| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 插图索引 | 第8-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-13页 |
| 1．1 引言 | 第9-11页 |
| 1．1．1 文献综述 | 第9-11页 |
| 1．2 数据仓库和数据挖掘在医院应用的课题来源 | 第11页 |
| 1．3 论文的工作 | 第11-12页 |
| 1．4 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 数据仓库与数据挖掘 | 第13-27页 |
| 2．1 数据仓库的定义 | 第13-20页 |
| 2．1．1 数据仓库的定义 | 第13-14页 |
| 2．1．2 数据仓库与数据库比较 | 第14页 |
| 2．1．3 数据仓库的体系结构 | 第14-15页 |
| 2．1．4 联机分析处理(OLAP) | 第15-17页 |
| 2．1．5 企业中建立数据仓库的结构 | 第17-18页 |
| 2．1．6 数据仓库的软件 | 第18-20页 |
| 2．2 数据挖掘的定义、方法、算法 | 第20-26页 |
| 2．2．1 数据挖掘的定义 | 第20页 |
| 2．2．2 数据挖掘的功能和方法 | 第20-24页 |
| 2．2．3 数据挖掘的数据准备 | 第24-25页 |
| 2．2．4 数据挖掘工具的可视化 | 第25-26页 |
| 2．3 数据挖掘(DM)、在线分析(OLAP)和决策支持(DSS)的差异 | 第26-27页 |
| 第3章 肿瘤医院数据仓库的建立和应用 | 第27-59页 |
| 3．1 HIS概述(历史、现状、问题) | 第27-30页 |
| 3．1．I HIS的定义 | 第27页 |
| 3．1．2 国内外的发展动态 | 第27-28页 |
| 3．1．3 医院分析数据的历史方法 | 第28-29页 |
| 3．1．4 医院存在的问题 | 第29-30页 |
| 3．2 提出需求 | 第30-31页 |
| 3．3 北京肿瘤医院HIS数据库的结构 | 第31-34页 |
| 3．4 数据仓库的建立过程中的数据准备 | 第34-37页 |
| 3．5 建立医院数据仓库的架构 | 第37-38页 |
| 3．6 数据仓库的存储 | 第38页 |
| 3．7 维度和粒度的设计 | 第38-39页 |
| 3．8 主题抽取和确定 | 第39-40页 |
| 3．9 建立多维数据模型 | 第40-42页 |
| 3．9．1 多维数据分析 | 第40-42页 |
| 3．10 实现的数据仓库和数据挖掘的主要功能 | 第42-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 1 总结 | 第59-60页 |
| 2 下一步工作的展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第65页 |