循证决策知识管理论文

摘要：随着大数据技术的发展，企业已拥有相对成熟的大数据处理手段。但如何构建完整的数据链，推进循证决策，从不同角度挖掘数据中的新知识等成为现代企业亟需解决的难题。从主数据管理、知识挖掘与管理以及基于完整数据链的运营和决策这三个方面论述了大数据时代下企业管理模式的改革方向。下面是小编精心推荐的《循证决策知识管理论文(精选3篇)》，希望对大家有所帮助。

循证决策知识管理论文 篇1：

浅谈循证决策在人力资源管理效能中的作用与应用

【摘 要】随着外部经济竞争的不断加剧，企业之间的竞争从物质逐渐向人才转移，人力资源管理开始得到重视，如何有效提升人资管理效能就成为当前研究的主要问题。论文主要分析循证理论在人力资源管理效能上的影响机制，并提出了相关的决策方法，以期能够为相关研究提供一定的参考。

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【关键词】人力资源;循证决策;管理效能;影响机制

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1 引言

人力资源循证决策概述是指运用数据、事实、分析方法、科学手段，有针对性地进行评价性研究或案例研究，为企业提出人力资源管理方面的建议、决策、实践以及结论。在开展工作过程中，以准确的研究理论或调研成果指导人力资源管理的决策，使人力资源管理工作更加高效、合理，促进企业高效协调地发展，在竞争中占有绝对优势。

2 人力资源管理效能和循证决策

2.1 人力资源管理效能

当前，随着企业对人力资源的重视程度不断加深，人力资源的研究也在不断深入当中，而其中管理效能是研究的重点。人力资源管理效能作为整个人资管理研究的核心，是当前研究的热点话题，主要是指人力资源机构所能够达到的内部客户需求的程度，换句话说就是在企业内部开展人力资源活动的有效程度，包括对外招聘、企业内部互动和人资团队建设等。具体来说，人力资源有效性主要是表现在三个方面上：一是人力资源实践活动;二是实践活动被认为有效;三是实践活动得到有效实施。

2.2 人力资源循证决策

循证，顾名思义，就是按照证据来，那么循证决策就是将证据作为讨论、决策的核心内容，包括对证据观进行研究，对个体经验证据进行研究，以及多重证据观研究等。循证决策是基于知识的决策，是一个复杂的信息过滤和传递的过程，显性知识和隐性知识要经过多次转化。对于基层决策来说，对显性知识的依赖可能较大，但越是到高层决策，隐性知识的比重就越大。现代企业的竞争，难度和风险较大，最关键的是战略层面的竞争，隐性知识是否能够得到充分的表述和传播对决策的质量会产生重要影响。企业管理者在相关证据的支持下对讨论或是决策进行判断，这个过程就是循证决策。那么人力资源循证决策，自然就是人力资源管理者在证据支持下进行讨论判断，以便做出更好的人力资源管理决策的过程。

2.3 人力资源循证决策和人力资源管理效能的关系

决策承诺能够推动决策的执行，让整个团队的绩效得到提升，而对于人力资源部门来说，其绩效的主要表现方式就是人力资源管理效能。对人力资源负责人决策的承诺能够推动人资团队向组织传达一致的信息，从而能够有效提升企业对人资管理和相关活动的满意程度，这样也能够提升人资管理效能，由此可以看出，人力资源循证决策和人资管理效能之间是呈现正相关关系的。人力资源循证决策强调以证据作为管理人力资源的依据，并指导相关员工对企业的决策进行执行，而人力资源管理效能是人力资源部门对于人力资源管理工作的开展效果，对于企业决策的完成效果。人资资源循证决策模式能够在企业内部合理地开展，其所达到的效果即是人力资源管理效能的提高，也就可能提升企业在市场竞争中的核心竞争力[1]。

3 人力资源循证决策对人力资源管理效能的影响

探讨不同时期人力资源循证人力资源决策的使用方法，并研究其影响企事业部门效能的机制，能为相关工作提供参考。采用人资循证决策方式能够有效提升企业人资管理效能，也能够强化企业的竞争力，前提是合理开展相关的循证决策方式，这需要企业管理者本身具备较高的决策力和执行力，而这恰恰正是对人资管理效能的反映，因而要想提升人资管理效能就必须在企业当中实施人资循证决策理论。

在进行人力资源循证决策的过程中，管理人员应该遵守几项原则：第一，逻辑驱动的分析模式，保证决策的科学性;第二，人才细分的原则，各尽其能，让人才的能力得到充分发挥;第三，合理利用风险，不能太过畏首畏尾，也不能太过出格;第四，整合和协同同时进行，提升效率;第五，优化人力资源管理，这是企业一直需要做的。坚持了这几点原则，企业才能够真正实现循证决策。

4 人力资源决策和管理效能提升的建议

4.1 正确认识循证决策在人力资源管理中的作用

人资循证理论在现代的管理工作当中非常重要，不仅能够对企业当中的人力资源进行发展完善，而且还能够促进企业当中人力资源管理的效率和水平，使整个企业都焕发出新的活力[2]。而要实现这样的目标离不开人力资源部门的支持，首先是要将这一理论落到实处，人事部门人员应该组织进行学习。其次是，企业高层还要给予人事部门充分的支持，让人事部门可以按照循证理论来开展工作。

4.2 不断提升自身专业水平

企业人力资源部门的负责人应该不断提升自身的专业素养，增强自己对人力资源方面的研究深度，加强关注证据方面的研究，提升自己在阅读、理解等方面的技能，养成自己在进行决策时依靠证据的好习惯，让自己的知识储备能够得到不断更新，从而能够想出更多的渠道来开展人力资源管理活动，并将最新的研究成果作为自己的思想指导乃至整个企业的人力资源管理指导，使企业当中的人力资源管理活动能够得到证据方面的支持，使人力资源部门作出的决策能够得到更多员工的支持，也能够得到员工们更加彻底的执行。而这些效果的达成都是與循证理论分不开的，因此，不断强化人力资源管理决策的科学化是未来企业人力资源管理研究和工作的重心。

4.3 提升人力资源决策承诺效果

上文提到，决策承诺和人资管理之间存在着很大的关系。随着市场经济发展速度的加快以及规模的扩大，人事部门在企业当中所做的决策对于企业发展也越来越重要，有时一个错误的决定或是细小的失误都会给整个决策承诺带来很不利的影响，因此，人事部门应该加强对决策承诺的重视，尤其是要重视不同决策之间的关系，如果在执行某一项决策的过程中，发现承诺效果并不理想，那么可能会影响整个企业当中其他部门和决策的执行，进而对整个企业经济带来影响，这就是决策承诺效果的力量，因此，人资需要不断提升决策承诺效果。

4.4 加强对循证理论的认识

通过人力资源循证决策将最佳证据合理利用到人力资源管理过程中以及人力资源决策过程中，对于企业管理效能具有重要意义[3]。通过对人力资源循证决策基本内涵的分析，研究人力资源循证决策对人力资源管理效能的影响。在有关人力资源管理与组织绩效的关系研究中，区分高绩效工作系统与人力资源管理效能这两个概念，要通过实证研究发现二者并不是相互替代的关系，而是相辅相成。循证决策的基础是知识管理。要提高企业的循证决策能力，就要把企业打造成善于管理知识的机构。对于企业来说，要提高循证决策的水平，最核心的内容是提高企业的知识管理能力。循证理论在人力资源决策领域中的研究，分析人力资源管理者在不同背景下证据维度运用的差异，探讨研究证据、经验证据对其的不同影响及其路径，能够在实践方面为提高人力资源决策效果及人力资源管理效能提供参考途径。

5 结语

人力资源管理者应该积极调整自身的观念，正确认识循证理论，围绕科学证据来进行决策，用科学决策来指导实践活动，并且将这一观念贯彻到整个部门，甚至是整个企业当中，从而能够促进企业当中人力资源管理水平的提升，增强企业人资管理效能，这样才能够不断为企业招聘优秀人才，为企业培养优秀员工，使企业的综合实力得到提升，增强企业在残酷市场竞争当中的优势。

【参考文献】

【1】纪晓丽，周兴驰.高新高校的战略人力资源管理契合，人力资源管理效能与高校组织绩效的关系研究[J].软科学，2012，26（11）：99-104.

【2】张一驰.我国高校人力资源管理模式与所有制类型之间的关系研究[J].中国工业经济，2010（9）：87-93.

【3】李焕荣，苏敷胜.现代高校战略人力资源管理效能评价指标体系研究[J].价格月刊，2010（6）：68-70.

作者：袁月 李伯男

循证决策知识管理论文 篇2：

大数据背景下企业管理模式探析

摘 要：随着大数据技术的发展，企业已拥有相对成熟的大数据处理手段。但如何构建完整的数据链，推进循证决策，从不同角度挖掘数据中的新知识等成为现代企业亟需解决的难题。从主数据管理、知识挖掘与管理以及基于完整数据链的运营和决策这三个方面论述了大数据时代下企业管理模式的改革方向。

关键词：大数据；知识管理；企业管理

1 大数据概述

大数据是以4V为主要特征的数据集合。4V即volume（数量）、variety（多样性）、velocity（速度）和Value（价值）。①数量：即数据量大，通常是 PB级或EB级（1EB=1024PB=220TB=230GB）。②多样性：即数据的结构和来源较多，不仅包括结构化数据，还包括视频、图片和语音等半结构化或非结构化数据。③速度：即数据创建、处理和存储的速度惊人，尤其是随着社交网络的兴起，半结构化或非结构化数据呈指数增长。④价值：即通过大数据技术，将没有太大价值的单个数据进行整合，形成完整的数据链，进而挖掘出新的更大的价值。

自2012年美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”以来，英、法、德、日等诸多国家也纷纷发布了各自的大数据规划。抓住大数据发展机遇，2015年8月，中国国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。同年10月，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，标志着大数据正式成为我国重要的发展战略。有研究表明，到2020年，我国大数据相关产业营业收入或将突破1万亿元，这表明我国将逐步从以信息流为中心的IT时代迈向以数据流为中心的DT时代。届时，数据将不再只是一个字符，一串编码，它将深刻地影响我们的生活、学习和工作，甚至还会改变我们的认知和思维方式。

对企业而言，运用大数据技术创新企业管理模式，解决企业现行管理难题，以保持企业持续健康发展，具有重要现实意义。

2 现行企业管理难题

2.1 数据孤岛问题严重

随着互联网的蓬勃发展，20世纪90年代中后期的企业开始着手内部信息系统建设。限于当时的技术水平和认知观念，许多企业并没有形成一套完整的内部信息化解决方案。而是每一个部门根据自身业务需求，建立一套信息系统。从企业业务流程的一个点来看，这种模式下的业务过程是通过信息化来管控的。但从业务流程的整个面来看，其业务过程是被划分为多个不同的块进行处理的。且块与块之间数据传输并不畅通，需要大量的人为干涉。

信息系统确实有效提高了员工的工作效率，为企业积累了大量的过程数据财富。但由于部门壁垒，通常情况下，对外公布的数据都是经过各个部门内部分析处理过的。这些数据通常是与该部门业务相关的结果数据。大量的该部门认为无价值的或不相关的过程数据被屏蔽。而能让这些貌似无用的数据产生巨大价值的其他部门却根本不知道这些数据的存在。或者就算知道这些数据的存在，想要获取这些内部数据，也必须要与该部门管理者达成一致协议才行。

这种管理模式不仅大大降低了数据的流通速率，严重破坏了数据链的完整性，甚至还会丢失一部分有用数据。各个子系统间信息的不实时、不完整严重影响了企业管理的科学发展。

2.2 知识传承困难

知识管理一直是企业管理中的一个难题，很难依靠制度和传统的技术来解决。

首先，虽然很多企业建立了统一的企业知识管理系统，但是里面存储的知识大多都是从各个子单位搜集来的已固化信息。尽管有些员工也会根据自身工作需要自发上传资料，但这部分资料的内容和格式都没有统一标准。它们大多都是半结构化或非结构化数据，传统技术很难将这类资料形成知识。

其次，当代企业大量的知识还是离散地存储在各个信息化系统、个人办公电脑、档案馆的纸质文件以及某些员工的头脑中。这种形式的知识存储不仅耗费了大量人力、物力以及财力，增加了人们搜寻有效知识的时间成本，还大大降低了人们的工作效率。

再者，如果企业内骨干员工突然离职，他所负责的大部分业务资料和数据就有可能会遗失，这样不仅浪费企业资源还会延缓企业发展进程。

最后，由于企业内部没有形成完整的知识体系，新员工入职时只能做一些简单的杂事或者跟着老员工一步一步学习，很难快速进入工作状态，人才培养效率低下。

2.3 基于经验和结果数据的管理

传统的金字塔式组织结构，注重层级管理，逐级上报。在这种结构下，企业的管理决策模式往往是集中式的。大多数的管理决策由企业高层甚至是最高管理者凭借个人工作经验或依据下属上报的企业运营结果數据制订。虽然这种模式下的决策也有数据支撑，但是这些数据大多源自企业内部信息系统，主要是企业的一些运营状态数据和财务数据，通常只有结果信息。且经过层层审批的数据，没有形成完整的数据链，也无法对其真实性进行追溯校验，往往会有所失真。

在这种情况下，企业的管理决策由少数人决定，而决策所依据的数据也是片面的。这种带有运气成分的企业管理模式降低了管理决策的准确性，增加了决策风险，有时甚至会给企业造成巨大的经济损失。

3 企业管理发展方向

3.1 主数据管理

主数据是指经过清洗的参与企业业务活动的标准化和规范化的数据。主数据并不是所有信息系统的唯一数据库，而是意味着所有的数据都可以在主数据中找到唯一有效版本。主数据管理不产生新数据，仅保存各系统按规则推送的数据，并校验数据的唯一合法性。由于很多数据具有多个来源，内容冲突，杂乱无章，企业在进行大数据处理时，需要对这些数据进行清洗。因此，主数据管理尤为重要。

例如，企业内部可能会存在多个信息系统，而每个信息系统都会涉及企业组织机构。在没有主数据的情况下，若组织机构变更，每个信息系统均需调整一次组织机构信息。这样不仅耗费大量的人力，还会因维护人员习惯不同或使用简写等问题，导致各系统间组织机构表述不统一。而这时如果再按组织机构来处理不同系统间的数据，就会存在因机构不能对应而造成的数据缺失问题。

管理主数据以确定唯一合法的数据来源，具有重要意义。一旦数据因业务需求发生变更，其原系统将变更后的数据推送到主数据，其他系统则可以从主数据同步最新的相关数据。这样不仅降低了人为干涉产生差错的频率，提高了数据的规范性，也为数据分析打下了坚实的基础。

3.2 知识挖掘与管理

在大数据时代，学习型的组织是企业在当前竞争激烈的社会中屹立不倒的重要基石。知识作为企业的无形资产，是推动企业发展的動力，对企业的管理决策和发展具有重要影响。管理大师彼得·德鲁克指出，“在新的经济体系内，知识并不是和人才、资本、土地相并列的社会生产资源之一，而是唯一有意义的资源，其独到之处，正在于知识是资源本身，而不仅是资源的一种。”因此，如果企业要保持长期稳定健康发展，就必须运用科学的方法挖掘和管理企业知识。

企业采集和存储大量的数据，使用大数据技术进行分析，抑或是对现有知识进行二次挖掘，可以识别出有效的，新颖的和潜在有用的知识。这样不仅丰富了企业的知识库，还释放了大量的对数据进行标准化和结构化的人力资源。例如，在制造企业中，一个产品的最终性能可能和一个或多个貌似与该性能不相关的参数有关，但传统的数据处理技术很难识别这些有用信息。然而，只要有足够的样本数量，运用大数据技术就可以轻易地挖掘出不同参数与产品性能之间的关系。因此，现代企业应主动运用大数据技术，对知识进行科学地挖掘与管理，以促进企业持续健康发展。

3.3 基于完整数据链的运营和决策

随着大数据技术的成熟，企业处理数据的能力得到空前提升，甚至出现了专业数据服务公司。企业可以访问的数据范围越来越广，数量越来越大，类型越来越丰富。能够支撑企业决策的数据越来越多，也越来越真实。基层员工也获得了更多的参与企业重大决策的机会，企业传统的金字塔组织结构也逐渐在瓦解，网络化的节点型组织架构模式正在建立。在这种背景下，企业管理者也清楚地认识到，仅凭结果数据和少数人的集中决策已不能满足现代企业的管理需求。

深入探寻市场和企业内部数据产生的源头，追踪数据传递路径，构建完整的数据链条，形成企业数据网络，迫在眉睫。此外，充分调动普通员工参与企业决策也势在必行。以数据网络为基础，员工众智为利刃，才能切实减少企业决策风险，提高企业核心竞争力。

4 结论

对企业管理而言，大数据不仅是一种技术，更是一种改革思路。在大数据环境下，企业的组织机构、决策模式、数据类型和知识体系等都发生了重大变化，为企业管理提供了新思路新方法。大数据技术的发展才刚刚起步，企业只有在思想上充分重视，工作中不断实践，才能抓住这一历史机遇，从而捕获先机，赢得健康、持续、稳定的发展。

参考文献

[1]Michael Schroeck，Rebecca Shockley，Janet Smart.分析：大数据在现实世界中的应用[R].北京：IBM商业价值研究院，2012.

[2]工信部.大数据产业发展规划（2016-2020年）[R].北京：工业和信息化部，2016.

[3]朱宽胜.互联网金融发展的现状、问题以及风险防范研究[J].经济研究导刊，2014，（34）：77-78.

[4]王爽.浅析企业在金字塔式结构下的组织结构优化[J].商场现代化，2007，（18）：74.

[5]PAlex Berson，Larry Dubov.Master Data Management and Customer Data Integration for Global Enterprise[M].New York：McGraw-Hill，Inc.2007.

[6]彼得·德鲁克.21世纪对管理的挑战[M].北京：机械工业出版社，1999.

[7]赵淑媛.浅析数字档案信息资源的知识挖掘技术[J].兰台世界，2017，（S1）：36-37.

作者：罗倩文

循证决策知识管理论文 篇3：

基于知识管理理念设计名医医案学习研究平台思路探讨

关键词：知识管理；专家经验；医案

名医学术的继承、发展和创新工作是一项关系到中医药命运的长期的系统工程。在中医传承工作中，提高名医思维中隐性知识的传承效率是培养中医大家的关键问题，而夯实临床医师中医理论领悟与应用水平是实现中医从业者整体水平提升的关键问题。其中，名医医案不仅是名医临床诊疗理法方药综合运用的具体反映形式，可以开拓思路，提供借鉴，反映规律，更是中医继承发展的重要基石。因此，名医医案的学习和整理研究具有重要意义。

1 名医医案学习与整理研究现状

近代名医章巨膺先生认为：“中医书刊浩如烟海，但最有价值的资料，能理论联系实际的首推医案。”既往的学习者通过名医医案的阅读，拓宽了临床思维，进一步掌握了相关的中医基础理论；但学习者主要是对显性知识的传承，参悟名医的隐性知识有一定难度。另一方面，传统的名医医案学习多为个人行为，学术传承面较窄。中医医案的整理和研究，经历了由孤善本保存、集结成书、文献整理到信息数据挖掘的探索[1]。目前已运用信息技术多角度对名医医案进行整理挖掘，旨在从海量数据中提取并总结出新信息，以期揭示名医诊治疾病的共性和个性规律。主要方法有：频数统计分析、相关分析、回归分析、聚类分析、人工神经网络分析、决策树方法、模糊集与粗糙集分析方法、非相关文献知识发现法等，已成为现今医案研究的重要方法，并取得了显著成绩[2]。但有部分研究工作未遵循中医思维而过分依赖信息技术及统计算法，引发了挖掘效率及准确率不高、结论得不到名医认可等多种问题[3]。

究其原因，主要存在以下几方面：①医案数据的提供者与数据挖掘的操作者沟通不足，导致中医专业人员对数据挖掘的需求不明确，部分数据挖掘人员对中医专业的研究目的不清晰；②研究过程重视各种规则方法的使用，但缺乏完善的前期循证方法学设计，导致专业与方法的分离；③一些回顾性医案数据存在信息不足、噪音数据过多、数据编码不一致等缺陷；④部分研究对结果进行解读时，重视以现有知识作为标准进行衡量，或者强调以符合名医诊疗思路为标准，忽视了隐性知识的发现。为此，有学者提出了在数据挖掘分析前要对病案进行预处理，使之能符合数据挖掘分析要求；结果解读应遵循“人

机结合、以人为主”的原则对名医经验进行整理，重视定性研究访谈法的运用[4-5]。笔者认为，挖掘过程的复杂性也不容忽视，其中任何一个环节都不能缺少专业人员，只有靠中医药专家的引导，针对具体问题，选择合理的挖掘方法，才能挖掘出真正有价值的知识。

2 知识管理理念的引入

如何有机融合传统医案的专业解读与结构化医案的信息数据挖掘，以更好地解决学界对名医思维等隐性知识的传承以及名医经验临床验证的需求，是名医医案研究急需解决的问题之一。而20世纪90年代兴起的知识管理（Knowledge Management）提出将人、知识、信息技术有机结合，为解决这一问题提供了崭新的思路。

在知识经济时代，知识管理的应用范围从企业向教育界等不同领域和行业迅速扩展延伸，展现出其举足轻重的地位。在知识管理体系中，知识按性质可分为显性知识和隐性知识[6]。在中医药知识中，不可编码的隐性知识极为丰富，且以名医经验表现得更加突出。名医隐性知识显性化的程度决定了其传承的精准度和效率。另一方面，按照知识的本体分类可分为个人知识和组织知识，而名医的个人知识沉淀于组织中的质与量，是名医经验在组织中分享和应用的基本前提，影响着名医传承的广泛程度。将知识管理引入中医药传承领域，强调以人为本，充分遵循中医思维特点及学习规律，应用于中医医案库建设中，研发名医医案学习研究平台，可为名医学术传承提供高效的工具。目前业界学者已进行了相关的讨论，但实际研发的思路与实践尚未见报道。

3 基于知识管理理念的中医医案学习研究平台特点

3.1 完成知识循环

基于知识管理理念的中医医案学习平台可以实现动态、持续、完整的知识循环。而以往中医医案数据挖掘系统着重于知识的沉淀和积累、知识的解析与转化两个环节。

3.2 融入质性研究思路

基于知识管理理念的中医医案学习研究平台在以往中医医案研究的基础上，更注重按照中医思维规律和学习规律研究名医医案，采取质性研究中的漏斗抽样、扎根理论、团体焦点等方法解读医案，在“以人为本”和数据挖掘两类思路中取得平衡。

3.3 促进隐性知识显性化

基于知识管理理念的中医医案学习研究平台在以往中医医案研究注重数据挖掘的基础上，通过以人为本、组织学习、知识评价体系的建立，促进隐性知识显性化。

3.4 支持个人知识的组织化

基于知识管理理念的中医医案学习研究平台通过集体学习，逐步培养运用者的集体学习和组织学习能力，将着力点落于提高组织中医水平，为中医传承规律与传承方法研究提供具体的技术实现方法和实施平台。

4 基于知识管理理念的中医医案学习研究平台研发思路

基于知识管理的中医医案学习研究平台主要包括以下模块：①基于知识管理理念构建多重基础知识库。建立多个相互支撑的底层中医知识库，在医案中出现的相关知识点可以随时调用基础库的各种知识。②基于知识管理的知识网络图。应用知识管理中的知识分类理念，遵照学习习惯和学习流程，标注知识节点并进行链接，组成由知识节点相互联系的知识网络图，做为底层设计。③基于知识管理理念的知识发现功能。将名医病案进行相关标引，包括病名、证型、方药等，并开发病名与药物的统计分析、名医与药物的统计分析等分析功能。④研发基于知识管理理念的知识沉淀功能。设立学习者专区和名医指导专区，通过信息手段设立知识碰撞和分享平台，促进个人知识沉淀于组织。⑤建立基于贡献度的双重评价体系。对中医医案学习中的每一个案例，予以浏览次数、用户评论、专家评价方面的统计和排名；同时对参与共享、发表评论、回答疑问的学习者进行贡献评价，用信息手段体现知识分享和知识评价的机制。

5 结语

通过引入知识管理理念，遵循中医知识传承特点与规律，面向中医学习与研究需求，设计医案学习研究平台，为中医传承规律与传承方法研究提供具体的技术方法和实施平台，将对名医学术的继承和发展产生重要影响。

参考文献：

[1]苏礼.中医医案学概论[M].北京：人民卫生出版社，2009：60-61.

[2]章怡神，陆金根，顾仁樾.统计分析方法在中医医案研究中的应用[J].中国中医药信息杂志，2008，15（3）：8-9.

[3]谭定英，老膺荣，古求知，等.面向循证传承的名老中医个人医案数据挖掘研究初探[J].新中医，2011，43（8）：162-164.

[4]郭军.基于数据挖掘分析前名老中医病案整理的思路与方法[J].中医药信息，2011，28（2）：49-50.

[5]张华，刘保延，田从豁，等.“人机结合、以人为主”的名老中医经验整理研究方法[J].中医研究，2007，20（2）：4-7.

[6]储节旺，周绍森，谢阳群，等.知识管理概论[M].北京：清华大学出版社，2006：214-215.

作者：范宇鹏　老膺荣　古求知　吕玉波