داده کاوی از ساخت مدل ها ی تحلیلی، دسته بندی و پیش بینی اطالعات و ارائه نتایج با استفاده از ابزارهای مرتبط استفاده می کند. برای اینکه الگوریتم داده کاوی بتواند عمل استخراج دانش را بخوبی انجام دهد نیاز به یک سری پیش پردازش ها بر روی داده و یک سری پس پردازش ها بر روی الگوهای استخراج شده دارد. از تکنیک هایی که برای داده کاوی استفاده می شود می توان به روش های زیر اشاره نمود:
· دسته بندی (تکنیک پیش گویانه): دراین روش یک نمونه به یکی از چند دسته از پیش تعریف شده دسته بندی می شود.
· رگرسیون (تکنیک پیش گویانه): پیش بینی یک مقدار متغیر مبنی بر متغیرهای دیگر.
· خوشه بندی (تکنیک توصیفی): یک دسته داده را به یکی از چند خوشه نگاشت می کند. خوشه ها گروه بندی های دسته های داده ای هستند که بر اساس شباهت برخی از معیارها به وجود می آیند.
· کشف قواعد وابستگی (تکنیک توصیفی): روابط وابستگی بین خصیصه های مختلف را بیان می کند.
· تحلیل دنباله: الگوهای دنباله ای همچون سری های زمانی را مدل می کند.
دانش داده کاوی به عنوان ارائه کنندهی یک سیستم مکانیزه کمک های چشمگیری در پیشرفت های پزشکی به خصوص در زمینهی تشخیص بیماری های گوناگون نموده است. استفاده از الگوریتم ها و تکنیک های داده کاوی می تواند الگوها و نتایجی را برای محققین فراهم کند که عوامل ابتلا به بیماری های مختلف را نشان دهد و بر اساس آن نتایج، پزشکان می توانند در پیشگیری آن بیماری ها اقدام کنند. ضرورت داده کاوی در شناسایی ارتباطات، الگوها و مدل هایی است که حمایت کننده پیش بینی ها و روند تصمیم گیری برای تشخیص و برنامه ریزی درمانی است. این روند موجب کاهش هزینه ها و خدمات درمانی و حتی در بعضی از موارد دیده شده که جان عده ای از افراد را با کشف سریع الگوها، تشخیص سریع و جلوگیری از پیشرفت رشد بیماری نجات داده است.
بررسی کاربردهای داده کاوی در مبحث پزشکی، محمدی پور
اگر به پژوهش در حوزه داده کاوی علاقه مند هستید توصیه می شود حتما مجموعه بی نظیر پانصد مقاله فارسی در زمینه داده کاوی و مجموعه های مشابه آن و مقالات مرتبط با کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری را تهیه بفرمایید.
اگر در زمینه متن کاوی در حال تحقیق یا پیاده سازی پروژه یا پایان نامه هستید برای گرفتن مشاوره یا دادن سفارش انجام با ما تماس بگیرید. آکادمی داده در تلگرام (https://t.me/dataacademy) حضور دارد برای ارتباط از طریق ایمیل آدرس جیمیل: dataacademyir@gmail.com می باشد.
افتخار آکادمی داده، همسفر بودن با شما در راه یادگیری علم داده است.
