在医疗健康领域，急性鼻炎作为一种常见的呼吸道疾病，其发病趋势的预测对于公共卫生管理和患者个体治疗具有重要意义，传统方法在处理大量、复杂且多变的医疗数据时显得力不从心，如何利用数据挖掘技术来有效预测急性鼻炎的发病趋势呢？
通过收集和分析历史病例数据、气象信息、季节变化等外部因素，我们可以构建一个包含多种变量的预测模型，运用聚类分析对病例进行分组，识别出不同群体的发病特征，随后，采用时间序列分析和机器学习算法（如支持向量机、随机森林）对历史数据进行训练，以预测未来一段时间内急性鼻炎的发病趋势。
实时监控关键指标的变化，如空气质量、气温骤变等，可以进一步提高预测的准确性和时效性，通过这样的数据挖掘技术，我们不仅能更好地理解急性鼻炎的发病规律，还能为公共卫生决策和个体预防提供科学依据。
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利用大数据分析技术，通过挖掘历史急性鼻炎病例数据、季节变化及环境因素等关联性信息来预测其发病趋势。
利用数据挖掘技术分析历史鼻炎病例，可预测急性鼻炎症的发病趋势与季节性变化。
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