| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 引言 | 第8-11页 |
| 1.1 项目的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 医院信息系统数据挖掘的主要特点 | 第9页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第9-10页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 数据挖掘技术相关理论知识 | 第11-22页 |
| 2.1 数据挖掘 | 第11-13页 |
| 2.1.1 数据挖掘的概念 | 第11-12页 |
| 2.1.2 数据挖掘的方法 | 第12-13页 |
| 2.1.3 数据挖掘的一般过程 | 第13页 |
| 2.2 OLAP技术 | 第13-17页 |
| 2.2.1 OLAP的基本概念 | 第13-15页 |
| 2.2.2 OLAP多维数据结构 | 第15-16页 |
| 2.2.3 OLAP的数据存储方式 | 第16-17页 |
| 2.3 数据仓库技术 | 第17-21页 |
| 2.3.1 数据仓库的概念和特征 | 第17-18页 |
| 2.3.2 数据仓库与数据库的对比 | 第18-19页 |
| 2.3.3 数据仓库的体系结构 | 第19-21页 |
| 2.4 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 HIS系统及兰州大学第二医院HIS系统概况 | 第22-29页 |
| 3.1 HIS系统概述 | 第22-23页 |
| 3.1.1 HIS(医院信息系统) | 第22页 |
| 3.1.2 HIS系统在国外的发展情况 | 第22-23页 |
| 3.1.3 HIS系统在国内的发展情况 | 第23页 |
| 3.2 兰州大学第二医院信息化概况及数据库结构 | 第23-29页 |
| 3.2.1 兰州大学第二医院HIS系统网络及硬件平台 | 第23-24页 |
| 3.2.2 兰州大学第二医院第二阶段信息化建设及HIS系统上线情况 | 第24-29页 |
| 第四章 数据挖掘技术在患者费用构成中的研究应用 | 第29-34页 |
| 4.1 研究患者费用构成的意义 | 第29-30页 |
| 4.2 患者费用中数据的特点 | 第30-31页 |
| 4.3 分析需求 | 第31-34页 |
| 第五章 系统总体设计 | 第34-59页 |
| 5.1 系统设计的总体思路 | 第34-35页 |
| 5.2 系统开发环境及要求 | 第35-36页 |
| 5.3 系统数据库设计 | 第36-46页 |
| 5.3.1 数据库主要数据表 | 第36-46页 |
| 5.3.2 主要数据表间关系 | 第46页 |
| 5.4 建立数据仓库模型 | 第46-51页 |
| 5.4.1 星型模型(Star model) | 第46-47页 |
| 5.4.2 雪花模型(Snowflake model) | 第47-49页 |
| 5.4.3 患者费用构成的星型模型 | 第49-51页 |
| 5.5 数据挖掘过程及算法 | 第51-59页 |
| 第六章 挖掘结果分析 | 第59-82页 |
| 6.1 科室收入结构分析 | 第59-64页 |
| 6.2 住院月收益分析 | 第64-65页 |
| 6.3 住院分类用药比例分析 | 第65-69页 |
| 6.4 患者平均住院日分析 | 第69-72页 |
| 6.5 门诊科室收入结构分析 | 第72-75页 |
| 6.6 门诊月收益分析 | 第75-76页 |
| 6.7 门诊挂号时段与门诊科室挂号分析 | 第76-79页 |
| 6.8 结论 | 第79-82页 |
| 第七章 总结与展望 | 第82-83页 |
| 7.1 总结 | 第82页 |
| 7.2 展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
