数据挖掘疾病（数据挖掘在医学领域的应用）

大数据挖掘在虚拟医药科研方面的思考

1、而应用数据挖掘这一自动的、主动的、高效的探索技术，可以开展虚拟药物靶标发现，不仅大大加快了药物靶标发现的进程，而且大幅减少了生物化学实验的次数和成本，同时也提高了传统生化实验的成功率。

2、在“中国医药专利”和“全球医药专利”数据库中能查询国内外所有药物的原研专利、同族专利、专利到期时间等，避免侵权，还能在专利数据中获取一部分的工艺参数作为参考。

3、连接互联网 挖掘医药大数据 近日，第五届中国医药决策科学峰会暨中国医药市场研究协会2014年年度会议在开发区成功召开。

数据挖掘的应用领域有哪些?

1、数据挖掘在金融领域的应用主要体现在风险管理、信用评估和欺诈检测等方面。通过数据挖掘技术，金融机构可以分析客户的交易记录、信用历史等数据，以评估客户的信用状况，降低信贷风险。同时，数据挖掘还可以帮助金融机构识别异常交易模式，从而及时发现潜在的欺诈行为。

2、数据挖掘的应用领域有哪些 应用十分广泛，例如零售行业、制造业、电子商务、保险、房地产、教育等等。具体以电子商务举个例子，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计。

3、数据挖掘可以应用在金融、医疗保健、市场业、零售业、制造业、司法、工程和科学、保险业等领域。数据挖掘，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。

4、可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。车辆监控，车辆调度，通过流量分析，进行公交线路调整，通过大数据分析预测路段车辆拥堵时间，制定缓解交通拥堵方案，通过一卡通全国联网，实施一卡走天下，记录用户所有行为轨迹。

5、数据挖掘的一些应用领域包括：商业智能：数据挖掘可以帮助企业分析客户行为、市场趋势、竞争对手策略等，从而提高营销效果、优化产品设计、降低成本、增加收入等。网络安全：数据挖掘可以帮助网络管理员检测网络入侵、恶意软件、欺诈行为等，从而保护网络资源和用户隐私。

6、交叉营销：通过对商品和服务组合营销模式的分析，能够发现商品之间的搭配销售模式。利用这些模式，能够设计交叉销售策略。

贝基-哈蒙(数据挖掘的先驱)

1、贝基-哈蒙，1951年出生于美国，是一名计算机科学家和数据挖掘专家。她毕业于加州大学伯克利分校，获得计算机科学博士学位。之后，她在斯坦福大学担任计算机科学和电气工程的教授，并且在斯坦福大学创办了数据挖掘实验室，致力于数据挖掘的研究和应用。贝基-哈蒙在数据挖掘领域的贡献是巨大的。

2、贝基·哈蒙，这位美国篮球运动员的中文名字是贝基·哈蒙，她在球场上身披25号球衣，担任后卫的位置。她的英文全名是Becky Hammon，而用俄文表示则是Ребекка Линн Хаммон。贝基的家乡是在美国的南达科他州，她的篮球生涯中，她曾效力于两支球队。

3、贝基·哈蒙（Becky Hammon），1977年3月11日出生于美国南达科他州，美国女子职业篮球运动员、教练员。1999年进入WNBA，司职控球后卫，先后效力于纽约自由人队（1999-2006）、圣安东尼奥银星队（2007-2014）。

4、休赛期，哈蒙回到西班牙Rivas Futura队，并在2007年WNBA选秀中被交换到银星队，以交换选秀权。在银星队，她凭借关键时刻的投篮技巧赢得了“Big Shot Becky”的美誉。2008年，她带领银星队进入季后赛，虽然在决赛中不敌震动队，但她代表俄罗斯参加了北京奥运会，并在对阵我国的比赛中表现出色。

5、哈蒙场均贡献16分和9篮板，以24胜10负的WNBA最好成绩，带领银星连续第二年进入季后赛，战胜萨克拉门托君主和洛杉矶火花并赢得西部冠军，但在总决赛中被底特律震动横扫。2008年2月6日，贝基·哈蒙创下一项吉尼斯世界纪录：一分钟内42罚球38中。

6、她曾经是WNBA历史上的十五大巨星之一，退役以后加盟了马刺队的教练组，成为了波波维奇的助手。

医学数据挖掘系统包括哪些模块?

医学数据挖掘系统通常包括以下模块： 数据预处理模块：对原始数据进行清洗、去噪、归一化、缺失值处理等预处理操作，以提高数据质量和挖掘效果。 特征选择模块：从大量的特征中选择出最具有代表性和区分度的特征，以减少数据维度和提高挖掘效率。

医学数据挖掘是指利用计算机技术和数学统计学方法对医学数据进行分析，挖掘其中的规律和知识，以帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策。其基本过程包括数据预处理、特征提取、模型构建和模型评估四个步骤。

数据挖掘（DataMining），又译为资料探勘，它是指从大量的、不完整的、模糊的各种数据中提取隐藏的、不被人发现的、但又存在有价值信息的探索过程。它是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。