如何在医疗大数据时代下做出完美的临床数据分析?

你有没有遇到过这种情况

由于老板催的紧

来不及看看数据长什么样

就要赶快分析出结果发文章

但其实一个完整的数据分析

最复杂、最耗费时间的步骤往往

就是弄清楚数据长什么样

有没有不干净的地方

“garbage in , garbage out "的道理大家都懂

所以宁愿慢一点

也要认真细致地做好数据清理

那么如何正确、有效率地进行临床数据分析呢?

临床数据分析到底有没有什么宝典呢?

今天小喵给大家带来的资源

就可以完美的解决这些问题

资源目录

1.电子病历大数据与临床科研

2.国内外免费开放数据库获取方法(I)

3.国内外免费开放数据库获取方法(II)

4.R语言基本操作

5.缺失数据的基本处理方法

6.缺失数据的可视化

7.缺失数据的简单插补

8.缺失值的多重插补

9.时间序列变量的多重插补

10.Reshape逻辑包的数据处理

11.单变量分析

12.中介分析

13.回归模型的建立

14.回归模型的优化:最佳子集和逐步回归

15.回归模型诊断:残差及模型诊断

16.回归模型可视化:列线图制作

17.岭回归LASSO回归

18.生存资料的统计描述

19.生存资料的半参数回归

20.热图及层级聚类分析

21.临床预测模型及评分体系构建

22.K-近邻取样

23.神经网络模型

24.神经网络模型进阶

25.决策树与随机森林

26.单纯贝叶斯分类法

资源部分截图




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