The first section of the book provides an overview of data mining techniques and their applications in the field of engineering management. It covers topics such as data mining fundamentals, data preprocessing, data warehousing, OLAP, data visualization, and data mining in the field of engineering management. The second section focuses on the application of data mining in healthcare and medical research. It covers topics such as patient data analysis, disease diagnosis, drug development, and medical decision-making. The third section deals with data mining in the field of engineering management. It covers topics such as predictive maintenance, supply chain optimization, quality control, and inventory management. The fourth and final section discusses the future of data mining in both engineering management and medicine. It explores how data mining will continue to evolve and change the face of these two fields in the future. Applications of Data Mining in Engineering Management and Medicine is a comprehensive guide to understanding the power of data mining in these two fields and how it can be applied to improve efficiency and productivity. Applications of Data Mining in Engineering Management and Medicine is a comprehensive guide that provides an overview of data mining techniques and their applications in the field of engineering management and medicine. The book is divided into four sections, each focusing on a specific aspect of data mining and its applications in these fields.

В первом разделе книги представлен обзор методов интеллектуального анализа данных и их применения в области инженерного управления. Он охватывает такие темы, как основы интеллектуального анализа данных, предварительная обработка данных, хранение данных, OLAP, визуализация данных и интеллектуальный анализ данных в области инженерного управления. Второй раздел посвящен применению интеллектуального анализа данных в здравоохранении и медицинских исследованиях. Он охватывает такие темы, как анализ данных пациентов, диагностика заболеваний, разработка лекарств и принятие медицинских решений. Третий раздел посвящен дата-майнингу в сфере инженерного управления. В нем рассматриваются такие темы, как прогнозное ведение, оптимизация цепочки поставок, контроль качества и управление запасами. В четвертом и последнем разделе обсуждается будущее интеллектуального анализа данных как в инженерном управлении, так и в медицине. В нем рассматривается, как интеллектуальный анализ данных будет развиваться и менять облик этих двух областей в будущем. Применение интеллектуального анализа данных в инженерном управлении и медицине - это всеобъемлющее руководство по пониманию возможностей интеллектуального анализа данных в этих двух областях и того, как его можно применять для повышения эффективности и производительности. Применение интеллектуального анализа данных в инженерном управлении и медицине - это всеобъемлющее руководство, в котором представлен обзор методов интеллектуального анализа данных и их применения в области инженерного управления и медицины. Книга разделена на четыре раздела, каждый из которых посвящен конкретному аспекту интеллектуального анализа данных и его приложениям в этих областях.

La première section du livre donne un aperçu des méthodes d'exploration de données et de leurs applications dans le domaine de la gestion d'ingénierie. Il couvre des sujets tels que les bases de l'exploration de données, le prétraitement de données, le stockage de données, OLAP, la visualisation de données et l'exploration de données dans le domaine de la gestion d'ingénierie. La deuxième section porte sur l'application de l'exploration de données dans les domaines de la santé et de la recherche médicale. Il couvre des sujets tels que l'analyse des données des patients, le diagnostic des maladies, le développement de médicaments et la prise de décisions médicales. La troisième section est consacrée à la gestion des données dans le domaine de l'ingénierie. Il aborde des sujets tels que la gestion prédictive, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, le contrôle de la qualité et la gestion des stocks. La quatrième et dernière section traite de l'avenir de l'exploration de données à la fois en gestion de l'ingénierie et en médecine. Il examine comment l'exploration de données va évoluer et changer l'apparence de ces deux domaines à l'avenir. L'application de l'exploration de données à l'ingénierie et à la médecine est un guide complet pour comprendre les capacités d'exploration de données dans ces deux domaines et comment il peut être appliqué pour améliorer l'efficacité et la productivité. L'application de l'exploration de données à l'ingénierie et à la médecine est un guide complet qui donne un aperçu des méthodes d'exploration de données et de leurs applications dans le domaine de l'ingénierie et de la médecine. livre est divisé en quatre sections, chacune traitant d'un aspect particulier de l'exploration de données et de ses applications dans ces domaines.

La primera sección del libro ofrece una visión general de las técnicas de minería de datos y sus aplicaciones en el campo de la gestión de ingeniería. Abarca temas como los fundamentos de la minería de datos, pre-procesamiento de datos, almacenamiento de datos, OLAP, visualización de datos y minería de datos en el campo de la administración de ingeniería. La segunda sección se centra en la aplicación de la minería de datos en la salud y la investigación médica. Abarca temas como el análisis de datos de pacientes, el diagnóstico de enfermedades, el desarrollo de medicamentos y la toma de decisiones médicas. La tercera sección está dedicada a la minería de datos en el campo de la administración de ingeniería. Aborda temas como el mantenimiento predictivo, la optimización de la cadena de suministro, el control de calidad y la gestión de inventarios. En la cuarta y última sección se discute el futuro de la minería de datos tanto en la administración de ingeniería como en la medicina. Aborda cómo evolucionará la minería de datos y cambiará la apariencia de estas dos áreas en el futuro. La aplicación de la minería de datos en la administración de ingeniería y la medicina es una guía integral para comprender las capacidades de la minería de datos en estas dos áreas y cómo se puede aplicar para mejorar la eficiencia y la productividad. La aplicación de la minería de datos en la administración de ingeniería y la medicina es una guía integral que ofrece una visión general de las técnicas de minería de datos y sus aplicaciones en la administración de ingeniería y la medicina. libro se divide en cuatro secciones, cada una dedicada a un aspecto específico de la minería de datos y sus aplicaciones en estos campos.

A primeira seção do livro apresenta uma visão geral das técnicas de análise inteligente dos dados e suas aplicações na área de engenharia. Ele abrange temas como análise inteligente de dados, pré-processamento de dados, armazenamento de dados, OLAP, visualização de dados e análise inteligente de dados de engenharia. A segunda secção trata da aplicação da análise inteligente de dados na saúde e pesquisa médica. Ele abrange temas como análise de dados de pacientes, diagnóstico de doenças, desenvolvimento de medicamentos e decisão médica. A terceira secção é sobre a data-meining em engenharia. Ele aborda temas como a gestão previdenciária, a otimização da cadeia de fornecimento, o controle de qualidade e a gestão de reservas. A quarta e última seção discute o futuro da análise inteligente de dados, tanto em engenharia como em medicina. Ele considera como a análise inteligente dos dados vai evoluir e alterar o aspecto das duas áreas no futuro. A utilização da análise inteligente de dados em engenharia e medicina é um guia abrangente para compreender a capacidade de análise inteligente de dados nessas duas áreas e como ele pode ser usado para melhorar a eficiência e a produtividade. A utilização de análises inteligentes de dados em engenharia e medicina é um guia abrangente, que apresenta uma revisão das técnicas de análise inteligente dos dados e suas aplicações em engenharia e medicina. O livro é dividido em quatro seções, cada uma sobre um aspecto específico da análise inteligente de dados e suas aplicações nessas áreas.

La prima sezione del libro fornisce una panoramica delle tecniche di analisi intelligente dei dati e della loro applicazione nel campo dell'ingegneria. Include argomenti quali l'analisi intelligente dei dati, il pre-elaborazione, lo storage, OLAP, la visualizzazione dei dati e l'analisi intelligente dei dati in ingegneria. La seconda sezione è dedicata all'uso dell'analisi intelligente dei dati nella sanità e nella ricerca medica. Riguarda argomenti come l'analisi dei dati dei pazienti, la diagnosi delle malattie, lo sviluppo di farmaci e le decisioni mediche. La terza sezione è dedicata al data mining in ingegneria. Affronta temi quali la gestione previsionale, l'ottimizzazione della catena di approvvigionamento, il controllo qualità e la gestione delle scorte. Nella quarta e ultima sezione si discute del futuro dell'analisi intelligente dei dati sia in ingegneria che in medicina. Esso considera come l'analisi intelligente dei dati evolverà e cambierà l'aspetto di queste due aree in futuro. L'analisi intelligente dei dati in ingegneria e medicina è una guida completa per comprendere le capacità di analisi intelligenti dei dati in questi due ambiti e come utilizzarli per migliorare l'efficienza e la produttività. L'analisi intelligente dei dati in ingegneria e medicina è una guida completa che fornisce una panoramica delle tecniche di analisi intelligente dei dati e delle loro applicazioni in ingegneria e medicina. Il libro è suddiviso in quattro sezioni, ognuna dedicata a un aspetto specifico dell'analisi intelligente dei dati e alle sue applicazioni in questi ambiti.

Der erste Abschnitt des Buches gibt einen Überblick über Data-Mining-Methoden und deren Anwendung im Engineering Management. Es umfasst Themen wie Data Mining Grundlagen, Datenvorverarbeitung, Datenspeicherung, OLAP, Datenvisualisierung und Data Mining im Engineering Management. Der zweite Abschnitt konzentriert sich auf die Anwendung von Data Mining im Gesundheitswesen und in der medizinischen Forschung. Es umfasst Themen wie die Analyse von Patientendaten, die Diagnose von Krankheiten, die Entwicklung von Medikamenten und die medizinische Entscheidungsfindung. Der dritte Abschnitt widmet sich dem Data Mining im Engineering Management. Es behandelt Themen wie Predictive Maintenance, Supply-Chain-Optimierung, Qualitätskontrolle und Bestandsmanagement. Im vierten und letzten Abschnitt wird die Zukunft des Data Mining sowohl im Engineering Management als auch in der Medizin diskutiert. Es wird untersucht, wie sich Data Mining in Zukunft entwickeln und das Erscheinungsbild dieser beiden Bereiche verändern wird. Die Anwendung von Data Mining in Engineering Management und Medizin ist ein umfassender itfaden zum Verständnis der Data Mining-Fähigkeiten in diesen beiden Bereichen und wie es angewendet werden kann, um Effizienz und Produktivität zu steigern. Die Anwendung von Data Mining in Engineering Management und Medizin ist ein umfassender itfaden, der einen Überblick über Data Mining-Techniken und ihre Anwendungen in Engineering Management und Medizin bietet. Das Buch ist in vier Abschnitte unterteilt, die sich jeweils einem bestimmten Aspekt des Data Mining und seiner Anwendungen in diesen Bereichen widmen.

Pierwsza część książki zawiera przegląd technik górnictwa danych i ich zastosowania w zarządzaniu inżynierią. Obejmuje ona tematy takie jak podstawy do wydobycia danych, wstępne przetwarzanie danych, przechowywanie danych, OLAP, wizualizacja danych oraz górnictwo danych w zarządzaniu inżynierią. Druga sekcja skupia się na stosowaniu górnictwa danych w opiece zdrowotnej i badaniach medycznych. Obejmuje ona tematy takie jak analiza danych pacjentów, diagnostyka chorób, opracowywanie leków i podejmowanie decyzji medycznych. Trzecia część poświęcona jest wydobyciu danych w dziedzinie zarządzania inżynierią. Obejmuje tematy takie jak konserwacja prognostyczna, optymalizacja łańcucha dostaw, zapewnienie jakości i zarządzanie zapasami. W czwartej i ostatniej części omówiono przyszłość górnictwa danych zarówno w zakresie zarządzania inżynierią, jak i medycyny. Analizuje, w jaki sposób wydobycie danych będzie się rozwijać i zmieniać oblicze tych dwóch obszarów w przyszłości. Zastosowanie górnictwa danych do zarządzania inżynierią i medycyny jest kompleksowym przewodnikiem do zrozumienia możliwości wydobycia danych w tych dwóch obszarach i sposobu ich stosowania w celu poprawy wydajności i wydajności. Zastosowanie górnictwa danych w inżynierii zarządzania i medycyny jest kompleksowym przewodnikiem, który zapewnia przegląd technik górnictwa danych i ich zastosowań w zarządzaniu inżynierią i medycynie. Książka podzielona jest na cztery sekcje, z których każda skupia się na konkretnym aspekcie eksploracji danych i ich zastosowaniach w tych dziedzinach.

החלק הראשון של הספר מספק סקירה של שיטות כריית נתונים ויישומם בניהול הנדסי. הוא מכסה נושאים כמו יסודות כריית נתונים, עיבוד נתונים מראש, אחסון נתונים, OLAP, הדמיית מידע וכריית נתונים בניהול הנדסי. החלק השני מתמקד ביישום כריית נתונים בתחום הבריאות והמחקר הרפואי. הוא מכסה נושאים כמו ניתוח נתוני מטופלים, אבחון מחלות, התפתחות תרופות וקבלת החלטות רפואיות. החלק השלישי מוקדש לכריית מידע בתחום ניהול ההנדסה. הוא מכסה נושאים כגון תחזוקת חיזוי, אופטימיזציה של שרשרת אספקה, הבטחת איכות וניהול מלאי. הסעיף הרביעי והאחרון דן בעתיד כריית המידע הן בניהול הנדסי והן ברפואה. זה מסתכל על איך כריית נתונים תתפתח ולשנות את הפנים של שני אזורים אלה בעתיד. היישום של כריית נתונים לניהול הנדסה ורפואה הוא מדריך מקיף להבנת היכולות של כריית נתונים בשני תחומים אלה וכיצד ניתן ליישם אותה כדי לשפר את היעילות והביצועים. יישום כריית נתונים בניהול הנדסה ורפואה (באנגלית: Application of Data Mining in Engineering Management and Medicine) הוא מדריך מקיף המספק סקירה של שיטות כריית נתונים ויישומיהם בתחום ניהול הנדסה ורפואה. הספר מחולק לארבעה חלקים, וכל אחד מהם מתמקד בהיבט מסוים של כריית נתונים ויישומיו באזורים אלה.''

Kitabın ilk bölümü veri madenciliği tekniklerine ve bunların mühendislik yönetimindeki uygulamalarına genel bir bakış sunmaktadır. Veri madenciliği temelleri, veri ön işleme, veri depolama, OLAP, veri görselleştirme ve mühendislik yönetiminde veri madenciliği gibi konuları kapsar. İkinci bölüm, sağlık ve tıbbi araştırmalarda veri madenciliğinin uygulanmasına odaklanmaktadır. Hasta veri analizi, hastalık teşhisi, ilaç geliştirme ve tıbbi karar verme gibi konuları kapsar. Üçüncü bölüm, mühendislik yönetimi alanında veri madenciliğine ayrılmıştır. Tahmini bakım, tedarik zinciri optimizasyonu, kalite güvencesi ve envanter yönetimi gibi konuları kapsar. Dördüncü ve son bölüm, hem mühendislik yönetimi hem de tıpta veri madenciliğinin geleceğini tartışıyor. Veri madenciliğinin gelecekte bu iki alanın yüzünü nasıl değiştireceğine ve değiştireceğine bakıyor. Veri madenciliğinin mühendislik yönetimi ve tıbba uygulanması, bu iki alandaki veri madenciliğinin yeteneklerini ve verimliliği ve performansı artırmak için nasıl uygulanabileceğini anlamak için kapsamlı bir kılavuzdur. Mühendislik Yönetimi ve Tıpta Veri Madenciliği Uygulaması, veri madenciliği tekniklerine ve bunların mühendislik yönetimi ve tıptaki uygulamalarına genel bir bakış sağlayan kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, her biri veri madenciliğinin belirli bir yönüne ve bu alanlardaki uygulamalarına odaklanan dört bölüme ayrılmıştır.

يقدم القسم الأول من الكتاب لمحة عامة عن تقنيات استخراج البيانات وتطبيقها في الإدارة الهندسية. ويغطي مواضيع مثل أساسيات التنقيب عن البيانات، ومعالجة البيانات مسبقًا، وتخزين البيانات، و OLAP، وتصور البيانات، واستخراج البيانات في الإدارة الهندسية. يركز القسم الثاني على تطبيق استخراج البيانات في الرعاية الصحية والبحوث الطبية. ويغطي موضوعات مثل تحليل بيانات المريض وتشخيص الأمراض وتطوير الأدوية واتخاذ القرارات الطبية. ويخصص القسم الثالث لاستخراج البيانات في مجال الإدارة الهندسية. ويغطي مواضيع مثل الصيانة التنبؤية، وتحسين سلسلة التوريد، وضمان الجودة، وإدارة المخزون. يناقش القسم الرابع والأخير مستقبل استخراج البيانات في كل من الإدارة الهندسية والطب. يبحث في كيفية تطور تعدين البيانات وتغيير وجه هاتين المنطقتين في المستقبل. يعد تطبيق استخراج البيانات على الإدارة الهندسية والطب دليلاً شاملاً لفهم قدرات استخراج البيانات في هذين المجالين وكيف يمكن تطبيقه لتحسين الكفاءة والأداء. تطبيق تعدين البيانات في الإدارة الهندسية والطب هو دليل شامل يقدم لمحة عامة عن تقنيات تعدين البيانات وتطبيقاتها في الإدارة الهندسية والطب. ينقسم الكتاب إلى أربعة أقسام، يركز كل منها على جانب معين من التنقيب عن البيانات وتطبيقاته في تلك المجالات.

이 책의 첫 번째 섹션은 데이터 마이닝 기술과 엔지니어링 관리에 대한 개요를 제공합니다. 데이터 마이닝 기본, 데이터 사전 처리, 데이터 스토리지, OLAP, 데이터 시각화 및 엔지니어링 관리의 데이터 마이닝과 같은 주제를 다룹니다. 두 번째 섹션은 의료 및 의료 연구에서 데이터 마이닝의 적용에 중점을 둡니다. 환자 데이터 분석, 질병 진단, 약물 개발 및 의료 의사 결정과 같은 주제를 다룹니다. 세 번째 섹션은 엔지니어링 관리 분야의 데이터 마이닝에 전념합니다. 예측 유지 보수, 공급망 최적화, 품질 보증 및 재고 관리와 같은 주제를 다룹니다. 네 번째이자 마지막 섹션은 엔지니어링 관리 및 의학에서 데이터 마이닝의 미래에 대해 설명합 앞으로 데이터 마이닝이 어떻게이 두 영역의 얼굴을 발전시키고 변화시킬 것인지 살펴 봅니다. 엔지니어링 관리 및 의학에 데이터 마이닝을 적용하는 것은이 두 영역에서 데이터 마이닝의 기능을 이해하고 효율성과 성능을 향상시키기 위해 적용 할 수있는 방법을 이해하기위한 포괄적 엔지니어링 관리 및 의학에서의 데이터 마이닝 응용 프로그램은 데이터 마이닝 기술과 엔지니어링 관리 및 의학에서의 응용 프로그램에 대한 개요를 제공하는 포괄 이 책은 4 개의 섹션으로 나뉘며 각 섹션은 데이터 마이닝의 특정 측면과 해당 영역의 응용 프로그램에 중점을 둡니다.

本の最初のセクションでは、データマイニング技術の概要とエンジニアリング管理におけるその応用について説明しています。データマイニングの基礎、データ前処理、データストレージ、OLAP、データビジュアライゼーション、エンジニアリング管理におけるデータマイニングなどのトピックをカバーしています。2番目のセクションでは、ヘルスケアと医療研究におけるデータマイニングの応用に焦点を当てています。患者データ分析、疾患診断、医薬品開発、医療意思決定などのトピックをカバーしています。3番目のセクションは、エンジニアリング管理の分野でのデータマイニングに専念しています。予測保守、サプライチェーンの最適化、品質保証、在庫管理などのトピックをカバーしています。4番目と最後のセクションでは、エンジニアリング管理と医学の両方におけるデータマイニングの将来について説明します。データマイニングがどのように進化し、将来これら2つの分野の顔を変えるのかを見ていきます。データマイニングをエンジニアリング管理と医学に適用することは、これら2つの分野におけるデータマイニングの能力と、効率とパフォーマンスを向上させるためにどのように適用できるかを理解するための包括的なガイドです。エンジニアリング管理と医学におけるデータマイニングの適用は、エンジニアリング管理と医学におけるデータマイニング技術とその応用の概要を提供する包括的なガイドです。本は4つのセクションに分かれており、それぞれデータマイニングの特定の側面とそれらの分野におけるアプリケーションに焦点を当てています。

本書的第一部分概述了數據挖掘技術及其在工程管理領域的應用。它涵蓋了諸如數據挖掘基礎，數據預處理，數據存儲，OLAP，數據可視化和工程管理數據挖掘等主題。第二部分涉及數據挖掘在醫療保健和醫學研究中的應用。它涵蓋了患者數據分析，疾病診斷，藥物開發和醫療決策等主題。第三部分涉及工程管理領域的數據挖掘。它涉及預測管理，供應鏈優化，質量控制和庫存管理等主題。第四節也是最後一節討論了工程管理和醫學領域數據挖掘的未來。它探討了數據挖掘將如何發展，並在未來改變這兩個領域的外觀。數據挖掘在工程管理和醫學中的應用是了解這兩個領域的數據挖掘能力以及如何將其應用於提高效率和生產力的全面指南。數據挖掘在工程管理和醫學中的應用是一本全面的指南，概述了數據挖掘技術及其在工程管理和醫學領域的應用。該書分為四個部分，每個部分都涉及數據挖掘的特定方面及其在這些領域的應用。