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医学数据挖掘的过程主要包括数据预处理，挖掘过程、模式评估和知识表达。为了减少数据误差得到预期的结果，每一项具体的过程都可能需要反复执行。数据预处理即把采集到的医学原始数据加工成适用于进一步处理的数据源，主要包括数据的清洗、集成、归约、清理和变换。其中数据清洗又是数据预处理关键的一步。医院信息系统原始数据中存在着大量的“脏数据”[8]，在保证数据原样性的基础上对空缺数据、重复数据、异常数据进行反复筛选，可以降低误差，终形成便于挖掘的数据。数据挖掘过程经过特定的技术和运用决策树、粗糙集，甚至神经网络等算法对经过预处理的数据进行建模与评估，得到有用的分析信息，为用户提供相应的辅助支持。模式评估也称数据分析，是从构建的数据库中发现有价值的信息，并对其进行判断以及合理预测，为用户做出正确决策提供依据。合格的分析过程要求研究人员使用符合数据特点的挖掘工具。知识表示即结果评价与展示，可以结合可视化技术，用图表和图形的方式讲知识具体化、形象化非常好用！ 专业级分析，您身边的智能算法专家。

有些数据科学过程不是直接的业务分析，而是数据分析。比如石业，“钻井作业优化”需要数据科学工具和技术，属于数据科学家的日常工作。然而，我们不能把它与商业分析联系起来。

无论以上哪种业务，都可以分解成一系列的阶段。每过一个阶段，就只剩下一部分用户。准确记录漏斗各个环节的数据，以便分析优化各个环节的通过率，是数据运营的基础设施。数据运营中常见的痛点就是明知转化漏斗上某个环节通过率低，却没有办法改善。常见的解决方法是将数据分解成各个维度分别观察，往往可以发现产品或系统的问题。如果多个维度可以灵活组合观测数据，就成了数据立方体。虽然下图与互联网产品运营的漏斗数据无关，但原理是一样的。数据的会计老师虽然不可或缺，但不是用户增长的锚。那么，什么方法才能真正带动一个产品的用户快速增长呢？从历史上成功的产品来看，有一些思路值得关注。 很多报表工具只能统计、聚合、切片、下钻、大屏等，看似很炫，其实挖得很浅，无法应对深度需求。电商数据分析报价

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