数据挖掘在居家养老服务管理信息系统中的应用研究.pdf

数据挖掘技术在居家养老服务管理信息系统中的应用主要体现在对大量数据进行分析和挖掘，以发现隐藏在其中的有价值信息，并为养老机构提供决策支持。以下是对本文中数据挖掘在居家养老服务管理信息系统应用的详细知识点梳理： 1. 数据挖掘与居家养老服务的关系：随着中国步入老龄化社会，居家养老服务的数据积累日益增多。数据挖掘技术能够处理和分析这些数据，识别出老年人在养老形式选择及情绪受影响方面的相关因素，进而为养老机构提供参考依据。 2. 关联规则算法的应用：本文提到了使用微软的关联规则算法对居家养老的数据进行挖掘分析。关联规则用于发现数据项之间的关联性，是一种在大量事务数据库中找出项目之间的有趣关系的方法，尤其适合于发现变量之间的关联性。 3. 数据预处理：在对居家养老服务信息系统中的数据进行挖掘分析前，需要进行数据清洗。数据清洗的目的是确保数据的正确性和可靠性，它包括处理数据不完整、数据错误、数据冗余以及数据格式不统一等问题。文中还提及了人工查询、删除无法填补的信息等具体操作，以及数据转换的方法，如情绪分类、健康状况分类、文化程度分类和年龄分段等。 4. 居家养老服务信息管理系统数据的转换：数据转换是数据挖掘流程中非常关键的一步，它包括对数据进行格式化、归类和编码等，使数据更适合进行分析和挖掘。例如，将老人情绪按性质划分为平静和不平静两类，并进一步细分；将健康状况分类为好、一般、差三个状态；对文化程度的分类；以及对年龄进行分段等。 5. 居家养老服务管理信息系统数据挖掘的重要性：本文强调了数据挖掘在居家养老服务领域的重要性，尤其是在解决老年人养老形式选择和情绪影响因素方面的应用价值。通过数据挖掘，可以揭示老年人养老选择的深层次原因和潜在规律，进而帮助养老机构优化服务和资源配置。 6. 数据挖掘研究的其他内容：文中还提到了居家养老服务信息管理系统的其他相关内容，如数据录入的方式、数据录入过程中可能出现的问题、数据清洗和转换的具体实施方法，以及基金项目和作者信息等。 本文通过分析居家养老服务管理信息系统中的数据，应用数据挖掘技术，特别是关联规则算法，来揭示老年人养老选择和情绪影响因素之间的关系。它详细地介绍了数据预处理和数据转换的必要性和操作方法，并指出数据挖掘在居家养老领域中的实际应用价值，为养老机构提供了重要的参考和指导。