基于传统的数据分析工具和平台，数据分析人员已经开展了多方面的数据分析和挖掘工作，主要体现在如下几个方面： 经营决策方面。分析银联业务整体运行情况，为公司业务经营决策提供重要参考；通过从海量历史交易数据中进行规则提取和验证，发现受理市场中的违规现象及具体违规情况，为市场规范工作提供基础条件等。......
2023-10-21
数据挖掘应用现状及发展趋势
【摘要】：在生物医药领域，功能性染色体、蛋白质组成和生物制药的研究在近10年中进展迅猛。DNA序列构成了所有生命基因代码的基础，氨基酸是构成蛋白质的基石，其中包含着生命特征的决定信息，分析其结构序列是生物研究的重要手段。数据挖掘技术在生物领域研究中扮演着重要角色，如多蛋白质序列中的连接、检索、相似性搜索和对比分析；基因网络和蛋白质路径的结构分析；共生基因序列的关联分析等[25]。
近30年，数据挖掘技术已取得了重大的进展。其技术已应用在广泛的领域，很多商业的数据挖掘系统已可用，但是数据挖掘技术与应用方向还面临很多挑战[25]。
很多银行和金融机构均提供广泛的信用服务、投资服务和保险服务等。银行和金融机构积累的数据全面、可信，质量很高，基于此的数据分析非常有效。数据仓库、数据立方体、数据提取和分类，以及特异分析在这类部门中发挥了重要作用。这方面典型的应用还包括：还贷预测和客户信用评估、为目标业务的客户分类与聚类、洗钱和其他金融犯罪的探察等[25]。
在生物医药领域，功能性染色体、蛋白质组成和生物制药的研究在近10年中进展迅猛。DNA序列构成了所有生命基因代码的基础，氨基酸是构成蛋白质的基石，其中包含着生命特征的决定信息，分析其结构序列是生物研究的重要手段。数据挖掘技术在生物领域研究中扮演着重要角色，如多蛋白质序列中的连接、检索、相似性搜索和对比分析；基因网络和蛋白质路径的结构分析；共生基因序列的关联分析等[25]。
另外，数据挖掘技术还广泛应用在零售业的销售、客户、产品、季节及地区分析，促销业绩分析、客户忠诚度分析、产品推荐分析等；应用在计算机安全领域的入侵检测；应用在从Web上发现行业情报以及在视频录像中发现特异行为等。理论上讲，在需要从大量的数据中发现知识和规律的场合均有数据挖掘的用武之地。但是，由于各领域知识背景复杂，数据的复杂性、动态性，数据挖掘理论技术与领域知识技术的融合还面临诸多挑战，激励人们做深入探索。
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大数据挖掘技术应用：挖掘结果与分析详细阅读
图2-8常用药知名老中医马祥治疗胃炎的常用药物药性分析104张处方中出现的药性为平、温、寒、凉、微温、微寒，分析结果显示药性，所使用频率由高到低依次为温，平，微寒，寒，微温（72次），热（42次），凉（10次）。图2-9药性分布知名老中医马祥治疗胃炎的常用药物药味分析104张处方中，药味分布最多的是味苦的药物，药味分析结果以苦味为主，如图2-10所示。......
2023-11-08
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医药数据聚类分析：大数据挖掘应用详细阅读
表4-2某大型医院三年住院治疗情况（续表）医学图像数据聚类分析。中医药数据聚类分析。图4-1聚类数据示例聚类分析在数据挖掘中的作用：作为一个独立的工具来获得数据集中数据的分布情况。Q型聚类分析是对样本进行分类处理。根据变量的分类结果以及它们之间的关系，可以选择主要变量进行回归分析或Q型聚类分析。......
2023-11-08
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数据库技术应用教程：数据挖掘技术详细阅读
近年来发展起来的数据挖掘技术及其产品已经成为数据仓库开采的有效工具。数据挖掘技术涉及数据库技术、人工智能技术、机器学习、统计分析等多种技术，它使决策支持系统跨入了一个新的阶段。传统的DSS系统通常是在某个假设的前提下，通过数据查询和分析来验证或否定这个假设。有关数据挖掘技术的研究已经从理论走向了产品开发，其发展速度是十分惊人的。能够使用数据挖掘工具已经成为能否在市场竞争中获胜的关键所在。......
2023-11-24
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大数据挖掘在医药领域的应用详细阅读
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的替换词，包括数据库中的知识挖掘、知识提炼、数据/模式分析、数据考古、数据捕捞、信息收获，等等。数据挖掘方面更多的国际会议，如PAKDD，PKDD，SIAM-Data Mining，ICDM，DaWaK，SPIE-DM等。......
2023-11-08
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数据挖掘过程及其医药应用详细阅读
确定数据挖掘所需要的数据，对数据进行描述，初步探索数据，检查数据的质量。对各个模型进行评价，选择数据挖掘模型，建立模型。把数据挖掘模型的结果送到相应的管理人员手中，对模型进行日常的监测和维护，定期更新数据挖掘模型。在结果分析部分，解释并评估结果，其使用的分析方法一般应依数据挖掘操作而定。图1-13根据医疗业务诉求确定数据处理方案......
2023-11-08
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大数据挖掘技术及医药应用详细阅读
数据科学是一门以“数据”，尤其是“大数据”为研究对象，并以数据统计、机器学习、数据可视化等为理论基础，主要研究数据预处理、数据管理、数据计算、数据产品开发等活动的交叉性学科。首先，建立大数据思维方式，学习怎样利用数据；其次，应该了解数据清理、集成、探索等相关技术；最后，洞见和商业意识也至关重要。图1-3数据科学的基本流程......
2023-11-08
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大数据分析简介-大数据挖掘技术及应用详细阅读
表8-2大数据计算模式表8-3大数据分析与挖掘框架大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据分析的基本方法：预测性分析。知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程，也就是要对数据进行高端的分析。需要从大数据中先抽取出有价值的知识，并把它构建成可支持查询、分析与计算的知识库。大数据分析处理系统简介：批量数据及处理系统。......
2023-11-08
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