5种制作数据分析报告的好方法，让你的老板眼前一亮
日常需要处理医学数据的科研工作者、临床医生、高校的医学生与老师在用医学数据进行预测建模的过程中，可能会遇到一些问题：
- 医疗数据量大且复杂（如患者数据、诊断信息、实验室检测数据），没有直观的工具来探索和理解数据之间的关系
- 数据存在缺失值、不一致性和异常值，难以直接用于建模，而且数据清洗过程复杂，容易出错
- 缺乏统计学背景，难以选择合适的建模方法
- 不了解模型评估指标的意义（如AUC，MAE），导致无法判断模型的好坏
- 不知如何正确解读预测模型的结果
本课程中，JMP资深数据分析顾问将通过多个医学研究的案例为您展开讲讲如何更好进行医学数据的处理与预测建模。
课程大纲：
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