数据仓库中的数据清洗
数据库的数据清洗与去重方法
数据库的数据清洗与去重方法随着信息技术的不断进步，数据的重要性越来越凸显出来。
然而，在实际应用过程中，数据的准确性和完整性常常受到各种因素的影响，例如数据的采集、录入、存储等环节存在的错误或者重复。
为了使数据库中的数据达到高质量的标准，数据清洗与去重成为必不可少的步骤。
本文将介绍数据库中数据清洗与去重的方法。
一、数据清洗方法1. 数据质量评估在进行数据清洗之前，首先需要进行数据质量评估。
通过对数据进行整体分析，确定数据存在的问题，如缺失值、异常值、重复值等。
这一步骤有助于制定后续的数据清洗策略。
2. 缺失值处理缺失值是指数据库中某些属性的取值为空或者未知。
缺失值的存在会影响数据的可用性和分析结果的准确性。
处理缺失值的方法有多种，如删除缺失值所在的记录、使用默认值填充缺失值、利用插值法预测缺失值等。
3. 异常值处理异常值是指与主体数据相比较显著不同的值。
异常值的存在会对数据分析产生误导性的影响。
处理异常值的方法可以采取删除异常值、修正异常值或者将其视为缺失值等。
4. 数据格式统一化在数据库中，数据格式的不一致性会导致数据查询和分析的困难。
为了解决这个问题，可以通过对数据进行格式转换、统一日期格式、数值单位统一等方式来实现数据格式的一致性。
5. 数据去重数据去重是数据清洗的关键步骤之一。
当数据库中存在重复记录时，会造成冗余和浪费存储空间。
常用的数据去重方法包括基于行的去重（通过判断各字段值是否相同来确定是否重复）和基于列的去重（通过某一特定字段的值来判断是否重复）。
二、数据去重方法1. 基于数据库去重数据库本身提供了一些去重的功能，如利用DISTINCT关键字进行去重查询。
通过SELECT DISTINCT column_name FROM table_name语句可以筛选出数据库表中指定列的不重复值。
2. 利用脚本语言去重脚本语言如Python、R等可以通过编写程序来实现数据去重的功能。
例如，使用Python的pandas库可以利用drop_duplicates()方法对数据进行去重操作。
数据仓库中的数据清洗和集成方法综述研究
数据仓库中的数据清洗和集成方法综述研究随着数据量的不断增加和多样化的数据来源，数据仓库的建设成为了现代企业中不可或缺的一环。
然而，数据仓库中的数据往往存在着不一致、冗余、错误等问题，因此需要进行数据清洗和集成，以确保数据的质量和一致性。
本文将对数据清洗和集成的方法进行综述研究。
一、数据清洗方法数据清洗是指通过各种技术手段对数据进行预处理和清理的过程，以消除数据中的噪声、错误和不一致性问题。
以下是常用的数据清洗方法：1. 缺失值处理缺失值是指在数据中出现的空白、未知或不可用的数值。
处理缺失值的方法包括删除含有缺失值的记录、用某个特定值填充缺失值、通过插值方法估计缺失值等。
2. 异常值处理异常值是指与其余数据相比具有显著不同的值。
处理异常值的方法包括删除异常值、替换异常值、通过插值或模型估计异常值等。
3. 重复值处理重复值是指在数据中出现多次的相同记录。
处理重复值的方法包括删除重复记录、保留最早或最新的记录、通过合并或求平均值等方法处理重复记录。
4. 数据格式化数据格式化是指将数据转换为统一的格式，以提高数据的可比性和分析效果。
常见的数据格式化操作包括单位转换、日期格式转换、文本格式转换等。
5. 数据集成和匹配数据集成是指将来自不同数据源的数据集成到一个数据集中的过程。
常用的数据集成方法包括基于键值的匹配、模糊匹配、模式匹配等。
二、数据集成方法数据集成是将来自不同数据源和格式的数据整合到一个一致的数据模型中的过程。
以下是常用的数据集成方法：1. ETL（Extract, Transform, Load）ETL是一种常用的数据集成方法，它包括数据的提取、转换和加载三个步骤。
数据提取是从不同数据源中获取数据，数据转换是对数据进行清洗、格式化和整合的过程，数据加载是将转换后的数据加载到目标数据仓库中。
2. ELT（Extract, Load, Transform）ELT与ETL相似，但不同之处在于ELT将数据提取和加载的步骤放在了最前和最后，数据转换的步骤放在了最后，这样可以更好地利用目标数据仓库的计算能力和存储能力。
数据仓库中的数据清洗和归纳
数据仓库中的数据清洗和归纳随着数据量的爆炸式增长，数据仓库作为企业数据管理的重要手段，越来越受到重视。
但是，即便是在数据仓库中，也不一定能保证数据的完全可靠性。
因此，数据清洗和归纳的工作，成为了数据仓库建设不可或缺的环节。
一、何谓数据清洗在进行数据归纳前，我们首先要应对的是数据清洗，意思就是将原始数据中的噪音、不一致性、不完整性、未定义值以及其它异常值识别出来，减少数据仓库中数据质量问题。
因为随着数据量的增长，数据中出现来自多个不同来源的数据，以及部分错误或者缺失的数据情况越来越常见。
数据清洗工作包括但不限于：1.数据去重：寻找出具有相同字段特征的多条数据，将其合并为一条。
2.数据纠错：寻找出数据中的错误数据并进行修正。
3.数据格式化：将数据中的格式进行统一，比如数据时间格式，比如某些用户输入数据的不规范格式，要对其时调整，让其格式化为规范格式。
4.其他：还可以寻找出数据中的异常值、未定义值，将其进行清理。
当然，数据清洗并不是所有的数据都要清洗的，要根据业务需求来搞。
二、数据归纳的核心思想数据归纳主要目的是在数据仓库中对数据进行整理和汇总，以方便企业决策。
数据仓库可以存储大量历史数据，除了历史数据，还包括了从多个数据源汇集来的不同类型数据，方便了企业决策者对数据进行分析和业务判断。
其核心思想是让数据仓库的数据更具可读性，更容易为企业领导者所理解。
三、数据归纳的流程在进行数据归纳时，我们需要遵循一套流程：首先，我们需要使用一些数据工具和统计方法完成对数据的整理和归纳；其次，我们需要对数据进行标准化和分类，选择合适的数据结构；最后，我们需要对数据进行聚合和统计分析，进而进行业务决策。
数据归纳的流程如下：1.数据收集：从多个数据源中收集数据。
2.数据预处理：数据预处理主要包括数据清洗、数据纠错、数据去重等工作。
3.数据标准化：数据标准化是将数据转化成企业内部的统一标准格式。
4.数据分类：将数据按照企业业务部门进行分解，将不同类型的数据组织在不同的数据表中。
数据仓库中的数据清洗方法比较
数据仓库中的数据清洗方法比较数据清洗是数据仓库中一个至关重要的环节，它涉及到从原始数据中识别、纠正或删除错误、不完整或冗余的记录。
因为数据仓库的目标是提供高质量的数据用于分析和决策，数据清洗是确保数据质量的关键步骤之一。
在数据仓库中，有几种常见的数据清洗方法，每一种方法都有其独特的优势和适用场景。
下面将对这几种方法进行比较分析，以帮助您选择最适合您的数据仓库需求的方法。
1.规则检测方法规则检测方法是通过定义规则来识别和纠正数据中的错误或异常情况。
这些规则可以是预定义的、基于业务知识的或根据数据特征生成的。
例如，我们可以定义一个规则来检测并删除重复的记录，或者使用一些预定义规则识别和修正缺失数据。
规则检测方法的优势在于其简单性和可扩展性，但它可能无法处理某些复杂的数据质量问题。
2.统计方法统计方法使用统计技术来分析数据的分布和趋势，并识别潜在的数据质量问题。
例如，我们可以计算每个数据字段的平均值、标准差和频率分布，从而找出异常值或离群值。
使用统计方法可以帮助我们发现隐藏在数据中的问题，但这种方法可能无法消除某些错误或缺失数据。
3.模式识别方法模式识别方法使用机器学习和模式识别技术来发现数据中的模式和规律，从而检测和修复数据质量问题。
例如，我们可以使用聚类算法来发现数据中的分组模式，并标记出异常或错误数据。
模式识别方法的优势在于其自动化和高效性，但它可能需要大量的计算资源和训练数据。
4.人工审核方法人工审核方法是指通过人的参与来检查和修复数据质量问题。
这种方法可以是手动的，也可以是半自动的。
人工审核方法通常用于处理那些无法通过算法或统计方法自动解决的问题。
例如，当数据包含大量异构或非结构化数据时，需要人工审核来识别和解决问题。
然而，人工审核方法可能会耗费大量的时间和人力资源。
综上所述，不同的数据清洗方法各有优势和适用场景。
根据数据仓库的需求和数据质量问题的性质，我们可以选择适合的方法或结合多种方法来进行数据清洗。
数据仓库中的数据清洗和数据集成技术研究
数据仓库中的数据清洗和数据集成技术研究【导言】数据仓库是一个用于支撑决策和分析的大型数据存储和管理系统。
在数据仓库中，数据清洗和数据集成是数据管理的重要环节。
本文将探讨数据仓库中的数据清洗和数据集成技术的研究进展，并分为三个章节进行讨论。
【第一章数据清洗技术】数据清洗是指在数据仓库中对原始数据进行预处理，以确保数据质量和完整性。
数据清洗技术主要包括数据去重、数据纠错、数据填充和数据整合。
首先，数据去重是指在数据集成过程中，如果存在相同的数据记录，需要进行去重处理。
常用的数据去重技术有基于条件的去重和基于规则的去重。
基于条件的去重是指通过设定条件来判断是否为重复数据，而基于规则的去重是根据某些规则来判断是否为相同数据。
数据去重可以降低存储和计算资源的使用，提高数据查询效率。
其次，数据纠错是指在数据清洗过程中，对错误和不一致的数据进行修正和纠正。
在数据收集和整合过程中，由于数据源的不一致性或人为的误操作，会导致数据中出现错误的值或不一致的数据。
数据纠错技术可以通过数据规范化、数据验证和数据转换等方法，对错误数据进行纠正和修复。
另外，数据填充是指在数据集成过程中，对缺失的数据进行填充。
在数据仓库中，数据的完整性对于后续的数据分析和决策具有重要意义。
数据填充技术可以通过插值、回归和统计方法等手段，对缺失的数据进行预测和估算。
最后，数据整合是指将来自不同数据源的数据进行整合和统一。
数据仓库的数据源通常包括内部数据源和外部数据源，不同数据源的数据格式、结构和语义可能存在差异。
数据整合技术可以通过数据转换、数据映射和数据集成等手段，将不同数据源的数据进行整合和融合，以提供一致和统一的数据视图。
【第二章数据集成技术】数据集成是指将来自不同数据源的数据进行集成和融合的过程，使得数据仓库中的数据具备一致和完整的特性。
数据集成技术主要包括数据提取、数据转换和数据加载。
首先，数据提取是指从不同数据源中提取所需数据的过程。
数据库的数据清洗和处理
数据库的数据清洗和处理数据清洗和处理是数据库管理中至关重要的环节。
通过对数据库中的数据进行清洗和处理，可以消除数据中的噪声、冗余和错误，提高数据的质量和准确性，为后续的数据分析和应用奠定基础。
本文将介绍数据库的数据清洗和处理的步骤和方法，以及其重要性和应用。
一、数据清洗数据清洗是指对数据库中的数据进行预处理，去除其中的冗余、噪声和错误，以确保数据的准确性和完整性。
数据清洗的步骤如下：1. 数据收集：收集数据库中的原始数据，包括文本、数字、图像、音频等多种形式的数据。
2. 数据去重：去除数据库中的重复数据，避免对后续的分析和处理产生影响。
3. 数据过滤：根据需求和规则，对数据进行筛选，去除无效或不相关的数据，保留有用的数据。
4. 数据纠错：对数据中的错误进行修正，包括拼写错误、格式错误等。
5. 数据转换：将数据从一种形式或格式转换为另一种形式或格式，方便后续的处理和分析。
二、数据处理数据处理是指对数据库中的数据进行加工和转换，以获得有价值的信息和结果。
数据处理的步骤如下：1. 数据整合：将来自不同来源的数据整合到一个统一的数据库中，方便数据的管理和使用。
2. 数据标准化：将数据按照统一的标准进行命名、分类和编码，以提高数据的一致性和可比性。
3. 数据转换：对数据进行计算、聚合、排序等操作，以获得新的数据集或指标。
4. 数据挖掘：利用数据挖掘算法和技术，发现数据中隐藏的模式、规律和关联，为业务决策提供支持。
5. 数据分析：通过统计分析和可视化的方式，揭示数据中的趋势、异常和规律，提供决策者参考。
三、数据清洗和处理的重要性数据清洗和处理在数据库管理中具有重要的作用，主要体现在以下几个方面：1. 提高数据质量：通过清洗和处理，可以消除数据中的错误、冗余和噪声，提高数据的质量和准确性。
2. 确保数据一致性：通过标准化和整合，可以确保数据在不同系统中的一致性，避免数据冗余和不一致的问题。
3. 加快数据分析：清洗和处理后的数据更加易于分析和处理，提高数据分析的效率和准确性。
数据库中的数据清洗与去重技术
数据库中的数据清洗与去重技术数据的清洗与去重是数据库管理中重要的环节，它们能够提高数据质量、减少冗余和错误数据，使数据库在应用场景中更加高效和可靠。
本文将介绍数据库中的数据清洗与去重技术，探讨它们的应用和实践。
一、数据清洗技术数据清洗是指对数据库中的数据进行筛选和处理，去除掉无效、错误或冗余的数据，以保证数据的准确性和一致性。
下面介绍一些常用的数据清洗技术。
1.数据格式化：数据在录入过程中可能存在格式不一致的问题，如日期格式、电话号码格式等。
通过格式化操作，可以将数据统一为特定的格式，方便后续处理和比较。
2.数据标准化：如果数据库中存在一些字段表示的含义相同但是表述不一致的情况，可以进行数据标准化。
比如将性别这一字段的取值从男、女、1、0等不同的形式统一为M、F。
3.数据合并：对于数据库中的数据表，如果存在数据分散的情况，可以通过数据合并将它们整合到一个表中，减少数据冗余。
4.数据去除：假设数据库中的某些记录已经失效或者无关紧要，可以通过数据去除操作将这些数据删除，减少数据存储量和查询时的负担。
二、数据去重技术数据去重是指对数据库中存在的重复数据进行判断和处理，以保证数据的唯一性。
下面介绍一些常用的数据去重技术。
1.精确匹配去重：根据数据库中的某个字段进行精确的比较和匹配，找出重复的数据并进行删除。
这种方法适用于数据量较小且比较规整的情况。
2.模糊匹配去重：对于数据库中的某个字段，可能存在一些数据存在轻微的差异，但是实际上表示的是同一个意思。
通过模糊匹配的方法，可以去除掉这些表述不同但含义相同的重复数据。
3.基于哈希算法的去重：将数据库中的数据进行哈希计算，将计算结果存储到一个集合中，通过判断新插入的数据是否在集合中存在来进行去重操作。
这种方法适用于大数据量和高效率的去重需求。
4.基于机器学习的去重：运用机器学习算法对数据库中的数据进行分析和处理，通过学习数据的规律和特征来判断是否为重复数据。
这种方法适用于数据量大且复杂的场景。
数据仓库中的数据清洗技术研究
数据仓库中的数据清洗技术研究数据清洗是数据仓库中非常重要的环节，它对于数据分析和决策提供了可靠的基础。
数据清洗旨在识别、排除和纠正数据中的错误、不一致性和不完整性，以保证数据的质量和可靠性。
本文将介绍数据仓库中常用的数据清洗技术。
1. 数据清洗的重要性数据仓库中的数据来自不同的数据源，可能存在各种错误和不一致性。
数据清洗可以帮助我们识别和纠正这些错误，确保数据的准确性和一致性。
数据清洗还可以帮助我们排除不必要的数据，并保证数据的完整性和可靠性，从而提高数据分析的可信度和决策的准确性。
2. 数据清洗的步骤数据清洗一般包括以下步骤：(1) 数据预处理：首先需要对原始数据进行预处理，包括数据抽取、转换和加载等过程。
这些过程可以帮助我们获取原始数据，并将其转换为可供清洗的格式。
(2) 数据筛选：在数据清洗的过程中，我们需要对数据进行筛选，剔除无用的数据和异常值。
通过定义清洗规则和条件，我们可以排除不符合要求的数据，提高清洗效率和数据质量。
(3) 数据去重：在数据仓库中，往往会存在重复的数据记录。
数据去重可以帮助我们删除重复的数据，避免重复计算和分析，提高数据仓库的性能和效率。
(4) 数据变换：有些数据可能存在格式错误或者缺失信息，需要进行数据变换来纠正和补充。
数据变换可以包括数据格式转换、数据填充、数据整合等操作，以保证数据的一致性和完整性。
(5) 数据标准化：不同数据源的数据往往存在不一致的命名、单位和约定。
数据标准化可以帮助我们将不同的数据源统一成统一的标准格式，并进行统一的计量和度量，提高数据的可比性和可用性。
(6) 数据验证：在数据清洗的最后一步，我们需要对清洗后的数据进行验证，保证数据的准确性和完整性。
数据验证可以使用一些常见的统计方法和算法，如均值、方差、相关性等来验证数据的质量。
3. 数据清洗的技术和工具为了实现高效和准确的数据清洗，我们可以借助一些专业的数据清洗技术和工具，如下所示：(1) 数据清洗规则引擎：数据清洗规则引擎可以用来定义和执行数据清洗规则，实现对数据的智能清洗和纠正。
数据库管理技术的数据清洗与数据处理
数据库管理技术的数据清洗与数据处理数据清洗和数据处理是数据库管理中至关重要的环节。
通过数据清洗，可以确保数据库中的数据准确无误，符合标准格式，消除数据中的重复项和噪音，提高数据质量。
而数据处理则是对清洗后的数据进行加工、分析和挖掘，以获取有价值的信息，支持决策和业务发展。
一、数据清洗1. 数据去重数据清洗的第一步是对重复的数据进行去重。
重复数据会占用宝贵的存储空间并影响查询效率。
通过使用数据库管理系统提供的去重工具，可以快速识别和删除重复的数据。
在进行去重操作之前，务必备份数据，以防意外删除。
2. 数据格式化不同数据源可能使用不同的格式，对于正在导入数据库的数据，我们应该对其进行格式化，以保证数据的一致性。
例如，对于日期和时间等字段，我们可以统一格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS，以方便后续的计算和查询。
3. 缺失值处理在数据库中，经常会遇到缺失值的情况，即某些字段的数值为空。
处理缺失值的方法有多种，可以根据具体的情况选择填充默认值、使用平均值或中位数填充，或者通过相关性分析进行插补。
选择合适的方式处理缺失值是确保数据完整性和准确性的关键。
4. 异常值处理异常值是指明显偏离正常分布的数据点，可能是由于测量错误或数据录入错误导致的。
异常值对数据分析和模型建立有很大的影响。
可以通过可视化和统计方法识别和处理异常值，例如，采用3σ原则删除超过3个标准差的数据点。
5. 数据标准化如果数据库中的某些数据存在单位不一致或取值范围不同的情况，我们可以对数据进行标准化，以方便后续的分析和比较。
标准化方法包括最小-最大标准化、Z-分数标准化等，可以根据数据的特点选择合适的标准化方法。
二、数据处理1. 数据加工数据加工是指对清洗过的数据进行加工、提取和转化，以满足特定的需求。
例如，对于大量的原始文本数据，可以进行文本分词、关键词提取和命名实体识别等自然语言处理操作，从而方便后续的文本挖掘和分析。
2. 数据分析数据库中的数据可能存在大量的潜在信息，通过数据分析可以发现这些信息并提供决策支持。
数据库中的数据清洗与数据质量控制
数据库中的数据清洗与数据质量控制在当今信息爆炸的时代，大量的数据被生成和存储在各种数据库中。
然而，这些数据并非都是完全可靠和准确的，往往包含着错误、重复、不一致等问题。
为了保证数据库中的数据质量，我们需要进行数据清洗与数据质量控制。
本文将详细介绍数据库中数据清洗的重要性和方法，以及数据质量控制的策略和技术。
一、数据清洗的重要性及方法1. 重要性数据清洗是保证数据库中数据质量的重要环节。
不论是数据分析、决策支持还是业务运营，准确、可靠的数据都是基础。
数据清洗可以帮助我们剔除错误和冗余的数据，提高数据的准确度和一致性，使得数据库中的数据更加可靠和有用。
2. 方法数据清洗是一个多步骤的过程，下面是一些常用的数据清洗方法：（1）对数据进行去重：通过比较数据记录中的关键字段，去除重复记录。
可以使用SQL语句中的DISTINCT关键字或者专门的数据清洗工具实现。
（2）处理缺失值：对于数据记录中存在的缺失值，可以选择删除该记录、填充缺失值或者通过其他方法进行处理。
常用的填充方法有均值填充、中位数填充等。
（3）处理异常值：异常值会严重影响数据的准确性，因此需要进行特殊处理。
可以通过设定阈值、异常检测模型等方法来识别和处理异常值。
（4）处理格式错误：有时候数据记录中的格式错误也会导致数据不准确，需要进行格式转换或修正。
比如将日期字段转换为统一的格式、修正数值字段中的单位错误等。
二、数据质量控制的策略和技术1. 策略数据质量控制是为了确保数据库中的数据满足特定的质量标准。
以下是一些常用的策略：（1）数据质量管理意识：建立数据质量管理的意识和文化，提高数据质量的重要性，并通过培训和宣传等方式普及数据质量管理的知识。
（2）制定数据质量标准和指标：根据实际需求，制定数据质量的标准和指标，例如准确性、一致性、完整性等，以便评估和监控数据的质量。
（3）制定数据质量控制流程：建立数据质量控制流程，明确责任和流程，保证数据质量控制的有效执行。
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摘 要 ： 文 以病 种 分 析 为 例 ， 绍 了在 数 据 仓 库 中数 据 清 洗 的 方 法一 一 二 次 清 洗 法 ， 次清 洗 完成 的 工 作 是 不 同的 ， 一 次 的 本 介 二 第 清 洗 主要 负责 清 洗 源数 据 中 的” 脏数 据” 第 二 次 清 洗 则 负责 维 度 的 提 取 。 ， 关键 词 ： 数据 清洗 ； 次 清洗 ； 据仓 库 二 数
挖掘与利用 ， 可以为医院全面 了解手术室及外科相关科 室的 工作现状 、 理分 配手术资源提供参考与支持 。随着挖掘算 合 法的不 断改进 ， 充分利 用 已有数据 进行复 杂查 询 ， 提供更 高
层次的数据分析功能 ， 相信得到的结果将更有参考价值 与应
用价值。
【 ．ａ Ｍ Ｋ ｍ ｅ Ｄ ｔ Ｍ ｎ ｇ ０ｃｐｓ ｎ ｅｈ ｉ ｅ Ｍ ｒ ｎ ｌ Ｊ ｎ， ．ａ ｂｒ． ａ ｉ ｎ ： ｎｅ ０ 年１月 １ 第１期 Ｍｄａ ｎｒ ｔ ． ｖ ０ ．ｏ２ Ｎ． 学 息２ ８ 第２卷 ０ １ １ ｅｃ ｆ ａ ｎ ｏ ２ ８ １ １ ｏ１ ｉｌ ｏ ｉ Ｎ ． ０ Ｖ ． ． １ Ｉ ｍ。
本较少且数据 中存在孤立点 ，比如 ２ ０ 年普外 科的术前平 ０７ 均住院天数 ３３０ ０． ０天显然过大 ， 有些分枝反映的是训练数据 中的异常现象 ， 因此 ， 到的结果不够精确 ， 得 需要进一 步对得 到的决策树进行剪枝。通过计算每个枝结点被剪枝后可能 出 现的期望错误 率 ， 然后使用 每个分枝 的错 误率 ， 结合 每个 分 枝观察的权重评估 ， 计算不对该结点剪枝 的期望错误 率。如 果剪去该结点 导致较高 的期望错误 率 ， 保 留该 子树 ； 则 否则
学 ，０ ７ ２０ ．
［１ 淑芝 ，等 ． 据仓 库与 数据 挖 掘． 京 ：清华 大学 出版 社 ， ６安 数 北
２ ５． ｏｏ ６．
４ 结语
编辑／ 鸿 兰 任
数据仓库中的数据清洗
刘 玉 ． 陈金 雄
（． 州 大 学 物 理 与 信 息 工 程 学 院 ， 建 福 州 ３ ００ ；． 京 军 区福 州总 医院 ， 建 福 州 ３ ０ ２ ） １ 福 福 ５０２ 南 ２ 福 ５０ ５
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参考文献 ：
ｌ 学信息学 医
手术 信息是医疗信息资源 中的重要组 成部分 ， 其充分 对
院外 候 床 和实 际分 配手 术 问信 息 ， 析 是 否 能 满 足 外 科 的 手 分 术需 求 。
【】 ａ ｇ Ｎｎ ａ ， ｃａｌＳｅｎ ａｈ ＶｐｎＫ ｍ ｒ ． 据挖 掘 导 ３ Ｐ ｎ — ｉｇＴ ｎ Ｍｉ ｅ ｔ ｂ ｃ ， ｉｉ ｕ ａ 著 数 ｈ ｉ 论． 北京 ： 人民邮电出版社 ，０ ６５ ２０ ．． ［］ ４ 代伟 ， 徐勇勇 ， 曹秀堂 ， 筠． 于 Ｈ Ｓ环境 的手 术信息资源 的数 高 基 Ｉ 据 挖掘 与利用． 医疗卫生装备 ， ０ ７ ３ ３ — ６ ２ ０ ， ：５ ３ ． ［］ ５ 易静． 医院信息数据挖掘及实现技术 的探索 ． 庆 ：重庆医科 大 重
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部结点都信赖这个 属性测试条 件而引起 的。 图中的 Ａ、 Ｃ Ｂ、
分别 表示 优 良 、 中等 、 般 ， 征 科 室 的状 况 。 由 图 ２可 以 看 一 表
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