2018年北京朝阳医院销售数据挖掘与预测实战

本研究文档《北京朝阳2018年销售数据分析》聚焦于北京朝阳医院在2018年度的销售数据挖掘与深入分析。它主要目标是通过开发一个定制化的数据挖掘平台，对医院的销售数据进行清洗、整理和可视化，以揭示潜在的运营规律和商业洞察。作者采用了Canopy聚类算法来识别和处理噪声数据，通过比较不同的数据补值方法（如随机点值、簇内均值或全数据集均值），最终决定使用距离最近簇的平均值（即均值法）来提升数据质量。 研究的核心内容涉及多方面的数据分析，包括药品销售数量（按月度和特定月份分析）、月度销售额变化趋势、客单价变动以及不同类别药品的销售表现。通过这些分析，可以了解哪些药品的销售最为热销，消费者的购买行为特征（如月均消费次数、金额和客单价），以及药品的复购率等关键指标。此外，文章还探讨了如何将数据集划分为训练集和测试集，运用ARMA(p,q)模型或ARIMA(p,1,q)模型进行时间序列分析，以预测未来一个月的销售数据。 关键词“数据清洗”、“数据可视化”和“数据预测”凸显了本研究的重点，展示了作者对于有效利用技术手段提取有价值信息并进行预测的能力。该报告不仅提供了深入的定量分析，还通过可视化工具呈现结果，使得复杂的数据更易于理解和解读。这种数据驱动的决策支持对于医疗机构的运营管理具有重要的实际应用价值，有助于制定更精准的营销策略和资源配置计划。