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君子忧道不忧贫。——孔丘
医疗大数据分析应用平台建设项目关键核心技术和算法
众多海量医药医疗数据为大数据管理与处理平台提出
了诸多技术挑战。第一，由于数据是不断累积的，平台需具
备高可扩展性；第二，存储层应适应不同的存取访问需求.
实时应用如医院的挂号和收费系统等，主要涉及小量数据的
读取与写入，要求后端存储能够快速读写;复杂应用如医疗
历史数据挖掘等，涉及大量数据的读取，要求后端存储实现
高吞吐量读取；第三，由于医疗数据关乎人的生命，需要保
证平台的高容错与高可用性，能够应对常态化的出错问题。
1.1大数据分析能力
大数据分析能力体现在五个基本方面：
大数据可视化分析能力
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通
用户，二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析。
大数据挖掘发现能力
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，被全世界统
君子忧道不忧贫。——孔丘
计学家所公认的各种统计方法才能深入数据内部，更快速的
处理大数据，挖掘出公认的价值；如果一个算法得花上好几
年才能得出结论，那大数据的价值就减弱了。
大数据预测趋势能力
大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，从
大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通
过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。大数据语
义引擎能力
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的有哪些信誉好的足球投注网站
关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需
求。
大数据质量和管理能力
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据
和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领
域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
1.2大数据分析技术
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数
君子忧道不忧贫。——孔丘
据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进
行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市
中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理技术、人工智能等
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分
析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离
分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步
回归、回归预测与残差分析、logistic回归分析、曲线估
计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快
速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分
析（最优尺度分析）、bootstrap技术等。
数据挖掘：分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、
聚类、描述和可视化、复杂数据类型(Text，Web，图
形图像，视频，音频等)挖掘。
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
君子忧道不忧贫。——孔丘
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
1.3大数据存储技术和系统
在数据存储系统体系结构方面，以大量廉价
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