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数据仓库期末作业- 数据挖掘分析报告某药店常用药品信息数据挖掘解决方案

作者刘金龙

学院计算机信息管理学院

专业计算机科学与技术

年级2011

学号112103209

某药房常用药品价格、产地的数据挖

掘解决方案

一、提出问题

1、单位基本情况及相关业务流程介绍；

对于药店，储存大量的常用药品是必不可少的工作，随之而来的对药品的数据信息管理和储存成为了令人头疼的问题，在接到货源后，工作人员需要统计药品产地和价格的信息，为以后的货源供给地，用合理的价格出售药物，是至关重要的工作。

2、单位存在的问题。

由于货物种类、名称众多，在短时间内分析好相关数据几乎不可能，大量的数据，依靠人力或是非数据统计软件进行统计工作，事倍功半。严重影响药店的正常进货，出售药品的工作。

二、分析问题

1、对该单位存在的问题进行分析；

由以上问题可见，利用数据挖掘进行相关数据的统计和整理工作，简单、省时、有效。

2、解决问题的可能途径和方法。

利用SQL SEVER 导入数据，再提取统计分析结果，很快会得到想要的数据分析结果。

三、利用数据挖掘技术解决问题

1、设计数据挖掘算法；

决策树；

数据关联；

神经元算法；

2、对挖掘结果进行深入解释和分析

由此图可以看见在不不同的产地，由于地理因素和特产药品的原因，在药品相关的植物盛产区，进货比较便宜。

此图可以分析出，不同的消费人群对于同类的药品的购买需求，对于同样的功能的药，药存储不同价格的种类，以满足广大消费者的需求。

此图可以分析以前的销售结果，哪类、什么价格的更受消费者欢迎，方便以后进货。

四、总结

通过自己的实践，对数据挖掘有了新的认识。简单来说，数据挖掘是基于“归纳”的思路，从大量的数据中（因为是基于归纳的思路，

因此数据量的大小很大程度上决定了数据挖掘结果的鲁棒性）寻找规

律，为决策提供证据。从这种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进

行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果

的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量

和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论

层面并没有多大的意义。不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然

就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术

从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义

在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。一下是我参阅资料总结

的设计数据挖掘的步骤：

①理解数据和数据的来源

②获取相关知识与技术

③整合与检查数据

④去除错误或不一致的数据。

⑤假设数据模型。

⑥实际数据挖掘工作（data mining）。

⑦测试和验证挖掘结果（testing and verfication）。⑧解释和应用（interpretation and use）。

由上述步骤可看出，数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作，事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的分析之前，还有许多准备工作要完成。