前言
医学数据分析是现代医学领域中一个快速发展的领域，它为我们揭示了医学数据中隐藏的规律和趋势，为医学研究和临床实践提供了有力的支持。

本书以医学数据分析为核心，通过实际案例和理论解析，系统地介绍了数据分析的基本概念、方法和应用。无论是对医学研究的数据探索，还是对临床决策的辅助分析，本书都能够为读者提供实用的指导和工具。

本书以医学数据为例，通过5个章节依次为读者介绍统计数据、文本数据、时序数据、图像数据以及健康数据这五种常见的数据形式。每个章节都将从基本概念开始，逐步展示整个数据分析流程的系统示范教学。

第1章是统计数据分析，以临床统计数据为基础，讲解统计学的基本概念和常用方法。通过典型案例的分析，讲解数据探索、描述性统计、假设检验和回归分析等内容。

第2章是文本数据分析，以电子病例数据为分析对象，介绍文本数据的处理和分析方法，系统讲解文本清洗、文本预处理、文本表示、文本抽取、文本相似、文本分类、文本聚类等内容。

第3章是时序数据分析，以脑电数据为分析对象，介绍时序数据的基本概念和分析方法，系统讲解时序数据的可视化、频谱分析、几种典型的非线性分析及网络分析方法等内容。

第4章是医学图像分析，以医学影像数据为分析对象，介绍图像数据处理和分析方法，系统讲解图像空间和频域变换、图像分割及图像分类等内容。

第5章是健康医疗大数据分析，以可穿戴式设备数据为分析对象，介绍健康数据的分析方法，系统讲解如何处理和分析健康数据，并探索与健康相关的模式和趋势。

为了帮助学生更好地理解和应用所学知识，本书配有丰富的资源，包括数据、代码和演示等。同时，教材还提供了分步指导教程，便于学生自学和扩展练习。

本书适用于计算机、数理分析、临床医学、公共卫生等相关领域的本科生和研究生，也可作为其他专业学生和科研工作者的辅助学习参考书。通过阅读本书，读者不仅可以全面了解不同形态数据的分析方法，还能提高深层次的数据分析和处理能力。

本书的编写得到了北京交通大学计算机与信息技术学院及医学智能研究所的大力支持，在此表示衷心感谢。

最后，在编写过程中，编者发现本书所介绍领域的知识一直在不断变化和更新中，希望读者在阅读的过程中能够保持对新技术和新方法的持续关注。同时，我们欢迎读者提供宝贵的意见和反馈，帮助我们不断改进和完善本书的内容。