公衛體檢系統在進行數據清洗和規約時，會遵循一系列嚴謹的步驟和方法，以確保數據的準確性和可分析性。以下是對這兩個過程的詳細解釋：
一、數據清洗
數據清洗是數據預處理的重要步驟，旨在糾正數據中的錯誤、消除異常值和缺失值，以及處理重復數據等，以提高數據質量。公衛體檢系統在數據清洗方面主要進行以下操作：
1、去除異常值：
異常值是指那些明顯偏離其他觀測值的數據點，它們可能是由于測量錯誤、設備故障或極端情況等原因產生的。公衛體檢系統會通過設定合理的閾值或利用統計方法（如箱型圖、Z-score等）來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程中未能獲取到的數據點。公衛體檢系統會根據數據類型和缺失值的原因，采用適當的方法來處理這些缺失值。常用的方法包括刪除含有缺失值的記錄（如果缺失值不多且對整體分析影響不大）、忽略不完整的屬性（如果缺失的屬性對分析目標不重要），以及基于填充技術（如均值填充、中位數填充、眾數填充、插值法等）來估計缺失值等。
3、去除重復數據：
檢查數據集中是否存在重復的記錄，如果存在，則保留一條記錄并刪除其余的重復項，以避免在后續分析中出現偏差。
4、數據驗證：
對數據進行驗證，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。
5、特征選擇：
分析體檢數據中的各個特征（即體檢指標），根據它們對分析目標的重要性進行選擇。去除那些對分析目標貢獻較小或與其他特征高度相關的特征，以減少數據的維度和冗余度。
6、降維技術：
應用降維技術（如主成分分析、線性判別分析等）來進一步減少數據的維度。這些技術可以通過提取數據中的主要特征來降低數據的復雜度，同時保留數據中的重要信息。
7、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。
8、數據子集構建：
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的特征和記錄，有助于更快速、更準確地完成分析任務。
綜上所述，公衛體檢系統通過數據清洗和規約等預處理操作，將原始的健康體檢數據轉化為高質量、易于分析的數據集。這些預處理操作對于后續的健康風險評估、預測以及健康管理建議的生成具有重要意義。
