1. 什麼是數據挖掘有什麼用
數據挖掘是一種技術，通過從大量數據中自動發現未知的模式和關系。這一過程涉及到數據處理、統計學以及機器學習等多個領域。它的主要用途包括預測、分類和聚類等，旨在幫助決策者做出更加科學有效的決策。
在市場營銷領域，數據挖掘能夠分析消費者的購買行為和偏好，為企業提供精準的營銷策略。例如，通過分析消費者的購買記錄，企業可以更好地理解消費者的需求，進而制定個性化的營銷計劃。
在金融風控領域，數據挖掘能夠分析各種風險因素，從而幫助銀行、證券公司等金融機構制定風險控制策略。通過分析客戶的信用記錄、交易行為等數據，金融機構可以更准確地評估風險，從而制定合理的貸款政策。
在醫療保健領域，數據挖掘可以對診斷、治療數據進行深入挖掘，輔助醫生進行病情診斷和治療。通過對大量醫療數據進行分析，醫生可以更好地了解疾病的發展規律，從而制定更有效的治療方案。
在社交網路領域，數據挖掘能夠分析社交網路中的人際關系和用戶行為，為社交媒體平台提供個性化服務。通過對用戶行為數據的分析，社交媒體平台可以更好地理解用戶需求，從而提供更加個性化的服務。
在製造業領域，數據挖掘可以通過監測機器設備數據，預測設備故障並進行維護，提高工業生產效率。通過對機器設備數據進行分析，製造商可以及時發現潛在問題，從而避免設備故障導致的生產中斷。
總之，數據挖掘在各個領域都有著廣泛的應用，特別是在大數據時代，它具有重要的應用前景。
2. 什麼是數字醫療，它如何改變醫療行業
數字醫療是指利用數字技術與醫療行業相結合，實現醫療過程中數據的集成、交互、分析等環節的數字化處理、管理和服務。
數字醫療主要通過互聯網、智能設備、移動應用、人工智慧、大數據等技術手段，改善醫療服務的質量和效率，提高患者體驗和醫療機構的運營效率。數字化醫療創新手段包括但不限於以下幾個方面：
1.移動醫療：包括醫療app、電子病歷等移動設備軟體應用，可實現醫患遠程互動、信息傳遞和患者健康管理等服務。
2.智能醫療設備：如智能手錶、血壓計、脈搏計等，可實現數據採集、處理和傳輸，直觀展示患者的身體健康數據，實現健康管理。
3.人工智慧醫療助手：如醫療知識圖譜、自然語言處理、機器學習等技術，可實現自動化診斷和推薦治療方案，加快診斷、減少誤診。
4.大數據應用：利用機器學習、數據挖掘等技術，對大量的醫學、生物醫學數據進行分析，識別出病理特徵，指導疾病的早期診斷和治療。
數字醫療的出現，讓傳統的醫療服務方式向著數字化、循證化方向發展。數字化醫療所帶來的變化，包括但不限於：
1. 提高醫療運作效率，縮短治療時間。
2. 減輕患者的看病難、看病貴問題。
3. 提高疾病診斷的准確率和精度。
4. 方便患者進行健康管理和預防疾病。
5. 促進醫療資源的優化布局和合理利用。
數字化醫療促進了醫療的信息化和智能化，受到了社會的廣泛關注和支持。但同時也需要注意數字醫療面臨的數據隱私、安全等問題。