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cdiscount跨境電商選品工具禁忌提出一種銀行后臺運(yùn)維系統(tǒng)的故障預(yù)測方法，包括以下步驟：獲取銀行數(shù)據(jù)樣本，并從銀行數(shù)據(jù)樣本中提取初始特征數(shù)據(jù)；對初始特征數(shù)據(jù)進(jìn)行降維以得到最終特征數(shù)據(jù)；利用隨機(jī)森林方法對最終特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類學(xué)習(xí)，以便根據(jù)分類結(jié)果對銀行后臺運(yùn)維系統(tǒng)進(jìn)行故障預(yù)測；當(dāng)預(yù)測到銀行后臺運(yùn)維系統(tǒng)將要發(fā)生故障時，根據(jù)最終特征數(shù)據(jù)調(diào)整銀行后臺運(yùn)維系統(tǒng)的參數(shù)以避免銀行后臺運(yùn)維系統(tǒng)發(fā)生故障或降低銀行后臺運(yùn)維系統(tǒng)的故障發(fā)生概率。的方法能夠有效地預(yù)測銀行后臺運(yùn)維系統(tǒng)的故障，并且通過有效防范可避免或降低故障發(fā)生的概率。還提供了一種銀行后臺運(yùn)維系統(tǒng)的故障預(yù)測系統(tǒng)。cdiscount跨境電商選品工具禁忌一種數(shù)據(jù)處理的技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種醫(yī)院后臺數(shù)據(jù)的處理方法，包括：獲取醫(yī)院后臺數(shù)據(jù)，并利用基于MapReduce的數(shù)據(jù)批量導(dǎo)入算法將醫(yī)院后臺數(shù)據(jù)批量導(dǎo)入到HBase中；利用數(shù)據(jù)抽取算法，以不同的時間粒度抽取HBase中醫(yī)院后臺數(shù)據(jù)的特征數(shù)據(jù)，并將特征數(shù)據(jù)存入冗余數(shù)據(jù)表中；將冗余數(shù)據(jù)表中的特征數(shù)據(jù)構(gòu)建成醫(yī)院后臺數(shù)據(jù)樹；利用改進(jìn)的FP?growth算法對所述醫(yī)院后臺數(shù)據(jù)樹進(jìn)行剪枝；挖掘剪枝后醫(yī)院后臺數(shù)據(jù)樹中的頻繁項(xiàng)集，并將頻繁項(xiàng)集作為醫(yī)療決策參考。還提供了一種醫(yī)院后臺數(shù)據(jù)的處理系統(tǒng)。實(shí)現(xiàn)了醫(yī)療數(shù)據(jù)的處理。

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