基于衛(wèi)生行業(yè)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計(jì).pdf

1、國內(nèi)衛(wèi)生行業(yè)信息化經(jīng)過10多年的發(fā)展，已經(jīng)在衛(wèi)生行業(yè)里很多業(yè)務(wù)部門得到了廣泛的應(yīng)用，但目前各類業(yè)務(wù)系統(tǒng)都還是基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以日常業(yè)務(wù)操作為主的OLTP系統(tǒng)階段，還沒有發(fā)展到基于數(shù)據(jù)倉庫以數(shù)據(jù)分析為主的OLAP/DSS系統(tǒng)階段，通過計(jì)算機(jī)采集的各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如果不能有效的挖掘，是得不到有價(jià)值的信息的！因此本課題的研究是從滿足行業(yè)需求為目的，充分從數(shù)據(jù)中挖掘出信息的利用價(jià)值，從而更好的為衛(wèi)生行業(yè)服務(wù)！ 本文的研究內(nèi)容是實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療衛(wèi)

2、生信息的數(shù)據(jù)挖掘分析研究，選擇了一個(gè)實(shí)際的衛(wèi)生資源數(shù)據(jù)庫為研究對(duì)象，完整的實(shí)現(xiàn)了從構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫到數(shù)據(jù)分析挖掘、再到數(shù)據(jù)展現(xiàn)的各個(gè)階段，主要內(nèi)容包括構(gòu)建專題數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)倉庫的ETL和應(yīng)用一些數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生信息進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘分析研究。 在設(shè)計(jì)構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫方面，涵蓋了概念模型設(shè)計(jì)、邏輯模型設(shè)計(jì)、物理模型設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)倉庫生成的整個(gè)過程；ETL設(shè)計(jì)開發(fā)則創(chuàng)新性的在標(biāo)準(zhǔn)的元數(shù)據(jù)模型CWM基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)開發(fā)了基于XML數(shù)據(jù)交換技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)

3、ETL工具。 在數(shù)據(jù)分析挖掘方面，主要根據(jù)衛(wèi)生信息應(yīng)用的需求重點(diǎn)研究了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分析挖掘、基于聚類分析的數(shù)據(jù)挖掘算法等相關(guān)技術(shù)在醫(yī)療衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)上挖掘應(yīng)用，獲得了對(duì)衛(wèi)生管理尤其疾病控制很有意義的研究成果。 在數(shù)據(jù)展現(xiàn)方面，重點(diǎn)介紹了數(shù)據(jù)分析結(jié)果的前臺(tái)展現(xiàn)，主要是應(yīng)用了一些好的前臺(tái)展現(xiàn)工具實(shí)現(xiàn)。 本文的意義在于，本文通過ETL技術(shù)不僅成功的整合了以前分散的各類衛(wèi)生信息資源，形成了初具規(guī)模的衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)倉庫，并且