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首页> 外文期刊>Journal of Environmental Management >Discovering meaningful information from large amounts of environment and health data to reduce uncertainties in formulating environmental policies
【24h】

Discovering meaningful information from large amounts of environment and health data to reduce uncertainties in formulating environmental policies

机译：从大量的环境和健康数据中发现有意义的信息，以减少制定环境政策时的不确定性

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This study uses knowledge discovery concepts to analyze large amounts of data step by step for the purpose of assisting in the formulation of environmental policy. We performed data cleansing and extracting from existing nation-wide databases, and used regression and classification techniques to analyze the data. The current water hardness in Kaohsiung, Taiwan contributes to the prevention of cardiovascular disease (CVD) but exacerbates the development of renal stones (RS). However, to focus on water hardness alone to control RS would not be cost effective at all, because the existing database parameters do not adequately allow for a clear understanding of RS. Analysis of huge amounts of data can most often turn up the most reliable and convincing results and the use of existing databases can be cost-effective. (c) 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：这项研究使用知识发现概念来逐步分析大量数据，以协助制定环境政策。我们从现有的全国数据库中进行数据清理和提取，并使用回归和分类技术来分析数据。台湾高雄市目前的水硬度有助于预防心血管疾病（CVD），但会加剧肾结石（RS）的发展。但是，仅关注水硬度来控制RS根本不会具有成本效益，因为现有的数据库参数不足以清楚地了解RS。分析大量数据通常会带来最可靠和令人信服的结果，使用现有数据库可能具有成本效益。 （c）2006 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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