ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام تقنية البيانات في التع...>الوصف

استخدام تقنية البيانات في التعرف على العوامل المؤثرة علي مرض "الماء الابيض": بالتطبيق على مستشفى مكة لطب العيون

العنوان بلغة أخرى: Use of Data Mining Technology to Identify Factors Affecting Cataracts:
المؤلف الرئيسي: محمد، نبيلة طارق عبدالنبي (مؤلف)
مؤلفين آخرين: نورين، جمعة حامد جمعة (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2019
موقع: الخرطوم
الصفحات: 1 - 92
رقم MD: 1034881
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: العربية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة النيلين
الكلية: كلية الدراسات العليا
الدولة: السودان
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
تنقيب البيانات | أمراض العيون | الماء الابيض
رابط المحتوى:
صفحة العنوان     
المستخلص     
قائمة المحتويات     
24 صفحة الأولى     
1 الفصل     
2 الفصل     
3 الفصل     
4 الفصل     
الخاتمة     
المصادر والمراجع     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

40

حفظ في:
المستخلص: يعرف تنقيب البيانات على أنه مصطلح يستخدم لوصف عملية اكتشاف أو استخراج المعرفة من كمية كبيرة من البيانات. تركز تقنيات التنقيب على بناء التنبؤات المستقبلية واستكشاف السلوك والاتجاهات. تتمثل المشكلة في ارتفاع الإصابات بمرض العيون الماء الأبيض (كتاراكت) بولاية الخرطوم. قد ترجع المشكلة إلى عدم توفر معلومات كافية عن العوامل المؤثرة للمرض، تتنبأ بالأعداد التقريبية بالإصابات المتوقعة. يهدف هذا البحث إلى اكتشاف العلاقات الهامة بين أمراض العيون والعوامل المؤثرة في مسبباتها، وتوفير معلومات مستقبلية عن أمراض العيون تساعد في اتخاذ القرارات، وتوفير الموارد الكافية لمكافحة الأمراض من خلال بناء النموذج المناسب. تكمن الأهمية النظرية للبحث أن التنقيب في البيانات شكل هام من أشكال دعم القرار التي تساعد على صنع واتخاذ القرار، ويسمح بالقيام باستعلامات أو أسئلة دقيقة وتطويرها باستمرار دون الحاجة إلى وجود فكرة هدف محدد في البداية. الأهمية العلمية تتمثل في بناء التنبؤات المستقبلية واستخراج بيانات جديدة تحدد ما إذا كانت أي علاقة ظاهرية تعكس حقيقة في طبيعة البيانات. تم اتباع المنهج الوصفي لأنه طريقة لوصف الموضوع المراد دراسته، وتصوير النتائج التي تم التوصل إليها على أشكال رقمية معبرة يمكن تفسيرها. ولأنه يدرس الظاهرة كما هي في الواقع. والمنهج التاريخي لأنه يساعد في إيجاد العلاقة بين الظواهر المدروسة وبين البيئة التي أدت إلى نشوئها. تم استخدام برنامج ال weka لبناء النموذج لمعرفة التنبؤات المستقبلية للمرض واستخدام Excel worksheet لعرض النتائج. تم التوصل إلى أن هناك علاقة طردية بين متوسط درجة الحرارة وعدد الإصابات، وعلاقة إيجابية قوية بين معدل الإصابة بالمرض والعمر. إلى أن هناك علاقة ضعيفة بين ارتفاع الإصابة بالمرض ونسبة الوراثة. يوصى باستخدام بيانات قائمة بالفصول لتوقع أدق بمرض الساد مع اختبار مساهمة العوامل الأخرى في معدل الإصابة بالمرض، كما يوصى بإضافة سمات أخرى تتعلق بأفراد المجتمع مثل النوع والمنطقة.

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.