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药品分析与决策支持系统的研究

发布时间:2017-07-06 05:51

  本文关键词:药品分析与决策支持系统的研究


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【摘要】:近年来,随着互联网和信息行业的蓬勃发展,大数据受到越来越多的关注。对于医疗行业而言,日常运营中产生、累积的大量数据中往往蕴含着许多关键的信息。通过对海量数据的数据分析与数据挖掘获取信息,也成为医院管理者顺应现代化潮流、提高管理水平和工作效率、实时掌握医院经营动态的必不可少的管理途径。而药品作为医院经营的重要一环,对药品数据的分析可以极大地辅助管理者的决策。基于这一点,提出了面向医院药品的数据分析的研究方案,设计并实现了一套面向药品分析的决策支持系统,为医院日常管理与决策实施提供了充足的信息支持。本文在认真分析医院业务流程和功能需求的基础上,重点关注了药品数据的分析方法,对面向医院药品的数据分析与决策支持系统进行了深入的研究,提出了基于数据仓库技术、联机分析处理技术和数据挖掘技术的医院数据分析系统的总体架构模式。详细介绍了数据仓库的建模过程、多维分析的实现方式和用于数据预测的时间序列预测模型。阐述了系统的药品模块的功能设计与实现,并讨论了在系统开发过程中所遇到的问题和对应的解决方案。最终实现的面向医院药品的数据分析与决策支持系统,以医院相关信息系统累积的历史数据为基础,以医疗业务逻辑为依托,将数据分析与预测结果以图表等可视化形式展示,为用户提供数据的潜在信息。该系统已在医院实施并运行良好,极大地提高了医院的数据化管理和决策水平。
【关键词】:数据分析 数据仓库 联机分析处理 数据挖掘 时间序列分解
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP311.13;R95
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-10
  • 缩略语对照表10-13
  • 第一章 绪论13-17
  • 1.1 课题研究背景13
  • 1.2 国内外研究现状13-15
  • 1.2.1 国外药品数据分析相关研究13-14
  • 1.2.2 国内药品数据相关研究14-15
  • 1.3 本文的研究目的和意义15
  • 1.4 本文的主要工作15-17
  • 第二章 药品分析与决策支持系统的理论基础和关键技术17-33
  • 2.1 药品分析与决策支持系统的体系结构17-19
  • 2.1.1 决策支持系统简介17
  • 2.1.2 药品分析与决策支持系统的数据流程17-19
  • 2.1.3 药品分析和决策支持系统的技术体系19
  • 2.2 基于数据仓库的信息处理19-23
  • 2.2.1 数据仓库概述19-21
  • 2.2.2 数据仓库的体系结构21-22
  • 2.2.3 药品数据仓库的模型设计22-23
  • 2.3 基于OLAP的多维分析23-27
  • 2.3.1 OLAP技术的概念23-24
  • 2.3.2 OLAP的体系结构和分类24-26
  • 2.3.3 多维数据模型与多维分析26-27
  • 2.4 基于数据挖掘的数据预测27-31
  • 2.4.1 数据挖掘的方法和功能27-28
  • 2.4.2 时间序列分解预测模型28-31
  • 2.5 本章小结31-33
  • 第三章 药品分析与决策支持系统的设计33-45
  • 3.1 需求分析33-35
  • 3.1.1 系统的需求概述33
  • 3.1.2 药品模块需求分析33-35
  • 3.2 系统设计35-38
  • 3.2.1 系统架构设计35-36
  • 3.2.2 系统详细设计36-38
  • 3.3 药品模块功能设计38-39
  • 3.4 数据仓库设计39-43
  • 3.4.1 数据仓库主题与建模39-42
  • 3.4.2 数据库表设计42-43
  • 3.5 本章小结43-45
  • 第四章 药品分析与决策支持系统的实现45-57
  • 4.1 系统软硬件开发环境45
  • 4.2 药品模块功能实现45-52
  • 4.2.1 药品数据的信息处理45-46
  • 4.2.2 药品数据的多维分析46-49
  • 4.2.3 药品数据的趋势预测49-52
  • 4.3 系统测试52-53
  • 4.3.1 系统测试环境53
  • 4.3.2 系统功能测试53
  • 4.4 问题与解决方案53-55
  • 4.5 本章小结55-57
  • 第五章 总结与展望57-59
  • 5.1 工作总结57
  • 5.2 研究展望57-59
  • 参考文献59-63
  • 致谢63-65
  • 作者简介65-66

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本文编号:524916

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