### 医学数据采集与准备的关键知识点
#### 一、数据采集与组织
**1.1 数据采集的重要性**
- **目的**: 将分散且无结构的海量数据收集起来，并组织成结构化的形式。
- **作用**: 作为数据挖掘的基础工作，确保后续分析的有效性和准确性。
**1.2 数据库技术的演化**
- **1960年代以前**: 文件系统是最基本的数据存储方式。
- **1970年代**: 层次数据库和网状数据库出现，提高了数据的组织性。
- **1980年代早期**: 关系数据模型及RDBMS的发展极大地推动了数据管理的进步。
- **1980年代晚期**: 高级数据库系统如面向对象数据库等成为研究热点。
- **1990年代**: 数据挖掘、数据仓库以及多媒体数据库等概念和技术兴起。
- **2000年代**: 流数据管理和XML数据库成为研究重点。
#### 二、数据库管理系统
**2.1 定义与功能**
- **定义**: DBMS是一种用于存储、组织和管理数据的系统。
- **功能**: 存储、组织、操作数据，并提供检索和统计计算等功能。
**2.2 数据仓库**
- **定义**: 数据仓库是一种用于决策支持的集成化数据存储。
- **特征**:
- **面向主题**: 强调对特定问题域的关注。
- **集成的**: 整合不同来源的数据，解决数据不一致性问题。
- **与时间相关**: 数据覆盖较长的时间跨度。
- **不可修改**: 数据一旦入库，通常不会进行修改操作。
**2.3 数据仓库的组成与维护**
- **规模**: 通常规模较大，至少100GB。
- **维护程序**:
- **数据抽取与加载**: 从不同源提取数据并加载至数据仓库。
- **数据整理与转换**: 将原始数据转换为适合数据仓库的数据格式。
- **数据备份与存档**: 保障数据安全。
- **查询管理**: 确保高效地响应查询请求。
#### 三、数据的组织
**3.1 数据结构**
- **关系型数据库**: 数据通常以平面文件形式存储，类似于表格结构。
**3.2 数据类型**
- **数值型**: 如年龄、体重等。
- **分类型**: 如性别、地区等。
- **二值型**: 仅有两种取值的数据类型，如是否患病。
- **布尔型**: 表示逻辑判断结果，如真/假。
- **排序型**: 可以按照一定顺序排列的数据类型，如疾病严重程度。
#### 四、数据预处理
虽然部分内容未完全提供关于2.2章节的具体细节，但从上下文可以推断此部分主要涵盖了数据预处理的基本概念和技术，包括但不限于数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等内容。这些步骤对于提高数据分析的质量至关重要。
本章节从数据采集到组织再到预处理的各个环节进行了详细的介绍，为后续的医学数据分析提供了坚实的基础。通过了解这些基础知识，可以更好地理解如何有效地管理医学数据，从而支持更准确的医疗决策和研究。
