資料探勘在搜尋代謝症候群與生活型態關聯性法則之應用

The Application of Data Mining on Searching for the Association Rules between Metabolic Syndrome and Lifestyles

柯貞如(Chen-Ju Ko)

指導教授 ： 黃怡詔

國立屏東科技大學/管理學院/工業管理系所/碩士(2011年)

https://doi.org/10.6346/NPUST.2011.00062

摘要

近年來由於國人飲食西化與運動習慣缺乏，導致心血管疾病罹患率有越來越高趨勢，而代謝症候群則逐漸演變成心血管疾病前的重要指標，因此及早知道代謝症候群相關影響因子，達到預防保健之效，將會大幅降低心血管疾病的發生。本研究以南部科技業為案例進行資料探勘，使用Apriori演算法挖掘代謝症候群與生活型態間關聯性，所得研究成果與影響因子進行文獻驗證，同時可提供個案公司預先瞭解影響因子，進而作為職場健康促進之用。

關鍵字

資料探勘 ； 代謝症候群 ； Apriori演算法

並列摘要

With the diet westernization and sport habit decreased within the past years, the Cardiovascular diseases were rapidly increased in Taiwan. The Metabolic Syndrome is the early emergency alert of cardiovascular diseases. Therefore, improvement of the risk factors of Metabolic Syndrome can decrease the probability of cardiovascular diseases. This study applied Apriori Algorithms to analyze the health examination database and life questionnaire of empirical company in southern Taiwan to extract the association rules between Metabolic Syndrome and lifestyles. The results of this study can not only find out risk factors of life but also provide the healthy guidance to the managers of empirical company.

並列關鍵字

Data Mining ； Metabolic Syndrome ； Apriori algorithms

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