在当今社会，尽管生活水平普遍提高，但小儿营养不良问题依然存在，对儿童的健康成长构成严重威胁，通过数据挖掘技术，我们可以从海量医疗记录、饮食习惯、家庭经济状况等多维度数据中，挖掘出与小儿营养不良相关的关键因素和模式。
我们可以利用聚类分析将儿童按照营养状况分组，识别出高风险群体，通过关联规则挖掘，发现哪些食物组合或生活习惯与营养不良有显著关联，为制定干预措施提供依据，时间序列分析能揭示营养不良随时间的变化趋势，帮助我们预测未来可能出现的营养问题。
数据挖掘并非万能，它需要与临床专家知识相结合，确保干预措施的科学性和有效性，保护儿童隐私和遵守伦理规范也是实施数据挖掘时不可忽视的要点。
数据挖掘技术为识别和干预小儿营养不良问题提供了新的视角和方法，但需谨慎应用并持续优化，以实现最佳效果。
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利用数据挖掘技术分析儿童饮食、生长记录等大数据，可精准识别营养不良风险并实施个性化干预措施。
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