论文研究 基于数据挖掘的慢性传染病患者分组研究

目的：根据客户关系管理的RFM模型理论，采用数据挖掘技术对慢性传染病患者进行分组，探讨客户细分对不同特征患者管理的影响。 方法：2016年1月至2016年7月，从医院管理信息系统（HIS）提取了170246例门诊数据，清理后形成了43448例数据。 采用K-Means聚类算法对慢性传染病患者进行分类，然后使用C5.0决策树算法对慢性传染病患者的情况进行预测。 结果：男性患者占58.7％，居住在上海的患者占85.6％。 患者的平均年龄为45.88岁，高发年龄为25至65岁。 将患者分为三类：1）群体1 —重要患者（4786人，占11.72％，R = 2.89，F = 11.72，M = 84,3