急性鼻炎，俗称“伤风”或“感冒”，是一种常见的鼻部疾病，其发病与季节、气候、环境等因素密切相关，通过数据挖掘技术，我们可以从历史病例数据中挖掘出急性鼻炎的季节性高发期，为预防和应对提供科学依据。
我们收集了近十年来某地区医院收治的急性鼻炎患者数据，包括发病日期、患者年龄、性别、症状等信息，我们使用时间序列分析方法，对数据进行季节性分解，发现急性鼻炎的发病高峰主要出现在秋季和冬季，尤其是气温骤降、空气干燥的时期。
进一步地，我们结合气象数据，如温度、湿度、气压等，进行相关性分析，结果显示，气温低于15℃且湿度低于60%时，急性鼻炎的发病率显著上升，这提示我们在这些季节和气候条件下，应加强宣传教育，提高公众对急性鼻炎的预防意识，如加强室内通风、保持适宜的室内温度和湿度等。
通过数据挖掘技术，我们不仅预测了急性鼻炎的季节性高发期，还为制定有效的预防措施提供了科学依据，这为公共卫生政策的制定和实施提供了有力支持，有助于降低急性鼻炎的发病率，提高公众健康水平。
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利用数据挖掘技术，通过分析历史鼻炎病例的季节性分布规律和气象因素关联度预测高发期。
利用数据挖掘技术分析历史鼻炎病例的季节性规律，预测未来高发期。
利用数据挖掘技术分析历史鼻炎病例与季节关联，预测高发期。
利用历史就诊数据挖掘技术，分析急性鼻炎患者季节性分布规律以预测高发期。
利用数据挖掘技术分析历史鼻炎病例的季节性模式，预测高发期以提前应对。
利用历史病例数据和气象因素，通过聚类分析和时间序列预测模型可有效挖掘急性鼻炎季节性高发期的规律。
利用数据挖掘技术分析历史鼻炎病例的季节性分布，可精准预测急性鼻炎的高发期。
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