本课程包含27节临床大数据分析与处理实操课程，适合医疗领域专业人士学习使用，涵盖数据分析技巧与实战应用。
课程概述
本课程旨在帮助医疗行业专业人士掌握临床大数据的分析与处理技能，通过27节实操课程，深入浅出地讲解了数据分析的基本概念、方法以及在实际工作中的应用。
课程亮点
- 实操性强：课程内容紧密围绕实际工作场景，提供丰富的实操案例。
- 全面覆盖：从数据收集到结果呈现，全方位解析临床大数据分析流程。
- 专业指导：由行业资深专家授课，确保知识的准确性与实用性。
适用场景
本课程适用于以下人群：
- 医疗数据分析师
- 临床研究工作人员
- 医院信息管理部门人员
- 对临床大数据分析感兴趣的专业人士
📂 资源目录
第 10 节 时间序列变量的多重插补.avi [144.0 MB] 第 6 节 缺失数据的基本处理方法.avi [135.0 MB] 第 14 节 回归模型的建立.avi [117.0 MB] 第 22 节 临床预测模型及评分体系构建.avi [202.7 MB] 第 24 节 神经网络模型.avi [109.7 MB] 第 4 节 国内外免费开放数据库获取方法 (II).avi [89.7 MB] 第 18 节 岭回归LASSO回归.avi [199.7 MB] 第 7 节 缺失数据的可视化.avi [152.6 MB] 第 15 节 回归模型的优化：最佳子集和逐步回归.avi [92.1 MB] 第 3 节 国内外免费开放数据库获取方法 (I).avi [121.7 MB] 第 1 节 电子病历大数据与临床科研.avi [81.3 MB] 第 26 节 决策树与随机森林.avi [140.2 MB] 第 5 节 R语言基本操作.avi [127.2 MB] 第 16 节 回归模型诊断：残差及模型诊断.avi [108.8 MB] 第 9 节 缺失值的多重插补.avi [175.1 MB] 第 12 节 单变量分析.avi [164.9 MB] 第 8 节 缺失数据的简单插补.avi [149.3 MB] 第 25 节 神经网络模型进阶.avi [126.4 MB] 第 13 节 中介分析.avi [128.1 MB] 第 17 节 回归模型可视化：列线图制作.avi [153.1 MB] 第 11 节 Reshape程辑包的数据处理.avi [128.9 MB] 第 21 节 热图及层级聚类分析.avi [177.5 MB] 第 20 节 生存资料的半参数回归_jq.avi [154.1 MB] 第 19 节 生存资料的统计描述_jq.avi [98.0 MB] 第 27 节 单纯贝叶斯分类法.avi [148.3 MB] 第 23 节 K-近邻取样.avi [148.0 MB]