数据挖掘在职业卫生领域的研究现状

Current research status of data mining in occupational health

数据挖掘是从大量不完全的模糊随机数据中,提取隐含在其中事先未知的潜在的有用信息和知识的过程;其作为一门交叉学科研究领域,主要包括了数学、统计学、计算机等相关学科,涵盖了统计学的抽样、估计和假设检验与人工智能、机器学习、模式识别、建模技术、模型优化、可视化技术等思想,涉及分类、估计、预测、关联规则、聚类等统计方法[1-2]。数据挖掘的方法主要有机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。