醫學數據挖掘的過程主要包括數據預處理，挖掘過程、模式評估和知識表達。為了減少數據誤差得到預期的結果，每一項具體的過程都可能需要反復執行。 數據預處理 即把采集到的醫學原始數據加工成適用于進一步處理的數據源，主要包括數據的清洗、集成、歸約、清理和變換。其中數據清洗又是數據預處理關鍵的一步。醫院信息系統原始數據中存在著大量的“臟數據”[8]，在保證數據原樣性的基礎上對空缺數據、重復數據、異常數據進行反復篩選，可以降低誤差，終形成便于挖掘的數據。 數據挖掘過程 經過特定的技術和運用決策樹、粗糙集，甚至神經網絡等算法對經過預處理的數據進行建模與評估，得到有用的分析信息，為用戶提供相應的輔助支持。 模式評估 也稱數據分析，是從構建的數據庫中發現有價值的信息，并對其進行判斷以及合理預測，為用戶做出正確決策提供依據。合格的分析過程要求研究人員使用符合數據特點的挖掘工具。 知識表示 即結果評價與展示，可以結合可視化技術，用圖表和圖形的方式講知識具體化、形象化。快速：分布式計算引擎+自研高效調度技術，只需數分鐘即可獲得結果！在線數據挖掘系統

零售是數據科學和數據挖掘重要的商業應用領域之一。零售領域有著豐富的數據和大量的優化問題，如優化價格、折扣、推薦、以及庫存水平等可以用數據分析優化的問題。全渠道零售，即在所有線上和線下渠道整合營銷、客戶關系管理，以及庫存管理的崛起產生了大量的關聯數據，增強了數據驅動型決策的重要性和能力。盡管已經有許多關于數據挖掘在營銷和客戶關系管理方面的書，如 但絕大多數書的結構更像是數據科學家手冊，專注在算法和方法論，并且假設人的決策是處于將分析結果到業務執行上的中心位置。在這篇文章中我們試圖采用更加嚴謹的方法和系統化的視角來探討基于數據分析的經濟學模型和目標函數如何使得決策更加自動化。在這篇文章里， 我們將描述一個假想的收入管理平臺，這一平臺基于零售商的數據并控制零售策略的很多方面，如價格、營銷和倉儲。金融數據挖掘收費百萬級數據挖掘，數分鐘即出結果。

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數據挖掘 (Data Mining)又稱數據庫的知識發現(Knowledge Discovery in Databases，KDD)。是指從大量不完全、有噪聲、模糊并隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中人們事先不知道但又潛在有用的信息和知識的過程[1]。所獲得的知識多以概念、規則、規律、模式等形式存在。經濟全球化和互聯網技術的發展，使得各個行業的數據以“”式的速度增長，傳統的數據分析能完成數據的錄入、查詢等簡單操作，對于發現數據間的潛在聯系及根據現有數據預測事物未來走向顯得捉襟見肘。如何從浩瀚如煙的數據庫中而又準確地獲取有價值的信息呢？我們陷入了“被信息所淹沒，卻饑渴于知識”的困境，數據挖掘技術正是在這樣的需求背景下產生的。 掌握關鍵技術，并擁有自主知識產權。

項目經驗 工業及制造業： ? 神華集團黑岱溝露天煤礦設備健康狀態智能評估系統 ? 黑龍江某部邊防巡邏艇柴油機狀態監測與故障診斷系統（總 裝備部） ? 美國密歇根大學智能維護中心刀具全生命周期分析 ? 哈工大應用智能實驗室搬運機械手狀態監測與故障診斷系統 ? 哈電集團汽輪機葉片性能監測與剩余壽命預測 ? 新奧集團危化品運輸路線優化與用時預測 市政： ? 上海市人口區域洞察（上海統計局） ? 上海浦東公安報案報警預測分析（上海公安浦東分局） ? 上海電信用戶停機預警及欠費預測模型（上海電信賬戶中心） ? 上海12345市民熱線工單自動分類及熱點追蹤（上海市民熱線） ? 上海電信增值業務（流量包、語音包、假日包）潛在客戶挖掘 金融： ? 淘寶店鋪反洗錢行為挖掘 ? 萬達金融集團智能投顧系統 ? 萬達金融集團量化交易系統 ? 快錢（快易花）潛在用戶挖掘 ? 快錢（快易花）用戶評級與風險識別使用帕累托價值分析器，立即識別微不足道的大多數和至關重要的極少數。線上數據挖掘銷售

即使是私有部署，也可以和已有系統隔離，并支持快速彈性擴容。在線數據挖掘系統

醫學作為一個專業、復雜的學科，需要處理各種各樣的數據，如文本、數值、圖表、圖像等等。現在的醫生不只是看病，往往還承擔著繁重的科研課題或論文要求。除了看病，課題研究、學術交流、發表論文、評職稱等，給不少醫生造成了很大的壓力。但醫務工作者由于技能背景所險，往往不具備深度數據挖掘的時間和能力。 暖榕敏捷數據挖掘系統，包含了時序預測模塊（時序預測引擎）、關聯分析模塊（組合與推薦引擎）、多分類診斷模塊（個性化推薦引擎）、智能診斷模塊（潛客識別引擎）、歸因分析模塊（線性回歸與歸因分析引擎），可以幫助醫務工作者方便快捷地進行高級別的數據分析和挖掘，數分鐘既出結果。讓廣大醫務工作者在科研和論文上擺脫愁悶和壓力，如虎添翼，順暢自如。在線數據挖掘系統

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