公衛體檢系統在進(jìn)行數據清洗和規約時(shí)，會(huì )遵循一系列嚴謹的步驟和方法。以下是具體的步驟：
一、數據清洗
1、去除異常值：
異常值是指那些明顯偏離其他觀(guān)測值的數據點(diǎn)，它們可能是由于測量錯誤、設備故障或極端情況等原因產(chǎn)生的。
公衛健康一體機會(huì )通過(guò)設定合理的閾值或利用統計方法來(lái)識別并去除這些異常值。
2、處理缺失值：
缺失值是指在數據采集過(guò)程中未能獲取到的數據點(diǎn)。
公衛健康一體機會(huì )根據數據類(lèi)型和缺失值的原因，采用適當的方法來(lái)處理這些缺失值。
常用的方法包括刪除含有缺失值的記錄、忽略不完整的屬性，以及基于填充技術(shù)來(lái)估計缺失值等。
3、驗證數據準確性：
對數據進(jìn)行驗證，檢查數據是否符合預先定義的規則或約束條件，確保數據的準確性和一致性。
例如，檢查體檢者的年齡、性別等基本信息是否合理，以及各項體檢指標是否在正常范圍內等。
二、數據規約
1、特征選擇：
分析體檢數據中的各個(gè)特征，根據它們對分析目標的重要性進(jìn)行選擇。
去除那些對分析目標貢獻較小或與其他特征高度相關(guān)的特征，以減少數據的維度和冗余度。
2、應用降維技術(shù)：
使用降維技術(shù)來(lái)進(jìn)一步減少數據的維度。
這些技術(shù)可以通過(guò)提取數據中的主要特征來(lái)降低數據的復雜度，同時(shí)保留數據中的重要信息。
3、數據壓縮：
在某些情況下，為了節省存儲空間和提高數據處理的效率，可以對體檢數據進(jìn)行壓縮。
壓縮后的數據仍然保留原始數據的主要信息和特征，但占用的存儲空間更小。
4、構建數據子集：
根據分析目標的需求，從原始數據集中構建出更小的、更具針對性的數據子集。
這些數據子集只包含與分析目標相關(guān)的特征和記錄，有助于更快速、更準確地完成分析任務(wù)。
通過(guò)這些數據清洗和規約的步驟，公衛健康一體機能夠將原始的健康體檢數據轉化為高質(zhì)量、易于分析的數據集，為后續的健康風(fēng)險評估、預測以及健康管理建議的生成提供有力支持。
