數據倉庫實例講解(參考版)
2025-01-10 19:51本頁面
【正文】 總結 數據倉庫開發(fā) 指導思想 自底向上 先粗后精 化整為零 分而治之 LOGO LOGO 演講完畢，謝謝觀看！ 。 醫(yī)院數據倉庫應用 ?醫(yī)療業(yè)務分析 ? 醫(yī)療業(yè)務是醫(yī)療活動中的重要組成部分，它直接與病人打交道，醫(yī)療水平的高低和服務質量的好壞將直接影響醫(yī)院的形象。 醫(yī)院數據倉庫應用 ?床位占用分析 ? 醫(yī)院住院系統(tǒng)中最重要的對象是床位，它的占用情況將直接影響醫(yī)院住院部分的經濟效益狀況。 醫(yī)院數據倉庫應用 ?病人流動狀況分析 ? 根據門診病人從掛號到取藥在醫(yī)院逗留的時間進行時間數列動態(tài)分析，掌握影響病人診療效率的因素，幫助醫(yī)院管理者進行業(yè)務流程的更新和改造，以提高醫(yī)院的經營效率。 ? 根據這些信息，醫(yī)院管理者可以分析病人差異對醫(yī)院收益的影響，幫助醫(yī)院進行市場定位、確定營銷策略，從而使醫(yī)院的經營活動更具主動性和目的性。如將橫向的時間維和科室維進行交換，從而形成橫向為科室、縱向為時間的報表。 聯機分析處理 ?數據旋轉 ? 數據旋轉。 ? 數據聚合是數據鉆取的逆操作，是對數據進行高層次綜合的操作。數據鉆取就是從較高的維度層次下降到較低的維度層次上來觀察多維數據。 聯機分析處理 ?數據鉆取和數據聚合 ? 維度是具有層次性的，如時間維度層次結構的頂層可以是年，下一層是季度，然后是月、周，最后位于層次結構底層的是日。如果科室維取值為“消化內科”，時間維取值為 2023年第二季 (Q2)，則得到一個數據切塊查詢語句如下 : SELECT {[measures].[病人數量 ]} on columns,[職業(yè)類別 ]. members on rows FROM病人構成分布 WHERE ([時間 ].[2023]. [Q2],[科室 ].[消化內科 ]) 聯機分析處理 ?數據切塊 ? 查詢結果顯示 2023年第二季度消化內科的各職業(yè)病人分布情況。 ?數據倉庫實現流程分析 內容大綱 實例介紹 1 體系結構 2 模型構建 3 數據倉庫實現 4 聯機分析處理 3 5醫(yī)院數據倉庫應用 4 6聯機分析處理 ?多維數據集的聯機分析處理 ? 基于多維數據集的 OLAP是將數據想象成多維的立方體，通過對多維數據集進行切片、切塊、聚合、鉆取、旋轉等一系列操作，進行數據剖析，使用戶從多種維度、多個側面或多種數據綜合度查看數據，掌握數據背后蘊含的規(guī)律。可以使用 TransactSQL，DTS和 BCP實現數據的加載。 4 清理和轉換數據，完成數據加載。 2 創(chuàng)建數據倉庫。 3 從業(yè)務系統(tǒng)提取數據。 數據倉庫實現 1 創(chuàng)建數據準備區(qū)。 ? 數據展示環(huán)節(jié) 主要是確定面向主題的數據集市，如掛號業(yè)務和處方業(yè)務等，通過一致的維度集成各個數據集市。 模型構建 ? 構造多維數據模型（星型模式
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