在当今快节奏的社会中，神经衰弱作为一种常见的心理障碍，其潜在风险因素复杂且多样，如何通过数据挖掘技术，从海量信息中挖掘出与神经衰弱相关的关键因素，是当前研究的重要课题。
通过分析历史病历数据、社交媒体文本、生活习惯调查等多源数据，我们可以运用聚类分析、关联规则挖掘等数据挖掘技术，识别出与神经衰弱相关的风险因素，数据分析可能揭示出长期工作压力大、缺乏运动、不规律的作息时间等生活习惯与神经衰弱的高发风险密切相关。
利用自然语言处理技术对社交媒体上的文本进行情感分析，可以及时发现公众对心理健康问题的关注度变化，为预防和干预神经衰弱提供及时的信息支持。
数据挖掘技术在识别神经衰弱潜在风险因素方面具有重要价值，通过深入挖掘和分析多源数据，我们可以为制定有效的预防策略和干预措施提供科学依据，助力提升公众的心理健康水平。
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利用数据挖掘技术，如关联规则、聚类分析等手段对神经衰弱患者的历史数据进行深度剖析可有效识别其潜在风险因素。
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