公衛健康一體機對健康數據的預處理是確保數據質(zhì)量、提升分析準確性的關(guān)鍵環(huán)節，其預處理過(guò)程涵蓋數據清洗、標準化、集成與轉換等核心步驟。
1. 數據清洗
缺失值處理：針對設備故障、用戶(hù)操作遺漏或數據傳輸中斷導致的缺失值，采用均值填充、中位數填充或基于歷史數據的推測填充。例如，對連續型變量使用均值填充，對分類(lèi)變量根據歷史數據推測填充。
異常值檢測與修正：通過(guò)箱線(xiàn)圖、Z-score等方法識別異常值，并結合醫學(xué)常識與歷史數據修正。例如，將超出正常生理范圍的血壓值標記為異常，并依據用戶(hù)歷史數據或相鄰時(shí)間點(diǎn)數據修正。
重復數據刪除：通過(guò)哈希算法或聚類(lèi)分析識別并刪除重復記錄，確保數據唯一性。
2. 數據標準化
單位統一：將不同設備采集的數據統一至標準單位，消除量綱差異。
格式規范化：將日期、時(shí)間等字段統一為標準格式，確保數據一致性。
數值范圍標準化：對連續型變量進(jìn)行歸一化或標準化處理，例如將血壓值縮放至[0,1]區間，便于后續模型分析。
3. 數據集成
多源數據融合：將來(lái)自不同設備的數據按用戶(hù)ID或時(shí)間戳關(guān)聯(lián)，形成完整健康檔案。例如，將同一用戶(hù)的不同時(shí)間點(diǎn)體檢數據整合為時(shí)間序列數據。
實(shí)體識別與匹配：通過(guò)姓名、身份證號等唯一標識符匹配用戶(hù)數據，解決同名異義或異名同義問(wèn)題。
冗余數據消除：刪除重復采集的字段，保留有效數據。
4. 數據轉換
離散化處理：將連續型變量轉換為分類(lèi)變量，便于分類(lèi)模型分析。
特征工程：構建新特征，或對分類(lèi)變量進(jìn)行獨熱編碼，提升模型性能。
時(shí)間序列處理：對連續監測數據進(jìn)行平滑或差分處理，消除噪聲并提取趨勢特征。
5. 數據質(zhì)量評估與反饋
完整性檢查：統計缺失值比例，確保關(guān)鍵字段無(wú)缺失。
一致性驗證：檢查數據邏輯。
準確性校驗：通過(guò)隨機抽樣或與金標準數據對比，驗證數據準確性。
技術(shù)實(shí)現與工具
算法與模型：采用K-means聚類(lèi)檢測異常值，使用線(xiàn)性回歸填補缺失值，或通過(guò)決策樹(shù)模型預測異常數據。
數據庫與工具：利用關(guān)系型數據庫存儲結構化數據，使用Python或R語(yǔ)言進(jìn)行數據清洗與轉換。
實(shí)時(shí)處理能力：通過(guò)邊緣計算或流處理框架實(shí)現數據實(shí)時(shí)預處理，降低延遲。
應用價(jià)值
提升數據分析準確性：預處理后的數據可減少模型偏差，提升疾病風(fēng)險預測、健康趨勢分析的可靠性。
支持個(gè)性化健康管理：標準化、集成化的數據為個(gè)體健康評估、干預方案制定提供基礎。
促進(jìn)公共衛生研究：高質(zhì)量數據助力流行病學(xué)研究、醫療資源優(yōu)化配置等公共健康決策。
