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数据挖掘在门诊患者就医满意度中的应用研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 患者满意度模型第10-11页
        1.2.2 数据挖掘技术第11-13页
    1.3 研究内容第13-14页
    1.4 论文结构第14页
    1.5 本章小结第14-15页
第二章 患者满意度相关知识介绍第15-25页
    2.1 患者满意度第15-20页
        2.1.1 患者满意度的概念第15-16页
        2.1.2 患者满意度的理论模型第16-20页
    2.2 患者满意度指标体系的建立第20-24页
        2.2.1 指标体系构建原则第22页
        2.2.2 患者满意度评价指标的选取第22-23页
        2.2.3 患者满意度指标权重的确立第23-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第三章 基于决策树的患者满意度建模第25-40页
    3.1 决策树分类算法第25-31页
        3.1.1 数据挖掘技术概述第25-27页
        3.1.2 采用决策树依据第27-28页
        3.1.3 数据挖掘工具第28页
        3.1.4 C4.5决策树算法第28-30页
        3.1.5 决策树剪枝第30-31页
    3.2 C4.5算法的改进第31-33页
        3.2.1 算法改进第31-32页
        3.2.2 算法改进的实现第32-33页
    3.3 基于改进后C4.5算法的决策树建模第33-39页
    3.4 本章小结第39-40页
第四章 基于决策树的患者满意度应用研究第40-52页
    4.1 患者满意度数据处理第40-44页
        4.1.1 数据采集第40页
        4.1.2 数据预处理第40-42页
        4.1.3 C4.5算法决策树建模结果第42-44页
    4.2 改进后的C4.5算法决策树建模第44-46页
        4.2.1 决策树建模第44-45页
        4.2.2 分类规则提取第45-46页
    4.3 C4.5算法模型与改进后的模型结果分析第46-49页
    4.4 改进的C4.5算法和AHP方法结果分析比较第49-50页
    4.5 提高门诊患者满意度建议第50-51页
    4.6 本章小结第51-52页
第五章 总结与展望第52-53页
参考文献第53-55页
附录A “门诊病人”对服务体会与满意度调查表第55-58页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第58-59页
致谢第59-60页
附件第60页

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