臺灣博碩士論文加值系統

目前全球進入了大數據(Big Data)的時代，也是從資訊科技(IT)時代走向資料科技(DT)時代之際，各式各樣的儀器與技術使得人們更容易地進行資料的蒐集與累積。在大數據的時代，資料庫建置門檻降低，隨處可見資料庫，卻也隨處可見不完整之資料庫。
以台灣全民健康保險資料庫為例，雖然其所蒐集資料的母體來源非常完整，卻因蒐集資料用途為行政申報，以至於分析時僅能呈現醫療利用型態。為了改善健保資料庫此一缺點，本研究透過建立健康資料庫整合標準作業流程，以加值台北老人健檢資料庫為例，與健保資料庫進行資料加值整合。研究結果顯示，本研究成功將健檢資料中的65個變數加值到健保資料庫中17,115人的資料，提升了健保資料庫之可用性。

We are in a new era of big data which mean Information Technology generation change to Data Technology generation. Many different kinds of devices make people collect data easiy. Nowadays, we can not only establish databases simply but also construct incomplete databases.
For example, the population of NHIRD is close to Taiwan demographic but the usage of data is for the medical care expenditure. For this reason, the data only can analysis utilization pattern of medical care. This study constructed “the health database integration standard operation procedures”. Use this SOP to integrate NHIRD and Physical Examination Database of Taipei elderly people. This study result shows us that we can add 65 variables in NHIRD included 17,155 individuals successfully. It also resolves the problem which NHIRD only can analysis utilization pattern of medical care and increases the value of NHIRD.

目錄
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究流程 3
第貳章 文獻探討 5
第一節 全民健康保險研究資料庫 5
第二節 免費台北市老人年度健康檢查 9
第三節 資料採礦 15
第四節 資料映射 20
第參章 研究方法 23
第一節 健康資料庫整合標準作業流程 23
第二節 健康資料庫建模標準作業流程 31
第三節 研究架構 37
第四節 研究方法 38
第肆章 實證分析 45
第一節 資料來源與研究對象 45
第二節 資料庫整合 48
第三節 模型建置與評估 55
第四節 資料庫擴增 64
第伍章 結論與建議 69
第一節 結論 69
第二節 建議與未來研究方向 70
參考文獻 71
附錄一 初步整合資料庫加值變數次數分配表 74
附錄二 各變項建模特徵選取值 96
附錄三 各加值變數之模型類型及評估資訊 118
附錄四 台北市統計資料庫中65歲以上老人相關資料 128

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