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文档简介

《大数据导论》实验任务报告实验章节：学生姓名： 专业班级： 学号： 机械工业出版社《第八章健康大数据在公共卫生领域的实践》课程实验姓名学号班级实验地点指导教师时间实验任务任务名称模拟居民体检大数据整理与公共卫生健康风险分析实验任务目标掌握公共卫生体检大数据结构，理解数据预处理、群体风险筛查在疾控工作中的应用原理；独立完成体检脏数据清洗和人群分层统计与健康风险分级，并制作可视化图表并输出公共卫生分析结论；建立“海量体检数据识别群体健康隐患、支撑精准公共卫生防控”的大数据思维。成果要求文件：原始数据集、清洗后标准化CSV数据集；图表：年龄分布柱状图、健康风险占比饼图；材料：清洗、统计、可视化操作截图；文档：简短分析报告，包含人群风险特征与社区健康干预建议；合格标准：数据无无效脏数据，风险分级准确，图表可清晰反映区域健康问题。实验报告实验任务掌握公共卫生体检大数据结构，理解数据预处理、群体风险筛查在疾控工作中的应用原理；数据清洗：去重、清理空值、过滤生理极值，生成标准化数据集；风险统计：利用数据透视表按年龄、性别分组，批量判定居民健康风险等级；可视化与研判：制作两类图表，分析群体健康隐患，撰写公共卫生干预建议。实验环境设备：联网电脑；软件：Excel/WPS表格（数据透视表、函数、图表工具）、Word；数据：模拟社区居民体检CSV数据集（约千条，自带空值、重复、生理异常脏数据）。实验原理居民体检结构化数据经过聚合整合后，能够有效挖掘区域群体慢病特征与各年龄段健康风险规律，为公共卫生健康筛查与精准防控提供数据依据。由于原始体检数据普遍存在录入重复、字段缺失和生理异常极值等脏数据问题，必须通过去重、清理空值、过滤异常数据完成数据预处理，以此保障后续统计分析结果真实有效。实验依托国家通用健康指标阈值，对大批量居民体检数据进行批量判定，实现人群健康风险分层分级，再通过数据可视化技术将海量数字化信息转化为直观图形，快速定位社区重点干预人群，完成公共卫生健康风险研判。任务完成及步骤步骤1：数据导入探查打开表格导入体检CSV，查看字段与数据总量，标记空白、重复、异常数据，截图记录原始数据问题。步骤2：统一清洗数据删除重复居民档案；剔除核心指标空值行；过滤血压、血糖等超出人体合理区间的异常数据，另存清洗后数据集。步骤3：分组统计与风险分级插入数据透视表，按年龄段、性别统计人数；使用IF函数新增风险等级字段，自动划分高、中、低风险人群，统计各类人群数量。步骤4：绘制可视化图表基于分层统计数据制作年龄分布柱状图；依据风险人数制作占比饼图，完善图表标注并截图。步骤5：图表格式成果整理输出结合图表分析社区高发慢病

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