本发明专利技术公开一种基于数据挖掘的职工一体化疗休养服务数据处理方法，涉及大数据处理技术领域，采用的方案是，包括以下步骤：步骤一、获取职工一体化疗休养服务数据库中职工数据信息；步骤二、分析职工一体化疗休养服务数据库中职工数据信息；步骤三、挖掘职工数据信息，并对挖掘出的数据信息进行评估；步骤四、输出挖掘后的数据信息，本发明专利技术通过基于Kalman滤波校正算法模型的校正模块对挖掘后的数据信息进行应用，其中Kalman滤波校正算法模型包括PLC通过基于Kalman滤波校正算法模型的校正模块对挖掘后的数据信息进行应用。本发明专利技术大大提高了职工数据信息的分析能力和应用能力。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字信息识别与处理，且更具体地涉及一种基于数据挖掘的职工一体化疗休养服务数据处理方法。
技术介绍
1、每年参加疗休养人员的数量由本单位工会商行政并根据本单位工作任务和福利费可用于职工疗休养额度情况合理安排。职工一体化疗修养过程中，其健康照护、休养护理等康养活动是用户关注的要点。现有技术中，职工一体化疗休养服务涉及到多种数据信息活动，比如预约挂号、康复、挂号、诊断等不同的活动很容易产生大量的数据信息，这些数据信息在具体应用过程中容易造成数据分析能力滞后、数据应用效率低下，以及在数据信息应用过程中难以挖掘职工一体化疗休养服务数据内隐含的其他数学含义，比如通过挂号、疗养，如何评定职工身体状态，如果通过同一种疾病或者同一种药物需求者信息，挖掘某一时间段或者某一个时期内，职工所处的工作状态、职工处于何种阶段等。
2、现有技术中大多通过大数据统计的方法实现数据信息分析，这种方法虽然在一定程度上能够提高职工一体化医疗服务水平或者标准，但分析能力有限，数据分析精度不高，难以提高职工一体化疗休养服务数据处理能力，在大数据飞速发展和膨胀的时代下，这种本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数据挖掘的职工一体化疗休养服务数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的职工一体化疗休养服务数据处理方法，其特征在于：分类模块包括属性选择模型、特征提取模块、信息匹配模块和信息编码归类模块，其中所述属性选择模型用于选择职工一体化疗休养服务数据库中职工数据信息的属性，所述特征提取模块用于提取职工一体化疗休养服务数据库中职工数据信息的信息特征，所述信息匹配模块用于将提取到的数据信息特征与分类属性设置的数据信息特征进行比对，所述信息编码归类模块用于将输入的分类数据信息归类，以提高数据信息分析能力。
>3.根据权利要求2...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据挖掘的职工一体化疗休养服务数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的职工一体化疗休养服务数据处理方法，其特征在于：分类模块包括属性选择模型、特征提取模块、信息匹配模块和信息编码归类模块，其中所述属性选择模型用于选择职工一体化疗休养服务数据库中职工数据信息的属性，所述特征提取模块用于提取职工一体化疗休养服务数据库中职工数据信息的信息特征，所述信息匹配模块用于将提取到的数据信息特征与分类属性设置的数据信息特征进行比对，所述信息编码归类模块用于将输入的分类数据信息归类，以提高数据信息分析能力。
3.根据权利要求2所述的一种基于数据挖掘的职工一体化疗休养服务数据处理方法，其特征在于：属性选择模型包括图像选择、文本选择或者数据信息选择。
4.根据权利要求2所述的一种基于数据挖掘的职工一体化疗休养服务数据处理方法，其特征在于：特征提取模块包括图像信息提取、文本信息提取、数据信息提取或者纹波数据信息提取。
5.根据权利要求2所述的一种基于数据挖掘的职工一体化疗休养服务数据处理方法，其特征在于：信息匹配模块的工作方法为：
6.根据权利要求2所述的一种基于数据挖掘的职工一体化疗休养服务数据处理方法，其特征在于：信息编码归类模块为改进型曼彻斯特编码模块，所述改进型曼彻斯...
【专利技术属性】
技术研发人员：周晓辉，
申请(专利权)人：周晓辉，
类型：发明
国别省市：
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