scholarly journals Big Data Analytics to Predict Breast Cancer Recurrence on SEER Dataset using MapReduce Approach

2016 ◽  
Vol 150 (7) ◽  
pp. 7-11 ◽  
Author(s):  
Umesh D. ◽  
B. Ramachandra
2018 ◽  
Vol 7 (4.6) ◽  
pp. 223
Author(s):  
K. Shailaja ◽  
B. Seetharamulu2 ◽  
M. A. Jabbar

Big data is a phrase which is used to report collection of data that vast in size and still growing exponentially with time. It covers structured unstructured and semi-structured data. Now a day’s big data is widely used in healthcare for prediction of diseases. Breast cancer is one of top cancer that occurs in a woman. It is the second main leading reason for the death of a woman in the United States and in Asian countries. If we identify this disease in early stages there is a better chance for curing. For this experiment, we used K nearest neighbor (KNN) algorithm for finding classification accuracy and it is implemented on R tool. We consider Wisconsin breast cancer (original) dataset taken from UCI machine learning repository.  


Healthcare industry is fast growing and expanding in rapid pace. The volume and veracity of data generated in the industry is massive and requires huge storages and handling capability. Big data is empowered with such robust abilities and hence most suitable for handing large amount of data. Further, hese data could be utilized towards building predictive and forecasting models. Breast cancer is a deadly form of cancer majorly affecting women around the globe. The concept of big data and predictive analytics is being explored in the paper towards early diagnosis of breast cancer. This paper surveys various literatures available on application of big data analysis for breast cancer. Subsequently a comprehensive framework is being proposed based on the gaps identified. Different machine learning algorithms which can be applied in the framework is also detailed in the paper. Such frameworks when implemented will greatly help in handling the massive data available and aid in early detection of breast cancer.


2019 ◽  
Vol 54 (5) ◽  
pp. 20
Author(s):  
Dheeraj Kumar Pradhan

2020 ◽  
Vol 49 (5) ◽  
pp. 11-17
Author(s):  
Thomas Wrona ◽  
Pauline Reinecke

Big Data & Analytics (BDA) ist zu einer kaum hinterfragten Institution für Effizienz und Wettbewerbsvorteil von Unternehmen geworden. Zu viele prominente Beispiele, wie der Erfolg von Google oder Amazon, scheinen die Bedeutung zu bestätigen, die Daten und Algorithmen zur Erlangung von langfristigen Wettbewerbsvorteilen zukommt. Sowohl die Praxis als auch die Wissenschaft scheinen geradezu euphorisch auf den „Datenzug“ aufzuspringen. Wenn Risiken thematisiert werden, dann handelt es sich meist um ethische Fragen. Dabei wird häufig übersehen, dass die diskutierten Vorteile sich primär aus einer operativen Effizienzperspektive ergeben. Strategische Wirkungen werden allenfalls in Bezug auf Geschäftsmodellinnovationen diskutiert, deren tatsächlicher Innovationsgrad noch zu beurteilen ist. Im Folgenden soll gezeigt werden, dass durch BDA zwar Wettbewerbsvorteile erzeugt werden können, dass aber hiermit auch große strategische Risiken verbunden sind, die derzeit kaum beachtet werden.


2019 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
pp. 273-277
Author(s):  
Ajay Kumar Bharti ◽  
Neha Verma ◽  
Deepak Kumar Verma

2017 ◽  
Vol 49 (004) ◽  
pp. 825--830
Author(s):  
A. AHMED ◽  
R.U. AMIN ◽  
M. R. ANJUM ◽  
I. ULLAH ◽  
I. S. BAJWA

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