随着药品行业的不断发展,在药品流通市场积累了越来越多的数据,使得药品监管的难度不断增大,传统的数据库系统已无法满足日益提高的监管需求。针对这一现实问题,通过深入分析药品监管的特点和现实需求后,将数据仓库技术和数据挖掘技术应用到药品监管系统中,辅助决策。本文的主要研究内容如下:1.通过充分分析现有药品监管数据库结构,结合药品监管的特点和相关的数据仓库技术原理,详细设计了药品数据仓库结构。2.根据目前药品数据库特点以及数据结构特点,结合设计好的药品数据仓库,设计并实现了ETL工具,同时研究了增量数据更新解决方案和相似重复数据处理解决方案。完成建立数据仓库后,设计了药品数据的多维数据集模型,实现OLAP操作。3.以药品销售数据为对象,深入研究了决策树算法和关联规则算法的原理和应用,并使用这两种算法对药品销售数据进行数据挖掘,从中发现有用的知识,为药品监管部门提供决策支持。4.基于之前的理论支持、系统分析和相关解决方案的设计,利用C#语言和微软数据库工具实现了药品监管辅助决策系统。详细介绍了系统的设计方案、构架以及各个模块的实现细节和功能。