网络电影数据集(IMDB dataset)_数据挖掘_科研数据集
网络电影数据集(IMDB dataset)
数据介绍：
This is a link dataset built with permission from the Internet Movie Data (IMDB). Each row is a film or television program. Each attribute represents an actors, directors, etc. In a given row, there is a 1 (one) for every person associated with that row (i.e. film or television program), and a 0 (zero) for every person not associated with that row. The data file is itself stored in a sparse format, so don't expect a giant CSV matrix. The output is 1 (one) if Mel Blanc, voice of Bugs Bunny and other cartoon characters, was involved in the film or television program. Mel Blanc was chosen as the output because he appeared in more films or television programs than any other person in the database, at the time of compilation. Note, Mel Blanc is not among input attributes.
关键词：
链接数据集,IMDB,电影,电视节目,演员,导演, link
dataset,IMDB,film,television program,actor,director,
数据格式：
TEXT
数据详细介绍：
IMDB dataset
This is a link dataset built with permission from the Internet Movie Data (IMDB). Each row is a film or television program. Each attribute represents an actors, directors, etc. In a given row, there is a 1 (one) for every person associated with that row (i.e. film or television program), and a 0 (zero) for every person not associated with that row. The data file is itself stored in a sparse format, so don't expect a giant CSV matrix. The output is 1 (one) if Mel Blanc, voice of Bugs Bunny and other cartoon characters, was involved in the film or television program. Mel Blanc was chosen as the output because he appeared in more films or television programs than any other person in the database, at the time of compilation. Note, Mel Blanc is not among input attributes.
Format
The spardat format is only capable of representing binary datasets with real outputs. The dataset is designed for sparse data, and is inefficient for dense data. Though the output may be a real number, the spardat loader we use binarizes the output with a user-supplied threshold. This format is
whitespace-delimited. Each line starts with the real output value, followed by a (whitespace-delimited) list of attribute which have value 1 (one) for that dataset row. The attributes are listed according to their index, starting from 0 (zero). The dataset is assumed to have as many attributes as necessary to accomodate the highest-numbered attribute that appears in any row. However, there is no requirement that lower-numbered attributes appear anywhere. For compatibility with some software, such as SVMlight, the attribute indices maybe be followed with ":1". Lines beginning with "#" are ignored. Example file with 8 attributes, mixing the standard attribute index format with the ":1" version:
# The first line uses the :1 format.
1.000000 0:1 3:1 7:1
# The rest of the lines use the standard format. It is
# unusual to mix standard and :1 formats in the same file.
0.000000 1 2 5 6
1.414214 0
...
Source
Created by Paul Komarek, komarek.paul@https://www.360docs.net/doc/1211281821.html,
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kdd99数据集详解-数据挖掘
KDD是数据挖掘与知识发现（Data Mining and Knowledge Discovery）的简称，KDD CUP 是由ACM（Association for Computing Machiner）的SIGKDD （Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining）组织的年度竞赛。竞赛主页在这里。 下面是历届KDDCUP的题目： KDD-Cup 2008, Breast cancer KDD-Cup 2007, Consumer recommendations KDD-Cup 2006, Pulmonary embolisms detection from image data KDD-Cup 2005, Internet user search query categorization KDD-Cup 2004, Particle physics; plus Protein homology prediction KDD-Cup 2003, Network mining and usage log analysis KDD-Cup 2002, BioMed document; plus Gene role classification KDD-Cup 2001, Molecular bioactivity; plus Protein locale prediction. KDD-Cup 2000, Online retailer website clickstream analysis KDD-Cup 1999, Computer network intrusion detection KDD-Cup 1998, Direct marketing for profit optimization KDD-Cup 1997, Direct marketing for lift curve optimization ”KDD CUP 99 dataset ”就是KDD竞赛在1999年举行时采用的数据集。从这里下载KDD99数据集。 1998年美国国防部高级规划署（DARPA）在MIT林肯实验室进行了一项入侵检测评估项目。林肯实验室建立了模拟美国空军局域网的一个网络环境，收集了9周时间的TCPdump(*) 网络连接和系统审计数据，仿真各种用户类型、各种不同的网络流量和攻击手段，使它就像一个真实的网络环境。这些TCPdump采集的原始数据被分为两个部分：7周时间的训练数据(**) 大概包含5,000,000多个网络连接记录，剩下的2周时间的测试数据大概包含2,000,000个网络连接记录。 一个网络连接定义为在某个时间内从开始到结束的TCP数据包序列，并且在这段时间内，数据在预定义的协议下（如TCP、UDP）从源IP地址到目的IP地址的传递。每个网络连接被标记为正常（normal）或异常（attack），异常类型被细分为4大类共39种攻击类型，其中22种攻击类型出现在训练集中，另有17种未知攻击类型出现在测试集中。
数据挖掘_Yeast Dataset(酵母数据集)
Yeast Dataset(酵母数据集) 数据摘要： Interaction detection methods have led to the discovery of thousands of interactions between proteins, and discerning relevance within large-scale data sets is important to present-day biology. The dataset consists of protein-protein interaction network described and analyzed in (1) and available as an example in the software package - PIN (2). 中文关键词： 酵母,交互检测,蛋白质,数据集, 英文关键词： Yeast,Interaction detection,proteins,dataset, 数据格式： TEXT 数据用途： Information Processing Classification
数据详细介绍： Yeast Description https://www.360docs.net/doc/1211281821.html, network with 2361 vertices and 7182 edges (536 loops). https://www.360docs.net/doc/1211281821.html, network with 2361 vertices and 7182 edges (536 loops). yeast.clu partition of vertices. yeast.paj Pajek project file with complete dataset. Download complete dataset (ZIP, 134K) Background Interaction detection methods have led to the discovery of thousands of interactions between proteins, and discerning relevance within large-scale data sets is important to present-day biology. The dataset consists of protein-protein interaction network described and analyzed in (1) and available as an example in the software package - PIN (2). PIN class encoding: 1 - T, 2 - M, 3 - U, 4 - C, 5 - F, 6 - P, 7 - G, 8 - D, 9 - O, 10 - E, 11 - R, 12 - B, 13 - A. https://www.360docs.net/doc/1211281821.html, X interacts with Y relation, short names. https://www.360docs.net/doc/1211281821.html, X interacts with Y relation, long labels. yeast.clu PIN class partition of vertices, see encoding. yeast.paj Pajek project file with complete dataset. References Shiwei Sun, Lunjiang Ling, Nan Zhang, Guojie Li and Runsheng Chen: Topological structure analysis of the protein-protein interaction network in budding yeast. Nucleic Acids Research, 2003, Vol. 31, No. 9 2443-2450 (PDF).
医学科研方法简答题
1.简述医学科研方法的基本步骤 （1）科研选题：确定所要研究的题目是选题的起点 a．准备工作，文献的阅读 b．科研选题的原则：创新性，先进性，科学型，实用性，可行性 c．研究条件和优势。研究条件：人力、物力、财力 （2）科研设计：是对科学研究具体内容与方法的设计和计划安排，分为专业设计和统计设计。 专业设计：是运用专业理论技术知识来进行的设计，即从专业理论角度来选定具体的研究课题，提出假说，围绕检验假设制定技术路线和实验方案。主要解决科学研究的有用性和独创性，决定了科研成果的大小。专业设计的成功与否是科研成败的关键。 统计设计：控制误差、改善实验有效性、确定资料分析方法，同时保证展开设计的布局合理性和实验结论的可信性。 （3）实施方法：调查、实验、临床观察 （4）统计分析： A．以正确的方式收集资料 B．描述资料的统计特征 C．统计推断得出正确而结论 （5）总结归纳：需要注意根据已有的数据来推理，按照自己本次研究的范围下结论总结归纳的基本形式：学术论文。 2.医学科研的任务是什么 （1）发现医学中的未知事物和内在规律 （2）寻找医学中已知事物的未知规律 （3）探索生存环境对人类身心健康的联系 （4）开发医学的应用 3.请简要叙述医学科研设计中专业设计和统计学设计的基本内容 专业设计：是运用专业理论技术知识来进行的设计，即从专业理论角度来选定具体的研究课题，提出假说，围绕检验假设制订技术路线和实验方案。主要解决科学研究的有用性和独创性，决定了科研成果的大小。专业设计的正确与否是科研成败的决定因素。 统计设计：是运用统计学知识和方法来进行的设计。减少抽样误差和排除系统误差，保证样本的代表性和样本间的可比性，确保实验观察内容的合理安排，以便使研究结果进行高效率的统计分析，以最少的实验观察次数（例数）得出相对最优的结果和可靠的结论。主要解决科研的可重复性和经济性问题，是科研结果可靠性和经济性的保证。 4.简述医学科研中误差的种类和控制方法 答案一：按误差的来源，误差的性质和误差的可控性等划分，主要可分为抽样误差和非抽样误差两大类，非抽样误差分为系统误差和过失误差。 抽样误差的控制主要在设计阶段。为了减少抽样误差，必须注意：①力求使抽取的样本具有代表性②具有一定数量的调查对象③在抽样时必须随机化。 非抽样误差的控制： ①调查设计阶段： a在调查设计时，首先应正确确定目标总体。 b在调查计划时，应明确定义调查项目，尤其是可能引起混淆的那些调查项目。 c问卷设计时应紧扣调查目的，合理设置调查问题，在众多问题中精选最具代表性的问题，这也是保证调查质量的重要环节。 d根据调查对象的特点，选择恰当的调查方式，以保证调查质量。
数据挖掘_Epinions datasets(Epinions数据集)
Epinions datasets(Epinions数据集) 数据摘要： it contains the ratings given by users to items and the trust statements issued by users. 中文关键词： Epinions,数据集,信息,信任度,等级, 英文关键词： Epinions,datasets,information,trust metrics,ratings, 数据格式： TEXT 数据用途： Social Network Analysis Information Processing Classification 数据详细介绍： Epinions datasets
The dataset was collected by Paolo Massa in a 5-week crawl (November/December 2003) from the https://www.360docs.net/doc/1211281821.html, Web site. The dataset contains 49,290 users who rated a total of 139,738 different items at least once, writing 664,824 reviews. 487,181 issued trust statements. Users and Items are represented by anonimized numeric identifiers. The dataset consists of 2 files. Contents 1 Files 1.1 Ratings data 1.2 Trust data 1.3 Data collection procedure 2 Papers analyzing Epinions dataset Ratings data ratings_data.txt.bz2 (2.5 Megabytes): it contains the ratings given by users to items. Every line has the following format: user_id item_id rating_value For example, 23 387 5 represents the fact "user 23 has rated item 387 as 5" Ranges: user_id is in [1,49290] item_id is in [1,139738] rating_value is in [1,5] Trust data
医学科研实验方法
医学科研实验方法 学习目标 ?通过课堂讲授、实例讨论和实用训练，了解医学科研的基本容、基本方法、创新思维的基本形式和科学与人文的关系； ?熟悉文献检索和误差分析的基本要求、实验动物的基本概念、医学科研论文写作的基本格式、科学研究需要遵守的道德规； ?掌握医学科研的基本逻辑思维方式，实验研究的基本要素，实验设计的基本原则和方法等容。 医学科研概论 ?医学科研是什么 ?医学科研的发展 ?医学科研的特点及类型 ?医学科研的基本步骤 ?医学科研的选题 ?观察 ?医学科研道德 科研是什么 运用科学的方法，探索未知的现象，揭示客观规律，创造新理论、新技术、开辟新应用领域的智力性劳动。 物格而后知至，知至而后意诚，意诚而后心正，心正而后身修，身修而后家齐，家齐而后国治，国治而后天下平。 ———《礼记·大学》 格物致知真正的意义有两个方面：第一，寻求真理的唯一途径是对事物客观的探索；第二，探索的过程不是消极的袖手旁观，而是有想象力的有计划的探索。——《应有格物致知精神》丁肇中 在今天，王阳明的思想还在继续地支配着一些中国读书人的头脑。因为这个文化背景，中国学生大都偏向于理论而轻视实验，偏向于抽象的思维而不愿动手。中国学生往往念功课成绩很好，考试都得近一百分，但是面临着需要主意的研究工作时，就常常不知所措了。 我觉得真正的格物致知精神，不但在研究学术中不可缺少，而且在应付今天的世界环境中也是不可少的。在今天一般的教育里，我们需要培养实验的精神。就是说，不管研究自然科学，研究人文科学，或者在个人行动上，我们都要保留一个怀疑求真的态度，要靠实践来发现事物的真相科学进展的历史告诉我们，新的知识只能通过实地实验而得到，不是由自我检讨或哲理的清谈就可求到的。 实验的过程不是消极的观察，而是积极的、有计划的探测。比如，我们要知道竹子的性质，就要特别栽种竹子，以研究它生长的过程，要把叶子切下来拿到显微镜下去观察，绝不是袖手旁观就可以得到知识的。 实验的过程不是毫无选择的测量，它需要有小心具体的计划。特别重要的，是要有一个适当的目标，以作为整个探索过程的向导。至于这目标怎样选定，就要
数据挖掘报告
哈尔滨工业大学 数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期) 课程编码S1300019C 授课教师邹兆年 学生姓名汪瑞 学号 16S003011 学院计算机学院
一、实验内容 决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。 本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较了不同初始质心产生的差异。 本实验主要使用python语言实现，使用了sklearn包作为实验工具。 二、实验设计 1.决策树算法 1.1读取数据集 本次实验主要使用的数据集是汽车价值数据。有6个属性，命名和属性值分别如下： buying: vhigh, high, med, low. maint: vhigh, high, med, low. doors: 2, 3, 4, 5more. persons: 2, 4, more. lug_boot: small, med, big. safety: low, med, high. 分类属性是汽车价值，共4类，如下： class values：unacc, acc, good, vgood 该数据集不存在空缺值。
由于sklearn.tree只能使用数值数据，因此需要对数据进行预处理，将所有标签类属性值转换为整形。 1.2数据集划分 数据集预处理完毕后，对该数据进行数据集划分。数据集划分方法有hold-out法、k-fold交叉验证法以及有放回抽样法（boottrap）。 Hold—out法在pthon中的实现是使用如下语句： 其中，cv是sklearn中cross_validation包，train_test_split 方法的参数分别是数据集、数据集大小、测试集所占比、随机生成方法的可
SAS+8.2+Enterprise+Miner数据挖掘实例
SAS 8.2 Enterprise Miner数据挖掘实例 目录 1.SAS 8.2 Enterprise Miner简介 (2) 2.EM工具具体使用说明 (2) 3.定义商业问题 (3) 4.创建一个工程 (4) 4.1调用EM (4) 4.2新建一个工程 (5) 4.3应用工作空间中的节点 (6) 5.数据挖掘工作流程 (6) 5.1定义数据源 (6) 5.2探索数据 (8) 5.2.1设置Insight节点 (8) 5.2.2察看Insight节点输出结果 (9) 5.3准备建模数据 (11) 5.3.1建立目标变量 (11) 5.3.2设置目标变量 (13) 5.3.3数据分割 (21) 5.3.4替换缺失值 (22) 5.4建模 (23) 5.4.1回归模型 (23) 5.4.2决策树模型 (25) 5.5评估模型 (28) 5.6应用模型 (30) 5.6.1抽取打分程序 (30) 5.6.2引入原始数据源 (31) 5.6.3查看结果 (32) 6.参考文献： (34)
1.SAS 8.2 Enterprise Miner简介 数据挖掘就是对观测到的庞大数据集进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。[1] 一个数据挖掘工程需要足够的软件来完成分析工作，为了计划、实现和成功建立一个数据挖掘工程，需要一个集成了所有分析阶段的软件解决方案，包括从数据抽样到分析和建模，最后公布结果信息。大部分专业统计数据分析软件只实现特定的数据挖掘技术，而SAS 8.2 Enterprise Miner是一个集成的数据挖掘系统，允许使用和比较不同的技术，同时还集成了复杂的数据库管理软件。SAS 8.2 Enterprise Miner把统计分析系统和图形用户界面（GUI）集成在一起，并与SAS协会定义的数据挖掘方法——SEMMA方法，即抽样（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）建模（Model）、评价（Assess）紧密结合，对用户友好、直观、灵活、适用方便，使对统计学无经验的用户也可以理解和使用。 Enterprise Miner简称EM，它的运行方式是通过在一个工作空间（workspace）中按照一定的顺序添加各种可以实现不同功能的节点，然后对不同节点进行相应的设置，最后运行整个工作流程(workflow)，便可以得到相应的结果。 2.EM工具具体使用说明 EM中工具分为七类： ?Sample类包含Input Data Source、Sampling、Data Partition ?Explore类包含Distribution Explorer、Multiplot、Insight、 Association、Variable Selection、Link Analysis （Exp.） ?Modify类包含Data Set Attribute、Transform Variable、Filter Outliers、Replacement、Clustering、SOM/Kohonen、 Time Series（Exp.） ?Medel类包括Regression、Tree、Neural Network、 Princomp/Dmneural、User Defined Model、Ensemble、 Memory-Based Reasoning、Two Stage Model ?Assess类包括Assessment、Reporter
医院信息数据挖掘及数据可视化
中国科技信息2014年第22期·CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Nov.2014 信息技术推广 -115- 概述 近些年来，信息技术快速发展，现代计算机信息应用 技术在医疗领域发挥了前所未有的作用，大型医院都已经建立了医院信息系统（Hospital Information System，HIS）随着HIS 的广泛使用，数据库中的医院信息不断累积增加。海量数据急剧增加，往往不能得到有效的应用；若没有办法深入理解数据库里面的信息，则将会失去医院信息的价值。所以，当前在医院信息化的建设过程中需要处理的问题之一就是如何充分地利用HIS 数据库中的宝贵信息资源来为临床科研、医院服务质量、医院领导决策、卫生统计等提供科学的依据。 随着各医院的HIS 大范围使用运行之后，其HIS 数据库中存储的数据不断增加，数据库中历史数据日益增多。在这种背景情况下，把数据挖掘技术和数据可视化技术应用到处理医院医疗数据上是一个大趋势。数据挖掘技术对部分医疗数据进行了处理，但所得结果不便于理解因而无法为专业人员提供更好支持，而针对传统数据挖掘技术所得到的各种模式能够提供集成统一的接口及多种形式、多种角度、多种维度的直观的可视化展现方式，可以为专业人员提供更强有力的支持。 国内外研究现状国外研究现状 早在2002年IBM 华生研究中心对以色列的耶路撒冷和哈达萨医院的病人病例，开发了Opal 工具包，对大量的骨髓移植数据进行了可视化显示，这是一个在生物信息学领域的信息可视化技术方面的很好的实用性实例。Brant Chee 等人相继于2008年和2009年提出了健康信息药物治疗方案的可视化和医疗卫生信息的社会可视化。进而实现了信息可视化在医疗领域的应用，并从中发现药物和社会团体之间的关联关系和环境对人的健康状况的影响。美国卡内基梅隆大学的Christopher 等人于2009年提出基于初级保健糖尿病风险的分类和评估的可视化方法。本研究与医学证据、统计降维技术和信息可视化相结合建立一个框架，从而开发信息可视化分类器用于糖尿病风险的评估患者群中。日本岛根大学的Shusaku Tsumoto 等人于2011年。他们提出了包括决策树、聚类分析、MDS 和三维数据挖掘的时空数据挖掘过程。结果表明，大量存储数据的复用为基于医院临床行为的分类表征时间趋势提供有力的工具。葡萄牙的Pedro Pereira Rodrigues 做了预测基于虚拟病人记录的访问日志的生存分析的医院临床报告的可视化的研究。马来西亚的Muhammad Sheraz Arshad Maik 等人从医生的视角研究了电子病历可视化系统在公立医院的使用，用抽象有效的病人数据直观显示， 以获取有效信息进而改善病人的护理。美国NeuroMedical 和Vysis 公司利用数据挖掘可视化技术，通过对其趋势分析进行药物筛选，为药品的研发进行蛋白质的分析，对药物副作用进行了探索，发现了药物间的副作用。Marinovm 等人提出通过数据挖掘可视化技术对糖尿病及并发症流行病学进行了研究。 国内研究现状 在国内，对于医院信息数据挖掘及数据可视化的发展相对较晚。北京大学袁晓如教授带领的北大可视化研究小组在图可视化、轨迹可视化，微博可视化等领域开展了相关的研究工作。浙江大学在医院信息系统的数据挖掘技术、可视化领域开展了相关的研究工作。清华大学的唐泽圣教授是国内较早进行可视化研究的学者之一，其研究领域涵盖了医学、地质学和气象学可视化分析。中科院软件所的田捷教授等在医学可视化领域取得了一些研究成果。浙江大学、北京大学也建立了可视化的国家重点实验室，并在可视化方面做了很多的工作。近几年我国对HIS 进行数据挖掘的研究相对国外较少，我们在银行、移动通信、证券、联通、保险、电信等相关行业虽然已经成功的应用数据挖掘技术，可是当前在HIS 中的应用还处于初始阶段。据报道对HIS 所产生的数据进行挖掘研究的机构，目前在国内有北京协和医院信息中心、解放军福州总医院信息中心等。 数据挖掘概述 数据挖掘及其在医疗研究中的应用 数据挖掘是在1989年提出来的，也称为数据库中的知识发现。挖掘的过程一般由确定挖掘的对象、数据准备、模型建立、数据挖掘、结果分析表述、挖掘应用等阶段组成。 当前的医疗机构的数字化增大了医院数据库医疗数据数量。在疾病的诊断、治疗和医疗研究方面都，这些宝贵的医疗信息提现的非常有价值。因此，怎样自动提升和处理医疗数据库，进而提供全局的、精准的保健措施和诊断决策，已经成为提高医院服务质量和促进医院长远发展而必须解决的新问题。医疗数据挖掘就在这种背景下应运而生。 数据挖掘应用于医疗方面被提出来之后，生物医疗工程领域就将这一领域应用到其中，并取得了相当大的成果。从指定医疗数据中找到医疗模式类是这项技术的主要功能。在文献中指出，在生物工程领域主要有两类典型的研究方向：描述生理规律或现象；预测和诊断疾病发作。可以发现医疗知识模式主要有：孤立点分析、聚类分析、概念/类别描述、关联分析、演变分析、分类和预测等。 所挖掘知识的类型 数据挖掘所挖掘的知识大致有几种：事物各方面的特 DOI：10.3969/j.issn.1001-8972.2014.22.043 医院信息数据挖掘及数据可视化 齐晨虹?高生鹏 兰州交通大学电子与信息工程学院齐晨虹(1989-)，女，河南商丘市人，硕士研究生，主要研究方向为医疗数据挖掘及可视化方向。 齐晨虹
医学科研方法----笔记整理
医学科研方法学 第一章 概论 研究(research 是有计划和有目的的探索和创造的过程。 一、 科学研究的概念：运用科学的方法，探索未知的现象，揭示客观规律，创造 新理论、新技术、开辟知识新应用领域的智力性劳动。 联合国教科文组织界定的 科技活动包括研究与试验性发展活动( R&D )、科技教育与培训活动 (STET)、 科学技术服务活动(STS)。在我国科研工作一般特指R&D 。科研活动的主要特征 有： 1．探索性与创新性：这是科研工作区别于一般劳动性工作之所在。探索的目的 在于获得新的认识、发现新的事实、阐明新的规律、建立新的理论、发明新的技 术、研制新材料、新产品，探索是手段，创新是目的。 2．继承性和积累性：科学研究工作必须建立在科学的方法和知识的基础上，而 这些方法和知识是人们通过大量的科学研究所积累发展形成的， 我们利用了这些 方法和知识， 就体现了科学研究的继承性， 同时我们在科学研究中的创新， 也为 科学的发展积累了知识。 科学研究首先是收集和积累相关信息， 对他人的研究工 作、思路、方法进行分析、评价，提出自己的研究目标、任务和方案。 二、 医学科学研究的特征 医学科学研究具有一般自然科学研究的特征， 还具有研究对象的特殊性和研究工 作的复杂性。 医学研究的三个层次：①群体水平；②器官组织水平；③细胞分子水平。 医学研究的对象：①人，包括正常人和病人；②离体组织细胞；③动物。 医学研究的方法：①观察法；②实验法；③理论法。 医学研究的场所：①社区；②医院；③实验室。 医学研究的三个基本环节：①设计；②衡量；③评价。 、医学研究的基本过程 选题 设计 实施 分析 报告 1． 2． 3． 4． 5． 1． 2． 3． 4． 5． 四、医学研究的分类 1． 按照科技活动类型分 ① 基础研究：增加知识、探索未知、解决理论问题。基础医学主要研究的内容。 产生社会效益。 ② 应用研究： 利用基础理论针对某一问题提出解决的方案和方法。 预防医学和临 床医学主要研究的内容。产生社会效益为主。 ③ 开发性研究：研制新产品、新技术，产生经济效益。 2． 按照研究方法分 ① 观察性研究：描述性研究、分析性研究。 ② 试验性研究：动物试验、临床试验、社区干预试验。
数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案汇总
1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？ 答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER数据模型。 相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。 1.3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge)的信息， 还有所修的课程的最大数量。 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “computing science”) ? owns(X, “personal computer”) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。 分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具： 分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分 层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 2.3 假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 年龄频率――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 1~5 200 5~15 450 15~20 300 20~50 1500 50~80 700 80~110 44 ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――计算数据的近似中位数值。 解答：先判定中位数区间：N=200+450+300+1500+700+44=3194；N/2=1597 ∵ 200+450+300=950<1597<2450=950+1500； ∴ 20~50 对应中位数区间。
医学数据挖掘研究
医学数据挖掘研究 陈彬玫① ①成都市郫县中医医院，610225 摘要当今医疗数据海量增长，利用数据挖掘找出对各类医疗决策有价值的知识迫在眉睫。本文介绍了大数据时代背景下医学数据的内容和特点，并研究了数据仓库构建医疗信息化知识平台的动力、关键技术，最后总结了医学数据挖掘挑战。 关键词医学数据；数据挖掘；数据仓库； 1 引言 以计算机技术为核心的信息与通信技术凭借互联网的飞速发展，大大地促进了医疗卫生行业各个应用领域和行业的发展，形成了包括医院信息系统、公共卫生信息系统、远程医疗、家庭护理和区域协同医疗等数百亿的医疗卫生ＩＣＴ产业，并得到了学术界和工业界的广泛重视。医疗信息化的发展，也促进了医疗数据的爆炸性增长。 但是，医疗信息化也面临很多问题。在资源利用方面，大病小病都找三甲医院，优质医疗资源紧张，医生的经验与精力也有限，没有充分发挥医生的价值。在医患信息交流方面，信息缺乏，信息不对称。民众医学健康、预防、康复知识匮乏，信息化建设的过程中也缺乏病人的主动参与。对于医疗行业本身，患者个体差异大，医疗疾病种类繁多，复合疾病常见，关系复杂，很难标准化、自动化。在医学认知方面，新的疾病不断产生和变化，医疗发展水平还有未知领域。 人的健康是开展医疗信息化的最终目的，也是国家投入巨资推动医疗信息化的出发点和落脚点。目前，区域医疗信息化是投资的重点，其主要内容是以电子病历和电子档案为基础的数据集成和共享。在这些信息系统的基础上，医疗服务将从传统经验分析和临床试验发展到从海量医疗健康数据中挖掘医疗知识，利用信息化技术创造优质的医疗服务惠及广大民众。 2 医学数据挖掘的研究动力 2.1 伦理需求身体健康是人类社会的本质需求。因此，医疗信息化的根本使命是保证人们身体健康，满足个性化医疗服务，最大限度保证公民的医疗质量和医疗安全。通过信息化建设和数据挖掘平台的建设，可以促进现代医疗模式的应用，大大扩展了医疗服务的活动范围。进而使得社会获得巨大的信息化红利，提高人们的生活水平和生活质量。 2.2 经济效益医疗行业是继电信行业之后最有可能深入广泛开展数据挖掘并从中获得实际效益的行业之一。医疗行业是具有大量现金流的行业，完全有能力通过开展数据挖掘。作为根本的民生举措，国家也在持续加大投入。计世资讯《2013年中国医卫行业信息化建设与IT应用趋势研究报告》的研究结果显示，2012年中国医卫行业IT投入达185.6亿元，较2011年同比增长22.6%；2013年医卫行业信息化建设投入将继续保持理性状态，呈现平稳增长趋势。2013年中国医卫行业的IT投资规模约为225.5亿元人民币，较2012年同比增长21.5%。如下图所示。
网络电影数据集(IMDB dataset)_数据挖掘_科研数据集
网络电影数据集(IMDB dataset) 数据介绍： This is a link dataset built with permission from the Internet Movie Data (IMDB). Each row is a film or television program. Each attribute represents an actors, directors, etc. In a given row, there is a 1 (one) for every person associated with that row (i.e. film or television program), and a 0 (zero) for every person not associated with that row. The data file is itself stored in a sparse format, so don't expect a giant CSV matrix. The output is 1 (one) if Mel Blanc, voice of Bugs Bunny and other cartoon characters, was involved in the film or television program. Mel Blanc was chosen as the output because he appeared in more films or television programs than any other person in the database, at the time of compilation. Note, Mel Blanc is not among input attributes. 关键词： 链接数据集,IMDB,电影,电视节目,演员,导演, link dataset,IMDB,film,television program,actor,director, 数据格式： TEXT
医学科研方法复习题及参考答案
医学科研方法复习题及 参考答案 集团标准化小组：[VVOPPT-JOPP28-JPPTL98-LOPPNN]
《医学科研方法》复习题及参考答案一、名词解释 1预调查：在正式进行某项调查设计前，先在一个较小的范围内实施调查研究，了解相关样本信息，以便于对调查设计反馈评估，使该项调查设计在实施时能获得预期的效果。 2RCT：即随机对照试验，指将合格的受试对象，按严格的随机化方法进行分组，使每个受试对象都有相同的概率（机会）进入实验组和对照组。 3单盲：即在临床试验中研究者知道病人的分组情况，而受试对象不知道自己是在实验组还是在对照组。 4双盲：即在临床试验中研究观察者和受试对象都不知道试验分组情况，而是由研究设计者来安排和控制全部试验。 二、简答或填空题 1实验设计的三要素 （一）处理因素：指研究者根据研究目的确定的，通过合理安排实验，从而科学地考察其作用大小的因素，例如药物的种类、剂量、浓度、作 用时间等； （二）受试对象：医学研究的受试对象有人和动物，受试对象根据研究目的而定。 （三）实验效应：一般是通过某些观察指标，定量或定性地反映实验效应。 2实验研究的原则
（一）对照原则：在确定接受处理因素的实验组时，应同时设立对照组。 因为只有正确地设立了对照，才能平衡非处理因素对实验结果的影响，从而把处理因素的效应充分地暴露出来。这是控制各种混杂因素的基本措施。 （二）随机原则：所谓随机化，就是每一个受试对象都有同等的机会被分配到任何一个组中去，分组的结果不受人为因素的干扰和影响。实验设计中必须遵循随机化原则，这是保证实验中非处理因素均衡一致的重要手段。 （三）重复原则：所谓重复，就是实验要有足够的样本含量。重复是消除非处理因素影响的又一重要手段。 3随机分组的方法 随机化的目的在于减少样本偏性和避免研究者主观因素的影响，使样本具有较好的代表性。 （一）完全随机分组：直接对实验单位分组，且分组后不要求各组倒数相同； （二）区组随机排列：指每个区组内的处理顺序要随机排列； （三）分段随机分组：是利用随机数生成若干数目相同的随机排列序列，再根据序列号进行分组。 4科研选题的基本程序 （一）初始意念或提出问题 （二）查阅文献，形成假说通过查阅文献可以做到 1为提出的问题建立假说? 2为验证假说提供主要的搜集资料方法
汽车数据集(cars dataset)_数据挖掘_科研数据集
汽车数据集(cars dataset) 数据介绍： This was the 1983 ASA Data Exposition dataset. The dataset was collected by Ernesto Ramos and David Donoho and dealt with automobiles. Data on mpg, cylinders, displacement, etc. (8 variables) for 406 different cars. The dataset includes the names of the cars. 关键词： 汽车,缸,排气量,名字,展览会, automobile,cylinder,displacement,name,exposition, 数据格式： TEXT 数据详细介绍： Cars dataset The Committee on Statistical Graphics of the American Statistical Association (ASA) invites you to participate in its Second (1983) Exposition of Statistical Graphics Technology. The purposes of the Exposition are (l) to provide a forum in which users and providers of statistical graphics technology can exchange information and ideas and (2) to expose those members of the ASA community who are less familiar with statistical graphics to its capabilities and potential benefits to them. The Exposition wil1 be held in conjunction with the Annual Meetings in Toronto, August 15-18, 1983 and is tentatively scheduled for the afternoon of Wednesday, August 17.
科研基本方法问答题
《医学科研基本方法》考试时间：12月29日 15:00-17:00 考试地点：B602（成教楼）考试题型：名词解释10个每个3分问答题7题每题10分以下为问答题重点横断面研究包括：①普查：即对选定的人群中每一个个体均进行调查，从而避免了抽样误差，但是比较费时费力。②随机抽样调查：采用随机的方法从总体中抽取样本进行调查，该样本对总体有代表性，可以根据样本的结果推论总体，节省人力物力和时间，但是方法比较复杂。③非随机抽样调查：方法简单，省时省力，但是推论总体时应谨慎。科研选题的原则需要性实际应用解决问题目的性研究内容达到什么目的创新性先进性特点（别人做过吗？）科学性深度广度可行性技术指标实现的可能性效益性效果效益医学科学研究的三大基本要素：处理因素、受试对象和实验效应。处理因素（包括生物、化学、物理或内外环境）指根据研究目的施加于受试对象的因素；受试对象指处理因素作用的对象，医学科研的受试对象包括人、动物、细胞与分子；实验效应指处理因素作用于受试对象所产生的效果和反应。医学科研三大基本要素选择原则：（一）实验对象（受试对象）：研究者施加处理的对象。包含种类：人、动物、植物原则：符合实验目的，同质性要好（二）处理因素（研究因素）：根据研究目的确定的欲施加或欲观察的，并能引起受试对象直接或间接效应的因素。既可以是
生物的，也可以是化学的的或物理的既可以是主动施加的某种外部干预措施，也可以是客观存在的某种因素。确定处理因素时应注意的几点： 1．处理因素的数量与水平2．处理因素的标准化3．控制非处理因素（混杂因素）（三）效应指标：指处理因素作用于受试对象的反应，是研究结果的最终体现，是实验研究的核心内容。要求：客观性、特异性、灵敏性、精确性对照的要求：①对等：除处理因素外，对照组要具备与实验组对等的非处理因素。②同步：对照组与实验组设立之后，在整个研究进程中始终处于同一空间和同一时间。③专设：任何一个对照组都是为相应的实验组专门设立的。不得借用文献上记载或以往的结果或其他研究资料作为本研究对照。对照的形式①同期随机对照：相同时间、地点选择研究对象，以随机分配方式分组；其可比性强，避免了选择性偏倚，结果更具说服力。②自身对照：对照与实验在同一受试对象进行。③历史性对照：将新的干预性措施的结果与过去的研究比较，即将研究者以往的研究结果或他人的研究结果与本次研究结果作对照。④非随机同期对照：研究对象是同时间、同地点，用非随机分配的方法分为实验组和对照组，分组的方法不是随机的。⑤配对对照：将实验组的观察对象按照配对因素与对照组相配对。⑥阳性对照：与已知疗效的典型药进行比较。⑦空白对照：对照组不施加任何处理因素。⑧实验对照（效应特异性对照）：采用与实验组