具体描述
编辑推荐
（1）内容覆盖面广，涉及常见的复杂医学数据分析及深层次数据挖掘；
（2）结合医学特色，理论联系实际，案例典型，完备详实；
（3）软件实现具体细致，方便读者进行操作实践；
（4）避免大量公式及繁琐计算，提高实用性与可操作性；
（5）内容全面且有深度，可以为其他领域的研究人员提供参考。
内容简介
基于大数据时代生物医学数据的爆炸式增长，本书从医学科研中的实际问题出发，以案例的形式深入浅出地介绍了近年来崭新的医学数据挖掘技术，包括决策树模型、支持向量机、随机森林分类、关联规则、贝叶斯网络构建等，并详细介绍了数据挖掘软件(SPSS、SAS、R等)的操作步骤，重点突出实用性和可操作性，以期提高读者对医学科研数据的深层次处理与分析的能力。
本书主要取材于编者近年来从事生物医学数据深度挖掘方面的研究与教学工作内容，既适用于医学院校本科生及研究生、医学基础及临床科研工作者和相关技术人员作为教材，也可作为科学研究的参考用书。
内页插图
目录
第1章 数据预处理 1
1.1 异常值的常见处理方法 1
1.2 缺失值的填补 8
第2章 多元线性回归分析 14
2.1 多元线性回归的概念 14
2.2 多元线性回归的模型结构 14
2.3 多元逐步线性回归 17
第3章 Logistic回归分析 22
3.1 Logistic回归分析的基本概念 22
3.2 Logistic回归的模型结构 22
3.3 应用实例1：一般资料的Logistic回归 23
3.4 应用实例2：列联表资料的Logistic回归 27
3.5 应用实例3：多项Logistic回归分析 29
第4章 非线性回归拟合分析 32
4.1 非线性回归基本概念 32
4.2 应用实例1：对新增SARS病例数的预测分析 32
4.3 应用实例2：对累计SARS病例数的预测分析 37
第5章 生存分析 41
5.1 生存分析的基本概念 41
5.2 生存分析的资料特点 41
5.3 生存资料的分析方法 42
5.4 应用实例1：累积生存率的计算 42
5.5 应用实例2：小样本生存率的Kaplan-Meier估计 45
5.6 应用实例3：生存曲线比较的Log-rank检验 47
5.7 应用实例4：Cox回归 51
5.7.1 Cox模型结构与参数估计 51
5.7.2 应用实例：Cox回归分析 51
第6章 基于竞争风险模型的生存分析 56
6.1 竞争风险模型 56
6.2 应用实例：竞争风险模型的生存分析 56
第7章 Meta分析 62
7.1 Meta分析概述 62
7.2 Meta分析的方法与步骤 62
7.3 应用实例1：二分类资料的Meta分析 63
7.4 应用实例2：连续资料的Meta分析 71
第8章 剂量-反应模型的Meta分析 77
8.1 剂量-反应关系的数据结构 77
8.2 线性拟合 78
8.3 非线性拟合-三次曲线拟合 79
第9章 决策树模型分析 82
9.1 分类的概念 82
9.2 分类的步骤 82
9.3 分类器性能的评估 83
9.4 决策树分类器简介 83
9.5 应用实例：决策树分析 85
第10章 随机森林法提取特征属性 88
10.1 随机森林方法基本概念 88
10.2 基于平均基尼指数减少量的特征属性选择 88
10.3 应用实例：随机森林法提取特征属性 90
第11章 倾向性得分匹配方法 94
11.1 倾向性得分匹配方法 94
11.2 倾向性得分匹配方法的步骤 94
11.3 应用实例：倾向性得分匹配 95
第12章 用广义估计方程分析重复测量的定性资料 102
12.1 广义估计方程的基本概念 102
12.2 广义线性模型的结构 102
12.3 GEE算法 103
12.4 应用实例1：重复测量的实验数据 103
12.5 应用实例2：问卷调查中的多选题数据 105
第13章 基于支持向量机的微阵列数据分类 109
13.1 支持向量机简介 109
13.2 支持向量机的基本原理 109
13.3 应用实例：支持向量机分类 111
第14章 时间序列分析 113
14.1 时间序列分析的基本概念 113
14.2 时间序列分析的主要步骤 113
14.3 应用实例：时间序列分析 114
第15章 路径图分析 118
15.1 路径图分析基本理论 118
15.2 路径图分析的基本步骤 118
15.3 应用实例：路径图分析 119
15.3.1 第一个回归分析 119
15.3.2 第二个回归分析 121
15.3.3 第三个回归分析 122
第16章 主成分分析与因子分析 124
16.1 主成分分析概念 124
16.2 应用实例1：主成分分析 124
16.3 因子分析概念 129
16.4 应用实例2：因子分析 129
第17章 判别分析 134
17.1 判别分析的概念 134
17.2 常用的判别分析方法 134
17.3 判别函数的验证 135
17.4 应用实例：判别分析 135
第18章 聚类分析 144
18.1 聚类分析的概念 144
18.2 K均值聚类法 144
18.3 应用实例1：K均值聚类 145
18.4 系统聚类法 148
18.5 应用实例2：系统聚类 149
18.6 绘制双向聚类热图 153
第19章 关联规则 156
19.1 关联规则的基本概念 156
19.2 关联规则的质量和重要性 156
19.3 关联规则分析的基本方法 157
19.4 应用实例：关联规则分析 157
第20章 两组ROC曲线下的面积比较 161
20.1 ROC曲线的构建 161
20.2 ROC曲线下面积 162
20.3 两组ROC曲线下面积比较 162
20.4 应用实例：两组ROC曲线下面积比较 162
第21章 诊断准确性试验Meta分析 166
21.1 诊断准确性试验Meta分析基本概念 166
21.2 诊断准确性试验Meta分析的相关评价指标 166
21.3 应用实例：诊断准确性试验Meta分析 167
第22章 贝叶斯网络分析 173
22.1 贝叶斯网络的概念 173
22.2 应用实例：贝叶斯网络构建 174
第23章 偏最小二乘回归分析 179
23.1 偏最小二乘回归的基本步骤和原理 179
23.2 应用实例：偏最小二乘回归分析 180
参考文献 185
用户评价
这是一本真正意义上的“实践指南”。《医学数据挖掘案例与实践》这本书，它没有停留在空泛的理论层面，而是用大量鲜活、真实的案例，向我们展示了医学数据挖掘是如何落地生根，开花结果的。从疾病的早期预警，到靶向药物的研发，再到个性化治疗方案的制定，每一个案例都清晰地展示了数据挖掘在医学领域的强大应用能力。我尤其被书中关于利用社交媒体数据来监测传染病爆发的案例所吸引。这是一种全新的数据来源和分析思路，它充分展现了数据挖掘技术的灵活性和前瞻性。书中对于模型性能评估的讲解也十分到位，让我明白了如何科学地衡量一个模型的优劣，以及如何根据实际需求进行模型的优化。这本书不仅为我提供了丰富的案例资源，更重要的是，它培养了我用数据思维来解决医学问题的能力。我能够感受到，作者在撰写这本书时，倾注了大量的心血，力求将最前沿、最实用的知识呈现给读者。
评分这本书《医学数据挖掘案例与实践》的出版，无疑为医学数据分析领域注入了新的活力。它以一种非常直观和务实的方式，展示了数据挖掘技术在解决实际医学问题中的强大作用。我特别喜欢书中关于利用用户健康行为数据来制定个性化健康干预措施的案例。这不仅仅是关于技术，更是关于如何将数据转化为用户可感知的价值，从而真正地改变人们的生活方式。作者在书中对各种算法的讲解，都紧密结合了医学应用场景，使得读者在理解算法原理的同时，也能深刻体会到其在实际工作中的意义。这本书的独特之处在于，它不仅仅是一本技术手册，更是一本思维的启迪者。它让我看到了医学数据挖掘的无限可能，并激励我进一步探索这个充满机遇的领域。我相信，这本书将成为许多医学专业人士和数据科学从业者的重要参考，并为推动医学领域的创新发展做出贡献。
评分这本《医学数据挖掘案例与实践》真是让我大开眼界！我一直对医学领域的数据分析充满好奇，但又觉得门槛很高，不知道从何下手。读了这本书，才发现原来那些看似复杂的医学数据背后，蕴藏着如此丰富的信息，而数据挖掘技术正是解锁这些宝藏的钥匙。书中详细介绍了各种数据挖掘算法在医学领域的应用，从疾病预测、诊断辅助到药物研发、个性化治疗，几乎涵盖了医学研究和实践的方方面面。我尤其喜欢书中提供的真实案例分析，这些案例不仅生动地展示了数据挖掘的强大能力，还为我提供了宝贵的实践指导。比如，书中关于利用机器学习模型预测心血管疾病风险的案例，详细讲解了数据预处理、特征选择、模型训练和评估的全过程，让我对如何构建一个有效的预测模型有了清晰的认识。此外，作者还深入浅出地解释了各种算法的原理，即使是没有深厚统计学背景的读者，也能轻松理解。这本书就像一位循循善诱的老师，带领我一步步探索医学数据挖掘的奥秘，让我对未来的学习和研究充满了信心。我迫不及待地想将书中学到的知识应用到我的实际工作中，相信这本书会成为我职业生涯中的一个重要里程碑。
评分从一个对医学数据分析一知半解的门外汉角度来看，《医学数据挖掘案例与实践》这本书真的是太棒了！我之前一直觉得医学和数据科学是两个毫不相干的领域，直到看到这本书，我才意识到它们之间有着如此紧密的联系。书中用了很多通俗易懂的语言来解释那些听起来很高深的概念，比如我之前对“深度学习”和“神经网络”这些词汇都只是模糊的印象，但读完这本书，我终于能大致理解它们在医学诊断和药物发现中的作用了。最让我印象深刻的是，书中有很多实际的例子，不是那种纸上谈兵的理论，而是真正用到了医疗机构或者研究项目里的真实数据。比如，书中讲到如何利用基因组学数据来预测癌症易感性，还有如何分析医学影像来辅助诊断，这些都让我感觉非常贴近实际，也让我看到了数据科学在改善人类健康方面的巨大潜力。这本书让我觉得，原来医学领域的数据挖掘并不是遥不可及的，而是可以通过学习和实践来掌握的一项技能。我非常推荐这本书给所有对医学、数据分析或者人工智能感兴趣的朋友们，它会给你带来很多惊喜。
评分《医学数据挖掘案例与实践》这本书，对于我这样一个在传统医学领域工作多年的专业人士来说，是一次前所未有的思想启迪。我一直相信经验和直觉在医学中的重要性，但这本书让我看到了数据所能带来的客观、量化和颠覆性的力量。书中对各种统计学和机器学习算法在医学数据分析中的应用，进行了细致的阐述，让我深刻理解了这些工具如何能够帮助我们从繁杂的病人数据中提取有价值的信息。我特别欣赏书中关于利用医学影像（如CT、MRI）进行辅助诊断的案例，它展示了人工智能如何能够识别出人类肉眼难以察觉的细微病变，从而提高诊断的准确性和效率。作者在书中不仅提供了理论知识，更重要的是，他通过大量的实际案例，展示了如何将这些理论转化为解决实际医学问题的方案。这种“理论与实践”相结合的方式，让我深感这本书的实用性和指导性。它让我看到了医学研究和临床实践未来发展的方向，也激励我不断学习和探索新的技术，以更好地服务于患者。
评分我必须说，《医学数据挖掘案例与实践》这本书的深度和广度都超出了我的预期。在阅读之前，我以为它可能只是简单罗列一些数据挖掘工具和基本概念，但事实并非如此。作者对每个案例的剖析都极为细致，从问题的提出，到数据的收集与清洗，再到模型选择与优化，每一个环节都经过了严谨的论证和充分的解释。我特别欣赏书中对于各种算法优缺点的对比分析，以及在不同场景下选择合适算法的考量因素。这对于我这种在实际工作中经常需要面对各种数据问题的人来说，无疑是极具价值的参考。书中关于利用自然语言处理技术分析电子病历以发现潜在健康风险的案例，让我看到了非结构化数据在医学领域的巨大潜力。作者不仅介绍了如何从海量的文本数据中提取有用的信息，还演示了如何将这些信息转化为可操作的洞察。这对我启发很大，因为在我的工作中，也经常会遇到大量的文本数据，而如何有效地从中挖掘价值一直是我面临的挑战。总而言之，这本书不仅是一本技术手册，更是一本思想的启迪者，它帮助我打开了新的视野，让我对医学数据挖掘的未来充满了期待。
评分我一直对如何利用数据来改善人类健康充满热情，而《医学数据挖掘案例与实践》这本书，则将我的这份热情推向了新的高度。这本书的价值在于它系统地梳理了医学数据挖掘的整个流程，并辅以大量的案例来支撑。我曾经在阅读一些关于数据挖掘的书籍时，常常感到理论与实际应用之间存在巨大的鸿沟，但这本书恰恰弥合了这一差距。书中对于如何从海量的电子病历数据中提取有用的信息，进行疾病风险预测的案例，让我印象深刻。作者不仅详细介绍了所使用的算法，更重要的是，他分析了数据在整个过程中的作用，以及如何处理现实中可能遇到的各种数据挑战。这本书不仅适合数据科学家，也同样适合医学研究者和临床医生，因为它以一种易于理解的方式，揭示了数据在医学领域的巨大潜力。它让我看到了一个更加智能、更加精准、更加个性化的医学未来。
评分《医学数据挖掘案例与实践》这本书，对我来说，是一次全面而深入的学习体验。在阅读之前，我尝试过阅读一些零散的关于数据挖掘在医学中应用的文章，但总感觉缺乏系统性。这本书的出现，恰恰填补了这一空白。它不仅仅是一本案例集，更是一部完整的教程，从数据准备、模型构建到结果解释，都进行了详尽的讲解。我尤其欣赏书中关于如何利用基因组学数据来开发精准医疗方案的案例。这涉及到复杂的生物信息学和统计学知识，但作者却能够将其化繁为简，用清晰的逻辑和丰富的图表，向读者展示整个过程。这本书让我明白，医学数据挖掘并非遥不可及，而是可以通过系统学习和反复实践来掌握的一项重要技能。它不仅能够提升我的技术能力，更能够拓宽我的视野，让我看到数据在推动医学进步方面所扮演的越来越重要的角色。
评分这本书《医学数据挖掘案例与实践》为我提供了一个全新的视角来理解医学数据的价值。我一直认为医学数据是用来记录病情的，但读了这本书，我才发现这些数据背后隐藏着巨大的洞察力，可以帮助我们更早地发现疾病、更准确地进行诊断、更有效地进行治疗，甚至可以指导新药的研发。作者在书中精心挑选的案例，涵盖了从疾病预测到治疗方案优化等多个方面，每个案例都进行了详细的阐述，包括数据来源、挖掘方法、结果分析以及实际应用。我尤其对书中关于利用医疗保险索赔数据来识别潜在的医疗欺诈行为的案例印象深刻。这不仅是一个技术上的挑战，更是一个社会性的问题，而数据挖掘恰恰提供了一种强大的工具来解决它。书中对于不同算法在不同场景下的适用性进行了深入的探讨，这对于我这种初学者来说，避免了盲目选择算法的误区，能够更具针对性地学习和应用。这本书不仅能够提升我的技术能力，更能够开阔我的思维，让我看到数据科学在医学领域的无限可能。
评分读完《医学数据挖掘案例与实践》，我最大的感受是，这本书为我打开了一扇通往数据驱动医学新时代的大门。作者凭借其深厚的专业知识和丰富的实践经验，将复杂的数据挖掘技术与具体的医学应用场景巧妙地结合起来，为读者呈现了一幅生动而深刻的医学数据分析图景。书中的案例，每一个都像是一部精心编排的“侦探故事”，讲述了如何从海量、零散、甚至是看似无关紧要的数据中，抽丝剥茧，发现隐藏的规律，最终指向重要的医学结论。我特别喜欢关于利用可穿戴设备收集的生理数据来监测慢性病患者健康状况的案例。这不仅仅是关于技术，更是关于如何利用科技提升患者的生活质量，实现更精细化、个性化的健康管理。书中对各种数据预处理技术，如缺失值填充、异常值检测、特征工程等，都进行了详细的介绍和演示，这对于我这样在实际工作中常常被数据质量问题困扰的人来说，简直是雪中送炭。这本书的价值，远不止于技术层面的提升，更在于它能够激发我对医学数据挖掘的兴趣，并赋予我解决实际问题的能力。
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评分没啥用的一本书，但杂书看吧
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