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【教程免费下载】Python数据分析与挖掘实战

沉默术士 2019-12-01 22:07:58 1710 浏览量 回答数 2

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数据挖掘从业人员工作分析:数据挖掘从业人员的愿景:数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种,(注意:本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色)。 A:做科研(在高校、科研单位以及大型,主要研究算法、应用等) B:算法工程师(在做数据挖掘及其相关程序算法的实现等)C:数据分析师(在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等) 数据挖掘从业人员切入点:根据上面的从业方向来说说需要掌握的技能。A:做科研:这里的科研相对来说比较概括,属于技术型的相对高级级别,需要对开发、数据分析的必备基础知识。 B:算法工程师:主要是实现数据挖掘现有的算法和研发新的算法以及根据实际需要结合核心算法做一些程序开发实现工作。要想扮演好这个角色,你不但需要熟悉至少一门编程语言如(C,C++,Java,Delphi等)和数据库原理和操作,对数据挖掘基础课程有所了解,读过《数据挖掘概念与技术》(韩家炜著)、《人工智能及其应用》。有一点了解以后,如果对程序比较熟悉的话并且时间允许,可以寻找一些开源的数据挖掘研究分析,也可以参考如《数据挖掘:实用机器学习技术及Java实现》等一些教程。 C:数据分析师:需要有深厚的数理统计基础,可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术,但是需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具。从这个方面切入数据挖掘领域的话你需要学习《数理统计》、《概率论》、《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》、《金融数据挖掘》,《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘实践 》等,当然也少不了你使用的工具的对应说明书了,如SPSS、SAS等厂商的《SAS数据挖掘与分析》、《数据挖掘Clementine应用实务》、《EXCEL 2007数据挖掘完全手册》等,如果多看一些如《数据挖掘原理》 等书籍那就更好了。</ol>

玄学酱 2019-12-02 01:21:50 0 浏览量 回答数 0

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高校大数据实训平台解决方案,数道云大数据提供专业的Hadoop、spark等大数据主流课程,助力高校大数据分析课程教学,培养大数据多种实用型技术人才。基于数据的采集、存储、计算和大数据框架平台管理,让学生掌握对大数据的离线、实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过大数据实训平台,掌握大数据平台并且对大数据架构和挖掘的基本技能和方法,为将来在企业挖掘分析大数据做决策打下基础。

sdydata 2019-12-02 02:02:25 0 浏览量 回答数 0

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sdydata 2019-12-02 02:02:25 0 浏览量 回答数 0

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sdydata 2019-12-02 02:02:25 0 浏览量 回答数 0

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sdydata 2019-12-02 02:02:25 0 浏览量 回答数 0

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又叫做大数据工程教学实训平台,是武汉数道云科技有限公司针对于高校、培训机构的大数据平台搭建的方案。数道云大数据提供专业的Hadoop、spark等大数据主流课程,助力高校大数据分析课程教学,培养大数据多种实用型技术人才。基于数据的采集、存储、计算和大数据框架平台管理,让学生掌握对大数据的离线、实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过大数据实训平台,掌握大数据平台并且对大数据架构和挖掘的基本技能和方法,为将来在企业挖掘分析大数据做决策打下基础。

sdydata 2019-12-02 02:02:25 0 浏览量 回答数 0

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数据挖掘有很多不同的实施方法,如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下,那只是数据分析,不是数据挖掘。CRISP-DM和SEMMA是两种常用的数据挖掘流程。 从数据本身来考虑,数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。 步骤(1)信息收集:根据确定的数据分析对象,抽象出在数据分析中所需要的特征信息,然后选择合适的信息收集方法,将收集到的信息存入数据库。对于海量数据,选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。 步骤(2)数据集成:把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享。 步骤(3)数据规约:如果执行多数的数据挖掘算法,即使是在少量数据上也需要很长的时间,而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示,它小得多,但仍然接近于保持原数据的完整性,并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。 步骤(4)数据清理:在数据库中的数据有一些是不完整的(有些感兴趣的属性缺少属性值)、含噪声的(包含错误的属性值),并且是不一致的(同样的信息不同的表示方式),因此需要进行数据清理,将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。不然,挖掘的结果会差强人意。 步骤(5)数据变换:通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。 步骤(6)数据挖掘过程:根据数据仓库中的数据信息,选择合适的分析工具,应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集,甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息,得出有用的分析信息。 步骤(7)模式评估:从商业角度,由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。 步骤(8)知识表示:将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户,或作为新的知识存放在知识库中,供其他应用程序使用。 数据挖掘过程是一个反复循环的过程,每一个步骤如果没有达到预期目标,都需要回到前面的步骤,重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步,例如在某个工作中不存在多个数据源的时候,步骤(2)便可以省略。 步骤(3)数据规约、步骤(4)数据清理、步骤(5)数据变换又合称数据预处理。在数据挖掘中,至少60%的费用可能要花在步骤(1)信息收集阶段,而其中至少60%以上的精力和时间花在了数据预处理过程中

保持可爱mmm 2019-12-02 03:09:42 0 浏览量 回答数 0

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数据挖掘和机器学习的区别和联系,周志华有一篇很好的论述《机器学习和 数据挖掘》可以帮助大家理解。 数据挖掘受到很多学科领域的影响,其中数据库、机器学习、统计学无疑影响 最大。简言之,对数据挖掘而言,数据库提供数据管理技术,机器学习和统计学 提供数据分析技术。 由于统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用,因此,统计学界提供的 很多技术通常都要在机器学习界进一步研究,变成有效的机器学习算法之后才能 再进入数据挖掘领域。从这个意义上说,统计学主要是通过机器学习来对数据挖 掘发挥影响,而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。 从数据分析的角度来看,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域,但机器 学习研究往往并不把海量数据作为处理对象,因此,数据挖掘要对算法进行改造, 使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同时,数据挖掘还有自身独特的内容, 即关联分析。 而模式识别和机器学习的关系是什么呢,传统的模式识别的方法一般分为两种: 统计方法和句法方法。句法分析一般是不可学习的,而统计分析则是发展了不少机 器学习的方法。也就是说,机器学习同样是给模式识别提供了数据分析技术。 至于,数据挖掘和模式识别,那么从其概念上来区分吧,数据挖掘重在发现知识, 模式识别重在认识事物。 机器学习的目的是建模隐藏的数据结构,然后做识别、预测、分类等。因此,机器 学习是方法,模式识别是目的。 总结一下吧。只要跟决策有关系的都能叫 AI(人工智能),所以说 PR(模式识别)、 DM(数据挖掘)、IR(信息检索) 属于 AI 的具 体应用应该没有问题。 研究的东西则 不太一样, ML(机器学习) 强调自我完善的过程。 Anyway,这些学科都是相通的。

珍宝珠 2019-12-02 03:22:18 0 浏览量 回答数 0

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数道云大数据工程教学实训平台底层数据处理平台采用云计算技术实现,基于云计算的基础设施层能充分保障资源的有效利用率和资源的动态伸缩性,云基础设施层上搭建了基于VMware、Hyper-v或KVM等的虚拟化层,该虚拟化层能充分保证业务的连续性和平台运行的可靠性。建立在虚拟化层上的统一数据挖掘平台波若 能满足有大数据挖掘需求的师生利用图形化的界面进行大数据分析,而基于Hadoop 的大数据开发平台(波若)能为大数据算法分析和大数据处理提供基础平台。位于架构最上层的大数据工程教学实训平台为培养大数据时代的数据科学家提供实训平台。

sdydata 2019-12-02 02:01:58 0 浏览量 回答数 0

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sdydata 2019-12-02 02:02:11 0 浏览量 回答数 0

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sdydata 2019-12-02 02:01:58 0 浏览量 回答数 0

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sdydata 2019-12-02 02:01:58 0 浏览量 回答数 0

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sdydata 2019-12-02 02:01:58 0 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】Python数据挖掘:概念、方法与实践

知与谁同 2019-12-01 22:07:57 1942 浏览量 回答数 1

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【教程免费下载】 Python数据挖掘:概念、方法与实践

沉默术士 2019-12-01 22:07:52 1066 浏览量 回答数 1

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总的来说大数据有5个部分。数据采集,数据存储,数据清洗,数据挖掘,数据可视化。数据采集有硬件采集,如OBD,有软件采集,如滴滴,淘宝。数据存储就包括NOSQL,hadoop等等。数据清洗包括语议分析,流媒体格式化等等。数据挖掘包括关联分析,相似度分析,距离分析,聚类分析等等。数据可视化就是WEB的了。

第6人 2019-12-01 23:29:55 0 浏览量 回答数 0

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你提到的更多的是技能集的丰富,我也是同样的经历,陆陆续续地接触过大数据相关的技术,但是都属于那种了解的程度,现在换个思路,通过业务场景的落地来推动自己技术的学习。我这边主要是数据挖掘相关的工作,结合现在的海量数据,高大上点的说法是机器学习,AI。这样对我来说跟以前对大数据的理解就不一样了,跟数据挖掘结合起来之后开始能体会到数据的价值。所以我的建议是将大数据跟业务结合起来。将大数据整个链条上的节点串起来去看。这样方向感更好点。整个纯属个人感觉:)

五月华斩 2019-12-01 23:47:54 0 浏览量 回答数 0

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大数据平台,包含大数据计算存储平台、数据采集平台、数据挖掘、舆情平台等等Hadoop是大数据开发的工具,也是目前使用比较广的大数据开发工具Hadoop大数据,数道云大数据

sdydata 2019-12-02 02:01:39 0 浏览量 回答数 0

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**Hadoop大数据平台厂商,数道云大数据,是一家高科技大数据公司。致力于ApacheHadoop生态大数据软件研发,提供大数据采集、大数据存储管理平台、大数据舆情(情报)监控、大数据分析和挖掘平台、大数据可视化等产品。关于具体的操作,都会有专业的工程师指导进行。**

sdydata 2019-12-02 02:02:11 0 浏览量 回答数 0

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Hadoop技术是目前主流的大数据开发技术之一国内大数据公司,数道云大数据,就是采用的Apache Hadoop大数据软件研发。可根据用户需求定制大数据解决方案,提供Hadoop分布式数据采集,数据挖掘,数据存储与计算、舆情监控等等平台的一体化政企大数据解决方案。

游客4c3lpvjn33j5i 2019-12-02 01:59:53 0 浏览量 回答数 0

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高校大数据实训平台,武汉数道云科技提供超过100个课时的hadoop、spark等大数据主流课程,课程与大数据实验机完美结合,学员通过大数据教学管理系统在线学习,同时进行实验操作。课程内容包括大数据项目设计、数据采集、数据清洗、建模、数据可视化、技术实现等,快速提升实操技能,最终掌握大数据开发、数据分析与数据挖掘等大数据能力。

sdydata 2019-12-02 02:02:12 0 浏览量 回答数 0

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高校大数据实训平台,武汉数道云科技提供超过100个课时的hadoop、spark等大数据主流课程,课程与大数据实验机完美结合,学员通过大数据教学管理系统在线学习,同时进行实验操作。课程内容包括大数据项目设计、数据采集、数据清洗、建模、数据可视化、技术实现等,快速提升实操技能,最终掌握大数据开发、数据分析与数据挖掘等大数据能力。

sdydata 2019-12-02 02:02:31 0 浏览量 回答数 0

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大数据工程教学实训平台又称大数据挖掘实战中心,是武汉数道云科技有限公司的一款关于高校的产品解决方案,将云存储资源、服务器资源和网络资源整合,然后通过Vmware等虚拟化 搭建私有云平台,在私有云平台上搭建统一的数据挖掘平台和基于Hadoop的大数据分析平台。

sdydata 2019-12-02 02:02:11 0 浏览量 回答数 0

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高校大数据实训平台解决方案,武汉数道云科技。提供超过100个课时的hadoop、spark等大数据主流课程,课程与大数据实验机完美结合,学员通过大数据教学管理系统在线学习,同时进行实验操作。课程内容包括大数据项目设计、数据采集、数据清洗、建模、数据可视化、技术实现等,快速提升实操技能,最终掌握大数据开发、数据分析与数据挖掘等大数据能力。

sdydata 2019-12-02 02:02:12 0 浏览量 回答数 0

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大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统。   大数据有四个基本特征:一、数据体量巨大(Vomule),二、数据类型多样(Variety),三、处理速度快(Velocity),四、价值密度低(Value)。   在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术,这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。大数据处理一般有以下几种关键性技术:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。   大数据处理之一:采集。大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。   在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。   大数据处理之二:导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。   导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。   大数据处理之三:统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。   统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。   大数据处理之四:挖掘。与前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。   整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。   大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理,而是有一点数据就处理一点,更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量,对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块,之后对其进行处理。重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务,分别单独进行处理,并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算,而是将计算方法(通常是计算函数——映射并简化)作用到这些数据块最终得到结果。   当前,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代,可通过实时监测,跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。   目前大数据在医疗卫生领域有广为所知的应用,公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行全面疫情监测。5千万条美国人最频繁检索的词条被用来对冬季流感进行更及时准确的预测。学术界整合出2003年H5N1禽流感感染风险地图,研究发行此次H7N9人类病例区域。社交网络为许多慢性病患者提供了临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得院外临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。   在医药研发方面,大数据的战略意义在于对各方面医疗卫生数据进行专业化处理,对患者甚至大众的行为和情绪的细节化测量成为可能,挖掘其症状特点、行为习惯和喜好等,找到更符合其特点或症状的药品和服务,并针对性的调整和优化。在医药研究开发部门或公司的新药研发阶段,能够通过大数据技术分析来自互联网上的公众疾病药品需求趋势,确定更为有效率的投入产品比,合理配置有限研发资源。除研发成本外,医药公司能够优化物流信息平台及管理,更快地获取回报,一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年,使用数据分析预测则能帮助医药研发部门或企业提早将新药推向市场。   在疾病诊治方面,可通过健康云平台对每个居民进行智能采集健康数据,居民可以随时查阅,了解自身健康程度。同时,提供专业的在线专家咨询系统,由专家对居民健康程度做出诊断,提醒可能发生的健康问题,避免高危病人转为慢性病患者,避免慢性病患者病情恶化,减轻个人和医保负担,实现疾病科学管理。对于医疗卫生机构,通过对远程监控系统产生数据的分析,医院可以减少病人住院时间,减少急诊量,实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。武汉协和医院目前也已经与市区八家社区卫生服务中心建立远程遥控联系,并将在未来提供“从医院到家”的服务。在医疗卫生机构,通过实时处理管理系统产生的数据,连同历史数据,利用大数据技术分析就诊资源的使用情况,实现机构科学管理,提高医疗卫生服务水平和效率,引导医疗卫生资源科学规划和配置。大数据还能提升医疗价值,形成个性化医疗,比如基于基因科学的医疗模式。   在公共卫生管理方面,大数据可以连续整合和分析公共卫生数据,提高疾病预报和预警能力,防止疫情爆发。公共卫生部门则可以通过覆盖区域的卫生综合管理信息平台和居民信息数据库,快速监测传染病,进行全面疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,进行快速响应,这些都将减少医疗索赔支出、降低传染病感染率。通过提供准确和及时的公众健康咨询,将会大幅提高公众健康风险意识,同时也将降低传染病感染风险。   在居民健康管理方面,居民电子健康档案是大数据在居民健康管理方面的重要数据基础,大数据技术可以促进个体化健康事务管理服务,改变现代营养学和信息化管理技术的模式,更全面深入地从社会、心理、环境、营养、运动的角度来对每个人进行全面的健康保障服务,帮助、指导人们成功有效地维护自身健康。另外,大数据可以对患者健康信息集成整合,在线远程为诊断和治疗提供更好的数据证据,通过挖掘数据对居民健康进行智能化监测,通过移动设备定位数据对居民健康影响因素进行分析等等,进一步提升居民健康管理水平。   在健康危险因素分析方面,互联网、物联网、医疗卫生信息系统及相关信息系统等普遍使用,可以系统全面地收集健康危险因素数据,包括环境因素(利用GIS系统采集大气、土壤、水文等数据),生物因素(包括致病性微生物、细菌、病毒、真菌等的监测数据),经济社会因素(分析经济收入、营养条件、人口迁徙、城镇化、教育就业等因素数据),个人行为和心理因素,医疗卫生服务因素,以及人类生物遗传因素等,利用大数据技术对健康危险因素进行比对关联分析,针对不同区域、人群进行评估和遴选健康相关危险因素及制作健康监测评估图谱和知识库也成为可能,提出居民健康干预的有限领域和有针对性的干预计划,促进居民健康水平的提高。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:15:59 0 浏览量 回答数 0

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结合经验,大数据开发这个概念还是比较泛,可以结合不同的工种介绍: (1)数据工程师 数据ETL,数据上云,数据仓库建设,数据集市建设,数据报表开发; (2)数据分析师 结合实际业务问题,通过大数据分析,寻找发现问题和解决问题,为业务提供数据决策支持; (3)数据挖掘工程师 通过机器学习,数据挖掘算法帮助业务,解决业务痛点;

游客enyoa5mwwomgu 2020-03-02 10:19:17 0 浏览量 回答数 0

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MapReduce支持下列场景: 搜索:网页爬取、倒排索引、PageRank。 Web访问日志分析: 分析和挖掘用户在Web上的访问、购物行为特征,实现个性化推荐。 分析用户访问行为。 文本统计分析: 热门小说的字数统计(WordCount)、词频TFIDF分析。 学术论文、专利文献的引用分析和统计。 维基百科数据分析等。 海量数据挖掘:非结构化数据、时空数据、图像数据的挖掘。 机器学习:监督学习、无监督学习、分类算法如决策树、SVM等。 自然语言处理: 基于大数据的训练和预测。 基于语料库构建单词同现矩阵,频繁项集数据挖掘、重复文档检测等。 广告推荐:用户点击(CTR)和购买行为(CVR)预测。

LiuWH 2020-03-20 13:56:00 0 浏览量 回答数 0

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金融行业的,数道云大数据,了解下大数据精准营销用户画像挖掘,用户的历史查询词与用户的基本属性及潜在需求有密切的关系。汽车融资租赁机构贷款风险评估。汽车融资租赁机构可通过对客户的相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析,量化客户的信用额度,更有效的开展贷款服务。实时欺诈交易识别。大数据征信评估个人信用注重强相关信息,忽略弱相关信息。

游客4c3lpvjn33j5i 2019-12-02 01:59:56 0 浏览量 回答数 0

问题

CRM大数据你有效利用了吗?

赛思salesnow 2019-12-01 21:19:51 1510 浏览量 回答数 0
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