基于数据挖掘技术的贵阳医保基金风险防控研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题背景 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·课题主要研究内容及意义 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·论文结构安排 | 第14-15页 |
| 2 社会医疗保险基金风险管理的相关概念 | 第15-20页 |
| ·社会保障体系制度 | 第15-16页 |
| ·社会医疗保险的风险 | 第16-20页 |
| ·风险的相关概念 | 第16-18页 |
| ·社会医疗保险基金的风险 | 第18-20页 |
| 3 数据挖掘的相关内容 | 第20-27页 |
| ·数据仓库 | 第20-22页 |
| ·数据仓库的概念 | 第20页 |
| ·数据仓库的体系结构 | 第20-22页 |
| ·数据挖掘 | 第22-25页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第22页 |
| ·数据挖掘的作用 | 第22-23页 |
| ·数据挖掘的算法 | 第23-25页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第25页 |
| ·OLAP 的相关内容 | 第25-27页 |
| 4 社会医疗保险基金风险防控的数据挖掘 | 第27-51页 |
| ·数据挖掘业务对象的确定 | 第27-28页 |
| ·数据仓库的理论设计 | 第28-33页 |
| ·主题的选择 | 第28-29页 |
| ·维度建模 | 第29-32页 |
| ·物理模型的理论设计 | 第32-33页 |
| ·数据仓库的构建 | 第33-40页 |
| ·数据的 ETL | 第33-37页 |
| ·数据仓库的建立 | 第37-40页 |
| ·联机分析 | 第40-47页 |
| ·OLAP 资料库的创建 | 第40-43页 |
| ·OLAP 的分析 | 第43-47页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第47-51页 |
| ·O-Cluster 算法 | 第47-49页 |
| ·K-Means 算法 | 第49-50页 |
| ·个人账户总收支的数据挖掘 | 第50-51页 |
| 5 社会医疗保险基金风险防控的分析 | 第51-61页 |
| ·社会医疗保险基金支出的风险防控分析 | 第51-56页 |
| ·O-Cluster 算法的挖掘结果 | 第51-52页 |
| ·K-Means 算法的挖掘结果 | 第52-56页 |
| ·社会医疗保险基金个人账户风险防控分析 | 第56-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第67页 |
