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基于倾向值方法的数据分析技术及在医疗服务中的应用

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 课题背景与意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-19页
        1.2.1 数据分析技术第13-14页
        1.2.2 倾向值方法第14-17页
        1.2.3 医疗服务中的数据分析第17-19页
    1.3 研究内容和章节安排第19-20页
        1.3.1 研究内容第19-20页
        1.3.2 章节安排第20页
    1.4 本章小结第20-21页
第2章 基于倾向值方法的数据分析技术第21-48页
    2.1 问题的提出第21-23页
    2.2 观察研究中的数据分析第23-26页
        2.2.1 观察研究基本概念第23-25页
        2.2.2 倾向值平衡处理第25-26页
    2.3 倾向值分析方法第26-31页
        2.3.1 估计倾向值第26-29页
        2.3.2 倾向值建模第29-31页
    2.4 倾向值算法实现第31-35页
        2.4.1 倾向值获取第31-33页
        2.4.2 倾向值匹配第33-35页
    2.5 基于蒙特卡洛的算法分析第35-47页
        2.5.1 仿真实验设计第35-37页
        2.5.2 仿真基本参数设定第37-39页
        2.5.3 仿真结果与分析第39-46页
        2.5.4 实验结论第46-47页
    2.6 本章小结第47-48页
第3章 PSB数据分析平台的分析与设计第48-65页
    3.1 平台需求分析第48-52页
        3.1.1 功能需求分析第48-50页
        3.1.2 平台用例分析第50-52页
    3.2 面向应用的平台配置方案第52-55页
        3.2.1 平台边界的确定第52-53页
        3.2.2 数据接口和配置第53-54页
        3.2.3 算法接口和配置第54-55页
    3.3 平台架构设计第55-58页
        3.3.1 平台的层次设计第55-56页
        3.3.2 功能模型设计第56-58页
    3.4 关键功能设计第58-61页
        3.4.1 基础数据维护第58页
        3.4.2 算法包入库第58-59页
        3.4.3 算法包驱动第59-60页
        3.4.4 仿真实验的运行第60-61页
    3.5 数据模型设计第61-64页
        3.5.1 业务数据模型第62-63页
        3.5.2 平台数据模型第63-64页
    3.6 本章小结第64-65页
第4章 PSB数据分析平台的实现第65-83页
    4.1 系统开发环境第65-66页
    4.2 基础数据模块的实现第66-74页
        4.2.1 数据表设计第67-70页
        4.2.2 文件系统第70-74页
    4.3 数据映射和转换的实现第74-78页
        4.3.1 业务数据映射和转换第74-75页
        4.3.2 计算数据映射和转换第75-78页
    4.4 倾向值算法的实现第78-82页
        4.4.1 脚本接口的设计第78-79页
        4.4.2 脚本上传方案第79-80页
        4.4.3 脚本计算驱动方案第80-82页
    4.5 本章小结第82-83页
第5章 平台运行实例与医疗服务应用第83-103页
    5.1 医疗服务应用背景第83-84页
    5.2 系统运行实例第84-100页
        5.2.1 倾向值脚本更新第85-89页
        5.2.2 基础数据录入第89-92页
        5.2.3 研究项目设计第92-96页
        5.2.4 运行倾向值计算第96-100页
    5.3 方案结果分析第100-102页
    5.4 本章小结第102-103页
第6章 总结与展望第103-105页
    6.1 总结第103页
    6.2 展望第103-105页
参考文献第105-110页

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