数据挖掘在医务管理中的应用
| 中文摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·选题的目的和意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 数据挖掘概述 | 第16-20页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第16页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第16-17页 |
| ·分类 | 第16页 |
| ·聚类 | 第16页 |
| ·关联 | 第16页 |
| ·预测 | 第16-17页 |
| ·偏差分析 | 第17页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第17-20页 |
| ·确定挖掘对象 | 第17页 |
| ·数据准备 | 第17页 |
| ·建立模型 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘 | 第18页 |
| ·模式评估 | 第18页 |
| ·知识应用 | 第18页 |
| ·医学数据挖掘的独特性 | 第18-20页 |
| ·医学数据的特点 | 第18-19页 |
| ·医学数据挖掘的独特技术 | 第19-20页 |
| 第3章 关联规则及其在医疗投诉资料分析中的应用 | 第20-28页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·关联规则挖掘概述 | 第20-22页 |
| ·关联规则概念 | 第20-21页 |
| ·关联规则的分类 | 第21页 |
| ·关联规则算法 | 第21-22页 |
| ·关联规则在医疗投诉资料分析中的应用 | 第22-26页 |
| ·数据预处理 | 第22-23页 |
| ·关联规则挖掘结果及分析 | 第23-26页 |
| ·讨论 | 第26-28页 |
| 第4章 时间序列预测法及其在门诊人次预测中的应用 | 第28-36页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·时间序列预测法概述 | 第29-30页 |
| ·时间序列预测法的概念 | 第29页 |
| ·时间序列预测法方法 | 第29-30页 |
| ·时间序列预测法在医院门诊人次预测中的应用 | 第30-33页 |
| ·原始数据 | 第30-31页 |
| ·简单移动平均法预测分析 | 第31-32页 |
| ·加权移动平均法预测分析 | 第32页 |
| ·指数平滑法预测分析 | 第32-33页 |
| ·讨论 | 第33-36页 |
| 第5章 结论与展望 | 第36-38页 |
| 参考文献 | 第38-42页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第42-44页 |
| 致谢 | 第44-46页 |
| 个人简况及联系方式 | 第46-50页 |
