Hadoop平台下的医保智能分析系统设计与应用

本篇论文《基于Hadoop平台下医保智能分析系统的研究》深入探讨了在大数据时代背景下，Hadoop架构在医保领域的重要应用。作者针对西南财经大学的学士学位毕业论文，以Hadoop为核心，旨在设计并实现一个智能分析系统，解决医保管理中效率低下和错误率高的问题。论文首先阐述了研究的背景，强调了在医疗行业发展和医保支出增长的背景下，提升医保管理效能的必要性。 第二章详细介绍了Hadoop平台，包括其基本概念和特点，以及医保数据的特性。然后，作者提出了基于Hadoop的大数据分析方法，利用其分布式计算和存储能力来处理海量医保数据。在系统设计部分，论文着重于需求分析、架构设计和模块划分，强调了数据采集、清洗和预处理的重要性。 在数据采集与预处理阶段，作者讨论了有效的方法和技术，如数据清洗去噪，确保数据质量。接着，医保数据分析与挖掘是论文的核心内容，通过数据可视化展示医保数据，进行患者特征信息和医疗服务评价等关键指标的挖掘，同时利用Hive和Pig等工具以及机器学习算法（如聚类和关联规则挖掘）进行智能分析。 系统评估与改进部分，通过实验和性能评估，验证了基于Hadoop的医保智能分析系统的实用性和有效性。结果显示，该系统显著提高了医保数据处理和分析的效率，为医保管理部门提供了决策支持工具。 这篇论文不仅深入剖析了Hadoop在医保数据分析中的作用，而且展示了如何通过实践操作实现一个智能系统，对于计算机科学与技术、软件工程专业以及其他对大数据处理感兴趣的读者来说，具有很高的参考价值和实践指导意义。