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An Innovative Big Data Predictive Analytics Framework over Hybrid Big Data Sources with an Application for Disease Analytics

机译：混合大数据来源的创新大数据预测分析框架，具有疾病分析的应用

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Nowadays, big data are everywhere. Examples of big data include weather data, web-search data, disease reports, as well as epidemic data and statistics. These big data can be easily generated and collected from a wide variety of data sources. A data science framework-such as predictive analytics framework-helps mining data from various big data sources to find useful information and discover knowledge, which can then be transformed into wisdom for appropriate actions. In this paper, we present an innovative big data predictive analytics framework over hybrid big data sources. To demonstrate the effectiveness and practicality of our framework, we conduct several case studies, including one on applying the framework to disease analytics. More specifically, we integrate, incorporate and analyze weather data and web-search data to predict and forecast dengue cases based on a hybrid of three kernels in support vector machine (SVM) ensemble. Results show how our predictive analytics framework benefits health agencies in disease control and prevention.
机译：如今，大数据到处都是。大数据的示例包括天气数据，网页搜索数据，疾病报告以及流行病数据和统计数据。这些大数据可以从各种数据源中容易地生成和收集。数据科学框架 - 例如预测分析框架 - 帮助挖掘各种大数据源的数据来查找有用的信息并发现知识，然后可以转换为适当的行动智慧。在本文中，我们在混合大数据源上提出了一种创新的大数据预测分析框架。为了展示我们框架的有效性和实用性，我们进行了多种案例研究，其中包括将框架应用于疾病分析。更具体地说，我们基于支持向量机（SVM）集合中的三个内核的混合来集成，结合和分析天气数据和网络搜索数据以预测和预测登革热案例。结果显示我们的预测分析框架如何益处疾病控制和预防的卫生机构。

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