药品不良反应监测信息智能分析及关联挖掘方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| Contents | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·课题的研究背景 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第14-16页 |
| ·相关关键技术研究现状 | 第16-18页 |
| ·商业智能技术应用 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘技术应用 | 第17-18页 |
| ·资料来源与分析方法 | 第18-19页 |
| ·本文主要研究目的与内容 | 第19-21页 |
| 第二章 关键技术研究 | 第21-33页 |
| ·数据仓库技术 | 第21-23页 |
| ·数据仓库定义 | 第21页 |
| ·数据仓库特点 | 第21-22页 |
| ·数据仓库与数据库的区别 | 第22-23页 |
| ·ETL技术 | 第23-24页 |
| ·OLAP技术 | 第24-28页 |
| ·OLAP概述 | 第24-25页 |
| ·OLAP分类 | 第25-26页 |
| ·OLAP概念模型 | 第26-28页 |
| ·OLAP逻辑模型 | 第28页 |
| ·关联规则挖掘 | 第28-33页 |
| ·数据挖掘技术 | 第28-31页 |
| ·关联规则算法 | 第31-33页 |
| 第三章 ADR数据智能分析过程 | 第33-47页 |
| ·ADR信息监测系统整体架构 | 第33-34页 |
| ·数据仓库设计 | 第34-40页 |
| ·数据仓库主题设计 | 第35页 |
| ·维度表设计 | 第35-37页 |
| ·事实表设计 | 第37-39页 |
| ·数据仓库粒度设计 | 第39-40页 |
| ·数据仓库度量设计 | 第40页 |
| ·数据ETL方案 | 第40-45页 |
| ·数据预处理 | 第41-42页 |
| ·数据增量抽取 | 第42-45页 |
| ·多维数据库设计 | 第45-47页 |
| 第四章 ADR数据智能分析实现实例 | 第47-55页 |
| ·ADR报告地区分析 | 第48-49页 |
| ·ADR报告性别分析 | 第49-50页 |
| ·ADR报告年龄段分析 | 第50-52页 |
| ·ADR上报单位类型分析 | 第52-53页 |
| ·ADR报告类型分析 | 第53-54页 |
| ·ADR药品剂型分析 | 第54-55页 |
| 第五章 数据挖掘实例分析 | 第55-61页 |
| ·数据模型建立过程 | 第55-56页 |
| ·结果分析 | 第56-61页 |
| ·ADR结果统计分析 | 第56-57页 |
| ·性别关联分析 | 第57-58页 |
| ·年龄关联分析 | 第58页 |
| ·不同ADR影响系统与患者年龄关联分析 | 第58-61页 |
| 结论与展望 | 第61-64页 |
| 研究总结与创新之处 | 第61-62页 |
| 论文不足之处 | 第62页 |
| 本文研究展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
