急性肠炎是一种常见的消化系统疾病，其高发期往往与季节、环境、饮食习惯等多种因素密切相关，为了更好地预测和应对急性肠炎的高发期，我们可以利用数据挖掘技术，对历史病例、气象数据、饮食习惯等数据进行深入分析。
通过对历史病例数据的挖掘，我们可以发现急性肠炎的发病趋势和季节性规律，在夏季和秋季，由于气温高、湿度大，食物容易变质，急性肠炎的发病率往往较高。
结合气象数据，我们可以发现气温、湿度、降雨等气象因素对急性肠炎发病的影响，高温高湿环境下，食物易受污染，增加了病菌滋生的机会。
通过分析饮食习惯数据，我们可以发现某些食物或饮食习惯与急性肠炎的发病有显著关联，食用生冷食物、不洁食物等行为可能增加急性肠炎的风险。
通过数据挖掘技术对多源数据进行综合分析，我们可以更准确地预测急性肠炎的高发期，为预防和控制该疾病提供有力支持。
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利用历史病例数据挖掘技术，分析急性肠炎发病的季节性、年龄分布等特征规律来预测高发期。
利用历史病例数据挖掘技术，分析急性肠炎发病规律与季节、气候等因素关联性预测高发期。
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