不完备信息系统数据挖掘方法研究

摘要 随着医院信息化建设的不断推进，海量的医疗数据在医院信息系统中积累。如何有效地利用这些数据，提升医疗服务质量和效率，成为亟待解决的问题。数据挖掘技术为我们提供了一种有效途径，可以从海量数据中提取隐藏的、有价值的信息。本研究探讨了数据仓库技术在医院信息系统数据挖掘中的应用，构建一个高效的数据挖掘平台，为医院管理决策提供数据支持。 关键词: 数据仓库，数据挖掘，医院信息系统，医疗数据分析

探讨了数据挖掘理论和数据仓库技术在烟草行业物流信息系统中的应用，提出了一种基于数据挖掘的烟草行业物流信息系统一体化构架，并结合山西某市烟草公司的实际情况进行了应用分析。

在实际问题中，数据库的数据常受多种因素干扰，导致数据不完备。基于粗糙集理论，研究了不完备信息系统的完备化问题，并提出了改进的ROUSTIDA算法。新算法扩展了处理能力，解决了原算法对缺失数据处理的局限性。针对不一致信息的问题，本研究提出了相应的填充策略，为下一步的数据挖掘提供了充分的数据准备。

（3）基于数据挖掘和知识发现的信息分析方法伴随着这些技术的发展，信息分析开始担负起发现知识、运用知识和提供服务的任务，即从海量原始数据中挖掘出决策所需的深层次信息，转化成知识并有效地加以运用。这些知识通常具备有效性、新颖性、潜在有用性、易于理解等特点。它们是集数据库和数据仓库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息提取、高性能计算和数据可视化等为一体的交叉性研究领域。

数据挖掘有多种方法，其中决策树方法是一种常见的方法之一。决策树方法无需对数据做出假设，能够智能地将大量数据分类，并按照一定规则发现隐藏的有价值信息。选择了代表性的C4.5算法，在高校学生信息管理系统中应用，通过生成决策树，挖掘出有利于毕业生就业的潜在规则和因素，以指导高校的教育和管理。

易迅医疗信息系统以医生为核心，注重满足其需求。利用软件系统帮助医生高效、智能、安全地完成非主观性的临床工作。系统通过积累临床经验知识，并促进医生间的经验交流和信息共享，提升医疗水平，让医生解脱重复性的工作。

教务管理信息系统的研究包括实验报告、代码内涵以及相关截图。

经典的粗糙集理论难以处理原始数据中的遗漏信息，必须通过数据预处理补全以支持知识获取。数据预处理在粗糙集理论应用中显得尤为重要，直接影响其效率和准确度。分析了当前主要的数据补齐算法特点和不足，针对基于粗糙集理论的不完备系统补齐算法ROUSTIDA的缺陷，提出了优化算法，致力于更全面地填补缺失数据，以避免可能导致的决策规则矛盾。

集中式系统的模块拆分比较清晰，组件之间协作也挺高效。数据挖掘系统研究(2005 年)这篇文章虽然有点年头，但内容还挺实用。讲了集中式和分布式两种系统的玩法，尤其是对集中式里的每个组成部分，都得蛮细，还举了些具体技术实现，适合喜欢摸清底层逻辑的你。 分布式挖掘系统的架构也有提，不过重点放在集中式上，像可视化、交互性、可扩展性这类方向都有提。还有，作者也讲了挺多未来发展建议，比如怎么跟行业应用结合、怎么在移动端搞挖掘，思路还挺前沿。 你要是平时玩 NoSQL，像文章提到的NoSQL 的优势就可以顺手参考一下。用 PostgreSQL 的也别错过快照可扩展性研究，对搞性能优化有。 如果你更偏向架构层