医学信息学论文:基于数据仓库的医院客户关系管理技术分析与研究.doc
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4、多维分析算法的基础上对数据进行分析。从系统的功能设计出发,设计了系统整体的体系结构,并设计每个模块功能要求。以星型模式设计了实例数据库的多维数据模型,并采用了SQL SERVER2000企业版设计了数据转换服务包DTS,实现了数据的抽取、转换与装载,通过运用Analysis servers自带的挖掘工具来分析现有的医药行业数据,从而得出结论,为其更好得实施CRM提供理论依据。关键词:数据仓库;OLAP;数据挖掘;关联规则;多维数据集Analysis and research about technology of medicine enterprise customer relations m
5、anagement based on data warehouse Fang Yu Daguo LuI studied customer relation management system based on many dimensions, then analysis calculate way based on many dimensions of the OLAP. I designed whole system structure and function request of each mold from function of the system. Many dimensions
6、 data models of the database is designed through star model ,and designed the data conversion service of DTS adopting the SQL SERVER2000 business enterprise version and carried out sample conversion and load of data. I analytical the existing medicine enter to sell a data by usage the Analysis serve
7、rs taking mining tool to get a conclusion thus, those will carry out theories basis to CRM of medicine professionKeyword: Data warehouse; OLAP; Data mining; Connection rule; dimensions1、医药行业CRM特点(1)医药行业服务的超前性:在医药服务行业中,最为普遍的就是个性化需求表现的特别突出,同样的需求在不同的客户身上体现出来的个性化特征尤为明显。(2)将传统流程以基于互联网的模式整合在单个CRM中。2、研究目的本
8、文研究的主要目的是: 通过数据仓库技术了解医药行业客户目前的需求和潜在客户的需求 探讨增强医药行业竞争力的新途径 数据仓库在医药行业实施CRM中的重要性3、系统设计和实现系统分为四个模块:数据仓库模型设计、数据转换与管理控制模块、多维数据分析模块和数据挖掘模块。 31数据仓库模型设计 311概念模型设计数据仓库模型设计首先要进行的是概念模型设计。通过概念模型设计,可以确定数据仓库的主要主题及相互关系。进行概念模型设计所要完成的工作有两个1:界定系统边界确定主要的主题域及其内容。下面介绍最常用的表示法E-R(实体联系)法。该方法的步骤为:任务和环境的评估;需求的收集和分析;主题选取,确定主题间关
9、系;主题内容描述;E-R图;例如,订货销售主题与药品信息、客户信息主题的关系可以用E-R图表示为(如图3.1): E-R图具有良好的可操作性,形式简单直观,易于理解,便于与用户交流。该模型只是对企业模型进行静态的描述。 312逻辑模型设计进行逻辑模型设计所要完成的主要工作有:1) 分析主题,确定当前要装载的主题;2) 确定数据粒度的选择;粒度选择的主要标准是数据仓库中表的总行数。3) 确定数据分割策略;4) 增加导出字段;5) 定义关系模式;6) 记录系统; 通过逻辑设计,可以对每个主题的逻辑实现进行定义,并将相关内容(如适当的粒度划分、合理的数据分割策略、增加的导出字段、记录系统定义等)记录
10、在数据仓库的元数据中。313物理模型设计物理设计中,主要解决数据的存储结构、数据的索引策略、数据的存储策略、存储分配优化等问题。物理设计的主要目的有两个:一是提高性能,二是更好地管理存储数据。访问的频率、数据容量、选择的RDBMS支持的特性和存储介质的配置都会影响物理设计的最终结果。对于一个多维数据集的设计,比如销售模式,首先考虑针对销售数据,客户可能提出的问题:某年某类产品的销售情况如何?某年两个连续的季度销售情况有何变化?销售员的工作业绩如何?哪些产品目前一段时间内购买量大?同类的药品哪类产品销售量大而且药效好?针对某类产品,销售员工的销售量是多少?国家经济状况和医疗保障制度是否对销售有影
11、响?对上面的一系列问题进行分析,可以通过得知销售多维集分析的目的是使得医药行业可以从时间、客户、销售员工和产品几个维度来统计分析销售数据,从而改进销售战略,吸引更多的客户。建立数据仓库的第一步是确定商业需求,根据需求确定分析主题。(如图3.2)所示就是一个销售数据分析为例的星型模式。 32数据转换与管理控制设计SQL Server的关系型数据库服务器是数据仓库分析和服务的主要数据来源。通过引入DTS(Data Transformation Server,数据转换服务)来完成数据从OLAP源转移到OLAP系统的工作。在这个转换过程中,DTS要进行数据校验、清理、合并和必要的转换。订货分析的DTS
12、包 DTS即为数据转换服务,主要是把不同的数据来源中的数据结合起来,并利用自身的数据转换功能把这些结合后的数据放入数据仓库之中2。在对订货分析主题的星形模式进行设计后,利用DTS把数据源中的数据转换放入数据仓库contract_mart的相应的维表与事实表中。 数据转换实现过程为:创建连接 数据转换建立数据导入的工作流 执行SQL任务确定流程顺序执行并保存DTS包其中转化过程中SQL查询过程如下: SELECT DISTINCT month, year AS 标志, SUBSTRING(month,2, 2) AS 月, SUBSTRING(year, 1, 1) AS 年 FROM orde
13、rtime SELECT DISTINCT homephone, postalcode, city, address, hiredate, birthdate, firstname, lastname AS 标志 SUBSTRING(homephone, 9, 9), SUBSTRING(country, 8, 8), SUBSTRING(postalcode, 7, 7), SUBSTRING(city, 6, 6) , SUBSTRING(address, 5, 5), SUBSTRING(hiredate, 4, 4), SUBSTRING(birthdate, 3, 3), SUBST
14、RING(firstname, 2, 2) , SUBSTRING(lastname, 1, 1), employeeid FROM Employees SELECT DISTINCT CompanyName, ContactName, Address, City,PostalCode, Country, Phone, Fax AS 标志 SUBSTRING(Fax, 8, 8), SUBSTRING(Phone, 7, 7), SUBSTRING(Country, 6, 6), SUBSTRING(PostalCode, 5, 5), SUBSTRING(City, 4, 4), SUBST
15、RING(Address, 3, 3) AS 地址, SUBSTRING(ContactName, 2, 2), SUBSTRING(CompanyName, 1, 1), CustomerID FROM Customers SELECT DISTINCT leibie, shengchanchangshang, shpchd, pizwh, lingsjzje, kcsx, jj, kcje, chbdj, kcshl,dw, shpgg, jixing, zjm,spmc, spbh AS 标志 SUBSTRING(leibie, 16, 16), SUBSTRING(shengchanc
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