导读:本文包含了数据支持模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:针灸,大数据,电子病历,数据挖掘
数据支持模型论文文献综述
叶桦,高园,胡绿慧[1]（2018）在《基于大数据技术的临床针灸辅助决策支持模型研究》一文中研究指出本文以自主研发的"临床针灸辅助系统"(专利号ZL 2012 2 0372919.X)的门诊电子病历数据为基础,运用现代数据挖掘和大数据可视化技术进行数据采集、加工、分析、分类,建立针灸优势病种数据库,构建智能化、知识化的临床针灸辅助决策支持模型,帮助针灸医生在临床治疗方案中实现科学、合理、高效的决策,以期提高诊疗水平。(本文来源于《临床医药文献电子杂志》期刊2018年84期）
刘辉[2]（2015）在《基于供应链管理的数据仓库技术的决策支持模型研究和应用》一文中研究指出本文用现在比较流行的数据仓库分析来优化企业现有的供应链管理模型,可分别在交易模式及供应流程上进行流程优化和业务改进,数据仓库的使用将给供应链管理带来全新的革命,可辅助企业决策者分析出事物运行本质,大大提高数据的利用价值,为决策者提供及时可靠的决策依据。本文设计的决策支持系统是可扩展的,可根据不同的数据源,进行数据提取、清洗与加载,同时在OLAP方面采用了多维数据集的分析模式,结合报表工具可将企业决策数据以直观、科学的方式反馈给用户。(本文来源于《中国航空学会管理科学分会2015年学术交流会论文集》期刊2015-12-01）
汪陈应,李佳,邬小军[3]（2015）在《大数据时代生物医学决策支持模型的创新》一文中研究指出大数据已成为生物医学行业研究的热点。笔者以生物医学中的大数据为切入点,提出并对比分析了大数据背景下叁类生物医学决策支持模型,最后阐述了生物医学决策支持面临的叁大挑战,即生物医学数据隐私保护与大数据共享要求高的矛盾,生物医学数据的特殊性与大数据处理能力不足的矛盾,医疗机构狭隘的数据保护与大数据平台要求的矛盾。(本文来源于《现代医院管理》期刊2015年04期）
徐雷波[4]（2006）在《数据仓库中可视化决策支持模型的研究与构建》一文中研究指出数据仓库技术起源于对大量数据进行处理的需要，是随着业务应用的需要而产生的。数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策，与传统的数据库技术相比，数据仓库为决策分析提供了更好的支持，跳出了传统的联机处理的范畴。因此近几年来，数据仓库技术发展很快，并在各个行业都得到了引用。决策支持系统是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。它是管理信息系统向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。数据仓库是决策支持系统处理的基础。在数据仓库系统中，决策支持系统是最能体现数据仓库价值的环节，它分析、展示数据仓库，是用户更好地进行复杂访问、报告和决策分析的关键。 伴随着税务系统信息化建设的长足发展，信息化系统在税收工作中发挥着重要的作用，各种以提高税收执法管理和加强对纳税人的监控、服务为目标的应用系统已经投入使用，同时也积累了大量的业务数据。面对来自不同数据库、不同结构类型、不同存储形式的海量数据，如何从中提取有价值的信息或知识，进而应用于统计和决策分析，是一项非常艰巨的任务。现有的联机事务处理(OLTP)系统提供的查询、分析功能简单、界面也不够友好、展现方式单一，分析人员很难随时按自己的分析需要得到结果。数据仓库和数据挖掘、决策支持等技术的诞生和不断完善，为解决了这一难题提供了技术支持和保障。当前全国税务系统都在做关于数据仓库方面的研究，也做了一些税务数据仓库案例，但主要是应用于征管方面，而且大多数的税务数据仓库多停留在数据查询和数据浏览、报表等方面，应用于税务数据仓库的决策支持系统就更少了，一般的数据仓库决策支持系统也存在用户界面单一、不形象化，要求操作人员有较好的计算机知识，所以实际应用起来很难发挥税收数据蕴涵的意义。因此，税务系统数据仓库的建立研究很有必要，当然也需要在探索中积累经验和不断完善。可视化决策支持系统在税务数据仓库领域的应用还处于探讨和研究阶段，本文对这一课题做了初步的研究。 本文中我们通过对数据仓库技术和纳税评估技术及可视化决策技术的研究，再结合税务系统的实际情况，以面向纳税评估主题为例，说明“纳税评估数据仓库系(本文来源于《山东大学》期刊2006-04-05）
曹效阳,武立斌,蓝兹贵[5]（2004）在《基于数据仓库的政府决策支持模型》一文中研究指出电子政务正在成为政府进行决策和管理的重要手段。基于数据库的决策支持系统无法有效辅助政府决策活动。提出的一个基于数据仓库的政府决策支持模型,通过构建3层结构来实现原始数据到统一数据的转换、存储和开发,进而实现辅助决策支持的功能。(本文来源于《中山大学学报(自然科学版)》期刊2004年06期）
王凯,蔺永政,石冰[6]（2002）在《基于数据仓库的房地产投资决策支持模型》一文中研究指出将数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术应用到决策支持系统中,有利于解决传统的决策支持系统遇到的一些问题,是决策支持系统近来的一个发展方向。本文探讨了数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术在决策支持系统中的应用,并结合房地产投资现状,提出了一种新型房地产投资决策支持模型。(本文来源于《第六届全国计算机应用联合学术会议论文集》期刊2002-10-01）
吴启明[7]（1993）在《支持模型库系统的数据输入工具MDIT的设计与实现》一文中研究指出本文介绍了支持模型库系统的数据输入工具MDIT的实现思想,以及系统的功能和结构,并详细阐述了该工具的实现技术.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊1993年05期）
数据支持模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文用现在比较流行的数据仓库分析来优化企业现有的供应链管理模型,可分别在交易模式及供应流程上进行流程优化和业务改进,数据仓库的使用将给供应链管理带来全新的革命,可辅助企业决策者分析出事物运行本质,大大提高数据的利用价值,为决策者提供及时可靠的决策依据。本文设计的决策支持系统是可扩展的,可根据不同的数据源,进行数据提取、清洗与加载,同时在OLAP方面采用了多维数据集的分析模式,结合报表工具可将企业决策数据以直观、科学的方式反馈给用户。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据支持模型论文参考文献
[1].叶桦,高园,胡绿慧.基于大数据技术的临床针灸辅助决策支持模型研究[J].临床医药文献电子杂志.2018
[2].刘辉.基于供应链管理的数据仓库技术的决策支持模型研究和应用[C].中国航空学会管理科学分会2015年学术交流会论文集.2015
[3].汪陈应,李佳,邬小军.大数据时代生物医学决策支持模型的创新[J].现代医院管理.2015
[4].徐雷波.数据仓库中可视化决策支持模型的研究与构建[D].山东大学.2006
[5].曹效阳,武立斌,蓝兹贵.基于数据仓库的政府决策支持模型[J].中山大学学报(自然科学版).2004
[6].王凯,蔺永政,石冰.基于数据仓库的房地产投资决策支持模型[C].第六届全国计算机应用联合学术会议论文集.2002
[7].吴启明.支持模型库系统的数据输入工具MDIT的设计与实现[J].微电子学与计算机.1993