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。全憑經驗、直覺和眼光，怎能在智能時代贏得未來？通用數據分析品牌排行榜

線性回歸與歸因引擎：您想知道一個指標，如銷量、利潤、活躍度，受哪些因素影響？哪些有正面作用？哪些無效或有反作用？因素變化后指標如何變化？可靠性如何？使用線性回歸與歸因引擎探索原因并預測未知。只需片刻，即可處理多達200萬條數據，并將圖文并茂的報告呈現眼前。制定面向未來的策略，提高勝算。 您想知道一個指標，如銷量、利潤、活躍度，受哪些因素影響？ 哪些有正面作用？哪些無效或有反作用？因素變化后指標如何變化？可靠性如何？停止猜想，開始洞察。基于先進的“暖榕敏捷數據挖掘系統——線性回歸與歸因分析引擎”： ?自動建模技術建立線性回歸或廣義回歸模型，并根據預設的因素預測未知的取值； ?自動進行歸因分析，了解哪些因素產生了哪些影響，以及這些影響的可信度； ?基于共線性分析，挖掘不同因素之間的關聯性和耦合性餐飲數據分析產品很多報表工具只能統計、聚合、切片、下鉆、大屏等，看似很炫，其實挖得很淺，無法應對深度需求。

SaaS。用戶只要上網即可使用。我們的 SaaS 非常適合中小微用戶或傳統行業用戶：成本低廉、彈服務、物超所值；無需部署、開箱即用、挖掘數據價值；與現有系統解耦、很低門檻、Excel 或 csv 即可驅動。對于 SaaS 的潛在客群，我們一方面將通過新媒體推廣、線上引流、電話或郵件營銷等方式進行推廣，一方面將通過公開課和講解實際案例的形式增加度和影響力。除此以外，我們還將采取有效的營銷和維護手段，提高試用率、購買率和復購率，并不斷增加市場占有率。部署或私有部署。此服務方式適合以下三類客戶：希望獨占計算引擎、平臺或存儲空間的客戶；或對合規要求嚴格，數據無法脫離本地環境的客戶；或數據量非常大，無法直接使用 SaaS，只能本地部署的客戶。除此之外，我們還將提供定制服務開發。此服務方式適合 SaaS 或現有產品不能滿足要求，需要專門建立模型或實現特定功能的項目。服務對象一般為高凈值客戶或重點客戶，我們將發揮技術和人才優勢，為這些客戶提供定制化服務。

某種程度上，推薦技術的高度多樣性在于一些實現推薦時遇到的挑戰，如客戶評分的稀疏性，計算的可擴展性，以及缺乏新物品和客戶的信息。顯然，我們無法在本節中綜述哪怕一下部分方法和算法，而且在此處探討這些也沒有太多的意義，因為這樣的綜述俯拾皆是。相反我們將關注于驅動設計推薦系統的目標和效用函數，而基本上忽略這一問題的算法和技術側的細節。從計量經濟學的觀點來看，推薦系統問題與電商和全渠道商業在很多零售領域的興起帶來銷售品類的擴張是緊密相關。大的平類增加了很多非**產品，每一個產品的銷售量和貢獻的收入都是很少的，但是這個“長尾”的總體貢獻是非常的。傳統推薦技術如推廣**的商品不能有效利用非**商品的潛力，這就需要更巧妙的推薦方法在數百萬他或者她從未探索過的產品中對其進行引導。落地模式重，對業務系統侵入深、實施難、成本高、投入產出比低？與業務系統解耦，開箱即用，完全無侵入。

大數據的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網絡方法、Web 數據挖掘等，這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。分類是找出數據庫中的一組數據對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數據庫中的數據項映射到摸個給定的類別中。可以應用到涉及到應用分類、趨勢預測中，如淘寶商鋪將用戶在一段時間內的購買情況劃分成不同的類，根據情況向用戶推薦關聯類的商品，從而增加商鋪的銷售量。 回歸分析反映了數據庫中數據的屬性值的特性，通過函數表達數據映射的關系來發現屬性值之間的依賴關系。它可以應用到對數據序列的預測及相關關系的研究中去。在市場營銷中，回歸分析可以被應用到各個方面。如通過對本季度銷售的回歸分析，對下一季度的銷售趨勢作出預測并做出針對性的營銷改變。聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對數據的相似性和差異性將一組數據分為幾個類別。屬于同一類別的數據間的相似性很大，但不同類別之間數據的相似性很小，跨類的數據關聯性很低。關聯規則是隱藏在數據項之間的關聯或相互關系，即可以根據一個數據項的出現推導出其他數據項的出現。掌握關鍵技術，并擁有自主知識產權。帕累托數據分析報價

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零售商準備一次促銷活動，即對某個或者一組特定商品進行有時限的折扣。對促銷活動的規劃需要估計到下列有關的值： 哪些產品的庫存需要避免在活動結束前缺貨？什么樣的價格會優化收入？價格可以考慮是一個恒定值或者是一個從活動開始到結束不同時間段的函數。我們將考慮庫存水平是預先確定的，零售商試圖計算優價格這種情況。這是時尚零售商在處理季節性清倉和款式翻新中遇到的典型問題。這一問題可以以不同的方式來定義，如將需求預測和價格優化作為的問題來處理，也可以同時優化庫存水平和價格，總之其目的是優化收入。通用數據分析品牌排行榜

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