| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·国内外发展的现状 | 第9-11页 |
| ·课题研究意义 | 第11页 |
| ·论文的主要内容和组织结构 | 第11-13页 |
| ·主要内容 | 第11-12页 |
| ·章节安排 | 第12-13页 |
| 第2章 数据挖掘中相关技术 | 第13-25页 |
| ·数据挖掘概述 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第13页 |
| ·数据挖掘的特点和功能 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第14-15页 |
| ·数据仓库技术 | 第15-17页 |
| ·数据仓库技术概念 | 第15-16页 |
| ·数据仓库的组成 | 第16页 |
| ·数据仓库的设计与实现 | 第16-17页 |
| ·本文涉及的数据挖掘算法介绍 | 第17-23页 |
| ·关联规则 | 第17-20页 |
| ·关联规则概述 | 第18-19页 |
| ·经典Apriori算法描述 | 第19页 |
| ·Microsoft关联规则算法介绍 | 第19-20页 |
| ·时间序列算法 | 第20-23页 |
| ·时间序列算法概述 | 第20-22页 |
| ·Microsoft时序算法介绍 | 第22-23页 |
| ·联机分析处理技术(OLAP) | 第23-24页 |
| ·OLAP的概念 | 第23页 |
| ·OLAP多维数据分析 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 医疗信息数据仓库的设计与实现 | 第25-37页 |
| ·系统总体架构设计 | 第25-26页 |
| ·医院基础数据分析 | 第26-30页 |
| ·数据仓库设计 | 第30-36页 |
| ·数据仓库的总体架构设计 | 第30-31页 |
| ·数据仓库逻辑模型设计 | 第31-33页 |
| ·数据抽取 | 第33-34页 |
| ·主题确定 | 第34页 |
| ·元数据 | 第34-35页 |
| ·维度与粒度设计 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 病人就诊行为模型的数据挖掘 | 第37-59页 |
| ·门诊病人就诊模型需求分析 | 第37-39页 |
| ·医院门诊流程现状分析 | 第37-39页 |
| ·病人就诊模型分析 | 第39页 |
| ·数据预处理 | 第39-43页 |
| ·数据清洗 | 第40页 |
| ·数据集成 | 第40-41页 |
| ·数据转换 | 第41页 |
| ·数据简化 | 第41-43页 |
| ·建立多维数据集 | 第43-48页 |
| ·建立数据源 | 第44页 |
| ·建立数据源视图 | 第44-45页 |
| ·建立多维数据集 | 第45-48页 |
| ·算法实现 | 第48-51页 |
| ·时序算法构建模型预测门诊人数 | 第48-50页 |
| ·排队等候时间因素关联分析 | 第50-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-58页 |
| ·门诊人次的分析预测 | 第51-53页 |
| ·传统就医模式下门诊等候时间分析 | 第53-56页 |
| ·先就诊,后付费模式与传统就诊模式排队等候时间比较 | 第56-58页 |
| ·模型评估 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 总结和展望 | 第59-61页 |
| ·论文总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |