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数据挖掘在门诊患者就医满意度中的应用研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | Abstract | 第6页 | | 第一章 绪论 | 第9-15页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 | | 1.2.1 患者满意度模型 | 第10-11页 | | 1.2.2 数据挖掘技术 | 第11-13页 | | 1.3 研究内容 | 第13-14页 | | 1.4 论文结构 | 第14页 | | 1.5 本章小结 | 第14-15页 | | 第二章 患者满意度相关知识介绍 | 第15-25页 | | 2.1 患者满意度 | 第15-20页 | | 2.1.1 患者满意度的概念 | 第15-16页 | | 2.1.2 患者满意度的理论模型 | 第16-20页 | | 2.2 患者满意度指标体系的建立 | 第20-24页 | | 2.2.1 指标体系构建原则 | 第22页 | | 2.2.2 患者满意度评价指标的选取 | 第22-23页 | | 2.2.3 患者满意度指标权重的确立 | 第23-24页 | | 2.3 本章小结 | 第24-25页 | | 第三章 基于决策树的患者满意度建模 | 第25-40页 | | 3.1 决策树分类算法 | 第25-31页 | | 3.1.1 数据挖掘技术概述 | 第25-27页 | | 3.1.2 采用决策树依据 | 第27-28页 | | 3.1.3 数据挖掘工具 | 第28页 | | 3.1.4 C4.5决策树算法 | 第28-30页 | | 3.1.5 决策树剪枝 | 第30-31页 | | 3.2 C4.5算法的改进 | 第31-33页 | | 3.2.1 算法改进 | 第31-32页 | | 3.2.2 算法改进的实现 | 第32-33页 | | 3.3 基于改进后C4.5算法的决策树建模 | 第33-39页 | | 3.4 本章小结 | 第39-40页 | | 第四章 基于决策树的患者满意度应用研究 | 第40-52页 | | 4.1 患者满意度数据处理 | 第40-44页 | | 4.1.1 数据采集 | 第40页 | | 4.1.2 数据预处理 | 第40-42页 | | 4.1.3 C4.5算法决策树建模结果 | 第42-44页 | | 4.2 改进后的C4.5算法决策树建模 | 第44-46页 | | 4.2.1 决策树建模 | 第44-45页 | | 4.2.2 分类规则提取 | 第45-46页 | | 4.3 C4.5算法模型与改进后的模型结果分析 | 第46-49页 | | 4.4 改进的C4.5算法和AHP方法结果分析比较 | 第49-50页 | | 4.5 提高门诊患者满意度建议 | 第50-51页 | | 4.6 本章小结 | 第51-52页 | | 第五章 总结与展望 | 第52-53页 | | 参考文献 | 第53-55页 | | 附录A “门诊病人”对服务体会与满意度调查表 | 第55-58页 | | 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第58-59页 | | 致谢 | 第59-60页 | | 附件 | 第60页 |
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论文编号BS3158859，这篇论文共60页
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