本文關(guān)鍵詞：社區(qū)健康數(shù)據(jù)分析技術(shù)的研究與應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：健康醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)量大且復(fù)雜,蘊(yùn)含的信息價(jià)值高且豐富。在社區(qū)醫(yī)療服務(wù)過程中,通過大量社區(qū)居民的體征數(shù)據(jù)積累,建立北京社區(qū)健康數(shù)據(jù)共享平臺,多角度分析、挖掘居民的個人健康狀況、區(qū)域疾病特征,為廣大居民,醫(yī)務(wù)人員,科研人員及政府決策者提供服務(wù)和幫助,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。本文首先分析、總結(jié)了國內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘與可視化技術(shù)在健康數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,介紹了北京市社區(qū)健康小屋,對從社區(qū)健康小屋等采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)歸約、數(shù)據(jù)變換等數(shù)據(jù)預(yù)處理操作,開發(fā)了基于Android的可獲取體溫、呼吸等數(shù)據(jù)的嬰兒體溫檢測手機(jī)APP,實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集、分析、管理、上傳等功能。然后為了研究區(qū)域疾病分布特征,通過準(zhǔn)確性、可解釋性兩個指標(biāo)對凝聚層次聚類算法和K-means算法的聚類結(jié)果進(jìn)行了評估。最后,構(gòu)建了社區(qū)健康數(shù)據(jù)分析平臺,實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)圖表在社區(qū)疾病分布中的分析應(yīng)用,對行政區(qū)、社區(qū)的不同聚類分析過程進(jìn)行了展示,開發(fā)了多參數(shù)、可交互、動態(tài)展示等分析功能,并以北京市行政區(qū)地圖的形式給出了相關(guān)的區(qū)域疾病分布結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 社區(qū)健康 可視化 聚類分析 疾病分布
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 研究背景8-11
• 1.1.1 數(shù)據(jù)挖掘及可視化技術(shù)在健康分析中的應(yīng)用8
• 1.1.2 北京市社區(qū)健康小屋介紹8-11
• 1.2 研究目的和難點(diǎn)11
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.4 研究內(nèi)容13
• 1.5 本文主要結(jié)構(gòu)13-15
• 第二章 相關(guān)技術(shù)與工具介紹15-20
• 2.1 凝聚層次聚類算法15-16
• 2.2 K-MEANS算法16-17
• 2.3 決策樹17-19
• 2.3.1 C4.5算法原理18-19
• 2.4 數(shù)據(jù)挖掘與可視化工具19
• 2.4.1 D3.js19
• 2.4.2 R語言19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 第三章 社區(qū)健康數(shù)據(jù)分析平臺設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)預(yù)處理20-29
• 3.1 社區(qū)健康數(shù)據(jù)分析平臺介紹20-24
• 3.1.1 平臺框架20-21
• 3.1.2 功能介紹21-22
• 3.1.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)22-24
• 3.2 原始數(shù)據(jù)預(yù)處理24-28
• 3.2.1 原始數(shù)據(jù)特點(diǎn)24-25
• 3.2.2 數(shù)據(jù)清理25
• 3.2.3 數(shù)據(jù)集成25-27
• 3.2.4 數(shù)據(jù)規(guī)約27
• 3.2.5 數(shù)據(jù)變換27-28
• 3.3 本章小結(jié)28-29
• 第四章 醫(yī)療穿戴設(shè)備ANDROID客戶端29-42
• 4.1 系統(tǒng)框架29-30
• 4.2 功能介紹30-33
• 4.2.1 硬件功能介紹30
• 4.2.2 軟件功能介紹30-33
• 4.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)33-34
• 4.3.1 實(shí)體聯(lián)系圖表設(shè)計(jì)33
• 4.3.2 表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)33-34
• 4.4 系統(tǒng)功能模塊實(shí)現(xiàn)34-40
• 4.4.1 程序包結(jié)構(gòu)35-36
• 4.4.2 登錄模塊程序描述36-37
• 4.4.3 用戶管理模塊程序描述37-38
• 4.4.4 低功耗藍(lán)牙模塊程序描述38-39
• 4.4.5 體溫測量模塊程序描述39-40
• 4.5 軟件界面展示40-41
• 4.5.1 界面流程40
• 4.5.2 界面展示40-41
• 4.6 本章小結(jié)41-42
• 第五章 聚類分析技術(shù)在社區(qū)疾病分布中的應(yīng)用42-48
• 5.1 疾病判定與區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)介紹42-43
• 5.1.1 常見疾病判定標(biāo)準(zhǔn)42
• 5.1.2 行政區(qū)功能劃分標(biāo)準(zhǔn)42-43
• 5.2 凝聚層次聚類在社區(qū)疾病分布中的應(yīng)用43-45
• 5.2.1 沃德法計(jì)算距離43
• 5.2.2 高維空間下的距離計(jì)算43-44
• 5.2.3 凝聚層次聚類結(jié)果44-45
• 5.3 K-MEANS算法在社區(qū)疾病分布中的應(yīng)用45-46
• 5.3.1 K-means算法具體過程45
• 5.3.2 K-Means聚類結(jié)果45-46
• 5.4 凝聚層次聚類與K-MEANS算法評估46-47
• 5.4.1 準(zhǔn)確性46-47
• 5.4.2 可解釋性47
• 5.5 本章小結(jié)47-48
• 第六章 社區(qū)健康數(shù)據(jù)分析平臺結(jié)果展示48-54
• 6.1 數(shù)據(jù)管理界面展示48-49
• 6.2 統(tǒng)計(jì)分析界面展示49-50
• 6.3 區(qū)域疾病地圖展示50-53
• 6.4 本章小結(jié)53-54
• 第七章 工作總結(jié)及展望54-55
• 7.1 總結(jié)54
• 7.2 展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 在學(xué)期間的研究成果58-59
• 致謝59

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2 劉

本文編號：266034