公衛健康一體機對健康數據的預處理是確保數據質量、提升分析準確性的關鍵環節，其預處理過程涵蓋數據清洗、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，對分類變量根據歷史數據推測填充。
異常值檢測與修正：通過箱線圖、Z-score等方法識別異常值，并結合醫學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，并依據用戶歷史數據或相鄰時間點數據修正。
重復數據刪除：通過哈希算法或聚類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：將來自不同設備的數據按用戶ID或時間戳關聯，形成完整健康檔案。例如，將同一用戶的不同時間點體檢數據整合為時間序列數據。
實體識別與匹配：通過姓名、身份證號等唯一標識符匹配用戶數據，解決同名異義或異名同義問題。
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變量，便于分類模型分析。
特征工程：構建新特征，或對分類變量進行獨熱編碼，提升模型性能。
時間序列處理：對連續監測數據進行平滑或差分處理，消除噪聲并提取趨勢特征。
5. 數據質量評估與反饋
完整性檢查：統計缺失值比例，確保關鍵字段無缺失。
一致性驗證：檢查數據邏輯。
準確性校驗：通過隨機抽樣或與金標準數據對比，驗證數據準確性。
技術實現與工具
算法與模型：采用K-means聚類檢測異常值，使用線性回歸填補缺失值，或通過決策樹模型預測異常數據。
數據庫與工具：利用關系型數據庫存儲結構化數據，使用Python或R語言進行數據清洗與轉換。
實時處理能力：通過邊緣計算或流處理框架實現數據實時預處理，降低延遲。
應用價值
提升數據分析準確性：預處理后的數據可減少模型偏差，提升疾病風險預測、健康趨勢分析的可靠性。
支持個性化健康管理：標準化、集成化的數據為個體健康評估、干預方案制定提供基礎。
促進公共衛生研究：高質量數據助力流行病學研究、醫療資源優化配置等公共健康決策。
