数据挖掘技术在医疗保险领域的应用研究
摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4-5页 |
第1章 引言 | 第8-14页 |
1.1 研究背景 | 第8-10页 |
1.2 研究目的和意义 | 第10页 |
1.3 国内外研究现状 | 第10-12页 |
1.4 主要研究内容 | 第12页 |
1.5 论文的结构安排 | 第12-14页 |
第2章 相关技术背景概述 | 第14-21页 |
2.1 数据仓库理论概述 | 第14-15页 |
2.1.1 数据仓库的概念 | 第14页 |
2.1.2 数据仓库的体系结构 | 第14-15页 |
2.2 OLAP技术概述 | 第15-17页 |
2.2.1 OLAP的概念 | 第15-16页 |
2.2.2 OLAP技术的常用操作 | 第16页 |
2.2.3 OLAP技术的数据存储方式 | 第16-17页 |
2.3 数据挖掘理论概述 | 第17-21页 |
2.3.1 数据挖掘的概念 | 第17-18页 |
2.3.2 数据挖掘的功能 | 第18页 |
2.3.3 数据挖掘的主要算法 | 第18-19页 |
2.3.4 数据挖掘的流程 | 第19-21页 |
第3章 医疗保险系统和数据挖掘的工具介绍 | 第21-24页 |
3.1 整体分析设计 | 第21-22页 |
3.1.1 整体分析描述 | 第21页 |
3.1.2 确定挖掘对象 | 第21-22页 |
3.1.3 技术架构 | 第22页 |
3.2 工具选择 | 第22-24页 |
第4章 医疗保险数据挖掘的工程实践过程 | 第24-38页 |
4.1 数据仓库的模型设计 | 第24-27页 |
4.1.1 主题的设计 | 第24页 |
4.1.2 维度建模 | 第24-26页 |
4.1.3 物理模型设计 | 第26-27页 |
4.2 数据仓库的构建 | 第27-28页 |
4.3 联机分析处理 | 第28-32页 |
4.3.1 创建OLAP资料库 | 第28-30页 |
4.3.2 OLAP的分析 | 第30-32页 |
4.4 数据挖掘的过程 | 第32-38页 |
4.4.1 确定挖掘算法 | 第32-33页 |
4.4.2 数据挖掘结果分析 | 第33-38页 |
第5章 总结与展望 | 第38-40页 |
5.1 总结 | 第38页 |
5.2 展望 | 第38-40页 |
致谢 | 第40-41页 |
参考文献 | 第41-43页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第43页 |