基于大數(shù)據(jù)時代生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的爆炸式增長，本書從醫(yī)學(xué)科研中的實(shí)際問題出發(fā)，以案例的形式深入淺出地介紹醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括決策樹模型、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建等，并詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)挖掘軟件（SPSS、SAS和R等）的操作步驟，重點(diǎn)突出實(shí)用性和可操作性，以期提高讀者對醫(yī)學(xué)科研數(shù)據(jù)的深層次處理與分析的能力。
　　本書第1版自出版以來，得到了廣大醫(yī)學(xué)生和醫(yī)學(xué)工作者的肯定，被很多醫(yī)學(xué)類院校選用為數(shù)據(jù)挖掘類課程教材�？紤]近年來新的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘方法層出不窮，并在臨床醫(yī)學(xué)和基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究中有潛在的應(yīng)用價值，因此本書在第2版中增加了Logistic回歸諾莫圖的繪制、決策曲線分析、Cox回歸的諾莫圖繪制、偏AUC分析、Lasso回歸、決策樹回歸、網(wǎng)絡(luò)Meta分析、偏最小二乘判別分析和系統(tǒng)聚類圖的各類圖形展示等內(nèi)容，并仍以案例的形式詳細(xì)講解如何應(yīng)用R軟件操作實(shí)現(xiàn)。
　　本書主要取材于編者近年來從事生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)深度挖掘方面的研究與教學(xué)工作內(nèi)容，可作為醫(yī)學(xué)院校本科生及研究生教材，也可作為醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)及臨床科研工作者和相關(guān)技術(shù)人員科學(xué)研究的參考用書。