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基于数据仓库的药品监管辅助决策支持系统的设计与实现

作　者: 黄国军
导　师: 郝平
学　校: 浙江工业大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 药品监管数据仓库 ETL 数据挖掘 OLAP
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 43次
引　用: 1次
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内容摘要

随着药品行业的不断发展,在药品流通市场积累了越来越多的数据,使得药品监管的难度不断增大,传统的数据库系统已无法满足日益提高的监管需求。针对这一现实问题,通过深入分析药品监管的特点和现实需求后,将数据仓库技术和数据挖掘技术应用到药品监管系统中,辅助决策。本文的主要研究内容如下:1.通过充分分析现有药品监管数据库结构,结合药品监管的特点和相关的数据仓库技术原理,详细设计了药品数据仓库结构。2.根据目前药品数据库特点以及数据结构特点,结合设计好的药品数据仓库,设计并实现了ETL工具,同时研究了增量数据更新解决方案和相似重复数据处理解决方案。完成建立数据仓库后,设计了药品数据的多维数据集模型,实现OLAP操作。3.以药品销售数据为对象,深入研究了决策树算法和关联规则算法的原理和应用,并使用这两种算法对药品销售数据进行数据挖掘,从中发现有用的知识,为药品监管部门提供决策支持。4.基于之前的理论支持、系统分析和相关解决方案的设计,利用C#语言和微软数据库工具实现了药品监管辅助决策系统。详细介绍了系统的设计方案、构架以及各个模块的实现细节和功能。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第一章绪论  10-13
  1.1 问题背景  10
  1.2 研究现状  10-11
  1.3 存在的问题和本文研究的内容  11-12
  1.4 论文结构  12-13
第二章药品监管数据结构分析与数据仓库的设计  13-20
  2.1 现有药品数据库分析  13-14
  2.2 数据仓库概述  14-18
    2.2.1 数据仓库基本特征  15-16
    2.2.2 数据仓库设计步骤  16-17
    2.2.3 数据仓库结构模型  17-18
  2.3 药品数据仓库详细设计  18-20
    2.3.1 数据仓库结构模型设计  18
    2.3.2 事实表设计  18
    2.3.3 维度表设计  18-20
第三章药品数据仓库ETL设计和OLAP设计  20-37
  3.1 ETL概述  20-21
    3.1.1 基本概念  20
    3.1.2 增量ETL  20-21
  3.2 药品数据仓库ETL设计  21-30
    3.2.1 详细设计  21-23
    3.2.2 增量数据解决方案  23-25
    3.2.3 相似重复数据解决方案  25-30
  3.3 OLAP基本概念  30-37
    3.3.1 OLAP基本操作  32-35
    3.3.2 药品数据OLAP设计  35-37
第四章基于数据挖掘的药品数据分析  37-48
  4.1 数据挖掘概念  37-39
    4.1.1 数据挖掘的过程  37-39
    4.1.2 数据挖掘分类  39
  4.2 基于决策树算法的药品数据分析  39-43
    4.2.1 决策树算法  39-41
    4.2.2 决策树算法在药品数据分析中的应用  41-43
  4.3 基于关联规则算法的药品数据分析  43-48
    4.3.1 关联规则算法  43-44
    4.3.2 算法介绍  44-45
    4.3.3 关联规则算法在药品数据分析中的应用  45-48
第五章药品监管辅助决策支持系统的实现  48-61
  5.1 系统概述  48
  5.2 设计思路  48-49
  5.3 系统设计方案  49-50
    5.3.1 软件模式  49-50
    5.3.2 系统结构  50
  5.4 系统各功能模块实现  50-61
    5.4.1 系统登录模块  50
    5.4.2 ETL模块  50-58
    5.4.3 OLAP模块  58
    5.4.4 数据挖掘模块  58-60
    5.4.5 统计报表模块  60
    5.4.6 系统管理模块  60-61
第六章总结和展望  61-62
第七章参考文献  62-65
致谢  65-66
攻读学位期间参加的科研项目和成果  66

基于数据仓库的药品监管辅助决策支持系统的设计与实现

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