數(shù)據(jù)挖掘與bi借數(shù)據(jù)一雙慧眼-資料下載頁
2025-05-12 23:56本頁面
【導讀】討會”于賽迪網(wǎng)網(wǎng)上會議中心如期舉行。關(guān)人，以及賽迪網(wǎng)網(wǎng)友，登錄網(wǎng)上會議中心進行了研討。研討內(nèi)容的專題報道。及醫(yī)院業(yè)務管理等提供支撐，并輔助領(lǐng)導決策。目前開始做數(shù)據(jù)挖掘。方面的研究工作。成本的差異分析；4、銷售客戶對象類型分析。因此他們打算開展數(shù)。他們打算從簡單的分析做起，隨著數(shù)據(jù)量增加，逐步完善挖掘功。目前主要是想通過對銷售數(shù)據(jù)和客戶信息的分析，為企業(yè)決策提?！皵?shù)據(jù)挖掘”，得到了27,700余項查詢結(jié)果；若是搜索“Datamining”，居然得到了122,000余項。與此同時，一些關(guān)聯(lián)詞匯也冒出來了，“數(shù)。據(jù)倉庫”，“商務智能”就是其中兩個，大有后來居上之勢。決策；這些決策又引發(fā)了新一輪的社會和經(jīng)濟活動。在“建倉”，數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)重在“加工”，商務智能重在“應用”。虛線表示曾經(jīng)擁有。作為一個數(shù)據(jù)挖掘人員的起碼要求，分類和聚類、預測、優(yōu)化、結(jié)構(gòu)方程模型。目前應用最為廣泛的OLAP，究其本質(zhì)就是針。Preparation)，建模，評估和發(fā)布。
【正文】 ，對這些數(shù)據(jù)的挖掘是一項很有意義的工作。我們正在和一家美國的開發(fā) 醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)庫的廠家進行合作，準備首先在面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫基礎上，對門診病人一年數(shù)據(jù)進行測試性的挖掘。 王海寧 : 閆工，目前考察和測試效果如何？ 閆世方 :目前醫(yī)院的數(shù)據(jù)庫是 MS SQL2020，但是我們已經(jīng)感覺到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不能適應醫(yī)院信息化的高要求。 王海寧 : 對于閆工提到的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫問題，匡博士以及張磊、陳建、單明祺先生如何看待？ 匡宏波博士 :就我的認識而言，企業(yè)要做 DM（數(shù)據(jù)挖掘）和 BI（商業(yè)智能），第一是要有主題，即你希望做什么，希望 DM 給你帶來什么？第二，需要構(gòu)造 一條 DM（數(shù)據(jù)管理）的價值鏈。這就是從業(yè)務理解，到數(shù)據(jù)采集和管理，到建模，到呈現(xiàn)，到應用的完整的基礎設施和解決方案。 陳建 : 關(guān)于閆工提到的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫問題，建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)能夠解決問題。 匡宏波博士 : 關(guān)于數(shù)據(jù)庫的問題，應該說目前最成熟的還是關(guān)系型。我們?nèi)ツ旰椭嗅t(yī)研究院合作對 SARS 中西醫(yī)療效比較研究的數(shù)據(jù)庫也是采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。對于閆工的問題， OLAP 即可以解決。 單明祺 : 我覺得在分析型環(huán)境中，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也是需要的。 linkfar（網(wǎng)友）：閆工提出的面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫， 是否超前了？只要足夠描述數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)，這就是目前數(shù)據(jù)庫的基本要求。 張磊 : 面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫還處于新興和發(fā)展階段，它具備關(guān)系型數(shù)據(jù)庫缺乏的不少優(yōu)點。只是在絕大多數(shù)實際項目中，依然是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一統(tǒng)天下，成熟穩(wěn)定、充分的性能保證和豐富的成功案例對一個項目的成功實施很有幫助。 閆世方 : 實現(xiàn)真正意義上的“電子病歷”是 HIS 正在研究的問題，我們認為，一個好的電子病歷的實現(xiàn)，使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有它先天的不足。 單明祺 :電子病歷的問題中涉及大量時間的問題 ,用時態(tài)數(shù)據(jù)庫的方法 ,大家覺得如何 ? 張磊 :關(guān)于涉及時間問題的分析，可以采用多種模型和方法，比如序列分析、關(guān)聯(lián)分析、以及一些預測模型如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等等。 單明祺 :是的 ,但從更廣的意義來看 ,似乎時態(tài)數(shù)據(jù)庫的概念更通用。 ◆ 關(guān)于實施計劃 閆世方 :對于醫(yī)院信息的數(shù)據(jù)挖掘，我們還沒有真正開始，請問我們?nèi)绾沃贫ㄒ粋€有效的實施計劃？ 匡宏波博士 : 我有兩點建議。您的需求可以歸納為兩個方面。第一，針對業(yè)務和客戶（本人）數(shù)據(jù)分析建模，為管理部門服務。第二，針對診療數(shù)據(jù)建模，為個體化診療和輔助診療服務。就像目前中醫(yī)所做的 。 陳建 : 我認為一個有效的數(shù)據(jù)挖掘計劃要從一個明確的業(yè)務目標開始。 張磊 :以 NCR 的數(shù)據(jù)挖掘方法論為指導，數(shù)據(jù)挖掘的實施計劃主要劃分為如下階段：定義業(yè)務問題范圍、選取和抽樣、數(shù)據(jù)清洗和預處理、探索型數(shù)據(jù)分析、建模和實施。 匡宏波博士 : 這是一個非常具體的問題，項目經(jīng)理就可以做。這方面的方法論也不少。其實，最主要的問題是，如何針對一個應用主題，成功地把信息挖掘出來。這是統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘的核心部分。 ◆ 關(guān)于建模 閆世方 :醫(yī)院在不同情況下關(guān)心的內(nèi)容不同，比如有時關(guān)心的是病 人的自身情況，有時關(guān)心的是診斷情況，有時是藥品的情況，有時是花費情況等，因此建模有一定難度，請各位專家開張藥方。 王海寧 :山東煙草定位于物流企業(yè)，請問各位專家對物流配送企業(yè)在建模有何看法？目前山東煙草已具備軟硬件條件，數(shù)據(jù)相對薄弱，建模問題主要集中在客戶關(guān)系管理，和銷售潛力分析上。請教各位專家如何實現(xiàn)？ 陳建 :關(guān)于建模，數(shù)據(jù)挖掘在不同的行業(yè)已經(jīng)有一些成熟的應用和模型，因此可以借鑒這些模型，通過一定的改進以滿足要求。 張磊 : 對于閆工的建模問題，因為問題過于抽象，也只能給出抽象一點的建 議：最好是找具有相關(guān)行業(yè)實施經(jīng)驗的廠商，由它們結(jié)合您的具體問題，提供在該行業(yè)比較成熟的模型作為參考。 單明祺 :關(guān)于建模 ,我們注重解決其中幾個問題 :模型的進化和實施，另外是幾種工具的配合使用。 張磊 :王海寧，對于客戶關(guān)系管理，我覺得首先要明確企業(yè)當前的發(fā)展階段，這樣才能更準確地發(fā)現(xiàn)要解決的關(guān)鍵問題。 linkfar（網(wǎng)友）：匡博士 ,聽說你們替中遠和一些鋼鐵公司作過一些數(shù)據(jù)挖掘項目 ,其中就涉及了客戶關(guān)系管理需求預測定價模型等 ,能談點經(jīng)驗嗎 ? 匡宏波博士 : 有些正在研究中，不好透露 。其實主要就做了三件事。第一，對于庫存和需求，你怎么去預測準確 ?進一步，怎么自適應？因為市場結(jié)構(gòu)是要變化的，不能我們老跟在旁邊建模。第二，什么是 20％的重要客戶，他們有什么特征？第三，如何度量客戶滿意度和忠誠度，并建立績效考評和客戶維護方案。
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