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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，金融数据分析挖掘系统、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、形象化专业分析，图文并茂支持分享，金融数据分析挖掘系统，金融数据分析挖掘系统、保存、打印、下载?除非用户主动保存，平台不存储任何用户数据，阅后即焚?。金融数据分析挖掘系统

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