臺灣博碩士論文加值系統

由於網際網路蓬勃的發展，科技的演變及時代的進步，讓人們不再只是單純的記錄資料，而是如何運用這些資料發現潛在的知識，或是透過已存在的事實，預測出更多對社會有貢獻的資訊，而本論文的資料庫來源為由國家衛生研究院所提供的健保局研究資料庫National Health Insurance Research Database (NHIRD)，自1995年實施以來已經累積相當的資料庫，涵蓋了全國95%以上的人口均已加入健保的就醫系統，因此其資料相當可觀也相當具代表性。
本論文使用資料探勘技術中的分類模型，最主要是運用決策樹演算法，建構單一目標疾病之併發症的預測模型，可以判斷病人在有某一疾病的前題下，再罹患相關併發症的機率，我們並進一步的分析哪些是最重要的因子，最後本模型可以預測出罹患相關併發症的發病時間。

Since the development of the Internet boom ,technology evolution and progress of the times,that let people not only simply record the information ,but also have to know how to use these information to discover potential knowledge,or through the existing facts to predict
more information on the contribution to society .

National Health Insurance Research Database (NHIRD)，The paper grounds the source database provided by the National Health
Insurance Research Database of National Health Insurance Bureau
Since inception in 1995, has accumulated considerable database,
covering more than 95% of the country''s population have joined the medical insurance system , so the data is quite considerable representative.

This paper uses data mining techniques in the classification model,the most important is the use of decision tree to construct a disease complication prediction model , It can determine the patient has a disease under the premise that the probability of a further risk of complications, we further analyze what is the most important factor ,Finally, this model can
predict the time concurrent complications .

摘要 i
Abstract vi
目錄 vii
圖目錄 ix
表目錄 xii
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 動機與目的 2
第三節 研究限制 2
第四節 論文架構 3
第五節 論文流程 4
第二章 文獻探討 5
第一節 資料探勘 5
一、 資料探勘之定義 5
二、 資料探勘之演進 9
三、 資料探勘之功能 10
第二節 資料前置處理 13
一、 資料整合(Data Integration) 14
二、 資料過濾(Data Cleaning) 15
三、 資料轉換(Data Transformations) 17
第三節 資料分類模型 18
一、 常用的分類演算法 19
二、 資料分類過程 26
三、 分類模型應用 27
第四節 決策樹 27
一、 CART 分類迴歸演算法 31
二、 CHAID卡方樹演算法 32
三、 C5.0 演算法 33
第五節 疾病與預測 34
第三章　研究方法 36
第一節 研究架構 36
第二節 病例資料收集 36
第三節 病例資料前置處理 37
第四節 資料倉儲 44
第四章 建置預測模型及分析 45
第一節 資料探勘過程 45
第二節 實驗結果樣式評估 56
一、 檢視完整決策樹規則 56
二、 引起併發症機率最高的5條規則 58
第三節 結果展示 64
一、 分析結果 64
二、 預測模型決策樹規則演算法 67
第四節 併發症預測模型設計 71
第五章 結論與展望 72
第一節 結論 72
第二節 未來研究方向 73
參考文獻 74
附錄一 78

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