基于数据挖掘技术的冠心病费用研究
| 摘要 | 第5-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 文献综述 | 第11-33页 |
| 1. 冠心病治疗及费用概况 | 第11-22页 |
| 1.1 冠心病流行病学特点 | 第11-12页 |
| 1.2 冠心病的分类及治疗 | 第12-15页 |
| 1.3 冠心病费用的相关研究 | 第15-19页 |
| 1.4 冠心病费用影响因素 | 第19-21页 |
| 1.5 小结 | 第21-22页 |
| 2. 数据挖掘技术及应用 | 第22-31页 |
| 2.1 数据挖掘技术概况 | 第22-26页 |
| 2.2 数据挖掘技术在医疗领域的应用 | 第26-29页 |
| 2.3 数据挖掘技术在冠心病领域的相关研究 | 第29-31页 |
| 2.4 小结 | 第31页 |
| 3. 文献小结 | 第31-33页 |
| 前言 | 第33-43页 |
| 1. 目的及意义 | 第34页 |
| 1.1 研究目的 | 第34页 |
| 1.2 研究意义 | 第34页 |
| 2. 内容与思路 | 第34-35页 |
| 3. 资料与方法 | 第35-43页 |
| 3.1 数据来源 | 第35-36页 |
| 3.2 理论及方法研究 | 第36-43页 |
| 结果 | 第43-169页 |
| 1. 数据清洗及数据库建立 | 第43-51页 |
| 1.1 数据清洗过程 | 第43-47页 |
| 1.2 数据清洗结果 | 第47-48页 |
| 1.3 数据库建立 | 第48-49页 |
| 1.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 2. 冠心病患者费用分析框架 | 第51-61页 |
| 2.1 疾病费用分析框架构建 | 第51-52页 |
| 2.2 单一维度分析 | 第52-55页 |
| 2.3 以患者为中心的二维分析 | 第55-56页 |
| 2.4 以患者为中心的多维分析 | 第56-59页 |
| 2.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 3. 冠心病患者费用分析 | 第61-88页 |
| 3.1 患者特征及分布情况 | 第61-67页 |
| 3.2 患者费用单维分析 | 第67-78页 |
| 3.3 患者费用交叉维度分析 | 第78-86页 |
| 3.4 本章小结 | 第86-88页 |
| 4. 基于数据挖掘的多维费用分析 | 第88-169页 |
| 4.1 数据挖掘过程 | 第89-97页 |
| 4.2 数据挖掘结果 | 第97-167页 |
| 4.3 本章小结 | 第167-169页 |
| 结语 | 第169-172页 |
| 1. 总结与讨论 | 第169-171页 |
| 2. 创新与启示 | 第171页 |
| 3. 局限性 | 第171-172页 |
| 参考文献 | 第172-180页 |
| 附录 | 第180-192页 |
| 致谢 | 第192-194页 |
| 主要研究成果 | 第194页 |
