标题中的“基于大数据关联规则的急救站绩效考核研究”揭示了该研究的核心内容，它将大数据分析技术应用于急救站的绩效考核中，利用关联规则挖掘来发现数据间的隐藏模式，从而提升绩效评估的准确性和效率。这篇研究可能涉及以下几个关键知识点：
1. 大数据：大数据是指无法用传统数据处理手段进行有效管理和分析的海量、高增长速度和多样性的信息资源。在本研究中，大数据可能来源于急救站的各种运营数据，如急救响应时间、患者救治情况、资源分配等。
2. 关联规则：关联规则是数据挖掘的一个重要方法，通过找出项集之间的频繁模式，如“如果A发生，那么B也经常发生”。在急救站的场景下，可能的规则包括“如果急救站离事故地点近，那么响应时间通常较短”。
3. 急救站绩效考核：急救站的绩效考核是衡量其服务质量、效率和效果的重要方式，包括但不限于急救响应时间、救治成功率、患者满意度等指标。大数据分析可以帮助更客观、全面地评价这些指标。
4. 数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。在本研究中，关联规则挖掘是主要的数据挖掘技术。
5. 模式识别：通过关联规则，研究者可以识别出急救站运营中的常见模式，如哪些因素与高效响应或优质服务有显著关联。
6. 预测分析：基于发现的关联规则，可能还能进行预测性分析，如预测在特定条件下急救站的未来表现，以便优化资源配置和服务策略。
7. 决策支持系统：研究成果可以构建决策支持系统，为管理层提供实时、科学的决策依据，比如调整急救站布局、优化调度策略等。
8. 数据可视化：为了便于理解和决策，研究结果可能会通过图表、仪表盘等形式进行可视化展示，使复杂的数据关系变得直观易懂。
9. 信息技术应用：研究中可能涉及到如何收集、存储、清洗和处理大数据的技术，如Hadoop、Spark等大数据处理框架，以及数据库管理系统。
10. 隐私保护：在处理急救站的敏感数据时，隐私保护是不可忽视的问题，需要确保数据分析过程符合法规，保护患者的隐私权益。
该研究综合运用了大数据分析技术和管理科学理论，旨在改进急救服务的绩效评估，提升公共卫生系统的效能。通过对大量数据的深入挖掘，可以揭示急救服务中的潜在规律，为急救站的管理优化提供有力支持。
