本文關(guān)鍵詞：基于社保的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)處理方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)創(chuàng)庫技術(shù)發(fā)展到一定程度的產(chǎn)物,使用數(shù)據(jù)挖掘的目的是利用有效的算法,從海量的數(shù)據(jù)中挖掘或發(fā)現(xiàn)我們未知,并且有價值的信息,最終用簡單的方法展現(xiàn)出來。目前數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到商業(yè)銷售,投資市場,建筑工業(yè)等多個領(lǐng)域,但是在社保領(lǐng)域方面還處在初級階段。 本文以關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘作為理論基礎(chǔ),通過實際應(yīng)用系統(tǒng)的需求分析,結(jié)合社保數(shù)據(jù)自身的特點,挖掘出了社保數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的屬性與屬性、事務(wù)與事務(wù)之間的關(guān)聯(lián),說明了將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到社保數(shù)據(jù)分析中的重要性和實際意義。其次,對數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)概念、主要任務(wù)、過程跟方法、發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢作了比較詳細(xì)的闡述.本文以佛山社保信息系統(tǒng)的建設(shè)為背景,以系統(tǒng)運(yùn)行的過程中大量的社保數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的探索和研究,并通過相關(guān)文獻(xiàn)的分析和對比,在數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等知識的基礎(chǔ)上,針對大量的社保數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘進(jìn)行了探索性的分析。闡述關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)概念和問題,設(shè)計和實現(xiàn)了關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法,依據(jù)系統(tǒng)的實際應(yīng)用和社保數(shù)據(jù)的特點,在Apriori算法的基礎(chǔ)上提出了挖掘社保數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則。使用了加權(quán)參數(shù)來加強(qiáng)重要社保開戶類型的重要性,以挖據(jù)出開戶時間、開戶類型、醫(yī)療費用之間的關(guān)系。使用本算法挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則有比較高的應(yīng)用價值,能幫助醫(yī)保決策人員在正確的時間有重點的開展醫(yī)保業(yè)務(wù),提高工作效率和收益。 最后,在對序列模式的基礎(chǔ)知識有了全面的理解之后,然后對常用的序列模式發(fā)現(xiàn)算法進(jìn)行了比較細(xì)致的分析和比較,在此基礎(chǔ)上,本文也對發(fā)現(xiàn)社保數(shù)據(jù)中的序列模式的問題進(jìn)行了創(chuàng)造性的開發(fā)和研究,并提出了發(fā)現(xiàn)社保數(shù)據(jù)序列模式需要解決的幾個問題,主要有：數(shù)據(jù)量大；分析對象不固定；序列的長度較長；屬性之間重要性不同.針對這幾個問題,本文在PrefixSpan算法的基礎(chǔ)之上提出了算法的改進(jìn)方法：使用數(shù)據(jù)劃分,減少數(shù)據(jù)量,建設(shè)通用平臺,根據(jù)應(yīng)用的實際需求來確定分析的對象,從而發(fā)現(xiàn)不同類型的序列模式；通過使用記錄的前綴來大大的縮短待分析的序列的長度；并且在掃描投影數(shù)據(jù)庫的過程中引入“加權(quán)前綴’方法的思想來強(qiáng)調(diào)屬性的重要性,使大型商戶類型投保出現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)的頻繁序列之中,以分析其發(fā)生規(guī)律在大量時序數(shù)據(jù)中挖掘出社保數(shù)據(jù)潛在的序列模式,有利于社保預(yù)測和社保部門前期計劃,對合理安排工作,提高社保部門反應(yīng)速度和處理能力都有重大意義.
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)倉庫 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián) 社保數(shù)據(jù)
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目錄7-9
• Contents9-11
• 第一章 數(shù)據(jù)挖掘與社保數(shù)據(jù)分析11-17
• 1.1 社保數(shù)據(jù)可用性分析11-13
• 1.1.1 社保數(shù)據(jù)可驗證性11-12
• 1.1.2 社保數(shù)據(jù)的可理解性12
• 1.1.3 社保數(shù)據(jù)的可采集性12-13
• 1.1.4 社保數(shù)據(jù)的可分析性13
• 1.2 社保數(shù)據(jù)的真實性分析13-15
• 1.2.1 社保數(shù)據(jù)的完整性分析13
• 1.2.2 社保數(shù)據(jù)的一致性分析13
• 1.2.3 社保數(shù)據(jù)的正確性分析13-14
• 1.2.4 社保數(shù)據(jù)庫schema分析14
• 1.2.5 社保審計數(shù)據(jù)質(zhì)量特點14-15
• 1.3 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)概念與技術(shù)15-17
• 第二章 數(shù)據(jù)挖掘的理論基礎(chǔ)17-27
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘和KDD的基本概念17-18
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的模型18-20
• 2.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分類20-21
• 2.4 數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)與知識類型21-24
• 2.5 數(shù)據(jù)挖掘的過程24-25
• 2.6 數(shù)據(jù)挖掘采用的方法25-26
• 2.7 面臨的挑戰(zhàn)26-27
• 第三章 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘基礎(chǔ)27-34
• 3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的問題定義27
• 3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的種類27-28
• 3.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘方法28
• 3.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)展方向28-29
• 3.5 關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用領(lǐng)域29-30
• 3.6 數(shù)據(jù)倉庫及其管理30-34
• 3.6.1 數(shù)據(jù)倉庫的定義與特點30-31
• 3.6.2 數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)31-32
• 3.6.3 數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型設(shè)計32
• 3.6.4 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系32-34
• 第四章 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)在社保數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用34-56
• 4.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則在社保數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用34-44
• 4.1.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)算法35
• 4.1.2 提取頻繁項目集的算法35
• 4.1.3 經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法35-39
• 4.1.4 問題定義與數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備39-40
• 4.1.5 算法的選擇與改進(jìn)40-44
• 4.1.6 結(jié)果與評價44
• 4.2 序列模式在社保數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用44-56
• 4.2.1 問題模型44-45
• 4.2.2 序列的支持度和頻繁序列45
• 4.2.3 序列模式挖掘算法45-48
• 4.2.4 挖掘社保數(shù)據(jù)中的序列模式48-49
• 4.2.5 算法的選擇與改進(jìn)49-50
• 4.2.6 序列模式的挖掘過程50-54
• 4.2.7 結(jié)果與評價54-56
• 總結(jié)與展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-59
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文59-61
• 致謝61

【引證文獻(xiàn)】

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 張玉東;PG煉鋼廠MES系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的設(shè)計與開發(fā)[D];電子科技大學(xué);2011年

2 李永祥;基于OLAP的電力客戶能效評估方法及應(yīng)用[D];蘭州理工大學(xué);2012年

  本文關(guān)鍵詞：基于社保的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)處理方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：475139