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文档简介

1、大数据建模概述基本过程是通过多个学科技术的融合，实现数据的抽取、管理和分析，达到发现新知识和规律的目的。信息挖掘是机器学习与数据库技术的交叉；利用机器学习的技术分析海量的数据；利用数据库技术来管理海量的数据。大数据建模过程 模型构建通常包括模型建立、模型训练、模型验证和模型预测四个步骤，但根据不同的数据挖掘类型，在应用上会有一些细微的不同。 模型的建立是一个反复的过程，需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对问题是最有用的。模型构建流程大数据建模的技术人工智能机器学习分布式计算统计学数据库技术推荐算法商务智能模式识别联机分析处理目前大数据有一个前提就是数据。医疗领域的数据有几种类型，比较完整的是

2、医学影像的数据，像X光、CT，甚至还包括B超、脑电。这个领域有一些研究，比如说如何通过医学影像的自动分析来确定病变的位置，现在有很多放射治疗要对癌细胞的位置进行辐射，范围越小，接受的辐射量就越小，对病人本身的损害就越小，利用大数据的分析方法可以确定这个范围。这个技术现在刚刚产生，按照刚才的推断，医学技术的产生到使用的时间段越来越短，我们预测到2025年，一个技术的产生到使用基本上可以在一年之内完成。这是医学影像的数据。医学大数据建模应用第三个领域是跟基因组学、蛋白组学新的治疗技术相关。这些技术已经发展到了应用的边缘。像人类的基因组测序，以前人类基因组花了十年的时间研究，现在只要花一千美元，不到一周的时间就可以测出一个人的基因组。这些数据就可以应用到个性化诊断治疗。这个对大数据的推动也是非常大的。医学大数据建模应用1 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。医学大数据建模应用案例3 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一

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