体检CRM中的关联分析数据挖掘：APriori算法应用

"基于关联分析的数据挖掘在体检CRM中的应用 (2010年) - 王越, 桂袁义 - 重庆理工大学学报(自然科学), 2010年3月" 本文主要探讨了如何利用关联分析方法进行数据挖掘，特别是在体检中心客户关系管理（CRM）中的应用。关联分析是一种数据挖掘技术，用于发现数据集中不同项之间的有趣关系，如频繁模式、关联规则和聚类。 关联规则是关联分析的核心，它揭示了在特定条件下，一个事件发生时另一个事件发生的概率。在本研究中，作者首先深入介绍了关联规则的基本原理和方法，这包括了如何定义支持度和置信度等关键指标，这些指标用于评估规则的强度和可靠性。 在实际应用中，对原始数据进行预处理是至关重要的步骤。在本研究中，作者提到了对体检数据进行集成和变换，这是为了去除噪声，处理缺失值，以及将数据转化为适合挖掘的格式。预处理后的数据被送入数据挖掘工具WEKA进行分析。WEKA是一款广泛使用的开源数据挖掘软件，包含了多种数据挖掘算法，如分类、聚类和关联规则挖掘。 在WEKA中，作者选择了APriori算法来执行关联规则挖掘。APriori算法是一种经典的挖掘频繁项集和关联规则的方法，它通过生成候选集并进行迭代的方式来查找满足用户指定支持度和置信度阈值的规则。通过对体检数据进行APriori分析，作者能够发现体检者各种症状与特定疾病之间的关联，以及症状与健康的关联，这对于早期疾病预测和健康管理具有重要意义。 此外，这项研究还可能涉及到数据隐私和安全问题，因为体检数据包含敏感的个人健康信息。因此，在实际应用中，必须遵循严格的隐私保护策略，确保数据的匿名性和安全性。 关键词: 关联规则、数据挖掘、APriori算法、体检、客户关系管理（CRM） 总结来说，这篇论文展示了关联分析在体检CRM中的潜力，通过发现症状和疾病之间的关联，有助于提升医疗服务的个性化和预防性。这种方法不仅可以帮助医生识别潜在的健康风险，还可以为体检中心提供有价值的客户洞察，优化服务流程和提高客户满意度。