本研究利用資料探勘的方式，以天氣資訊預測易受天氣影響的四種類型疾病之藥品耗用量。四種藥品為心臟血管系統用藥、皮膚科用藥、全身性抗感染用藥與呼吸系統用藥。實驗將採用最近鄰演算法、類神經網路、支持向量迴歸及決策樹四種演算法。期望能夠透過資料探勘的方式來確認這四類藥品耗用量是否確實受到天氣因子變化而影響，進而確認是否能透過歷史天氣資訊來預測藥品使用量。
未來希望能夠運用在藥品庫存耗用中做為相關藥品類別訂貨量的參考數據之一。

The aim of this research is to predict drug consumption of four types of diseases by using data mining techniques. The four types of diseases were concerning cardiovascular system, dermatology, anti-infectives for system, and respiratory system. Four data mining techniques were adopted: KNN, ANN, SVR, and decision tree. The experiment results showed that the proposed method performed better than the prediction method adopted by the target hospital in terms of MAPE, particularly on the cases where MAPE<0.1 and MAPE<0.2. SVR performed best and KNN is next to SVR. ANN and decision tree also performed well.

第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
第二章 文獻探討 3
2.1 天氣與疾病的相關性 3
2.2 藥品耗用型態分類 5
2.3 藥品耗用微指標 8
2.4 天氣資料 12
2.5 演算法 14
2.5.1 最近鄰演算法(K-Nearest Neighbors, KNN) 14
2.5.2 類神經網路(Neural Networks, NN) 15
2.5.3 支持向量迴歸(Support Vector Regression, SVR) 16
2.5.4 決策樹(Decision Tree, DT) 16
2.5.5 移動視窗法(Sliding Window) 17
第三章 研究方法 19
3.1 研究架構 19
3.1.1 資料蒐集 19
3.2 資料整理 20
3.3 實驗設計 21
第四章 實驗結果 23
4.1 實驗環境 23
4.2 實驗處理 24
4.3 實驗結果說明 24
第五章 結論 33
參考文獻 35

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