前言

隨著人工智能與大數(shù)據(jù)的興起，各個領(lǐng)域與人工智能大數(shù)據(jù)的融合，使得很多領(lǐng)域有了較新的發(fā)展。特別是醫(yī)療健康行業(yè)，如智能醫(yī)療、醫(yī)療大數(shù)據(jù)等，都迎來了一個前所未有的嶄新階段。
本書以零編程基礎(chǔ)的擬從事科研數(shù)據(jù)分析的人員為基礎(chǔ)，包括醫(yī)科院校學(xué)生、醫(yī)院醫(yī)務(wù)科研工作者，考慮到讀者沒有其他計算機基礎(chǔ)或者計算機基礎(chǔ)較薄弱，我們特別選擇了目前比較流行的大數(shù)據(jù)處理語言Python。Python語言簡單易學(xué)，入門快，只需掌握簡單的語法即可上手。本書選用當(dāng)前比較穩(wěn)定的3.12版本。
無論您是剛接觸數(shù)據(jù)分析的新手，還是希望提升機器學(xué)習(xí)技能的專業(yè)人士，本書都能為您提供寶貴的知識和實踐指導(dǎo)，尤其對于醫(yī)學(xué)生和醫(yī)務(wù)科研工作者，通過多個具體案例和詳細(xì)的代碼解釋，讀者可以更好地理解和掌握所學(xué)知識，并將其應(yīng)用到解決實際問題中。
書中的內(nèi)容從基礎(chǔ)的Python編程語法開始，逐步深入到復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法。每一章節(jié)都精心設(shè)計，旨在幫助讀者構(gòu)建堅實的理論基礎(chǔ)，并提供豐富的實戰(zhàn)案例，使讀者能夠?qū)⑺鶎W(xué)知識應(yīng)用于解決實際問題中。
基礎(chǔ)篇：介紹了Python編程的基礎(chǔ)知識，包括語法基礎(chǔ)、編輯器使用、數(shù)據(jù)類型、流程控制等。同時，還深入探討了NumPy和Pandas這兩個數(shù)據(jù)分析中不可或缺的庫，包括數(shù)組和數(shù)據(jù)的操作、條件篩選、數(shù)據(jù)的增刪改及排序等。
進階篇：聚焦于機器學(xué)習(xí)的入門知識，包括分類、回歸和聚類算法，以及心臟病風(fēng)險預(yù)測分析的案例研究。這一部分還涉及模型的Shap解讀與保存部署，幫助讀者理解模型的工作原理并將其應(yīng)用于解決實際問題中。
實戰(zhàn)篇：提供了一個綜合應(yīng)用案例研究，基于期刊論文分析與復(fù)現(xiàn)，從讀取數(shù)據(jù)、構(gòu)建模型，到特征選擇和模型重構(gòu)讓讀者能夠?qū)⒗碚撝�識應(yīng)用于實際的數(shù)據(jù)分析項目中，增強實戰(zhàn)能力。
高級AI篇：介紹了PandasAI庫的使用方法及零代碼AI編寫編輯器Trae，實現(xiàn)了不編寫一行代碼由AI對第7章進行數(shù)據(jù)分析的全過程。
附錄：提供了模型App部署和模型評估的額外信息，為讀者提供了將模型部署到實際應(yīng)用中的指導(dǎo)。
特別值得一提的是，書中不僅涵蓋了數(shù)據(jù)處理和可視化的基本技巧，還詳細(xì)介紹了如何使用NumPy和Pandas進行高效的數(shù)據(jù)操作，如何通過Matplotlib進行數(shù)據(jù)可視化，以及如何使用Shap值來解讀模型，這些都是當(dāng)前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中的熱點話題。
隨著逐步深入閱讀這本書，讀者將發(fā)現(xiàn)作者不僅提供了理論知識，還提供了大量的代碼示例和實戰(zhàn)演練，能夠幫助讀者快速上手并深化理解。本書是數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的寶貴資源。
本書的主要目的是幫助醫(yī)學(xué)專業(yè)的本、碩、博學(xué)生學(xué)以致用，會使用Python對數(shù)據(jù)進行處理分析。
由于作者認(rèn)知水平有限，書中可能存在錯漏之處，懇請廣大讀者批評指正。
作者對零基礎(chǔ)讀者的忠告：務(wù)必跟著書本親自上手敲寫代碼，至少第1章中的代碼要親自敲一遍，看書百遍不如上手一遍，以便更好地學(xué)習(xí)后續(xù)高級AI篇中的零代碼操作。
余本國
2025年3月25日
于�？诤Ｄ厢t(yī)科大學(xué)