗影像2.1 包括X光片、CT扫描、MRI等医学影像数据。
2.2 影像数据可以用于诊断和治疗方案的制定。
2.3 影像数据可以通过人工智能算法进行自动分析，提高诊断的准确性和效率。
三、基因组学数据3.1 包括患者的基因组测序数据。
3.2 基因组学数据可以用于研究遗传病的发病机制。
3.3 基因组学数据可以用于个体化治疗的制定，提高治疗效果。
四、生理参数监测数据4.1 包括患者的血压、心率、血糖等生理参数监测数据。
4.2 生理参数监测数据可以用于评估患者的健康状况。
4.3 生理参数监测数据可以用于预测疾病的发生和发展。
五、临床试验数据5.1 包括新药研发过程中的临床试验数据。
5.2 临床试验数据可以用于评估新药的疗效和安全性。
5.3 临床试验数据可以用于制定新药的使用指南。
结论:医疗大数据的内容非常丰富，包括患者的电子病历、医疗影像、基因组学数据、生理参数监测数据以及临床试验数据等。
这些数据可以被广泛应用于医疗领域，如疾病的诊断和治疗、个体化医疗的实施、新药的研发等。
随着医疗大数据的不断积累和分析，相信将为医疗领域带来更多的突破和进步。
大数据+精准医疗(一)
大数据+精准医疗（一）引言：大数据在医疗行业中的应用日益重要，结合精准医疗的理念，可以为人们的健康提供更加个性化、精确的医疗服务。
本文将探讨大数据在精准医疗中的应用，分为五个大点进行阐述。
一、大数据在疾病诊断中的应用1. 数据收集：通过患者的病历、医学检查、生物标本等方式收集大量的医疗数据。
2. 数据整理与分析：运用大数据和机器学习算法，对收集到的数据进行整理和分析，以发现疾病的规律和特征。
3. 疾病预测与早期诊断：通过对大数据进行分析，可以预测疾病的发生概率，并进行早期诊断，提高治疗效果。
4. 个性化治疗方案：根据不同患者的个体特征和病理情况，定制个性化的治疗方案，提高治疗的准确性和效果。
5. 医学决策支持：通过大数据分析为医生提供决策支持，辅助医生做出更准确的诊断和治疗决策。
二、大数据在药物研发中的应用1. 药物研发流程优化：利用大数据分析加速药物研发过程，包括药物筛选、临床试验等环节。
2. 靶向药物研发：通过对大量患者数据的分析，可以发现更加准确、个性化的靶向药物，提高治疗效果。
3. 药物不良反应预测：利用大数据对患者的生理数据和药物使用数据进行分析，可以预测药物的不良反应，减少患者的安全风险。
4. 药物组合治疗优化：通过大数据分析，找出不同药物之间的相互作用，优化药物组合治疗方案，提高治疗效果。
5. 药物治疗效果评估：利用大数据对患者的病情和治疗数据进行分析，评估药物的治疗效果，指导临床使用。
三、大数据在健康管理中的应用1. 个人健康数据收集：通过智能设备、APP等方式收集个人的健康数据，包括体征、生活习惯、运动量等。
2. 健康数据分析：利用大数据技术，对个人的健康数据进行分析，提取有价值的健康信息。
3. 健康风险预测：通过对个人的健康数据进行分析，可以预测潜在的健康风险，提前采取干预措施。
4. 健康指导和建议：根据个人的健康数据和分析结果，给出针对性的健康指导和建议，帮助人们保持良好的健康状态。
医疗大数据的分析与运用
医疗大数据的分析与运用随着信息技术的不断发展和医疗行业的日益全面数字化，医疗大数据正逐渐成为一个热门话题。
医疗大数据指的是通过对海量医疗信息的收集、整合和分析，从中挖掘出有用的信息和知识，以支持医疗决策、改善医疗质量和创新医疗模式。
一、医疗大数据的来源医疗大数据的来源非常广泛，包括但不限于医院电子病历、医保数据、健康档案、医学影像、生物样本数据等。
这些数据覆盖了从个体层面到群体层面的各个方面，具有巨大的潜力和价值。
二、医疗大数据的分析方法针对医疗大数据的分析方法有很多种，常见的包括统计学方法、机器学习、数据挖掘等。
其中，机器学习在医疗大数据领域发挥着重要作用。
机器学习可以通过分析大量的医疗数据，学习和识别模式和规律，从而实现对患者的风险预测、疾病诊断、治疗方案的个性化推荐等。
三、医疗大数据的运用领域医疗大数据的运用领域广泛，可以涉及到临床医学、公共卫生、研究和创新等多个方面。
在临床医学方面，医疗大数据可以帮助医生提供更准确的诊断结果、制定更合理的治疗方案。
在公共卫生方面，通过对医疗大数据的分析，可以实现疾病预测、流行病监测等工作。
在研究和创新方面，医疗大数据可以支持新药研发，探索创新的医疗技术和模式。
四、医疗大数据的挑战和隐私保护虽然医疗大数据有着巨大的潜力和价值，但其应用仍然面临着一些挑战。
首先是数据的质量和完整性问题，医疗数据的收集和整合存在一定的困难，可能会导致分析结果的误差。
其次是数据隐私问题，医疗数据涉及个人隐私，如何在保护隐私的前提下进行数据的共享和分析是一个难题。
为了解决上述问题，需要建立起完善的数据管理和隐私保护机制。
在数据管理方面，可以建立统一的数据标准和格式，促进数据的共享和流通。
同时，加强数据的质量控制，避免垃圾数据对分析结果产生干扰。
在隐私保护方面，可以采取数据脱敏技术，对医疗数据进行加密处理，确保个人隐私的安全。
五、医疗大数据的前景和发展方向医疗大数据在未来的发展前景非常广阔。
医疗大数据分析的方法和应用
医疗大数据分析的方法和应用作为人口逐步老龄化的社会，医疗健康问题日益受到广泛关注。
那么，如何更好地利用大数据技术来帮助我们解决医疗问题呢？本文将为读者介绍医疗大数据分析的方法和应用。
一、医疗大数据分析的方法1. 数据收集医疗大数据的来源可以是医院的电子病历，也可以是医保机构、健康管理机构等。
通过对这些数据进行收集和整理，我们可以形成一个庞大的数据集。
2. 数据清洗数据清洗是医疗大数据分析的第一步。
由于从不同来源的数据往往存在一些重复、缺失、错误等问题，因此我们需要对这些数据进行筛选和处理，使其符合分析需要。
3. 数据挖掘通过对医疗大数据进行数据挖掘分析，可以快速找出数据中的规律和关联性，进而做出合理的预测和决策。
4. 统计分析统计分析是医疗大数据分析的一个重要环节，通过对数据进行统计和分析，可以得出有意义的结论和指导。
二、医疗大数据应用1.疾病预防与管理医疗大数据的分析可以提供疾病的预防、监测和管理。
通过对患者治疗前后的数据进行比对，制定个性化的治疗方案，同时提高治疗效率与质量。
2.药品研发与监管医疗大数据分析可以为药品研发提供有力支持。
通过与患者的病史、病因以及疾病发展过程的分析，可以预测各种药品的使用效果和治愈概率，从而更好地实现药品的研发和监管。
3.临床诊断与治疗对于医疗领域而言，医疗大数据也有着重要的诊断和治疗作用。
通过对患者的病史，疾病类型以及相关因素进行分析，可以为临床工作者大大减轻诊断和治疗的难度，同时提高临床工作者的诊疗水平。
三、挑战与解决医疗大数据分析面临着许多挑战，如数据来源的广泛、数据质量的不确定、数据安全的风险等。
如要解决这些问题，需要通过数据隐私保护、数据清洗和监测分析等手段加以解决。
综上所述，医疗大数据分析在医疗领域的应用和前景十分广阔。
但同时，我们也需要充分考虑到数据的安全和可靠性，从根本上保护患者的隐私和权益。
医疗大数据内容
医疗大数据内容引言概述：随着信息技术的快速发展，医疗行业也逐渐进入了大数据时代。
医疗大数据是指通过收集、整理和分析医疗领域的各种数据，为医疗决策、疾病预防和医疗服务提供支持。
本文将从五个方面详细阐述医疗大数据的内容。
一、医疗大数据的来源1.1 医院数据：医院内部的电子病历、医疗影像、实验室检查等数据是医疗大数据的重要来源。
1.2 医保数据：医保系统中的住院、门诊、药品费用等数据，能够提供大量的医疗消费信息。
1.3 科研数据：科研机构进行临床试验、流行病学调查等研究产生的数据，对于医疗决策具有重要意义。
二、医疗大数据的内容2.1 个体医疗数据：包括个人的基本信息、病历记录、诊断结果等，能够为个体化医疗提供支持。
2.2 群体医疗数据：通过对大量患者的数据进行分析，可以发现疾病的流行趋势、风险因素等，为公共卫生工作提供依据。
2.3 医疗资源数据：包括医院、医生、药品等医疗资源的分布情况，可以帮助医疗机构进行资源配置和管理。
三、医疗大数据的应用3.1 疾病预测与预防：通过对大数据的分析，可以预测疾病的发生概率和风险，提前采取预防措施。
3.2 临床决策支持：医疗大数据可以为医生提供临床决策的参考，帮助医生制定更科学的治疗方案。
3.3 医疗质量评估：通过对医疗大数据的分析，可以评估医疗机构的服务质量，发现问题并进行改进。
四、医疗大数据的挑战4.1 数据隐私保护：医疗大数据涉及个人隐私，如何保护患者的隐私成为一个重要问题。
4.2 数据质量保证：医疗大数据的质量对于分析结果的准确性至关重要，如何保证数据的质量成为一个挑战。
4.3 数据融合与共享：医疗大数据来自不同的数据源，如何进行数据融合和共享，以提高数据的利用效率，也是一个难题。
五、医疗大数据的前景5.1 个性化医疗：通过对个体医疗数据的分析，可以为患者提供个性化的医疗服务，提高治疗效果。
5.2 精准医学：医疗大数据可以帮助医生更准确地诊断和治疗疾病，实现精准医学的目标。
大数据技术在医疗行业的运用及案例分析
大数据技术在医疗行业的运用及案例分析第1章大数据与医疗行业概述 (3)1.1 大数据概念及其在医疗领域的应用 (3)1.1.1 大数据概念 (3)1.1.2 大数据在医疗领域的应用 (3)1.2 医疗行业发展趋势与大数据技术的融合 (4)1.2.1 医疗行业发展趋势 (4)1.2.2 大数据技术与医疗行业的融合 (4)1.3 国内外大数据医疗政策与发展现状 (4)1.3.1 国外大数据医疗政策与发展现状 (4)1.3.2 国内大数据医疗政策与发展现状 (4)第2章医疗大数据的类型与来源 (5)2.1 医疗大数据的分类 (5)2.2 医疗大数据的主要来源 (5)2.3 医疗大数据的存储与管理 (5)第3章大数据技术在医疗行业的应用场景 (6)3.1 精准医疗与疾病预测 (6)3.1.1 疾病风险评估 (6)3.1.2 病因分析 (6)3.1.3 精准医疗 (6)3.2 临床决策支持系统 (6)3.2.1 电子病历分析 (6)3.2.2 临床路径优化 (7)3.2.3 跨科室协作 (7)3.3 药物研发与基因组学 (7)3.3.1 药物靶点发觉 (7)3.3.2 药物再定位 (7)3.3.3 基因组学分析 (7)3.3.4 药物不良反应监测 (7)第4章医疗大数据分析技术 (7)4.1 数据挖掘与机器学习 (7)4.1.1 疾病预测与风险评估 (7)4.1.2 病因分析与治疗推荐 (7)4.1.3 药物研发与筛选 (8)4.2 深度学习在医疗大数据中的应用 (8)4.2.1 医学图像识别与分析 (8)4.2.2 基因组学与生物信息学 (8)4.2.3 自然语言处理 (8)4.3 医疗数据可视化与交互分析 (8)4.3.1 数据可视化 (8)4.3.2 交互分析 (8)第5章医疗大数据安全与隐私保护 (9)5.1.1 医疗大数据安全挑战 (9)5.1.2 医疗大数据安全策略 (9)5.2 数据脱敏与隐私保护技术 (9)5.2.1 数据脱敏技术 (10)5.2.2 隐私保护技术 (10)5.3 医疗数据共享与开放 (10)5.3.1 医疗数据共享与开放的安全问题 (10)5.3.2 医疗数据共享与开放的应对措施 (10)第6章智能医疗设备与物联网技术 (11)6.1 智能医疗设备概述 (11)6.1.1 定义与分类 (11)6.1.2 发展历程 (11)6.1.3 应用现状 (11)6.2 物联网技术在医疗领域的应用 (12)6.2.1 患者监护 (12)6.2.2 药品管理 (12)6.2.3 医疗资源优化 (12)6.3 医疗设备数据采集与分析 (12)6.3.1 数据采集 (12)6.3.2 数据分析 (12)6.3.3 应用案例 (12)第7章医疗大数据平台构建与运维 (13)7.1 医疗大数据平台架构设计 (13)7.1.1 总体架构 (13)7.1.2 数据层 (13)7.1.3 服务层 (13)7.1.4 应用层 (13)7.2 医疗数据集成与交换技术 (13)7.2.1 数据集成 (13)7.2.2 数据交换 (14)7.3 大数据平台运维与优化 (14)7.3.1 运维管理 (14)7.3.2 功能优化 (14)第8章大数据在医疗行业的管理与决策支持 (14)8.1 医疗资源优化配置 (14)8.1.1 医疗资源分配现状 (14)8.1.2 大数据在医疗资源优化配置中的应用 (15)8.1.3 案例分析 (15)8.2 医疗质量管理与绩效评估 (15)8.2.1 医疗质量管理的重要性 (15)8.2.2 大数据在医疗质量管理中的应用 (15)8.2.3 案例分析 (15)8.3 医疗保险与费用控制 (15)8.3.2 大数据在医疗保险费用控制中的应用 (16)8.3.3 案例分析 (16)第9章大数据在医疗行业的典型应用案例分析 (16)9.1 疾病预测与风险评估 (16)9.1.1案例一：基于大数据的糖尿病预测 (16)9.1.2案例二：大数据在心血管疾病风险评估中的应用 (16)9.2 药物不良反应监测与预警 (16)9.2.1案例一：基于大数据的药物不良反应监测 (16)9.2.2案例二：大数据在疫苗不良反应监测中的应用 (16)9.3 智能诊断与远程医疗 (17)9.3.1案例一：基于大数据的肺癌早期诊断 (17)9.3.2案例二：大数据在远程医疗中的应用 (17)第10章医疗大数据未来发展趋势与展望 (17)10.1 医疗大数据技术发展趋势 (17)10.1.1 数据来源多样化 (17)10.1.2 人工智能技术深度应用 (17)10.1.3 区块链技术保障数据安全 (17)10.2 医疗行业创新与大数据应用 (17)10.2.1 智能诊疗 (17)10.2.2 智能健康管理 (18)10.2.3 药物研发 (18)10.3 大数据在医疗领域面临的挑战与对策 (18)10.3.1 数据质量与完整性 (18)10.3.2 数据隐私与安全 (18)10.3.3 人才培养与政策支持 (18)第1章大数据与医疗行业概述1.1 大数据概念及其在医疗领域的应用1.1.1 大数据概念大数据指的是在规模（数据量）、多样性（数据类型）和速度（数据及处理速度）三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集合。
医疗健康大数据分析技术研究及应用
医疗健康大数据分析技术研究及应用随着科技的飞速发展，我们的生活也变得越来越智能化、数字化。
医疗健康领域也不例外，大数据分析技术已经成为了当前医疗健康领域的热门研究方向，更是相关企业和机构竞相探索的新领域。
一、什么是医疗健康大数据大数据是指以往无法处理或难以处理的数据集，它们往往具有三个特点，即数据量大、数据类型多、数据处理速度快。
对于医疗健康大数据而言，除了要处理的数据（包括生物样本质量、医疗记录、药品使用等）本身就很多之外，更重要的是如何将这些数据整合、挖掘、分析和应用，以实现医疗健康领域的有效数字化，促进全球医疗健康事业的发展。
二、医疗健康大数据的挑战与机遇虽然坚信医疗健康大数据会给人类带来更美好的未来，但是需要清晰认识到当前这个领域依然面临诸多挑战，并同时探讨医疗健康大数据能为医疗行业带来哪些机遇。
首先是数据安全与隐私保护问题。
我们知道，医疗健康大数据中所涉及的数据往往包含个人的医疗记录、生理参数、药品使用情况等非常敏感的个人数据，这些数据的泄露或被滥用极可能会严重威胁个人的人身安全、财产安全和权益，因此数据安全问题必须得到足够的重视。
同时由于监管制度和技术手段的限制，保护医疗健康大数据的隐私性也面临保护难度的问题。
其次，数据质量的保证。
在医疗健康领域，数据中可能包含了很多错误、不准确或不完整的信息，这将严重影响从数据中挖掘出正确“知识”的可行性和价值。
保证大数据的“质”，提高医疗健康大数据分析的可靠性和准确性，将成为未来医疗健康大数据领域的迫切需求。
医疗健康大数据的机遇则主要体现在以下几个方面：1. 建立更精准的的医疗健康产品。
通过对大量的医疗健康数据进行深度挖掘，可以为新药的研发、众筹和推广、能站上很好的资源支持，未来的疾病治疗也会更加精准。
2. 为制定政策提供科学的依据。
当前的全球医疗健康领域制定政策仍面临着许多挑战和阻碍，而利用大数据进行全面、精细分析，能够更好地为制定和实施政策提供科学性、准确性的支撑，为全球医疗健康事业的发展提供有力的引导。
医疗大数据内容
医疗大数据内容医疗大数据是指通过收集、整理、分析医疗领域的大量数据，从中挖掘出有益的信息和知识，为医疗决策、疾病预防和治疗提供支持和指导。
随着信息技术的发展和医疗数据的不断积累，医疗大数据已经成为医疗领域的一项重要资源和工具。
医疗大数据的内容涵盖了多个方面，包括但不限于以下几个方面：1. 患者数据：医疗大数据可以包括患者的基本信息、病历数据、诊断结果、治疗方案等。
通过对这些数据的分析，可以帮助医生更好地了解患者的病情和治疗效果，为患者提供个性化的医疗服务。
例如，可以通过分析患者的病历数据和基因组信息，预测患者对某种药物的反应，从而为患者提供个性化的治疗方案。
2. 医疗设备数据：医疗设备产生的数据也是医疗大数据的重要组成部分。
例如，心电图、血压监测仪、体温计等设备产生的数据可以帮助医生监测患者的生理状态，及时发现异常情况。
医疗设备数据的分析可以帮助医生提前预警患者的病情变化，减少医疗事故的发生。
3. 医疗知识库：医疗大数据还包括医疗知识库中的数据，这些数据是医生们多年的经验总结和学术研究的成果。
通过对医疗知识库中的数据进行分析，可以帮助医生更好地做出诊断和治疗决策。
例如，通过分析医疗知识库中的数据，可以为医生提供针对某种疾病的最佳治疗方案，提高治疗效果。
4. 公共卫生数据：公共卫生数据也是医疗大数据的重要组成部分。
这些数据包括疫情数据、传染病监测数据、环境污染数据等。
通过对公共卫生数据的分析，可以及时发现疾病的爆发和传播趋势，采取相应的措施进行预防和控制。
例如，通过分析疫情数据，可以及时发现疫情的传播范围和速度，帮助政府和医疗机构采取针对性的措施，控制疫情的蔓延。
医疗大数据的分析和应用可以带来许多好处。
首先，它可以帮助医生更好地了解患者的病情和治疗效果，提供个性化的医疗服务。
其次，它可以帮助医生做出准确的诊断和治疗决策，提高医疗质量和效率。
此外，医疗大数据的分析还可以帮助政府和医疗机构及时发现和控制疾病的爆发和传播，保障公众的健康安全。
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Storm 广泛应用于实时分析，在线机器学习，持续计算等领域。
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大数据 的 预处理技术
大数据预处理技术主要完成对已接收数据的辨析、抽 取、清洗等操作 目的是将数据按统一的格式提取出来，然后再转化， 集成，载入数据仓库的工具 （ETL） 抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型， 数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据 转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快 速分析处理的目的。 清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些 数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据 则是完全错误的干扰项。 因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据
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英语标识 大小 Bit Byte KB MB GB TB PB EB ZB YB 1或0 8Bit 1024KB 1024MB 1024GB 1024TB 1024EB 1024ZB 1024YB
例子 一个二进制数位：0或1 一个英文字母：8Bit 一首普通MP3的歌曲：4MB 一部电影：1GB 美国国会图书馆所有登记印刷版书本的消息:15TB 2011年底，其网络备份的数据量为280太字节 美国邮政局一年处理的信件大约为5拍 谷歌每小时处理的数据为1拍 相当与13亿中国人人手一本500页的书加起来 截止2010年，人类拥有的信息总量大概是1.2ZB 超出想象
需要；存储、计算、分析合一的系统成为必然的需求、趋势
“大数据”的本质不在于更多（更快）的数据，而在于对数据中 蕴含信息价值的巨大掌控和应用能力；使企业更好认识数据中 所蕴含的巨大信息价值，影响和改变企业决策依据与过程和生 产业务的开展过程
大数据是淘炼黄金而不是制造更多的石头
“Big Data is nothing without Big Analysis”
势，为决策者提供新的知识。如果说联机分析是对数据的一种探测，数据挖掘则是对数据进行开采， 发现数据之下的历史规律，对未来进行预测。
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大数据的分析挖掘技术
• 技术方法分类
根据挖掘任务：分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型 发现、异常和趋势发现等等 根据挖掘对象：可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异 质数据库、遗产数据库以及环球网Web 根据挖掘方法：可分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
HBase Streaming HDFS
– 分布式文件系统HDFS（hadoop Distributed File System) – 并行数据处理MapReduce – 非结构化数据表HBase – 流式数据处理Streaming
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MapReduce 分布式数据处理架构
DATA
输入
分组
一份数据1次存储，节省空间67% 一份数据0次拷贝，提升效率2倍
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大数据 的 其他技术
数据仓库 数据仓库是商务智能的依托，是对海量数据库进行分析的核心物理构架，是一种格式一致
的多源数据存储中心。数据源可以来自多个不同的系统，如企业内部的财务系统、客户管理系统、人 力资源系统，甚至是企业外部系统。数据仓库的出现以后，一系列的产业链也逐步形成
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目录
大数据简介 大数据相关技术
大数据挖掘
大数据平台
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数据挖掘(DM) 与 知识发现(KDD)
• 顾名思义，数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息 • 数据挖掘技术投入商用的三种基础技术已发展成熟 › （1）海量数据搜集 › （2）强大的分布式并行处理技术 › （3）数据挖掘算法 • 知识发现（KDD）：从源数据中发掘模式或联系的方法 • KDD被用来描述整个数据发掘的过程， 包括最开始的制定业务目标到最终的结果分析，而用 数据挖掘（DM， Data Mining）来描述使用挖掘算法进行数据挖掘的子过程。 • 数据挖掘所发现的知识有以下四类： › 广义知识： 指类别特征的概括性描述知识 › 关联知识：反应一个事件和其他时间之间依赖或关联的知识 › 分类知识：反应同类事物共同性质的特征性知识和不同事物之间的差异性特征知识 › 预测性知识：根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据。
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数据挖掘流程及方法模型
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数据挖掘的技术
技术分类
预言（Predication）：用历史预测未来 描述（Description）：了解数据中潜在的规律
数据挖掘技术
关联分析 序列模式 分类（预言） 聚集 异常检测
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关联
关联规则挖掘：
Rows
“<html></html >” “<html></html >” “<html></html>” t3 t2 t1
timestamps
……
Column Family
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Tablelet
Streaming：流式数据处理---Storm
医疗大数据及相关技术介绍
翟运开
博士/副教授
河南省数字医疗工程技术研究中心 副主任 数字化远程医疗服务河南省工程实验室 副主任 郑州大学第一附属医院 河南省远程医学中心 中国卫生信息学会远程医疗信息化专业委员会 主任 常委/秘书长
目录
大数据简介 大数据相关技术
大数据挖掘
大数据平台
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摩尔定律，正在走向终结
数据 污染
滥用缩写词 数据输入错误 数据中的内嵌控制信息 不同的惯用语 重复记录 丢失值 拼写变化 不同的计量单位 过时的编码 含有各种噪声 格式标准化 异常数据清除 错误纠正 重复数据的清除
数据 处理
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大数据 的 存储技术
结构化数据： 传统的关系数据模式 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
•
重点技术
可视化分析。数据可视化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。 数据挖掘算法。分割、集群、孤立点分析还有各种算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法要能够应付大数据的 量，同时还具有很高的处理速度。 预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。 语义引擎。人工智能从数据中主动地提取信息。包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。 数据质量和数据管理。透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。
联机分析 联机分析也称多维分析，本意是把分立的数据库“相联”，进行多维的分析； “维”是
联机分析的核心概念，指的是人们观察事物、计算数据的特定角度；可以从任意的维度交叉和细分问 题，用户能根据自己的需要，随时创建“万维”动态报表
数据挖掘 通过特定的计算机算法对大量的数据进行自动分析，从而揭示数据之间的关系，模式和趋
巨大的数据价值
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目录
大数据简介 大数据相关技术
大数据挖掘
大数据平台
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大数据与云计算、物联网、互联网之间的关系
大数据是对海量数据的高效处理。 云计算是硬件资源的虚拟化，是大 数据分析的支撑平台。
云计算
处理分析
产生海量数据
物联网
来源：《互联网进化论》
移动互联 网
传统互联 网
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非结构化数据 图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储 不利于检索、查询和存储 半结构化数据 转换为结构化存储 按照非结构化存储
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存储与分析融合，提升处理效率
数据生产
数据共享
数据分析
数据生产
数据共享
数据分析
导入存储
拷贝
共享存储
拷贝
分析存储
存储资源池
一份数据3次存储，浪费空间67% 一份数据2次拷贝，浪费时间2倍
在交易数据、关系数据或其他信息载体中， 查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁 模式、关联、相关性、或因果结构。
二者都买 的客户 买尿布的客 户
应用：
购物篮分析、交叉销售、产品目录设计、
loss-leader analysis、聚集、分类等。
买啤酒的客户
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序列
序列模式定义：给定一个由不同序列组成的集合，其中，每个序列由不同的元素按顺序有序排 列，每个元素由不同项目组成，同时给定一个用户指定的最小支持度阈值，序列模式挖掘就是找 出所有的频繁子序列，即该子序列在序列集中的出现频率不低于用户指定的最小支持度阈值 应用领域： 客户购买行为模式预测 Web访问模式预测 疾病诊断 自然灾害预测 DNA序列分析 工业控制
聚合
X86 服务器
计算 (IOE架构)
输出
X86 服务器
结果 传统方式
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HDFS 分布式文件系统架构
Hadoop 集群
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HBase NoSQL数据库
HBase的数据模型
分布式的多维映射,以(row, column, timestamp)索引
Columns
“contents:” “anchor: ” “anchor:google”
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大数据时代正在来临…
1000+PB
24亿网民1天产生的数据
63%
GAGR
非结构化数据增长率
30+TB
交易量3000+万笔/天
1PB/S
CERN：核爆产生数据的速度
数据摩尔定律：Y=C×2X
X代表时间，Y代表用户的信息分享量，C代表现在时刻的分享信息量