数据挖掘智能分析在医疗信息化中的应用场景

大数据分析在疾病与健康研究中的应用大数据分析技术将在上述方面发挥特殊作用。一、疾病与健康的研究在疾病与健康的研究方面，我们可以将其分为三个细分领域:健康研究、亚健康研究和疾病研究。1.健康研究中国是一个幅员辽阔的多民族国家。不同地区不同人群的人的基因和健康指标是不同的，同一地区同一人群的人在不同性别和年龄的健康标准也是不同的。

例如:1.1分析体检数据和挖掘，得到不同地区、不同人群的健康差异，从而确定不同人群的准确健康标准，针对不同人群制定适宜的防治方法和预后标准，量身定制个性化、区域化的健康评估模型。1.2在制定不同地区不同人群的参考值时，可以进一步分析不同性别、不同年龄、不同季节健康指标的差异，以及重量比，从而完善适合中国人的全面系统的健康参考值。

data 挖掘可用于金融、医疗医疗保健、营销、零售、制造、司法、工程和科学、保险等领域。Data 挖掘，又译为数据挖掘和数据挖掘。这是数据库知识发现的一个步骤。Data 挖掘一般是指自动搜索大量数据中隐藏的具有特殊关系的信息的过程。Data 挖掘通常与计算机科学有关，通过统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统、模式识别等多种方法实现上述目标。

data 挖掘成功应用的两个关键因素是:一个庞大完整的数据池和一个可以根据用户和行为拆分这个数据池的系统。这里有一些例子:1。某超市从每张收据的订单信息可以看出，平时买卫生纸的顾客也会买牙刷；平时买酸奶的顾客也会用手买两包面包。Data 挖掘目前在国内并不流行，就像屠龙术一样；Data 挖掘本身结合了统计学、数据库、机器学习、模式识别、知识发现等学科，并不是什么新技术。

Data 挖掘申请原因是大数据和云计算。比如阿尔法狗后台有几千台运行神经网络算法的计算机。数据的初始准备，也称为数据仓库。通常占总数据量挖掘项目工作量的70%左右。前期你需要做大量的数据清理和领域拓展。数据挖掘和报告呈现只占30%左右；Data 挖掘技术更适合业务人员学习(比技术人员学习业务效率更高)。

Data 挖掘应用程序提供的可衡量的好处，包括降低业务成本、提高盈利能力和更好的服务。这种好处已经在保险、直邮营销、电信、零售和医疗医疗保健行业得到证实。保险和直邮行业是依靠数据挖掘做出有利商业决策的两个行业。例如，保险公司必须能够准确评估被保险人竞争性保险费带来的风险。例如，对低风险投保人收费过高的投诉会促使他们寻找其他保费更低的公司。

无论如何，成本必然增加，利润必然减少。有效的数据分析使得建立准确的预测模型成为解决这些问题的关键，在事务数据被用于数据应用之前对其进行转换是一项众所周知的要求。这些数据包括个人和事件的记录，一个例子是将零售客户购买的商品集合合并到一个“市场篮”中。另一种是请求访问互联网的特定网页从网站获取的一组群组会话，公司收集全球大量交易数据的能力已经远远超过了他们的分析能力。