大數(shù)據(jù)分析在疾病與健康研究中的應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將在上述方面發(fā)揮特殊作用。一、疾病與健康的研究在疾病與健康的研究方面，我們可以將其分為三個(gè)細(xì)分領(lǐng)域:健康研究、亞健康研究和疾病研究。1.健康研究中國是一個(gè)幅員遼闊的多民族國家。不同地區(qū)不同人群的人的基因和健康指標(biāo)是不同的，同一地區(qū)同一人群的人在不同性別和年齡的健康標(biāo)準(zhǔn)也是不同的。

例如:1.1分析體檢數(shù)據(jù)和挖掘，得到不同地區(qū)、不同人群的健康差異，從而確定不同人群的準(zhǔn)確健康標(biāo)準(zhǔn)，針對(duì)不同人群制定適宜的防治方法和預(yù)后標(biāo)準(zhǔn)，量身定制個(gè)性化、區(qū)域化的健康評(píng)估模型。1.2在制定不同地區(qū)不同人群的參考值時(shí)，可以進(jìn)一步分析不同性別、不同年齡、不同季節(jié)健康指標(biāo)的差異，以及重量比，從而完善適合中國人的全面系統(tǒng)的健康參考值。

data 挖掘可用于金融、醫(yī)療醫(yī)療保健、營(yíng)銷、零售、制造、司法、工程和科學(xué)、保險(xiǎn)等領(lǐng)域。Data 挖掘，又譯為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘。這是數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)的一個(gè)步驟。Data 挖掘一般是指自動(dòng)搜索大量數(shù)據(jù)中隱藏的具有特殊關(guān)系的信息的過程。Data 挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，通過統(tǒng)計(jì)學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、模式識(shí)別等多種方法實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

data 挖掘成功應(yīng)用的兩個(gè)關(guān)鍵因素是:一個(gè)龐大完整的數(shù)據(jù)池和一個(gè)可以根據(jù)用戶和行為拆分這個(gè)數(shù)據(jù)池的系統(tǒng)。這里有一些例子:1。某超市從每張收據(jù)的訂單信息可以看出，平時(shí)買衛(wèi)生紙的顧客也會(huì)買牙刷；平時(shí)買酸奶的顧客也會(huì)用手買兩包面包。Data 挖掘目前在國內(nèi)并不流行，就像屠龍術(shù)一樣；Data 挖掘本身結(jié)合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、知識(shí)發(fā)現(xiàn)等學(xué)科，并不是什么新技術(shù)。

Data 挖掘申請(qǐng)?jiān)蚴谴髷?shù)據(jù)和云計(jì)算。比如阿爾法狗后臺(tái)有幾千臺(tái)運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的計(jì)算機(jī)。數(shù)據(jù)的初始準(zhǔn)備，也稱為數(shù)據(jù)倉庫。通常占總數(shù)據(jù)量挖掘項(xiàng)目工作量的70%左右。前期你需要做大量的數(shù)據(jù)清理和領(lǐng)域拓展。數(shù)據(jù)挖掘和報(bào)告呈現(xiàn)只占30%左右；Data 挖掘技術(shù)更適合業(yè)務(wù)人員學(xué)習(xí)(比技術(shù)人員學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)效率更高)。

Data 挖掘應(yīng)用程序提供的可衡量的好處，包括降低業(yè)務(wù)成本、提高盈利能力和更好的服務(wù)。這種好處已經(jīng)在保險(xiǎn)、直郵營(yíng)銷、電信、零售和醫(yī)療醫(yī)療保健行業(yè)得到證實(shí)。保險(xiǎn)和直郵行業(yè)是依靠數(shù)據(jù)挖掘做出有利商業(yè)決策的兩個(gè)行業(yè)。例如，保險(xiǎn)公司必須能夠準(zhǔn)確評(píng)估被保險(xiǎn)人競(jìng)爭(zhēng)性保險(xiǎn)費(fèi)帶來的風(fēng)險(xiǎn)。例如，對(duì)低風(fēng)險(xiǎn)投保人收費(fèi)過高的投訴會(huì)促使他們尋找其他保費(fèi)更低的公司。

無論如何，成本必然增加，利潤(rùn)必然減少。有效的數(shù)據(jù)分析使得建立準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型成為解決這些問題的關(guān)鍵，在事務(wù)數(shù)據(jù)被用于數(shù)據(jù)應(yīng)用之前對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)換是一項(xiàng)眾所周知的要求。這些數(shù)據(jù)包括個(gè)人和事件的記錄，一個(gè)例子是將零售客戶購買的商品集合合并到一個(gè)“市場(chǎng)籃”中。另一種是請(qǐng)求訪問互聯(lián)網(wǎng)的特定網(wǎng)頁從網(wǎng)站獲取的一組群組會(huì)話，公司收集全球大量交易數(shù)據(jù)的能力已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了他們的分析能力。