简介：摘要：数据挖掘与大数据分析方法的研究已成为信息技术领域的热点之一。本文首先介绍了数据挖掘的基础概念、预处理方法以及常用模型与算法，然后阐述了大数据的概念、处理技术和分析工具与平台。接着探讨了数据挖掘在大数据环境中的应用以及大数据技术对数据挖掘的支持，分析了两者之间的关系与互补性。最后，总结了数据挖掘与大数据分析方法的结合对决策制定和业务发展的重要意义，并提出了未来研究的方向和挑战。

简介：思想政治理论课作为当前研究生思想政治教育最主要也是最有效的方法和途径,要求我们不断借鉴其他理论的有益内容和成果,以便促进研究生思想政治理论教育的优化发展。系统论思想中解决社会问题的丰富的分析方法,特别是系统论中要素思想的运用,对促进理论课系统的发展和改革都有着重要的借鉴意义。

简介：摘要目的建立一种预测前列腺植入125I粒子近距离治疗前列腺癌生存预后的术前模型。方法模型的建立：根据纳入和排除标准选取SEER数据库接受125I粒子植入术治疗的患者11 019例，使用Kaplan-Meier法和Cox多因素回归分析确定术前危险因素，包括婚姻状态、Gleason评分、T分期，根据危险因素建立诺谟图。模型的外部验证：选择2011至2019年在江苏省苏北人民医院接受前列腺植入125I粒子近距离治疗的前列腺癌患者138例，根据纳入和排除标准选取107例进行验证。模型的精确度通过内外部验证的C指数以及校准度验证，并与当前的危险分层系统进行比较。结果SEER数据库中数据的Kaplan-Meier法结果显示，婚姻状态、年龄、Gleason评分、前列腺特异抗原(PSA)、T分期与肿瘤特异性生存率有相关性(均P<0.05)；SEER数据库中数据的Cox多因素回归模型分析结果显示，婚姻状态、Gleason评分、T分期与肿瘤特异性生存率有相关性(均P<0.05)。模型的内部验证C指数为0.737；模型的外部验证C指数为0.723。根据ASH危险分层构建的模型C指数为0.636。结论本研究模型可以较好地预测前列腺植入125I粒子近距离治疗前列腺癌患者的生存预后。