基于大數(shù)據(jù)時代生物醫(yī)學數(shù)據(jù)的爆炸式增長，本書從醫(yī)學科研中的實際問題出發(fā)，以案例的形式深入淺出地介紹醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘技術，包括決策樹模型、支持向量機、隨機森林分類、關聯(lián)規(guī)則、貝葉斯網(wǎng)絡構建等，并詳細介紹數(shù)據(jù)挖掘軟件（SPSS、SAS和R等）的操作步驟，重點突出實用性和可操作性，以期提高讀者對醫(yī)學科研數(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)學生和醫(yī)學工作者的肯定，被很多醫(yī)學類院校選用為數(shù)據(jù)挖掘類課程教材�？紤]近年來新的醫(yī)學數(shù)據(jù)挖掘方法層出不窮，并在臨床醫(yī)學和基礎醫(yī)學研究中有潛在的應用價值，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容，并仍以案例的形式詳細講解如何應用R軟件操作實現(xiàn)。
　　本書主要取材于編者近年來從事生物醫(yī)學數(shù)據(jù)深度挖掘方面的研究與教學工作內容，可作為醫(yī)學院校本科生及研究生教材，也可作為醫(yī)學基礎及臨床科研工作者和相關技術人員科學研究的參考用書。