1. 什么是数据挖掘有什么用
数据挖掘是一种技术，通过从大量数据中自动发现未知的模式和关系。这一过程涉及到数据处理、统计学以及机器学习等多个领域。它的主要用途包括预测、分类和聚类等，旨在帮助决策者做出更加科学有效的决策。
在市场营销领域，数据挖掘能够分析消费者的购买行为和偏好，为企业提供精准的营销策略。例如，通过分析消费者的购买记录，企业可以更好地理解消费者的需求，进而制定个性化的营销计划。
在金融风控领域，数据挖掘能够分析各种风险因素，从而帮助银行、证券公司等金融机构制定风险控制策略。通过分析客户的信用记录、交易行为等数据，金融机构可以更准确地评估风险，从而制定合理的贷款政策。
在医疗保健领域，数据挖掘可以对诊断、治疗数据进行深入挖掘，辅助医生进行病情诊断和治疗。通过对大量医疗数据进行分析，医生可以更好地了解疾病的发展规律，从而制定更有效的治疗方案。
在社交网络领域，数据挖掘能够分析社交网络中的人际关系和用户行为，为社交媒体平台提供个性化服务。通过对用户行为数据的分析，社交媒体平台可以更好地理解用户需求，从而提供更加个性化的服务。
在制造业领域，数据挖掘可以通过监测机器设备数据，预测设备故障并进行维护，提高工业生产效率。通过对机器设备数据进行分析，制造商可以及时发现潜在问题，从而避免设备故障导致的生产中断。
总之，数据挖掘在各个领域都有着广泛的应用，特别是在大数据时代，它具有重要的应用前景。
2. 什么是数字医疗，它如何改变医疗行业
数字医疗是指利用数字技术与医疗行业相结合，实现医疗过程中数据的集成、交互、分析等环节的数字化处理、管理和服务。
数字医疗主要通过互联网、智能设备、移动应用、人工智能、大数据等技术手段，改善医疗服务的质量和效率，提高患者体验和医疗机构的运营效率。数字化医疗创新手段包括但不限于以下几个方面：
1.移动医疗：包括医疗app、电子病历等移动设备软件应用，可实现医患远程互动、信息传递和患者健康管理等服务。
2.智能医疗设备：如智能手表、血压计、脉搏计等，可实现数据采集、处理和传输，直观展示患者的身体健康数据，实现健康管理。
3.人工智能医疗助手：如医疗知识图谱、自然语言处理、机器学习等技术，可实现自动化诊断和推荐治疗方案，加快诊断、减少误诊。
4.大数据应用：利用机器学习、数据挖掘等技术，对大量的医学、生物医学数据进行分析，识别出病理特征，指导疾病的早期诊断和治疗。
数字医疗的出现，让传统的医疗服务方式向着数字化、循证化方向发展。数字化医疗所带来的变化，包括但不限于：
1. 提高医疗运作效率，缩短治疗时间。
2. 减轻患者的看病难、看病贵问题。
3. 提高疾病诊断的准确率和精度。
4. 方便患者进行健康管理和预防疾病。
5. 促进医疗资源的优化布局和合理利用。
数字化医疗促进了医疗的信息化和智能化，受到了社会的广泛关注和支持。但同时也需要注意数字医疗面临的数据隐私、安全等问题。