醫(yī)療保險信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的廣泛應(yīng)用，產(chǎn)生了大量分散在各個行業(yè)的數(shù)據(jù)。面對大量繁雜而分散的數(shù)據(jù)資源，如何有效地管理和重組數(shù)據(jù)資源，提煉出有價值的信息以供決策使用，成為數(shù)據(jù)庫發(fā)展面臨的一個急于解決的問題。此時，數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展為這個問題的解決提供了有效的理論和方法指導(dǎo)。 論文以美國Ox International公司的醫(yī)療保險業(yè)務(wù)為背景，在已開發(fā)的信息系統(tǒng)上，提出了面向分析的數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的解決方案。該方案從決策角度出發(fā)

2、，針對公司業(yè)務(wù)建立多維數(shù)據(jù)模型，將原系統(tǒng)中的歷史數(shù)據(jù)加以處理，并有組織的存放到數(shù)據(jù)倉庫。在此基礎(chǔ)上，利用OLAP和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行各種復(fù)雜分析，從而為公司決策提供重要的依據(jù)。 論文對醫(yī)療保險數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)研究，主要研究內(nèi)容如下： (1) 分析了數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計過程，研究了數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型設(shè)計、數(shù)據(jù)倉庫生成、數(shù)據(jù)倉庫管理維護(hù)等，著重討論了數(shù)據(jù)倉庫的維度建模技術(shù)。 (2)

3、闡述了數(shù)據(jù)挖掘的基本原理，研究了數(shù)據(jù)挖掘的工作流程和建模，并對常用挖掘方法—決策樹與聚類進(jìn)行了詳細(xì)研究。 (3) 對SQL Server的數(shù)據(jù)分析環(huán)境進(jìn)行了詳盡的闡述，著重研究了DTS服務(wù)和Analysis Services服務(wù)。 (4) 在上述關(guān)鍵技術(shù)研究的基礎(chǔ)上，以醫(yī)療保險信息系統(tǒng)為研究對象，設(shè)計了醫(yī)療保險數(shù)據(jù)倉庫模型，在SQL Server平臺上創(chuàng)建了數(shù)據(jù)倉庫，對其進(jìn)行了OLAP分析和數(shù)據(jù)挖掘，并對其作用進(jìn)行了評估