基于数据仓库技术的医院信息系统数据挖掘研究

为了提取和挖掘出油田大量历史数据背后的“知识”，探索出油田生产中的规律性，从而更有效地进行生产调整和优化，以支持企业的重要决策，提出了基于石油企业历史数据和核心业务的数据仓库多主题数据挖掘系统的实施方案。方案采用MIS系统作为数据源，构建了包含ORACLE底层数据仓库服务器、OLAP服务器等组件的数据仓库。在多主题数据挖掘过程中，通过算法库反复验证，建立了感兴趣的模型库。结合大庆油田采油九厂生产辅助分析系统的应用实例以及其他相关应用，论证了该方案的可行性。

证券公司内部信息系统包括证券交易系统、上海股东开户系统、行情分析系统、上海法人清算系统、财务分析系统和证券咨询系统等，这些系统数据组织方式涉及关系数据库和加密文件。证券公司内部存在的“信息孤岛群”问题凸显了数据仓库技术的重要性。

分析数据仓库构建方法，探讨数据挖掘技术应用。通过分析服务器构建数据仓库，实施联机分析。以决策树算法建立顾客信用度分类模型为例。

数据仓库与数据挖掘技术在信息技术领域具有重要地位，它们致力于从海量数据中提炼出有价值的知识，支持决策和业务优化。数据挖掘是通过关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式识别和偏差分析等技术，从复杂、噪声干扰的数据中发掘潜在的有用信息。与传统的统计学方法不同，数据挖掘强调预测性和探索性，能够自动发现模式，无需预先设定假设。数据仓库和在线分析处理(OLAP)提供了多维度数据查询和分析，为数据挖掘提供了基础。数据挖掘流程包括问题定义、数据准备、挖掘执行、结果分析和知识应用，其中数据准备阶段涉及数据清洗、转换和归一化，以消除噪声和不一致性。随着计算机硬件和大数据技术的进步，数据挖掘在更大规模的数据上得以广泛应用，各种专业软件和工具如SPSS、R语言、Python等也使得非专业人员能够进行高效数据分析。

技术路线和实现方法 数据挖掘应用服务器管理平台 行业应用 阶段一- 模型创建可视化- 服务器调度和监听- 数据抽取工具研制- 用户界面友好 阶段二- 模型显示可视化- 模型组件的应用- 特定行业应用- 组件二次开发应用- 人机接口友好 数据仓库建模数据挖掘算法实现服务器框架构建

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数据仓库与数据挖掘是现代信息技术领域的核心要素，它们在商业智能、数据分析和决策支持系统中扮演着关键角色。深入探讨了数据仓库和数据挖掘的定义、结构、设计原则、技术趋势及实际应用。数据仓库作为集中、经过精心策划的数据存储系统，主要支持管理层的决策过程，具有面向主题、集成、非易失性和时间变化等特点。数据仓库的体系结构包括数据源、ETL过程、数据存储、数据分层和前端工具。与传统数据库相比，数据仓库更注重查询效率和分析能力，广泛应用于销售分析、市场预测等领域。数据挖掘则利用统计学、机器学习和人工智能技术，从大数据中挖掘模式和知识，其技术包括分类、聚类、关联规则等，正朝着深度学习和实时分析方向发展。数据仓库与数据挖掘的结合为企业带来了洞察力和竞争优势。

数据仓库技术是在充分利用信息资源的迫切需求下迅速发展的国际前沿研究领域。分析了传统决策支持系统开发中存在的问题，并探讨了数据仓库技术在决策支持系统建设中的应用。文章提出了基于决策支持系统的基本结构框架，并讨论了数据仓库在数据组织与设计、数据挖掘以及知识发现等关键技术层面的应用。最后详细阐述了系统建设的方法。

结合我国超市决策需求，采用三层架构和模块化设计，开发了超市决策原型系统，并应用数据挖掘技术进行实例分析，得出了相关应用结果。