挖掘思路法

根据最近买房的经验,发现可以加入楼盘的QQ群了解更多更真实的信息,于是启发,得出挖掘思路法。

什么是挖掘思路法?

我们在努力考虑一件很重要的事情的时候,会比较慎重,努力想要作出最正确的决定,如果在考虑买一套房子,在不断思考的过程中,我们就会不断的挖掘出更多渠道和信息了解更多。掌握更多的信息将有利于我们作出正确的选择。

这是帮助我们更好的思考的一种方法,我们可以使用思维导图来帮助自己发现更多了解的渠道和方式。

 

比如买房,我们可以通过到现场看房,向销售咨询,自己思考,和朋友讨论,我们却很少会想到,我们可以加入这个房产的业主QQ群了解更多真实的信息。因为在考虑的时候也觉得只是自己的人在考虑,没有和一起买房的人沟通,这个业主的QQ群正好可以满足这一点,而且这个群更能反映真实的信息。

所以在思考一件很重要的事情的时候,或是想要获得更多有利于自己的做法或是渠道的时候,我们可以静下心来考虑其它方式,渠道,层面,站到更广阔的角度来考虑。其实一个很重要的渠道就是网络,在网上和同样处境的人聊天。

比如以前做手术的时候,想要快点好,想要知道更多的经验,我们就可以加入相应的QQ群,和更多人交流获取更多的经验。

很多时候,我们都是定势思维,很难考虑全面,比如上次看房,只是粗略的知道那个房子的位置,但却没有考虑到采光的问题。

另外有的时候,单纯的挖掘思考,很难挖掘到,或是很难想到,但是有些时候可以传递得到,比如通过QQ群了解房产的做法不是我凭空想到的,而是我在搜房网上无意看到的,于是突然了解到这个很重要的方式,这就是传递挖掘的思考

 

所以记得提醒自己,在努力考虑一件事情的时候,记得“挖掘思路法”,更好的为自己服务。

### NHANES 数据挖掘思路 #### 1. 数据获取与预处理 对于NHANES数据的挖掘,首要任务是从官方渠道下载所需年份和模块的数据集[^2]。这些数据通常分为多个文件,每个文件对应不同的健康指标和社会经济状况等信息。 为了确保后续分析的有效性和准确性,在获得原始数据之后需要进行一系列预处理操作,比如清理缺失值、异常值以及重复记录;同时还需要根据具体研究目的选取合适的变量并创建衍生变量来更好地反映潜在关系。 ```r library(survey) bcSvy <- svydesign(ids = ~SDMVPSU, strata = ~SDMVSTRA, weights = ~WTMEC2YR, nest=TRUE, data = bc) ``` 上述代码展示了如何基于`survey`包构建复杂的抽样设计方案,这一步骤至关重要因为NHANES采用了分层聚类随机抽样的方式收集样本,因此在统计建模时必须考虑到这种特殊的采样结构以得到无偏估计量[^3]。 #### 2. 探索性数据分析 (EDA) 完成初步准备后可以进入探索阶段,通过描述统计图表直观展示各因素分布情况及其相互间关联模式。此时可利用可视化工具绘制直方图、箱线图或是散点矩阵等形式帮助理解整体格局,并识别可能存在的规律或趋势。 #### 3. 建立假设模型 依据前期发现制定合理的理论框架指导下一步工作——即建立因果推断或其他类型的预测模型。例如生存分析中的COX比例风险回归可用于评估不同暴露水平下事件发生的风险差异;而逻辑斯蒂回归则适合用来探究二分类结局的影响因子等问题。 针对特定子群体间的效应异质性还可以引入交互项来进行更细致入微地考察: ```r coxph(Surv(time,event)~exposure*subgroup+other_covariates,data=mydata,weight=weights) summary(model)$coefficients["exposure:subgroup",c("Pr(>|z|)","pvalue")] ``` 此段脚本实现了计算含有交互作用项的COX回归系数显著性的过程,其中`exposure`代表主要自变量名称,`subgroup`表示感兴趣的亚群标识符,其余部分则是控制混杂因素所必需的信息。 #### 4. 结果解释与验证 最后要对所得结论做出科学合理阐释,并尽可能采用多种手段加以证实其稳健程度。一方面可以通过内部交叉验证调整参数设定从而提高泛化能力;另一方面也可以尝试外部复制实验扩大适用范围进而增强说服力。 ---
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