医学数据挖掘与大数据处理
医院大数据有效利用与分析方法
医院大数据有效利用与分析方法医院大数据的有效利用和分析对于医疗卫生行业来说至关重要。
通过对医院大数据的收集、整理和分析，可以帮助医院管理者更好地了解医院运营情况、优化医疗资源配置、提高医疗服务质量，还可以为医学研究和临床决策提供有力支持。
下面介绍一些医院大数据的有效利用和分析方法。
1.数据收集与整理：医院大数据的有效利用首先需要对数据进行准确的收集与整理。
医院可以通过医疗信息系统、病案管理系统、实验室信息系统等途径收集患者基本信息、疾病诊断和治疗信息、药物处方和用药信息等。
同时，还可以结合患者满意度调查、医院质量评估等方式收集患者反馈和医院相关数据。
2.数据存储和管理：医院大数据需要进行规范化存储和管理。
可以使用数据仓库、数据湖等技术，将医院数据集中存储，并建立数据字典，确保数据的一致性和可追溯性。
同时，为了提高数据的访问和共享效率，可以采用分布式存储和云计算等技术。
3.数据清洗与预处理：医院大数据中可能存在缺失值、异常值和重复值等问题，需要进行数据清洗与预处理。
可以通过数据挖掘和机器学习的方法，来填补缺失值、剔除异常值、去除重复值，并进行标准化和归一化等预处理操作，以保证数据的准确性和可信度。
4.数据分析与挖掘：医院大数据中蕴含着丰富的信息，通过数据分析和挖掘可以发现数据背后的规律和关联。
可以通过统计分析、聚类分析、关联规则挖掘、时序分析等方法，对医院大数据进行全面而深入的分析。
可以挖掘出患者的健康风险因素、患病规律、药物耐药性等重要信息，为医院管理者制定策略和决策提供有力的支持。
5.数据可视化与报表展示：医院大数据的分析结果需要以可视化的方式进行展示，以便医院管理者和临床医生能够更好地理解和利用。
可以使用数据可视化工具如Tableau、Power BI等，将数据分析结果以图表、仪表盘等形式进行展示，并制作相应的报表和报告，为医院管理者和临床医生提供直观、清晰的信息。
6.数据隐私与安全保护：综上所述，医院大数据的有效利用与分析方法包括数据收集与整理、数据存储和管理、数据清洗与预处理、数据分析与挖掘、数据可视化与报表展示以及数据隐私与安全保护等方面。
医学大数据分析实训报告
一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到各行各业。
在医学领域，大数据分析技术为疾病诊断、治疗、预防等方面提供了新的思路和方法。
为了提高医学大数据分析能力，我们参加了医学大数据分析实训课程，现将实训过程及心得体会总结如下。
二、实训内容1. 数据采集与处理实训课程首先讲解了医学大数据的采集与处理方法。
我们学习了如何从医院信息系统、电子病历、基因检测等途径获取医学数据，并了解数据清洗、数据转换、数据整合等数据处理技术。
通过实际操作，我们掌握了数据采集与处理的基本技能。
2. 数据存储与管理医学大数据具有数据量大、类型多样、更新速度快等特点。
实训课程介绍了常见的数据存储与管理技术，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
我们学习了如何根据实际需求选择合适的存储与管理方案，并对数据进行高效管理。
3. 数据挖掘与分析数据挖掘与分析是医学大数据应用的核心。
实训课程讲解了关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等常用数据挖掘方法。
我们通过实际案例，掌握了如何利用这些方法挖掘医学数据中的有价值信息。
4. 医学图像处理与分析医学图像在医学诊断和治疗中具有重要意义。
实训课程介绍了医学图像处理与分析的基本原理和方法，如图像分割、特征提取、图像识别等。
我们通过实际操作，学会了如何对医学图像进行处理与分析。
5. 医学知识图谱构建与应用医学知识图谱是一种将医学知识以图的形式表示出来的技术。
实训课程讲解了医学知识图谱的构建方法，如本体构建、知识抽取、知识融合等。
我们通过实际操作，掌握了如何构建和应用医学知识图谱。
三、实训心得体会1. 提高了医学大数据分析能力通过本次实训，我们系统地学习了医学大数据分析的相关知识，掌握了数据采集、处理、存储、挖掘与分析等技能。
这些技能将有助于我们在今后的工作中更好地应用医学大数据，为医学研究和临床实践提供有力支持。
2. 增强了团队协作能力实训过程中，我们分组进行项目实践，共同完成医学大数据分析任务。
医学健康大数据分析与应用研究
医学健康大数据分析与应用研究一、引言健康大数据（big health data）是指医疗健康领域中生产的、量极大、多来源、多层次、多类型、多维度的数据资料。
医学健康大数据具有重要意义，可以帮助医疗卫生行业提高管理效率、提升服务质量和水平，优化服务方式，改善健康政策决策。
二、医学健康大数据概述医学健康大数据包含了多种数据类型，如病历、影像、生理指标、基因等，同时涉及到多个层面，如医院、社区、家庭等。
通过充分挖掘和分析这些数据，可以揭示出疾病的规律、趋势和特点，进而制定更具个性化和针对性的医疗方案，为人们带来更加科学和有效的治疗和保健手段。
不同于传统医疗信息化所积累的临床数据，健康大数据还包括了全社会的卫生数据、环境数据、人群行为等大众行为数据，这些数据汇聚起来具有极大的分析价值，同时市场巨大。
三、医学健康大数据分析技术1.自然语言处理技术自然语言处理技术可以将医学文献、病历等大量非结构化的数据转换成结构化数据，帮助医疗行业更好地管理和利用这些数据。
此外，自然语言处理技术还可以帮助医生进行病历的判读和诊断，提高临床诊疗水平。
2.数据挖掘技术数据挖掘技术是从海量数据中挖掘出有价值的信息，并形成模式和规律，在医疗行业中可以用于疾病的预测、诊断和治疗指导。
例如，数据挖掘技术可以通过分析疾病的发生规律和变化趋势，制定预防策略和康复方案。
3.云计算技术云计算技术可以在全球范围内协同各方，为医疗行业提供强大的数据存储、计算和处理能力。
医疗机构可以将庞大的医学健康大数据上传到云端，利用共享服务和数据挖掘等技术，实现数据分析和共享，充分发挥数据的价值。
四、医学健康大数据应用1.疾病预测和预防医学健康大数据可以根据人群的基因、生活方式、医疗状况等因素，通过数据挖掘和深度学习等技术，制定出个性化的疾病预防方案。
2.医疗管理和服务医学健康大数据可以帮助医院和医生进行人员管理、设备管理、病历管理和医疗服务等各个方面的工作，提高医疗行业的管理效率和服务水平。
数据挖掘技术在中医医案的应用研究
数据挖掘技术在中医医案的应用研究【摘要】本文探讨了数据挖掘技术在中医医案中的应用研究。
首先介绍了中医医案的特点，包括综合性、个性化和经验性。
然后阐述了数据挖掘技术在中医医案中的应用，如关联规则、聚类和分类算法等。
接着介绍了研究方法，以及实践案例分析，展示了数据挖掘技术在中医医案中的价值和意义。
分析了技术优势，探讨了数据挖掘技术在中医医案中的应用前景。
最后总结了研究成果，提出了未来的发展展望。
该研究对于挖掘中医医案中的知识规律，提高中医诊疗水平具有重要意义，有望推动中医药现代化发展。
【关键词】中医医案、数据挖掘技术、研究背景、研究意义、特点、研究方法、实践案例分析、技术优势、应用前景、研究成果总结、未来展望1. 引言1.1 研究背景中国医学源远流长，中医学作为独特的医学体系，具有悠久的历史和丰富的理论体系。
中医医案作为中医临床实践的总结和宝贵资料，承载着丰富的医学知识和临床经验。
随着医疗信息化的快速发展，传统的中医医案记录方式已经不能满足现代医疗的需求。
数据挖掘技术的出现为中医医案的挖掘和应用提供了新的思路和方法。
数据挖掘技术可以通过分析大量的中医医案数据，发现其中的规律和模式，为中医临床实践提供更科学、更精准的指导。
通过数据挖掘技术，可以更好地理解中医药的特点和规律，发现疾病的发病机制和变化规律，提高中医临床诊疗的效率和准确性。
对数据挖掘技术在中医医案中的应用进行深入研究具有重要意义和价值。
通过将数据挖掘技术与中医医案相结合，可以进一步挖掘中医医案中蕴含的宝贵信息，推动中医药的现代化和智能化发展。
部分总结。
1.2 研究意义数据挖掘技术在中医医案的应用具有重要的研究意义。
中医医案是中医临床实践的重要组成部分，包含了丰富的临床经验和治疗方案。
通过数据挖掘技术对中医医案进行分析挖掘，可以帮助医生更好地理解中医理论、改进临床诊疗技术，提高中医临床实践水平。
数据挖掘技术可以帮助中医医案进行大规模的数据挖掘和分析，发现其中隐藏的规律和关联性。
医疗大数据的采集与分析研究
医疗大数据的采集与分析研究随着科技发展和医疗技术的不断提高，医疗服务日益精细化。
而医疗大数据的采集与分析，已成为未来医疗服务转型升级的重要推动力。
一、医疗大数据的意义医疗大数据的意义在于其能够收集和整合大量的医疗信息，如患者基本信息、疾病诊断和治疗方案、医疗机构和医生信息等，形成系统化、标准化的数据库，为医疗服务提供更为精准、有效的指导和决策。
其中，数据挖掘与分析技术，可对医疗大数据中的科学规律及潜在价值进行有效的发掘，得到更深层次的知识和见解，为未来的医学科研和创新提供有力的支持。
二、医疗大数据的采集方式医疗大数据的采集方式多种多样，如：患者诊疗记录、医疗机构管理记录、电子健康记录、医保事务记录、实时监测数据等。
这些数据来源的质量和数量自然相差巨大，因此，采用适当的数据整合和分析方法，进行质量控制和优化处理，是提高数据价值和可靠性的重要一环。
三、医疗大数据的分析技术医疗大数据的分析技术主要包括：数据清洗、数据挖掘、数据建模等，在不同的医疗应用场景下，还有各种贴合的新技术和方法。
例如，机器学习、人工智能、自然语言处理等，这些技术手段可以帮助医学界更全面高效地挖掘数据，形成新的概念、新的视角、新的思维方式，以及未来研究和创新的动力。
四、医疗大数据的应用领域医疗大数据的应用领域十分广泛，其中医学和公共卫生领域是最重要的部分。
医学领域，如：机器人手术、基因研究、个性化药物研发等，都需要大数据的支持和参考；公共卫生领域，如传染病爆发控制、药物管理、诊疗方案评估等，也需要大数据技术的支持和参考。
此外，医疗健康管理、医疗质量监管、医保管理等，也能通过大数据技术实现更为精细化和可持续的发展。
五、医疗大数据的未来发展趋势医疗大数据的未来发展趋势，可以预见有以下几个重要方向：1、更深入的数据挖掘和分析技术的研究；2、更严密的数据安全保障和隐私保护机制；3、更好的数据共享与交流平台的建设；4、更广泛的医学交叉学科合作和合作研究等。
医疗健康大数据分析的方法与思路
医疗健康大数据分析的方法与思路随着数字化已经深入到我们生活的方方面面，人们在处理大数据时也变得越来越高效、全面、深刻。
随着社会的发展，医疗健康大数据的分析变得越来越重要。
对于这个领域，如何更好、更有效地分析医疗健康大数据，发掘它们含有的丰富信息，成为一个值得深入探讨的问题。
一. 医疗健康大数据的特点要想探究医疗健康大数据分析的方法和思路，首先需要了解其特点。
一般地说，医疗健康大数据具有以下几个特点：1.海量：医疗健康数据涉及的方方面面非常广泛，且来源就有医疗记录、病历、影像、诊断等多方面，数据量非常大。
2.多样：医疗健康大数据的多样性表现在数据的种类和来源上，涉及的人群、检查结果、诊断、治疗方案等等都非常丰富。
3.高维：医疗健康数据往往有很多种特征，比如病史、药物、治疗方式等等，这些特征往往又是高度相关的。
4.时效性：医疗健康大数据要求对数据的分析尽可能及时，以便及时提供诊疗支持、为医疗科研和临床决策提供数据支撑。
二. 医疗健康大数据分析的方法从上面的分析可见，医疗健康大数据分析既需要对数据进行深入的研究，又需要采用适合的处理方法。
这里先简单总结其分析方法：1.统计分析：统计分析是医疗健康大数据分析的一种重要方法。
利用统计方法对大数据进行筛选和分析，可以更快速地发现数据之间的关系，为科学决策提供有力的数据支撑。
2.数据挖掘：数据挖掘的核心是从数据中发现隐藏的、未知的、有价值的模式和关系。
数据挖掘可以发现数据之间的规律，并提供相关预测和建议。
3.机器学习：机器学习是通过算法训练人工智能，使其可以从海量数据中进行自动的学习和分析。
机器学习适用于医疗数据分析中的大数据挖掘、数据建模、数据预测等需求。
三. 医疗健康大数据分析的思路在进行医疗健康大数据分析时，需要建立起正确的思路，从而能更准确地把握数据的信息和价值。
医疗健康大数据分析的整个思路可以分为以下几个层面：1.数据收集：首先需要对全网数据进行收集，获取尽量全面、准确和权威的数据。
大数据与数据挖掘有感
大数据与数据挖掘有感在当今数字化的时代，大数据和数据挖掘这两个概念已经成为了热门话题。
它们不仅在商业领域发挥着重要作用，也逐渐渗透到了我们生活的方方面面。
对于这两个看似高深莫测的领域，经过一段时间的学习和思考，我有了一些自己的感悟。
大数据，顾名思义，就是大量的数据。
但这里的“大”并非仅仅指数量上的庞大，还包括数据的多样性、复杂性和高速产生等特点。
以前，我们处理的数据可能只是以兆字节（MB）或吉字节（GB）为单位，但现在，随着技术的进步，数据量已经达到了太字节（TB）甚至拍字节（PB）的级别。
这些数据来源广泛，比如互联网上的各种网站、社交媒体平台、传感器、移动设备等等。
它们包含了各种各样的信息，有文字、图片、音频、视频等等。
这么多的数据，如果不加以处理和分析，就只是一堆毫无价值的数字。
而这正是数据挖掘的用武之地。
数据挖掘就像是在一座巨大的矿山中寻找宝藏，通过运用各种技术和算法，从海量的数据中提取出有价值的信息和知识。
它可以帮助企业了解消费者的行为和偏好，从而制定更精准的营销策略；可以帮助医疗机构预测疾病的发生，提高医疗效率和质量；可以帮助政府部门更好地进行城市规划和资源分配。
在数据挖掘的过程中，有几个关键的步骤。
首先是数据收集，这就像是准备食材，只有收集到足够丰富和准确的数据，才能为后续的分析打下良好的基础。
然后是数据预处理，这一步就像是洗菜、切菜，需要对收集到的数据进行清洗、整理和转换，去除噪声和错误的数据，将数据转换成适合分析的格式。
接下来是数据分析，这是数据挖掘的核心步骤，就像是烹饪的过程，运用各种算法和模型，如分类算法、聚类算法、关联规则挖掘等，从数据中发现隐藏的模式和规律。
最后是结果评估和应用，这就像是品尝菜肴，需要对挖掘出来的结果进行评估和验证，确保其准确性和可靠性，并将其应用到实际的业务中，创造价值。
在实际应用中，数据挖掘面临着一些挑战。
首先是数据质量的问题。
由于数据来源的多样性和复杂性，数据中可能存在着大量的缺失值、错误值和重复值，这会影响分析的结果。
大数据与数据挖掘有感
大数据与数据挖掘有感随着信息技术的快速发展，大数据和数据挖掘成为当今社会中备受关注的热门话题。
大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，而数据挖掘则是从这些数据中提取出有价值的信息和知识。
本文将从大数据和数据挖掘的定义、应用领域、技术挑战和前景等方面进行详细探讨。
首先，大数据是指以传统数据库工具无法进行存储、处理和分析的超大规模数据集合。
这些数据集合通常包含结构化、半结构化和非结构化数据，如文本、图象、音频、视频等。
大数据的特点主要体现在四个方面：数据量大、速度快、多样性强和价值密度低。
大数据的应用领域广泛，包括金融、医疗、电商、交通、能源等各个行业。
数据挖掘是从大数据中发现隐藏在其中的模式、关联和规律的过程。
它是一种将统计学、机器学习、人工智能等技术应用于大数据分析的方法。
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
通过数据挖掘，我们可以从大数据中获取有关消费者行为、市场趋势、产品推荐等有价值的信息，为企业决策提供支持。
在大数据和数据挖掘的应用领域中，面临着一些技术挑战。
首先是数据的获取和存储。
由于大数据的规模庞大，如何高效地获取和存储数据成为一个难题。
其次是数据的质量和隐私保护。
大数据中存在着大量的噪声和缺失值，如何保证数据的质量是一个挑战。
同时，隐私保护也成为了一个重要的问题，如何在数据挖掘的过程中保护用户的隐私是一个需要解决的难题。
此外，数据的分析和挖掘算法也是一个关键的挑战，如何设计高效、准确的算法是一个需要研究的问题。
尽管面临着一些挑战，大数据和数据挖掘的前景依然广阔。
随着技术的不断进步，我们可以更好地应对大数据的存储、处理和分析问题。
同时，数据挖掘的算法和技术也在不断发展和完善，可以更好地发现数据中隐藏的规律和知识。
大数据和数据挖掘的应用也将更加广泛，可以匡助企业做出更准确的决策，提高效率和竞争力。
综上所述，大数据和数据挖掘是当今社会中备受关注的热门话题。
它们在各个行业中的应用领域广泛，但同时也面临着一些技术挑战。
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压在百姓健康3座大山
• 第一座健康大山——跑步进入老龄化社会
第二座大山-癌症年轻化
第三座大山-新生儿“先天缺陷”
趋势分析: 我们正处在医疗行业的一个重要转折点
医疗费用在不断上升 GDP的占比非常高
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
大数据主流架构： Hadoop+MapReduce
Hdoop+MapReduce架构
HDFS：分布式文件系统。运行在廉价的计算机 组成的大规模集群之上。采用元数据集中管理和 数据块分散存储相结合的模式。
这些数据当中大量有用的知识被淹没其中。
2022/3/23
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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
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。
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。
维基百科
奥巴马竞选连任-大数据应用
Dan Wagner， 奥巴马2012年竞选团队首席分析师，长的有点像比尔 盖茨
大数据在医疗行业的应用
基因组学测序分析
大数据在医疗行业的应用
疫情和健康趋势分析
GOOGLE官网全球登革热趋势。 /denguetrends/
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。
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）.
Hive:Facebook提供的数据仓库工具，分析结构 化数据的中间件。Hive类SQL查询语音可以查 询分析存储在Hadoop中的大规模数据。
Pig:基于Hadoop的并行计算高级语言，类似 SQL
Sqoop:开源工具，Hadoop与传统的数据库间进 行数据传递。
Flume:Cloudera提供的日志收集系统。 ZooKeeper:分布式应用程序集中配置管理器。
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。
Hadoop优势
Hadoop：分布式文件系统和并行执行环境。能够存 储管理PB级的数据。
1. 易于扩充的分布式架构。数据处理采用大量计算 节点横向扩充实现。
2. 善于处理非结构化数据。 3. 自动化的并行处理机制。数据分布在并行节点上，
每个节点只处理一部分数据，所有节点同时并行 处理。 4. 高可靠性、容错强。自动保存数据多个副本。 5. 计算靠近存储。计算与存储一体。 6. 低成本计算和存储。
大数据分析或可助抗击埃博拉。
健康地图”通过搜集社交媒体、地方媒体信 息，比WHO早9天确定埃博拉出血热在几内 亚境内的传播情况。
大数据的作者-涂子沛
我们已经不仅仅处在信息时代 新信息时代？后信息时代？智能时代？ 越来与依赖机器，越来与依赖网络，人机
共生的时代，机器是数据启动的 软件定义这个世界，数据驱动这时代
数据库
目标 数据
已处理 数据
已转换 数据
模式 趋势
知识
选择 处理
转换
2022/3/23
数据 挖掘
解释 评价
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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
MapReduce框架
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？？？
提纲
一、 医疗与大数据的趋势 二 、什么是医疗大数据 三 、大数据面临的挑战
四、 如何管理和利用大数据 五、 案例分析 六、 总结与展望
一、 医疗与大数据的趋势
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
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。
% of population over age 60
30+ % 25-29% 20-24%
10-19% 0-9%
2050
WW Average Age 60+: 21%
Source: United Nations “Population Aging 2002”
全球老龄化 平均年龄60 + : 目前的1长到35 Zetabytes, 相当于2009年数据量的44倍 增长
Source: McKinsey Global Institute Analysis ESG Research Report 2011 – North American Health Care Provider Market Size and Forecast
趋势分析:我们正处在医疗行业的一个重要转折点
存储的增长
15000 10000
5000 0
医疗服务产生的数据总量(PB)
2010 2011 2012 2013 2014 2015
Admin Imaging EMR Email File Non Clin Img Research
医疗影像归档
一个医疗系统案例的数据
大数据的特征 （四个V）
数据量巨大（Volume）：PB级以上 数据类型多（Variety）：日志、音频、视频 数据流动快（Velocity）：实时分析获取信
息 数据潜在价值大（Value）：
数据的量级
数据大小的量级
1Byte (B) 1Kilobyte(KB)=1024b 1Megabyte(MB)=1024KB 1Gigabyte(GB)=1024MB 1Terabyte(1TB)=1024GB 1Petabyte(1PB)=1024TB 1Exabyte(EB)=1024PB 1Zettabyte(ZB)=1024EB 1Yottabyet(YB)=1024ZB
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。
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
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数据挖掘和知识发现的基本步骤
高等教育出版社
纽约警察-杰克.梅普尔的传奇