Microsoft時(shí)序挖掘模型在門(mén)診掛號(hào)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

劉炳麟 王志萍

對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的目的是為了預(yù)測(cè)未來(lái)。其分析方法有多種，本文介紹作為分析方法之一的Microsoft時(shí)序挖掘模型，在Excel環(huán)境下實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的分析預(yù)測(cè)。本文將展示它在門(mén)診掛號(hào)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用效果，可以作為醫(yī)院門(mén)診部制定工作計(jì)劃、合理安排人、財(cái)、物資源的科學(xué)依據(jù)。

Microsoft時(shí)序算法

Microsoft時(shí)序算法是Microsoft SQL Server 2008 A-nalysis Services(SSAS)提供的回歸算法，用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型以便對(duì)預(yù)測(cè)方案中的連續(xù)列(如門(mén)診掛號(hào)人次)進(jìn)行預(yù)測(cè)。Microsoft時(shí)序算法包括兩個(gè)獨(dú)立的算法:ARTXP算法和ARIMA算法。ARTXP算法針對(duì)短期預(yù)測(cè)進(jìn)行了優(yōu)化，因此可預(yù)測(cè)序列中下一個(gè)可能的值，ARIMA算法針對(duì)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)進(jìn)行了優(yōu)化。

默認(rèn)情況下，Microsoft時(shí)序算法在分析模式和進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)混合使用這兩種算法。該算法使用相同的數(shù)據(jù)為兩個(gè)單獨(dú)的模型定型:一個(gè)模型采用 ARTXP算法，另一個(gè)模型采用ARIMA算法。因?yàn)锳RTXP最適合于短期預(yù)測(cè)，所以在一系列預(yù)測(cè)的開(kāi)始時(shí)十分重要。但是，隨著預(yù)測(cè)的時(shí)間段不斷向?qū)?lái)延伸，ARIMA就比較重要了。在進(jìn)行前幾步預(yù)測(cè)時(shí)只使用ARTXP，完成前幾步預(yù)測(cè)后，結(jié)合使用ARIMA和ARTXP，隨著預(yù)測(cè)步驟數(shù)的增加，預(yù)測(cè)越來(lái)越多地依賴 ARIMA，直至不再使用 ARTXP。

1．ARIMA

自回歸移動(dòng)平均模型(ARIMA)，是由Box和Jenkins于20世紀(jì)70年代初提出的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，基本思想是:將預(yù)測(cè)對(duì)象隨時(shí)間推移而形成的數(shù)據(jù)序列視為一個(gè)隨機(jī)序列，用一定的數(shù)學(xué)模型來(lái)近似描述這個(gè)序列，這個(gè)模型一旦被識(shí)別后就可以從時(shí)間序列的過(guò)去值及現(xiàn)在值來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)值。ARIMA數(shù)學(xué)模型由自回歸(AR)模型和滑動(dòng)平均(MA)模型組合而成，數(shù)學(xué)公式表示為:

Yt= φ1Yt－1+ φ2Yt－2+ … + φpYt－p+et－ θ1et－1－θ2et－2－ … － θqet－q

p為自回歸模型的階數(shù)，Yt是時(shí)間序列在t期的觀測(cè)值，et是時(shí)間序列模型在t期的誤差或偏差。

2．ARTXP

ARTXP結(jié)合了自動(dòng)回歸技術(shù)和決策樹(shù)技術(shù)。在自動(dòng)回歸過(guò)程中，x在t的值(xt)是時(shí)間t之前的x一系列值的一個(gè)函數(shù)，例如 xt=f(xt-1，xt-2，xt-3，…，xt-n)+εt，其中xt是待研究的時(shí)間序列，n是自動(dòng)回歸的階，通常小于該序列的長(zhǎng)度，最后一項(xiàng)代表噪聲。使用時(shí)間序列算法的目標(biāo)是找到這個(gè)函數(shù)f。如果函數(shù)f是一個(gè)線性函數(shù)，則有如下的形式，xt=a1xt-1+a2xt-2+a3xt-3+…+anxt-n+εt，其中ai是自動(dòng)回歸系數(shù)。使用Microsoft時(shí)序算法創(chuàng)建的模型是一個(gè)自動(dòng)回歸模型，在該模型中，函數(shù)f對(duì)應(yīng)一棵回歸樹(shù)?；貧w樹(shù)按照屬性拆分，相當(dāng)于決策樹(shù)，樹(shù)的葉節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)回歸公式，用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)模型。

ARTXP派生自以下事實(shí)，即自動(dòng)回歸樹(shù)方法(一種ART算法)應(yīng)用于多個(gè)未知的先前狀態(tài)。ART算法的優(yōu)點(diǎn)是所需資料不多，可用自變量數(shù)列來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。但是這種方法要求數(shù)據(jù)必須具有自相關(guān)。

Excel環(huán)境下應(yīng)用Microsoft時(shí)序挖掘模型

首先，下載Excel 2007數(shù)據(jù)挖掘加載項(xiàng):SQL Server 2008 Data Mining Add-ins for Microsoft Office 2007，將Excel 2007數(shù)據(jù)挖掘加載項(xiàng)安裝到計(jì)算機(jī)中。打開(kāi)Excel 2007，可以發(fā)現(xiàn)菜單欄中增加了一個(gè)“數(shù)據(jù)挖掘”菜單。

真正使用此數(shù)據(jù)挖掘加載項(xiàng)，還需要滿足如下條件:(1)計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)為Windows XP SP2以上或Windows 7等;(2)計(jì)算機(jī)中安裝有SQL Sever 2008。

以下介紹使用Microsoft時(shí)序挖掘模型:

1.連接數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)器和Analysis Services數(shù)據(jù)庫(kù)

因?yàn)镸icrosoft時(shí)序挖掘模型工作模式是客戶端和服務(wù)器模式即 C/S模式，Excel作為客戶端，SQL Sever 2008作為提供數(shù)據(jù)挖掘模型和提供數(shù)據(jù)的服務(wù)器端，所以必須首先連接SQL Sever本地服務(wù)器，即在本機(jī)中安裝SQL Sever 2008時(shí)設(shè)定的服務(wù)器名稱，連接服務(wù)器的同時(shí)要連接到創(chuàng)建好的Analysis Services數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)此數(shù)據(jù)庫(kù)可以為數(shù)據(jù)挖掘模型提供要分析的數(shù)據(jù)。在通過(guò)點(diǎn)擊連接子菜單中的“選擇連接”，彈出一個(gè)對(duì)話框，單擊對(duì)話框中的“新建”，輸入服務(wù)器名稱和已創(chuàng)建的Analysis Services數(shù)據(jù)庫(kù)。

創(chuàng)建Analysis Services數(shù)據(jù)庫(kù)有兩種方式。一種是通過(guò)SQL Sever 2008創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)時(shí)創(chuàng)建，這種方式往往是為了分析多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，即數(shù)據(jù)來(lái)自多維數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。另一種是通過(guò)Excel 2007數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗齽?chuàng)建，在前面所述安裝Excel 2007數(shù)據(jù)挖掘加載項(xiàng)時(shí)，微軟提供了一個(gè)實(shí)例，通過(guò)Window XP的“開(kāi)始”→“程序”→Microsoft SQL 2008數(shù)據(jù)挖掘外接程序→服務(wù)器配置實(shí)用工具，來(lái)創(chuàng)建一個(gè)Analysis Services數(shù)據(jù)庫(kù)，但是此數(shù)據(jù)庫(kù)只有結(jié)構(gòu)，沒(méi)有數(shù)據(jù)，是空的。這種方式用來(lái)分析來(lái)自于Excel工作表中的數(shù)據(jù)，即把要分析的數(shù)據(jù)輸入工作表中進(jìn)行分析。

2.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本文數(shù)據(jù)來(lái)自上面所敘述的第一種方式。通過(guò)SQL Sever 2008創(chuàng)建了我院門(mén)診掛號(hào)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，門(mén)診掛號(hào)的原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在此數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，新的數(shù)據(jù)不斷增加到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中建立掛號(hào)數(shù)據(jù)立方體，此立方體包括兩個(gè)維度，時(shí)間維度和門(mén)診科室維度，一個(gè)事實(shí)表，門(mén)診掛號(hào)人次事實(shí)表。

利用Excel的數(shù)據(jù)透視表作為數(shù)據(jù)立方體的數(shù)據(jù)前端展示工具。單擊Excel 2007的“數(shù)據(jù)”菜單→獲取外部數(shù)據(jù)子菜單中的“自其他來(lái)源“→”來(lái)自Analysis Services”，在彈出的對(duì)話框中輸入前面所述的服務(wù)器名稱，選擇所要分析的Analysis Services數(shù)據(jù)庫(kù)，將數(shù)據(jù)立方體的數(shù)據(jù)導(dǎo)入，以數(shù)據(jù)透視表的方式展示在Excel工作表中。本文選擇了2008年至2011年上半年的歷史掛號(hào)數(shù)據(jù)，來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的2011年7月的掛號(hào)數(shù)據(jù)，分別選取了8個(gè)專業(yè)門(mén)診。

Excel工作表中時(shí)間序列數(shù)據(jù)的格式要求為:第一列為時(shí)間數(shù)據(jù)，要有標(biāo)題，時(shí)間格式，例如2008年1月應(yīng)為200801或2008/1;其他列，標(biāo)題列為科室名稱，例如東院兒科門(mén)診、東院耳鼻喉門(mén)診等，數(shù)據(jù)為數(shù)字，例如各門(mén)診科室的掛號(hào)人次。

3.創(chuàng)建時(shí)序模型

用鼠標(biāo)單擊“數(shù)據(jù)建?！弊硬藛沃懈呒?jí)，單擊“創(chuàng)建挖掘結(jié)構(gòu)”，將導(dǎo)入到工作表中的幾列數(shù)據(jù)選定作為創(chuàng)建挖掘結(jié)構(gòu)的源數(shù)據(jù)，將Excel工作表中的時(shí)間數(shù)據(jù)列作為Key Time列。給創(chuàng)建的挖掘結(jié)構(gòu)輸入名稱，保存。單擊“將模型添加到結(jié)構(gòu)”，選擇剛剛創(chuàng)建的挖掘結(jié)構(gòu)名稱，在算法中選擇“Microsoft時(shí)序”，將要預(yù)測(cè)的列改為僅預(yù)測(cè)，例如將標(biāo)題為東院兒科門(mén)診、東院耳鼻喉門(mén)診等的數(shù)據(jù)列改為僅預(yù)測(cè)。最后輸入模型名稱，保存。

4.瀏覽時(shí)序模型

通過(guò)“瀏覽”功能菜單，可實(shí)現(xiàn)瀏覽創(chuàng)建好的時(shí)序模型。本文通過(guò)預(yù)測(cè)8個(gè)專業(yè)門(mén)診2011年7月的掛號(hào)人次，顯示Microsoft時(shí)序挖掘模型預(yù)測(cè)效果。圖1為“瀏覽”后的預(yù)測(cè)效果。

圖1 預(yù)測(cè)趨勢(shì)圖

圖1中虛線為預(yù)測(cè)的部分，選擇【顯示偏差】復(fù)選框，可顯示偏差范圍，現(xiàn)以預(yù)測(cè)2011年7月以上幾個(gè)專業(yè)門(mén)診的掛號(hào)人次為例，展示預(yù)測(cè)效果。預(yù)測(cè)值和實(shí)際值比較見(jiàn)表1，東院免疫風(fēng)濕門(mén)診、東院神經(jīng)科門(mén)診、東院肝膽外科門(mén)診預(yù)測(cè)值非常接近實(shí)際值，其他專業(yè)門(mén)診實(shí)際值在預(yù)測(cè)偏差范圍內(nèi)，僅東院泌尿外預(yù)測(cè)值偏離了實(shí)際值，這是因?yàn)槠陂g更換了科主任，有更多病人慕名而來(lái)?？梢钥闯鰰r(shí)序挖掘模型能較好地完成預(yù)測(cè)任務(wù)，為醫(yī)院決策提供可靠的依據(jù)。

表1 2011年7月掛號(hào)人次實(shí)際值和預(yù)測(cè)值

Microsoft時(shí)序挖掘模型為醫(yī)院管理者提供了一種決策工具，不僅用于預(yù)測(cè)門(mén)診掛號(hào)人次，還可以預(yù)測(cè)科室收入、醫(yī)院總收入、藥庫(kù)出入庫(kù)數(shù)量等。

1．呂效國(guó)，劉凱峰，王占軍．用自回歸模型的預(yù)選方法預(yù)測(cè)門(mén)診人數(shù)．中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)，2009，26(1):64．

2．Box GEP，Jenkins GM，Reisel GC．顧嵐主譯．時(shí)間序列分析-預(yù)測(cè)與控制．北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，1997:5-180．

3．謝邦昌，朱建平，來(lái)升強(qiáng)．Execl 2007數(shù)據(jù)挖掘完全手冊(cè)．北京:清華大學(xué)出版社，2008:175-197．

4．朱凌云，等．醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、方法與應(yīng)用．生物醫(yī)學(xué)工程雜志，2003，20(3):559-562．

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