相对于住院的患者信息，门诊患者的入院信息相对简单。它仅包括患者的入院时间，居住地点和其他信息。传统上，挖掘这些信息是不够的。但是，当将大量患者的入院时间和住院信息综合考虑，并添加一些数据挖掘技术时，很可能会发现一些以前被忽略的常规信息。通过对中国一家大型妇幼医院儿科的5年数据挖掘研究和入院数据，我们使用小波分析方法对不同规模周期性波动范围内的入院数据进行了重要的入院波动规则。方法：基于Haar小波变换分析患者人数的季节性分布，并提取3级和2级小波以拟合数据。通过核仁密度估计显示住院患者的分布函数。使用线性回归和ARIMA（自回归综合移动平均模型）预测未来的患者季节性数量。结果：