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老年人口健康数据分析
老年人口健康数据分析系统
技术研究报告
目录
第一章老年人口健康数据分析3
1.1数据预处理3
1.2C4.5算法分析7
1.2.1C4.5算法原理7
2.2.2决策树剪枝技术9
2.2.3决策树算法流程10
2.2.4医学领域中的决策树11
1.3数据分析12
1.3.1总体数据分析12
1.3.2老年人常见病数据分析13
2.3.3其他数据分析17
1.4小结18
第二章系统需求分析18
2.1系统需求18
2.2功能需求18
2.3接口需求19
2.4环境需求19
2.5性能及可行性分析19
2.6术语20
2.7小结20
第三章系统设计分析20
3.1系统架构设计20
3.2系统功能模块设计21
3.3系统数据库设计23
3.4系统界面设计24
第四章系统实现及测试25
4.1系统概述25
4.2数据可视化详细实现26
4.2.1主页26
4.2.2老年人自测题模块27
4.2.3数据可视化模块29
4.2.4知识补充模块31
4.2.5信息邮件反馈模块31
4.3数据可视化测试32
4.4小结32
第一章老年人口健康数据分析
将数据挖掘技术更好的应用于公共健康领域要做出很多努力:
首先,数据的数量和质量至关重要,大量数据采集自动化可以很好地解决这个问题;其次数据需要进行预处理(如清洗、提炼等)以得到高质量数据,并和相关计算工具和算法相匹配;然后,需要根据数据的特点和分析目的,确定最优工具和最优算法,并且不断的调整算法的参数,不断训练和测试,最终得到最优结果,通常需要多种算法相结合来完成;最后,数据可视化尤为重要,通过适当美观的方式展示计算结果,完成机器与用户的沟通,只有计算结果得到应用,才能说明前面数据挖掘的整个过程是有意义的。
本章从数据预处理、C4.5决策树算法和数据可视化三个方面来分析所得的老年人口健康数据。
1.1数据预处理
一般情况下,研究得到的数据都具有不同程度的不完整性。
如果直接使用这些数据进行挖掘,那么会出现很多偏离结论的噪声数据,很大程度的影响了挖掘结果的表现。
为了避免这种情况发生,通常都要首先进行数据预处理(datapreprocessing)[11]。
数据预处理就是对数据的清理、缺失值的补充、删除、最后进行集成等。
进行了数据预处理后再进行计算,会得到事半功倍的效果。
数据预处理有多种方法:
数据清理、集成,数据变换、规约等。
使用这些方法处理数据,可以很大程度的提高数据挖掘的质量,并降低挖掘所需要的时间。
数据清理通过补充缺失值、光滑噪声数据、识别离群点等,来清理数据,使数据最终达到格式标准化,纠正错误,清楚重复和异常的数据。
数据集成即为建立数据仓库的过程,就是将数据源中的数据结合起来后统一储存。
数据变换,通过数据规范化、平滑聚集此类方式,将数据转换为合适挖掘之形式[29]。
数据规约即将数据集规约表示,它比规约之前的数据集小得多,但仍然接近原数据的完整性,最主要的是,它与规约前的结果几乎相同。
在挖掘中如果遇到数据量很大的情况,可以使用数据规约方法。
数据挖掘中,存在着很多不确定不稳定因素,数据预处理之后,数据挖掘可以更清晰的找到挖掘结果[12]。
本研究可供处理的数据有:
全国分性别、城乡镇、健康状况的60岁及以上老年人口数据集;多个省市的重点人口健康调研报告。
数据中有很多无关项,并且有部分不一致不完整的脏数据,无法直接进行数据挖掘。
图1-1、1-2、1-3是多省市健康调查问卷。
问卷共分5部分,本研究提取了其中前三个部分进行数据的整理和挖掘。
这三部分分别是:
基本信息、生活方式、患病史。
图1-1健康调查问卷-基本信息
图1-2健康调查问卷-生活习惯
图1-3健康调查问卷-疾病史
原始数据是以调查问卷和excel表格的形式给出的,无法直接导入数据处理软件。
首先要对数据进行添加属性等操作,加入SPSS。
数据的结果在储存在SPSS中,如图1-4、1-5所示。
图1-4SPSS数据处理图
图1-5SPSS数据处理图
调查问卷得到的原数据中有不同地区共近万条数据,613个数据项。
其中包括了疾病状况、生活方式等一系列资料。
首先进行老年人筛选。
根据世界人口组织对老年人年龄的定义,我们选择年龄在60岁及以上的人,作为老年人群体。
然后删除掉姓名、筛查日期等于健康状况基本无关的信息。
由于各省市不同,老年人生活习惯也不同,因此本研究没有将不同省市的数据进行整合,而选择分别处理,将最后生成的决策树进行统一集成。
数据中整个F序列都是关于饮食方面的,在这个序列中主要采集的儿童数据,老年人的数据大多都是空白项,此处进行了删除F序列的处理。
数据项中整个D序列是包括妊娠等妇科疾病的统计,我们默认60岁以上女性老人已经基本失去生育能力,因此也删除D序列。
基本信息中,将身高体重腰围三项数据通过换算,处理为能反映胖瘦程度的身体质量指数(BMI)。
经过多步处理之后,剩余47个数据项,每个地区剩余大概200条数据。
最后统一数据格式,填补缺失值,生成初步数据表。
全国分性别、城乡镇、健康状况的60岁及以上老年人口数据集的原始数据分婚姻、收入、和年龄三部分,每部分又分城市、城镇、乡村与总体数据四部分。
先以总体数据的婚姻数据为例介绍处理方式、图2-6为总体数据的婚姻与健康数据。
图1-6全国老年人口健康数据
图2-7为处理后的数据,其中比率为每种分类的人数占所在地域的比重,健康状况分健康与不健康两种。
数据项分别为人数、性别、比率、地区、婚姻状况以及健康状况。
图1-7处理后数据
1.2C4.5算法分析
1.2.1C4.5算法原理
决策树是一类树形结构,由两种元素组成:
节点和分支。
在最终生成的决策树上,其中每个内部节点表示数据集的一个属性,每个分支代表对该属性的一个测试输出[16],每个叶节点代表划分的类别,最顶端节点为根节点。
C4.5算法[23]是数据挖掘领域中的一种用于处理分类问题的算法。
该算法是属于监督学习类型,即:
获取一个数据集,使用一组属性来描述全部的实例,其中类别和实例是一一对应的,在获取的数据集中使用C4.5算法,既可以得到类别和实例的一一映射,使用新生成的映射可以分类新的位置实例。
J.RossQuinlan设计的C4.5算法来源于名为ID3的一个决策树算法[24],而ID3则是被称为“迭代分解器”系列算法之第三代。
决策树的关键技术即是,把一系列问题的答案组织成树。
C4.5算法除了能规划出决策树,还可以把决策树转换成具有良好可理解性的某种规则。
尤其是进一步了解到,通过C4.5的后剪枝操作能够得到的分类器,不可以再被精确地转换成决策树。
一方面,ID3算法和OriginalTree算法均是各自独立发展,而OriginalTree算法最初由Friedman发明[26],后来在Breiman、Olshen和Stone等人的参与下发展成CART算法[27]。
另一方面,可以看到C4.5算法也大量引用了CART的处理方式。
此外,Quinlan还肯定了CLS[25]框架对于发展ID3算法和C4.5算法的重要作用。
区别于ID3算法,C4.5有以下几点优势。
首先,C4.5用信息增益率代替了信息增益来选择决策属性,避免了分支较多的属性被优先选择的情况。
信息增益率的计算公式如下:
式(1-1)
其次,C4.5可以处理连续属性变量。
在本研究中,被研究者的年龄、BMI等值都为连续性属性,需要可以处理其的算法。
最后,C4.5算法采取后剪枝的方法,使决策树尽可能短小精壮,对噪声数据有很好的健壮性。
相比于离散变量,连续变量有一些列优势。
若想使用多种决策准则来生产分支,就必须要借助连续变量而不是离散变量。
Quinlan认为应使用常规的信息增益来选取阀值,不过依然要首先使用信息增益率筛选属性。
第二种处理连续变量的方法基于Risnnen的最小描述长度(MDL)原理[29]。
这种方法把树看成一种理论,Quinlan认为应该寻求树的分类性能和复杂度之间的平衡,尤其是计算树复杂度时,要仔细考虑树的编码成本以及树的例外状况。
有以下几种方法处理缺失值。
首先可以忽略训练数据中在属性x上没有值的属性,或者选用最常用的值或均值进行填充。
其次,可以对有缺失值的属性x的信息增益/信息增益率,依据已知缺失值的实例的比重来重新折算,或者对训练数据中的缺失值进行填充。
以此达到处理缺失值的目的。
现今,决策树已经拓展到支持数值、符号以致混合型的数据类型。
具体的领域应用也很广泛,例如临床决策、生物信息学等。
事实上,假若是问题的边界能用分解树形方式或判别规则来确定,就可使用C4.5算法。
C4.5算法遵从如下规则(如图1-8):
第一,用根节点表现一个给定的数据集;第二,在每个节点测试一特定的属性(从根节点开始),把节点的数据集划成更小子集,并用子树表示;第三,此过程要一直进行,直到子集的所有实例均属于同一类别,树才可以停止增长。
图1-8C4.5规则
2.2.2决策树剪枝技术
为了避免训练数据和生成的树过度拟合,要求对树进行后剪枝处理。
C4.5算法采用的是自己创造并提出的剪枝法,称为“悲观剪枝法”。
此种方法通过来自训练数据集中的错误分类数量以此估算未知实例的错误率,因此该类方法不需要单独的一个测试集来服务。
悲观剪枝方法获得该目标节点的错误率,是通过计算递归目标节点的分值错误率。
举例说明[29],某叶节点,有N个实例、E个错误,首先,悲观剪枝用比值(E+0.5)/N,确定叶节点经验的错误率。
假设一个子树具有L个叶节点,而且这些叶节点一共含有ΣE个错误、ΣN个实例,那么该子树的错误率可大约计算为(ΣE+0.5*L)/ΣN。
若该子树被他最佳的叶节点所替代,在训练数集中得到的错误分类数量为J,那么,假如(J+0.5)在(ΣE+0.5*L)的1标准差范围内,悲观剪枝方法就选择用该子树这个最佳叶节点来替换这棵子树[19]。
悲观剪枝法后来被拓展为基于理想置信区间的剪枝方法。
这种方法将叶节点的错误率e建模为服从Bernoulli分布的随机变量,对一个置信区间的阀值CI,存在一个e的上界emax,使e 进一步来说,可以用正态分布来逼近e(只需N足够大即可得到)。 根据多种约定条件,C4.5算法期望的误差上界为: 式(1-2) 公式中的z选择的是基于理想置信区间,(如果z是拥有零均值、单位房方差的正态随机变量,也就是N(0,1))。 2.2.3决策树算法流程 图1-9决策树算法流程图 决策树的算法流程如图1-9所示: 首先决策树读取录入的数据,然后依次读取并存储属性信息,若读取的信息为连续属性,则为改属性划分一个固定区域,若不为连续属性则跳过此步骤,将属性值储存到属性哈希表中。 接下来读取训练样本,若样本中有缺失值数据,将其忽略或是用最多的属性值替代(具体参见补充缺失值部分)。 缺失值补充好后,储存样本表。 将数据计划分为K个子集。 以上步骤处理完整后,取K-1个子集开始使用C4.5算法构造决策树。 树形构造完成后K次迭代交叉验证,进行规范提取,最后对生成的树进行测试即可。 图1-10C4.5算法函数 决策树算法的相关函数如图所示: 其中,choose_attribute函数是通过信息增益率来筛选出的属性,当属性不为空的时候就将其存放到哈希表中。 Entropy为数学求熵函数。 使用计算出的熵值来选择下一个属性。 2.2.4医学领域中的决策树 C4.5算法在健康与医疗领域具有广泛的应用。 可以处理连续性变量,并最终用直观的决策树形式,表现条件属性和决策属性之间的关系。 C4.5算法分类准确度较高,可以得到更加具体的预测模型,并且以直观的树形图来展现相关作用。 2003年,傅传喜等学者为了解高血压高危人群特征,用分类树对高血压患者的数据进行分析。 2006年又应用CART分类树模型分析高血压高危因素,其中对训练集的正确率平均为83.3%[13]。 RoshwnnaScales曾使用神经网络算法和模糊逻辑算法开发了老年人疾病诊断工具,并达到90%以上的准确率[14]。 2009年,清华大学生物信息学教育部重点实验室和北京中医药大学做出来对慢性乙型肝炎患者的决策树诊断模型[20]。 采用决策树、Logistic回归、贝叶斯网络方法对选取的具有典型征候的临床数据进行分析,构建出可以有效判别具有不同症候的慢性乙肝患者的决策树诊断模型。 BradleyDixon和ShitalShah[21]使用C4.5算法对透析病人的临床和透析数据及生存期数据进行挖掘,得到了各因素与生存期间的影响模型,从而为提高血液透析病人的治疗效果,延长生命并减少病人花费提供了依据。 Mu-JungHuang,Mu-YenChen和Show-ChinLee[18]提出了基于案例的慢性病预防和诊断模型,使用C4.5算法对脑卒中、心脏病、高血压和糖尿病数据进行挖掘,生成各病的预测模型,然后通过案例分析对慢性病进行有效的预防和诊断。 综合使用C4.5和EM算法,对2型糖尿病数据进行挖掘,得到与2型糖尿病相关的因素和三个新的血糖阈值,对有效治愈和宏观调控2型糖尿病意义重大[22]。 MevlutTure、FusunTokatli和ImranKurt[19]在对乳腺癌患者的无复发生存期预测实验中发现C4.5相对于CART、CHAID、QUEST、和ID3算法在准确度和树结构方面优于其他算法。 根据国内外对医学研究的多种方法,结合相关研究结论,本研究最终采用分类算法来实现对老年人口健康的数据挖掘,并将挖掘结果可视化。 1.3数据分析 1.3.1总体数据分析 全国分省市重点人口健康调研报告数据预处理后,数据结构如图1-11所示: 图1-11预处理后数据 图中性别栏M为男性,F为女性;收入根据年收入金额,以1万/年上下分为H、L两个水平;烹调方式分为煎炒和蒸煮两种;疾病情况用Y、N区分是否患病,最后健康状况分为ABCD四个等级,分别为良好、一般、较差、极差。 首先是对所有属性总体分析,本研究使用C4.5算法对数据进行分析,得到图1-12: 图1-12总体属性分析 对图1-12数据分析可知,吸烟对老年人健康的影响并不是特别严重,而高血压却是影响健康的一个十分重要的因素。 高血压对60-63岁的男性和62岁以上的女性健康有较大的负面影响,对62岁以上的女性的健康有较大的负面影响,对62岁以下女性健康影响较小。 同时在年龄大于63岁患有高血压的人群中,胃病对身体消瘦的老年人的健康威胁较大,85岁是判断老年人是否健康的另一个风水岭,大于85的身体健康状况都较差。 1.3.2老年人常见病数据分析 下面我们剔除生活习惯,只保留基本信息和病例信息,对数据进行分析,分析结果如图1-13: 图1-13常见病总体分析 由图可知,常见病中,糖尿病和血脂异常对老年人健康状况的影响很大,会使老年人健康状况变差。 而高血压对BMI值较大,即体型较胖的老年人影响比较大。 下一步,我们对数据进行常见病分析,分析老年人处于何种状况下容易引发常见病。 我们分析了三种老年人常见病,分别是高血压、糖尿病、和胃病。 首先对高血压进行分析,如图1-14: 图1-14高血压病因分析 由图可知,年龄在63岁以下几乎没有患高血压病的,63岁以上的女性患高血压的风险比较大。 受教育程度低的男性患高血压的几率低,因受教育程度高的男士一般在工作岗位上担当重任,生活压力大,从事精神高度紧张的职业。 因此本研究认为,年龄大于63岁的女士要格外注意高血压带来的健康隐患,从饮食和身体素质两方面来控制健康。 而受教育程度高的男士要适当舒缓压力,多做户外有氧运动,促进健康。 接下来本研究分析了糖尿病的患病趋势,如图1-15: 图1-15糖尿病病因分析 图1-15中,可以看出,患糖尿病的几率女性明显比男性低。 结合Framlinghan[28]的研究表明,血液中雄二醇和雌酮含量高的男性易患糖尿病。 另外,在国企政府工作的老年人患糖尿病的几率比较高。 从上述结论我们可以得出结论男性应比女性更注意糖尿病对身体的影响。 在国家机关政府工作的老年人要格外注意饮食,提防老年糖尿病的发生。 研究表明,男性应少吃牛肉等肉类,多食海鲜,以此减少糖尿病的发生。 最后我们来讨论一下患胃病的不同因素,如图1-16: 图1-16胃病患病分析 由图中可知,已婚不吸烟者患胃病的几率极低,几乎不患胃病。 而吸烟者中偏瘦的患胃病的几率比较高。 这应与已婚后饮食规律三餐按时等环境有关。 因此我们建议无配偶的老年人尽量不吸烟或者适当减少吸烟。 并且老年人要注意饮食,按时食用三餐,注意饮食方式,少烹炸,多蒸煮,以提高饮食健康。 62-65岁的老年人要特别注意身体,这个年龄段很容易患病。 尤其是农村男性老年人,长期从事体力劳动已经危机了他们的健康,62岁之后要多修养调理自己的身体,才能有个健康的晚年。 老年人是否有陪伴也是影响老年人健康的重要因素,老年人丧偶会给健康带来极大的负面影响。 从身体健康来看,老年人应该注意自己的饮食习惯,多使用蒸煮方式烹调,城市老年人多加运动,年龄大的尽量避免吸烟饮酒,做出有力的预防和治疗,从而改善老年人自身身体状况。 2.3.3其他数据分析 基本信息中从婚姻、收入、年龄三方面给出了城市、城镇和农村三个地区的人口数据分析,其中将老年人健康分为四个类别,分别为健康、基本健康、不健康但能自理、以及生活不能自理。 本研究重点对婚姻和健康之间的关系用C4.5算法进行了挖掘,挖掘结果如图1-17: 图1-17老年人婚姻状况与健康关系 图1-17为老年人婚姻状况和健康的关系分类,部分老年人的健康与婚姻状态有关,离婚的老年人中大部分都健康,有配偶的老年人都健康,在单身老年人中,女性都健康,男性有部分不健康,而在丧偶的人中只有少部分男性健康。 由此可知,有配偶陪伴对老年人的健康有极大的益处,而丧偶会很大程度对老年人健康带来负面影响。 此外,从数据直接可视化得到的饼状图分析可知,60-65岁的人健康状况变化较大,这与当下在此年龄段身体明显走下坡路的现象相符合。 而在85岁之后,趋势近乎于零,这与85岁以后极少人身体仍然健康的现象相符合。 城乡镇人口健康比较中,城市中的老年人都处于健康状态,总体生活质量明显较高。 而城镇和乡村的老年人则有部分不健康人群。 村里的女性人群健康状况普遍优于男性,这可能与男性相对女性长期处于较重体力劳动所致。 对于生活来源与健康的分析结果来看,只有小部分游泳财产性收入的老年人处于健康状态,拥有保障金的老年人也拥有健康的体魄,而对于有劳动收入的老年人大部分健康,小部分受到地域影响,城市和成真的老人都不健康,农村的老人都很健康。 说明在有稳定收入的前提下,农村良好的环境和悠闲的老年人氛围可能会有益于老年人的健康。 总之,一份比较轻松稳定的收入和良好的环境悠闲的生活氛围对老年人的健康有益。 1.4小结 结合以上两组数据的分析,我们对老年人健康的相关分析也有了一定认识。 首先从地域来看,城镇和乡村老年人生活水平基本相同,但都与城市老年人生活水平具有较大差异,说明对于老年人健康的问题,城乡差异仍然明显。 60-65岁的老年人要尤其注意身体,这个年龄段的老年人很容易患病,尤其是农村男性老年人,长期从事重体力劳动已经影响到了身体健康,要注意修养,调理身体,减少患病几率。 对于老年人抽烟喝酒和常见疾病的分析可以看出,抽烟对老年人的健康影响并不是很严重,但喝酒对老年人的健康影响比较大。 73岁以下的老年人,糖尿病和血脂异常严重影响了老年人健康,高血压对于偏胖老人也是也是一个重要的影响因素。 要实现健康老龄化,要尽量为老年人提供必要的物质补助。 同时要开展老年人社区活动,营造老年人健康生活的休闲氛围,减少老年人因自己生活而带来的孤独感,这样可以有效地提升老年人健康状况。 针对常见老年病(高血压、糖尿病、血脂异常等),通过分析的结果做出有效的预防措施可以从老年人自身改善身体健康状况。 第二章系统需求分析 项目的需求分析是整个项目的基石。 明确了项目的需求才能完整的完成整个项目。 需求分析要求明确分析对整个项目的要求,项目针对的目标群体,项目要实现的功能和项目最终要完成的任务。 一份完善的需求分析对项目的成功起着至关重要的作用。 本章从系统需求、功能需求、接口以及环境需求、性能以及可行性需求来对本项目做需求分析。 2.1系统需求 本系统主要需求就是对整个研究结果的数据可视化,并普及老年人健康常识。 本系统的最终目的是提高老年人健康意识,总体提升老年人健康水平。 2.2功能需求 现今人口老龄化已经上升为国际问题,越来越多的民众开始关注人口老龄化问题。 老年人健康问题已经浮出水面。 本系统的主要目的是通过挖掘出的老年人健康结论,为大众提供更加科学有价值的老年人健康信息。 通过本系统可以提升老年人的健康生活常识,使老年人可以通过生活方式的改变,做到健康饮食,健康生活。 本系统面向年龄在60岁以上的老年人。 主要的功能需求是研究结果的可视化。 主要功能是,为老年人的健康做测评,并为用户普及老年人健康知识。 具体功能有以下几点: 1.老年人可以使用本系统进行测试,输入自己的基本信息后,对一些基本问题进行回答,之后会得到一份针对个人的健康分析及生活方式建议。 2.系统也提供影响老年人健康三要素的图表,可以清晰地看到各部分所占比例。 3.系统还提供各大相关网站的链接,对老年人口健康状况有详细描述和介绍。 4.具备反馈机制,用户对老年人健康方面有疑问或对本系统有建议,可以反馈相关信息。 2.3接口需求 本系统需要以下接口: 用户接口、用户使用基于浏览器的用户界面、与其他系统的接口,其中与医院平台管理系统的接口是: 用户注册以及更新。 2.4环境需求 系统使用MyEclipse2014开发工具进行开发,同时使用了Tomacat服务器,以及apache。 2.5性能及可行性分析 从市场角度来说,关注老年人健康问题已经成为大势所趋。 老年人健康是各个年龄段普遍都会关注的问题。 以此作为问题关键制作网站,可以吸引大量的用户点击。 为网站带来利润。 从用户的角度来说,本项目是免费提供用户的,用户可以通过网站提供的各种方式来了解老年人口健康问题,并且可以为老年人做健康自测题。 用户只需要一台可以上网的电脑即可,对用户来说几乎是零成本。 从开发者的角度来说,网站制作需要很多方面的技术,但所需技术和平台大多都具有开源特性,大大降低了开发成本。 由于整个系统是依托数据挖掘结果而制作的,重点放在结果可视化上,因此需求简单易于实现,开发者无需花费大量经费,就可实现需求功能。 2.6术语 D3(DataDrivenDocuments): 是支持SVG渲染的一种JavaScript库。 能够提供大量复杂图样式。 本研究选择逐层饼状图来对挖掘的数据可视化。 图像分为三层,第一层为老年人口健康状况,第二层为性别,第三层为三种因素(婚姻、年龄、收入)。 以此将数据可视化。 AJAX: 是一种创建交互式的网页应用的网页开发技术。 它通过在后台同服务器进行数据的少量交换,就可以实现网页的异步。 因此网页可以再不重新加载全部页面的情况下,仅仅更新网页可控制的某部分。 2.7小结 整个挖掘结果可视化设计都遵循软件设计原则,对系统进行分析需求之后进行相关设计,系统具体需求即为对研究数据的可视化,将挖掘得出的结论清晰呈现。 对整个研究起着至关重要的作用。 第三章系统设计分析 本系统设计的老年人口健康系统共分五个模块: 主页、自测题模块、饼状图模块、相关知识模块、邮件反馈模块。 本系统是基
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