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数据挖掘技术在医院绩效管理中的应用

附件第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
符号说明第10-11页
目录第11-14页
1 绪论第14-20页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-17页
        1.2.1 医院绩效管理发展现状第15-16页
        1.2.2 数据挖掘技术的发展现状第16-17页
    1.3 本文工作第17-19页
        1.3.1 工作动机第17页
        1.3.2 难点描述第17-18页
        1.3.3 本文贡献第18-19页
    1.4 本文结构第19-20页
2 数据挖掘及相关技术研究第20-29页
    2.1 数据挖掘概述第20-21页
        2.1.1 数据挖掘的概念第20页
        2.1.2 数据挖掘的实现第20-21页
    2.2 数据挖掘的相关算法第21-26页
        2.2.1 回归分析第21-23页
        2.2.2 聚类分析第23-26页
    2.3 OLAP 和数据挖掘第26-28页
        2.3.1 OLAP 相关概念第26-28页
        2.3.2 数据挖掘和 OLAP第28页
    2.4 本章小结第28-29页
3 医院绩效管理系统的需求分析第29-39页
    3.1 绩效管理系统的业务分析第29-30页
    3.2 系统需求分析第30-36页
        3.2.1 系统用户的用例分析第31-33页
        3.2.2 建立数据仓库的需求第33页
        3.2.3 测算和建模的需求第33-35页
        3.2.4 绩效评估和奖金计算的需求第35-36页
        3.2.5 各类报表和明细数据的需求第36页
        3.2.6 用户权限管理的需求第36页
    3.3 系统非功能性需求分析第36-38页
    3.4 本章小结第38-39页
4 绩效管理系统中数据挖掘的设计第39-58页
    4.1 数据仓库的设计第39-46页
        4.1.1 数据仓库的体系结构第39-40页
        4.1.2 数据仓库的表结构设计第40-42页
        4.1.3 建立数据仓库第42-46页
    4.2 数据挖掘模型的设计第46-51页
        4.2.1 工作量绩效模型的设计第47-49页
        4.2.2 科室分组模型的设计第49-51页
    4.3 基于 WEKA 的数据挖掘设计第51-57页
        4.3.1 基于一元线性回归方程的设计第51-54页
        4.3.2 基于 K-means 的设计第54-57页
    4.4 本章小结第57-58页
5 数据挖掘相关的实现第58-69页
    5.1 系统架构部署第58-59页
        5.1.1 数据库服务器的部署第58-59页
        5.1.2 应用服务器的部署第59页
    5.2 数据仓库的实现第59-62页
    5.3 数据挖掘的实现第62-68页
        5.3.1 一元线性回归的实现第62-65页
        5.3.2 K-means 的实现第65-68页
    5.4 本章小结第68-69页
6 测评和验证第69-75页
    6.1 测试用例的设计思想第69页
    6.2 工作量绩效模型的验证第69-72页
        6.2.1 全院验证第69-70页
        6.2.2 科室验证第70-71页
        6.2.3 专家评估第71-72页
    6.3 科室分组模型的验证第72-73页
        6.3.1 聚类结果评估第72-73页
        6.3.2 专家评估第73页
    6.4 测试结果分析和评价第73-74页
    6.5 本章小结第74-75页
7 结语第75-77页
    7.1 总结第75-76页
    7.2 展望第76-77页
参考文献第77-79页
致谢第79-80页
作者攻读学位期间发表的论文第80页

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