"本书围绕数据分析的基本概念与常用方法，提供一套适用于初学者快速入门的方法。本书以医学数据为例，围绕实际应用场景中最常见的五种数据形式：统计数据、文本数据、时序数据、图像数据以及健康数据，提供从基本概念、初步探索到综合应用的全流程系统示范教学。 本书共计5章，分别为统计数据分析、文本数据分析、时序数据分析、医学图像分析以及健康医疗大数据分析。以典型案例为依托，涵盖临床统计数据、电子病例数据、脑电信号数据、医学影像数据和可穿戴式设备数据等五种形态。 本书旨在利用案例教学将知识点融会贯通，配合分步指导教程，便于学生自学和扩展练习。配套资源丰富包括数据、代码、演示等，使用的软件包括SPSS、Python、MATLAB等。本书适合计算机、数理分析、临床医学、公共卫生等领域的本科生和研究生使用，亦可作为其他专业学生和科研工作者的辅助学习参考书。阅读本书，读者不仅可以全面了解数据的多种形态及分析方法，更能提高深层次的数据分析与处理能力。 "

张喆：博士，副教授，博士生导师，医学智能研究所副所长、党支部组织委员。博士毕业于中国科学院大学，并在美国斯坦福大学进行博士后训练。主要研究领域：智能传感和图像处理等，主要开展新型智能传感、多模态分子影像以及医学数据分析等研究工作。任国际光学工程学会（SPIE）会员，中医药人工智能分会理事等。兼任美国斯坦福大学医学院分子影像中心、中国科学院自动化研究所智能分子影像中心访问学者。发表学术论文40余篇，承担及参与国家科技重大专项、国家重大科学仪器设备开发专项、国家自然科学基金、教育部基金等项目。获得北京交通大学优秀主讲教师、优秀本科生班主任、握奇奖教金、中国科学院“院长特别奖”、中国科学院“优秀博士学位论文”等荣誉奖项。主讲《医学数据分析》、《C语言程序设计》等课程。

前言 医学数据分析是现代医学领域中一个快速发展的领域，它为我们揭示了医学数据中隐藏的规律和趋势，为医学研究和临床实践提供了有力的支持。 本书以医学数据分析为核心，通过实际案例和理论解析，系统地介绍了数据分析的基本概念、方法和应用。无论是对医学研究的数据探索，还是对临床决策的辅助分析，本书都能够为读者提供实用的指导和工具。 本书以医学数据为例，通过5个章节依次为读者介绍统计数据、文本数据、时序数据、图像数据以及健康数据这五种常见的数据形式。每个章节都将从基本概念开始，逐步展示整个数据分析流程的系统示范教学。 第1章是统计数据分析，以临床统计数据为基础，讲解统计学的基本概念和常用方法。通过典型案例的分析，讲解数据探索、描述性统计、假设检验和回归分析等内容。 第2章是文本数据分析，以电子病例数据为分析对象，介绍文本数据的处理和分析方法，系统讲解文本清洗、文本预处理、文本表示、文本抽取、文本相似、文本分类、文本聚类等内容。 第3章是时序数据分析，以脑电数据为分析对象，介绍时序数据的基本概念和分析方法，系统讲解时序数据的可视化、频谱分析、几种典型的非线性分析及网络分析方法等内容。 第4章是医学图像分析，以医学影像数据为分析对象，介绍图像数据处理和分析方法，系统讲解图像空间和频域变换、图像分割及图像分类等内容。 第5章是健康医疗大数据分析，以可穿戴式设备数据为分析对象，介绍健康数据的分析方法，系统讲解如何处理和分析健康数据，并探索与健康相关的模式和趋势。 为了帮助学生更好地理解和应用所学知识，本书配有丰富的资源，包括数据、代码和演...