数据挖掘在医院药品采购系统中的应用
数据挖掘技术在制药行业中的应用
１ 数据挖掘技术的概述 基于药品不 良反应产生的严重后果 ，目前很多制药企业都建立了 １ ． １ 数据挖掘技术的定义 Ａ Ｄ Ｒ检测系统。数据库和数据挖掘技术应用于不良反应评价领域 ， 目 数据挖掘技术是在统计学 、人工智能和数据库技术等多种技术的 前， 用于该研究领域 的 数据库主要有药品不良反应 自 发报告数据库、 处 基础 匕 发展起来的， 可以从大量的不完全的模糊数据集中识别有效的新 方事件监２ 贝 ４ 数据库 、大型的管理型医疗保险救济数据库及电子病案数 颖的以及塌终 可以理解的模式的过程。 据库。应用数据挖掘 ， 可以 使不 良 反应信 息的 分析 ， 在时间效用和准确
据中挖掘隐含的、 先前未知的、 对决策有潜在价值的知识和规则。数据 率方面得到很大的提高。很多数据挖掘算法都可以用在不良反应信 息 挖掘可以分为确定业务对象 、 数据准备、 数据挖掘、 模式评估 、 知识表示 的建模 匕 ， 由于药品不良监测起步晚 ， 在技术和水平上都与国 外有一定 等兀 ． 个过程。 的差距。 １ － ２ 应用数据挖掘技术的必要性 ２ ４在医院用药及临床试验的应用 计算机技术的发展使得社会进入了高度的信息化时代 ，然而新的 应用数据挖掘技术根据医院信息系统中各药品的用量 ， 预测每种 问题接踵而至， 数据越来越多 ， 使得大量信 息 数据被 闲置的现象越来越 药品未来的需求量 ， 用以支持采购计划的制定。 治疗药物监测是应用现 严重。目前大部分应用的是联机事务处理系统 ， 这种系统主要用于数据 代化 的分析技术 ， 测定血液 中或其他体液 中药物浓度 ， 用于药物治疗的 的存储和查询。 随着时间的推移会产生大量历史数据， 人们一般会定期 指导与评价，而通过数据挖掘技术可以发现更多有意于临床研究和药 将历史数据转移到外部存储设备，这就导致大量历史数据不能被充分 物研发方面的信息。目前抗生素的滥用问题严重， 所以抗生素使用的监 利用， 出现数据丰富信 息 贫乏的怪现象。 虽然基本的数据检索和简单的 控就变得很重要 ，可以通过数据挖倔对医院抗生素使用及用药途径进 统计功能可以满足 日 常工作需求 ， 但是对于重大决策却没有太多实质 行监控。 性的帮助。因此 ， 存储在数据库 中的大量数据， 需要特殊的方式和工具 ２ ５数据挖掘在中药领域的应用 进行分析 ， 用以发现数据之间的深层联系。 数据挖掘技术也正是为了满 目前 ， 随着数据挖掘技术的发展 ， 空间数据挖掘技术也逐渐被用来 足匕 述需求而逐渐发展起来的一门新兴科学。 解决现实问题 。 我国中药数据极其庞大， 因 此对中药资源进行空间 数据 ２ 数据挖掘在制药领域的应用 挖掘具备的坚实的数据基础 ， 可以利用数据挖掘技术解决中药资源短 数据挖掘技术作为一种新 的 信息处理技术 ，在制药企业中的 应用 缺的问题。另外 ， 由于中药的功效是几种药材相互作用的结果 ， 所以研 非常广泛 ， 它可以实现客户的跟踪服务及发现潜在客户 ， 还能够让制药 究药物配伍是中药研究中的重要一部分 ，对中药方剂进行数据挖掘的 企业不断了解市场的最新趋势 。可 以说医药行 业正在成为计算机深入 研究 ， 旨在通过一些算法的处理与计算机的计算形成新的知识 ， 为中药 应用的行业 ， 通过十几年的发展各制药企业积累了大量 的数据 ， 在这些 的研究提侈 ｝ 新的方向。 对 中药进 行数掳纣 窑 掘的研究 ， 就是把我国珍贵 的 大量数据的背后隐藏了很多具有决策意义 的信 息， 怎样利用这些数据 ， 中药资源与现代化的计算机技术相结合， 属于跨学科研究 的领域。 深层次地挖掘数据资源并进行分析 ，如何迅速从大量数据中获得决定 ３ 数据挖掘在制药行业的发展前景 市场走 向的关键信息 ， 就成为今后的重 工作。 数据仓库作为一种新兴的数据管理和分析技术经过多年的发展正 ２ ． １ 在药物开发中的应用 日趋完善 ， 以国外的发展趋势来看， 能否成功的建立 自己的数据仓库应 药物研发是—个高投入高风险的过程 ，—个制药企业的生命力决 用系统 已成为各个医药企业能否在市场竞争中生存的基本条件。随着 定于其 自身的研发能力。因此通过一些技术性的分析判断来寻找药效 世界经济—体化进程的加快以及国内医药市场的对外开放程度不断加 基团可以降低研发费用。数据挖掘技术能够使新药研发者通过统一的 大 ， 中资医药企业的竞争压力会越来越大。 企业只有采取措施不断提高 平台从生物 、 化学和临床数据信 息 中提取知识 ， 缩短药物开发全过程 、 服务质量 、 挖掘优秀客户 、 加强管理效率和保 留优秀员工才能使得企业 优化药物产品线。 在药物研发的立项阶段， 利用数据挖掘技术可以通过 处于竞争的优势地位。而为实现这一 目标中各大医药企业 目前应该充 挖掘文献之间的关联来发现新的知识 ， 通过对文献 的分析 、 挖掘， 完全 分利用各种最新的技术手段，不断提高管理和服务的水平 以帮助制药
数据挖掘在医疗系统中的应用
数据挖掘在医疗系统中的应用【摘要】数据挖掘在医疗系统中的应用日益受到重视。
通过对大量医疗数据的分析，数据挖掘在病症筛查、药物开发、临床决策、病人预测和资源分配等方面发挥着重要作用。
在疾病诊断方面，数据挖掘能够提高准确率和效率，帮助医生更快地做出诊断和治疗计划。
在药物研发过程中，数据挖掘可以加速新药的研制和推广。
在临床决策支持和病人生存率预测方面，数据挖掘技术可以为医务人员提供更科学的指导和预测。
医疗资源的优化配置也离不开数据挖掘的帮助，可以更好地应对患者的需求和疾病的传播。
未来，数据挖掘在医疗系统中的作用将持续增强，对提高医疗服务质量和效率具有重要意义。
【关键词】数据挖掘、医疗系统、疾病诊断、药物研发、临床决策支持、病人生存率预测、医疗资源优化配置、潜在作用、未来发展方向、医疗服务质量。
1. 引言1.1 数据挖掘在医疗系统中的应用数据挖掘在医疗系统中的应用是利用先进的数据处理技术和算法来分析、挖掘医疗数据中潜在的规律和关联，以帮助医疗工作者更好地做出决策，提高医疗服务的质量和效率。
随着医疗信息化的不断发展和医疗数据量的不断增加，数据挖掘在医疗系统中的应用也得到了广泛的应用和认可。
数据挖掘在医疗系统中的应用涉及多个方面，包括疾病诊断、药物研发、临床决策支持、病人生存率预测以及医疗资源优化配置等。
通过对医疗数据进行挖掘和分析，可以帮助医疗工作者更早地发现患者的疾病风险，提高诊断的准确性和及时性。
在药物研发中，数据挖掘可以帮助科研人员更快地找到潜在的药物靶点，加速新药物的研发过程。
2. 正文2.1 数据挖掘在疾病诊断中的应用数据挖掘技术在医疗系统中的应用已经成为提高疾病诊断准确性和效率的重要工具。
通过对大量患者的临床数据进行分析和挖掘，医生可以更快速地发现疾病的规律和特征，从而提前做出诊断和制定治疗方案。
数据挖掘在疾病诊断中可以帮助医生发现潜在的疾病风险因素。
通过分析患者的临床数据，例如血压、血糖、血脂等指标，数据挖掘可以发现某些特定的指标组合与某种疾病的患病风险有关，从而帮助医生及时进行干预和预防。
医院信息系统中数据挖掘技术的应用
医院信息系统中数据挖掘技术的应用1. 引言1.1 医院信息系统中数据挖掘技术的应用医院信息系统中数据挖掘技术的应用旨在通过挖掘和分析医疗数据来提高医疗效率和质量，为患者和医护人员提供更好的服务。
随着医疗信息化的推进，数据挖掘技术在医院信息系统中的应用逐渐受到重视。
数据挖掘技术可通过建立病人病情预测模型来提前识别患者可能出现的疾病风险，实现个性化诊疗。
药物推荐系统可以根据患者的病情和个人健康信息，为医生提供合理的药物选择建议。
医疗资源优化配置利用数据挖掘技术对医疗资源进行分析和利用，提高医疗服务的效率和满意度。
此外，数据挖掘技术也可以用于医院质量评估与改进，通过对患者病例和医疗过程进行分析，找出问题和改进方案。
隐私保护技术在医院信息系统中的数据挖掘应用则可以保护患者隐私信息的安全性和保密性。
综上所述，医院信息系统中数据挖掘技术的应用正在发挥着越来越重要的作用，为医疗行业带来诸多益处。
未来的发展前景也十分广阔，数据挖掘技术将继续为医院信息系统的优化和提升带来新的机遇和挑战。
2. 正文2.1 病人病情预测模型的建立与应用病人病情预测模型的建立与应用是医院信息系统中数据挖掘技术的重要应用之一。
通过收集和分析病人的临床表现、病史、实验室检查结果等数据，可以建立各种预测模型，帮助医生及时准确地预测病人的病情发展趋势及可能出现的并发症。
医院可以利用数据挖掘技术对大量患者的数据进行分析，找出不同病情之间的关联规律和特征，建立病情预测的模型。
这些模型可以通过不同的算法进行训练和优化，以提高预测的准确性和可靠性。
医院可以根据这些模型为病人提供个性化的治疗方案，及时调整治疗方案，提高治疗效果。
通过建立病人病情预测模型，医院还能够实现对重症患者的预警和监测。
当某些指标异常或出现特定模式时，系统可以自动发出预警，通知医护人员及时采取措施，避免病情恶化。
病人病情预测模型的建立与应用可以帮助医院提高诊疗效率、降低医疗风险，为患者提供更好的医疗服务。
基于数据挖掘的医院药品管理系统设计
基于数据挖掘的医院药品管理系统设计随着医疗技术的不断进步，医院与药品之间的关系也越来越密切。
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术不断发展，越来越多的医院开始使用数据挖掘技术来帮助管理药品。
在这个过程中，医院药品管理系统的设计变得尤为重要。
本文将介绍基于数据挖掘的医院药品管理系统的设计。
一、医院药品管理系统的现状医院药品管理系统是医院的重要组成部分，它能够对医院药品的购买、储存、配送和销售等过程进行跟踪和管理。
同时，医院药品管理系统还能够对门诊和住院患者的药品用量进行统计和管理。
当前的医院药品管理系统大多还是传统的手工管理，管理过程中存在着很多问题。
首先，药品的分类和存储过程中容易出现人为错误，导致药品的丢失和浪费。
其次，缺乏对药品用量和库存的监控，容易出现药品过期和库存不足等问题。
另外，传统的管理方式难以保证数据的实时性和准确性，缺乏有效的决策支持。
二、基于数据挖掘的医院药品管理系统设计面对以上问题，我们应该怎样设计一种更为高效的医院药品管理系统呢？我们可以 adopt 数据挖掘技术，从数据中挖掘出有价值的信息，为医院管理药品提供有力支持。
1.数据采集医疗机构从诊所、医院、官方网站或药品公司等源中收集大量豆粕形式的数据，这些数据包括：药品名称、价格、效果、用量、用途以及患者病历、性别、年龄、药品过敏史等信息。
2.数据预处理因为从不同来源收集的数据存在差异，比如，来自药品公司的数据中可能会有一些同义词或者不同的标准，需要进行数据清洗和去重等预处理。
在这个过程中，我们还可以使用自然语言处理技术，对数据进行标准化和分类，方便后面的分析。
3.数据挖掘我们可以采用分类算法、聚类算法、关联规则挖掘等算法将数据转化为有实际意义的信息，比如，药品分类、效果分析、适用人群分析等。
通过这种方式，医院可以更加方便地分类管理药品，为患者提供更好的药品建议。
4.结果评估在把数据挖掘算法应用到系统设计中之后，我们还需要对结果进行评估，以保证在医院真正使用之前能够及时找出问题，并以结果的形式呈现给客户，以确保结果是可信的。
数据挖掘技术在医药领域中的应用与创新
数据挖掘技术在医药领域中的应用与创新随着科技的不断发展，数据挖掘技术在各个领域都得到了广泛应用。
在医药领域中，数据挖掘技术也有着独特的应用与创新。
本文将探讨数据挖掘技术在医药领域中的应用，并介绍一些创新案例。
首先，数据挖掘技术可以在药物研发中发挥重要作用。
在研发新药时，科学家需要从大量的数据中找出有用的信息，以加速研发过程。
数据挖掘技术可以帮助研究人员从海量的药物数据库中发现相关性和趋势，从而预测药物的活性和副作用。
通过挖掘数据，科学家可以更早地发现新的治疗目标，并加速新药的上市。
其次，数据挖掘技术可以用于疾病预测和诊断。
通过分析大量的病患数据，医生和研究人员可以发现疾病的早期迹象和趋势。
例如，在癌症领域，数据挖掘技术可以帮助医生预测患者发展病情的可能性，并制定个性化的治疗方案。
此外，数据挖掘技术还可以用于识别医学影像中的异常和疾病标志物，提高疾病的诊断准确性。
除了药物研发和疾病诊断，数据挖掘技术还在药物安全监测方面发挥重要作用。
一旦药物上市，监测和识别药物的副作用和不良反应就变得至关重要。
数据挖掘技术可以帮助监测药物的使用情况和不良反应报告，并提供早期预警。
同时，数据挖掘技术还可以识别药物相关性并发现新的药物副作用，以改进药物的治疗效果和安全性。
另外，数据挖掘技术可以用于医疗资源管理和优化。
医疗资源的合理分配对于提高医疗效果和降低医疗成本非常重要。
通过挖掘医疗数据，可以发现医疗资源的利用效率，如手术排班、床位分配和医生资源分配等。
数据挖掘技术可以帮助医院和医疗机构更好地管理资源，提高医疗服务的效率和质量。
最后，数据挖掘技术在医学研究中的应用也不容忽视。
医学研究需要处理大量的数据，如临床试验数据、基因组数据和生物信息数据等。
数据挖掘技术可以帮助研究人员从复杂的数据中提取有用的信息，并进行相关性分析和模型建立。
通过数据挖掘技术，研究人员可以更好地理解疾病机制，发现新的治疗靶点，并推动医学研究的进展。
数据挖掘技术在医疗领域的应用分析
数据挖掘技术在医疗领域的应用分析随着数据量的不断增加，数据挖掘技术在医疗领域的应用越来越广泛。
数据挖掘技术是一种从大量的数据中自动地提取有用信息和知识的技术，能够挖掘出医疗领域的规律和趋势，为医疗决策提供科学依据，为医疗服务提供优化方案，为医疗行业带来一次新的转型。
1. 数据挖掘技术在医疗领域的应用1.1 临床决策支持系统临床决策支持系统是指一种基于人工智能和数据挖掘技术的医疗辅助系统，能够为临床医生提供支持和帮助，使临床医生的决策更加准确和精细。
通过对病人的各种信息进行挖掘分析，例如病史、体征、化验结果等等，系统就能够针对每个病人的情况提供相应的治疗建议。
这种系统已经在一些医院得到了广泛应用，针对慢性病或者罕见病等能够为医生提供更好的诊断和治疗方案。
1.2 疾病预测和防控数据挖掘技术在疾病预测和防控方面也有广泛的用途。
通过对大量病患的历史记录进行挖掘和分析，以及对环境和气象数据进行收集和分析，就能够建立出一套疾病预测和防控系统。
通过这种系统，可以对疾病的传播和暴发进行及时的监测和预警，并且提供相应的预防措施和应急预案，能够更好地保障公众的健康和安全。
1.3 药品开发和评估数据挖掘技术在药品开发和评估方面也有很大用处。
通过对大量的药理学、临床试验和病人反馈数据的挖掘和分析，可以更好地评估药品的功效和安全性，进一步优化药品研发的流程和品质。
另外，这种技术可以帮助医药企业更好地了解市场需求和竞争情况，能够更好地制定市场策略，提升企业的盈利能力。
2. 数据挖掘技术在医疗服务中的意义2.1 提高健康服务的效率和质量数据挖掘技术能够提高医疗服务的效率和质量。
通过对大量病患的历史记录进行挖掘和分析，可以制定出更好的诊疗方案，提高医生的诊断和治疗能力。
另外，这种技术可以帮助医疗机构更好地进行资源配置和管理，使医疗资源得到更好的利用，提高服务效率。
2.2 降低医疗成本数据挖掘技术可以降低医疗成本。
通过对病患的历史记录进行挖掘和分析，可以发现病情的规律和特征，制定出更加精细的治疗方案，避免不必要的药物使用和检查费用。
医院信息系统中数据挖掘技术的应用
医院信息系统中数据挖掘技术的应用1、患者预测分析：针对未来的患者数量和病情严重程度进行分析和预测，为医院预留足够的医疗资源，提前做好相应的准备。
2、病例分析与诊疗建议：通过分析患者的病例数据，对疾病进行深入分析和研究，为医生提供更加准确和科学的诊疗建议。
3、医疗资源分配分析：医院资源的分配决策需要考虑多方面因素，通过数据挖掘技术，能够对医疗资源的使用情况进行分析，优化资源利用，提高医院的经济效益。
4、药品使用分析：医院每年的药品使用量巨大，如何在药品使用上降低成本，提高治疗效果，是医院常常需要面对的问题。
数据挖掘技术能够对药品的使用情况进行分析和建议，帮助医院合理使用药品。
1、分类分析：对数据进行分类和分割，以便进一步分析和利用。
2、聚类分析：针对数据中的存在的潜在的群体，对其进行分析和聚类，以帮助做好医院决策。
3、关联规则分析：通过找出数据中的规律和模式，能够对数据间的关系进行深入挖掘，帮助医院进行商业决策。
4、时间序列分析：时间序列分析是对数据随时间变化的趋势和规律进行研究，医院可以通过时间序列技术对未来的医院工作提出高质量的预测和规划。
1、数据的预处理：医院信息系统中的数据存在着复杂性和多样性，首先需要对数据进行预处理，理清数据之间的关系和内在的规律。
2、数据的选择：根据医院管理的需求和目标，选择目标数据进行分析和挖掘，避免无效的数据。
3、数据的拟合：通过建立数据模型，对数据的内在规律进行拟合。
4、数据的应用：将得到的分析结果反馈给医院管理层，对医院管理进行决策支持。
1、挖掘结果客观准确：数据挖掘技术基于大数据，通过深入挖掘数据的内在规律，其结果客观准确。
2、提高医院管理水平：通过数据挖掘技术，能够深入了解医院的实际情况和管理状况，更好地辅助管理决策。
3、降低医疗成本：通过合理使用和分配医疗资源，对医院的成本进行科学控制，降低医疗费用。
4、促进医疗服务质量：数据挖掘技术对医院的疾病诊断、治疗方法等进行优化，提高医疗服务的质量，为患者提供更优质的医疗服务。
数据挖掘技术在医疗领域中的应用
数据挖掘技术在医疗领域中的应用随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术在各个领域中得到了广泛应用，其中医疗领域是最有前景的应用领域之一。
因为在医疗领域中，存在着大量的数据和信息（如患者的病历、治疗记录、药物使用记录等），而这些数据和信息通过数据挖掘技术的分析可以帮助医生更好地预测疾病的发生和发展规律，更好地制定治疗计划和预防策略，也可以帮助医疗机构更好地管理患者和药品。
本文将介绍数据挖掘技术怎样应用于医疗领域中，并探讨他们的优缺点，以及未来发展的方向。
一、数据挖掘技术的应用医疗领域的数据挖掘技术主要包括以下几个方面：疾病预测、病人分析、药物管理和医疗机构管理。
1. 疾病预测数据挖掘技术可以通过对大量的患者病例和其他相关数据进行分析，帮助研究人员预测疾病的患病率、发展趋势和可能的原因。
例如，在医疗数据中，一个患有肺癌的患者可能会分享其他体征，如苦负、呼吸速率、年龄等等，通过深度学习和神经网络等模型，计算机可以预测患者是否能够患上肺癌，并预测患者的最好治疗方法。
2. 病人分析通过对患者电子病历的分析，可以更好地了解患者的病情和治疗过程，帮助医生制定更具针对性的治疗计划。
例如，在医疗数据中，一个患有高血压的患者的治疗记录包括了所有的用药记录、疾病发展情况、手术历史、实验和检查记录、卫生记录等等，通过数据挖掘技术，可以深入分析患者的健康状况，并进行相关的预测和治疗计划。
3. 药物管理通过药物数据和患者数据的结合，开发了一些药物管理模型，包括药物抗生素和药物耐受性的预测等。
例如，在药物管理的应用中，一些含有药物成分和患者使用情况的数据库提供了各种药物的感染范围，拦截高准确率的细菌感染。
通过数据挖掘技术来分析药物的有效性和使用频率，可以帮助医生更好地选择药物，确保治疗效果和患者的安全性。
4. 医疗机构管理利用数据分析模型，可以将医疗机构的资源和医疗服务与患者相关的特定数据结合起来，包括地理位置、性别、身体状况、年龄等等。
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数据挖掘在
医院药品采购系统中的应用
虞志龙
[摘要] 随着数据应用的普及, 人类积累的数据量迅速增长，数据挖掘技术可以从大量的数据中, 抽取出潜在的、有价值的知识。
文中探讨了数据挖掘技术的常用分析方法，并详细介绍了数据挖掘技术在医院药品采购系统中的应用途径。
[关键词] 数据挖掘关联孤立点药品采购系统
一、引言
随着网络和信息技术的发展，层出不穷的信息越来越受到人们的关注，在追求信息高速、迅捷的同时，更注重分析和挖掘隐藏在深层的信息和规律。
医院药品采购人员必须及时从大量的原始数据中挖掘出大量的有用信息，并通过各种分析方法得到隐藏在数据背后的规律，准确地掌握医院药品的需求规律，并通过这些规律制定下一步的采购计划。
数据挖掘技术正是为了适应社会不断发展的需求而产生、发展起来的。
二、数据挖掘
数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库、或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。
其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
简而言之，数据挖掘其实是一种深层次的数据分析方法。
数据挖掘有时也称作即是基于数据库的知识发现，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的、易被理解的信息。
图1 为数据挖掘的环境框图。
据挖掘研究的主要模式之一，侧重于确定数据中不同领域之间的关系, 找出满足给定条件下的多个域间的依赖关系，关联规则挖掘对象一般是大型数据库, 该规则一般表示式为:A1 ∧A2 ∧.Am=>
B1 ∧B2 ∧.Bm,其中,A (k=1,2,., m),B (j=1,2, .,n) 是数据
k j
库中的数据项. 有Support (A =>B)=P(A ∪B),Confidence(A=> B)=P(A| B)。
数据项之间的关联, 即根据一个事务中某些数据项的出现可以导出另一些数据项在同一事务中的出现。
在关联规则挖掘法的研究中, 算法的效率是核心问题, 如何提高算法的效率是所要解决的关键. 最有影响的是Apriori 算法, 它探查逐级挖掘, Apriori 的性质是频繁项集的所有非空子集都必须是频繁的。
2.分类和预测分析分类分析就是通过分析训练集中的数
据，为每个类别做出准
确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，以便以后用这个分类规则对其他数据库中的记录进行分类。
比如，信用卡公司的保存着各持卡人的记录，根据信誉程度，公司已将持卡人记录分成三类：良好、一般、较差，并且把信誉标记已赋给了各个记录。
分类分析就是分析该数据库的记录数据，对每个信誉等级做出准确描述或挖掘分类规则，如信誉良好的客户是指那些年收入在6 万元以上，年龄在30～40岁之间，没有不良记录的人，然后根据分类规则对其他数据库记录进行分类，分出信誉优秀、中、差的各个等级。
预测分析与分类分析不同的是预测分析用于预测连续或有序值而不是加类标号。
比如：根据以往产品的定价和销售等信息，预测分析一个给定价格的新产品的销售量。
3.聚类分析与分类不同，聚类分析处理的数据对象的类是
未知的。
聚类
分析就是将对象集合分组为类似的对象组成的多个簇的过程。
给定一个N 个对象或者元组的数据库，一个划分方法构建数据的K 个划分，每一个划分表示一个聚簇，并且K〈N。
求出各个
三、数据挖掘的分析方法
为了在海量数据上发现数据的隐藏信息，用户需要知道他们的数据中什么类型的模式是有趣的，因此可能想并行地搜索多种不同的模式。
在选择模式的实际应用中，我们常用到的分析方法有以下几种：
1.关联分析
关联分析是发现X=>Y 关联规则的分析方法，这些规则展示属性一直频繁地在给定数据集中一起出现的条件。
关联规则是数类的平均值ARE (i=1,2,.k)再根据各个数据与哪个类的平均值更i
接近将该数据归于这个类。
通过不断的搜索，直到所有类的平均值不再发生变换。
4.孤立点分析 孤立点分析指的是对一些特殊的数据对象的分析，它们不符 合一般的数据行为和模型。
因为在一些特殊的应用中（例如：欺 骗检测、股票分析、奇怪气象分析），特殊的数据对象比正常数据 显得更加有价值，所以孤立点分析是很有必要的。
现在基于孤立 点的探测方法有三类：
(1)基于统计的孤立点检测 统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布模型，然后采
用不一致检测来确定孤立点。
这种孤立点检测的缺陷是许多数据 挖掘要求在多维空间发现孤立点，而统计检验是针对单个属性的， 难以发现有些孤立点。
所以这种探测方法有效性待提高。
(2)基于距离的孤立点检测 基于距离的孤立点检测，主要判定是否有足够多的“近距离
邻居”，设定参数P 、D ，如果数据集合 S 中对象至少有P 部分与对 象 O 的距离大于 K ，则对象 O 是一个带参数 P 和 D 的基于距离的孤 立点，即 DB(P,D)。
常见的算法有索引算法、循环嵌套算法、基 于单元算法。
(3)基于偏离的孤立点检测 基于偏离的孤立点检测主要通过检查对象的主要特征来确定
孤立点。
常用的技术有序列异常技术和数据立方体。
四、数据
挖掘在医院药品采购系统中的应用 数据挖掘技术的应用已经渗入到各行各业，为了提高医院的
运行效率、降低运行成本，数据挖掘技术越来越多地应用于医院 的各个信息系统中，其中包括药品采购系统。
传统的医院药品采 购系统主要采用人工决策的方法进行采购任务的制定，因为涉及 太多人为的因素，因此产生的问题比较多：如采购人员并没有很 好地根据医院的实际需要采购医院实际需要的药品，而是在实际 采购过程中考虑到了许多个人利益等因素;制定的药品采购不够科 学，导致需要的药品没有采购到，而不需要的药品又过多地采购; 发现的只是数据的表面关系，不能够发现数据背后大量的有用的 隐藏信息，决策能力有限;决策分析周期过长，降低了医院的运行
效率，增加了成本。
而采用数据挖掘技术就能根据历史数据分析， 发现药品需求的表面和隐藏的规律，更好地制定医院的药品采购 计划，从而提高医院采购系统的效率与正确率，降低不必要的损 失，为医院和病人做好更多的后勤保障工作。
利用数据挖掘技术 进行医院药品采购决策的基本过程如下：
1.定义挖掘对象 清晰地定义出挖掘对象,认清数据挖掘的目
的是数据挖掘的重
要一步,挖掘的最后结果是不可预测的,但要探索的问题应该是有
预见的,为了数据挖掘而数据挖掘则带有一定的盲目性是不会成
功的。
2.数据准备 包括:(1)数据的选择。
搜索所有与采购决策分析对象有关的 内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘的数据。
(2)数 据的预处理。
研究数据的质量,为进一步的分析做准备,并确定将 要进行的挖掘操作的类型。
(3)数据的转换。
将数据转换成一个分 析模型,这个分析模型是针对挖掘算法建立的。
建立一个真正适合
挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
3.数据挖掘 对所得到的经过转换的数据进行挖掘。
除了完善选择合适的
挖掘算法外,其余一切工作都能自动地完成。
4.结果分析 解释并评估挖掘结果,其使用的分析方法一般应视数据挖掘操
作而定,通常会用到可视化技术。
5.知识的同化 将分析所得到的知识集成到需进行财务分析的业务信息系统
的组织结构中去,进而最终完成财务分析工作。
图2为数据挖掘步 骤图：
图2 数据挖掘步骤图
五、结束语
因为数据挖掘是多学科交叉的领域，要从大量数据中发现有 用的知识，数据挖掘分析方法的算法就必须从其他学科比如神经 网络、模式识别、数据可视化、机器学习等学科吸取营养。
开发 和分析基于这些理论的算法，并且努力提高各种算法的准确性、
可伸缩性等性能必然将是各研究机构的核心课题。
相信随着经济 发展, 数据挖掘与医院药品采购系统的结合将越来越紧密。
数据 挖掘技术的快速发展将会给医院药品采购系统带来更好的应用前 景和市场价值。
参考文献：
[1]Agrawal R , Mannila H , Srikant R , et al. Fast
discovery of association rules : Advances in knowledge
discovery and data mining [M].California : MIT Press ,
1996 : 307 - 328
[2]吉根林 孙志挥:数据挖掘技术[J]中国图形图像学报 2001. 8
[3]曹 中:论数据挖掘和企业财务分析 平原大学学报 第 21 卷第 1 期 2004 年 2 月
[作者单位:温州医学院]
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爸爸爸爸爸爸 ⅲⅲ ⅲ ⅲ ⅲ
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