公衛體檢系統的數據分析功能主要包括以下幾個方面：
1、數據匯總與統計
基本信息統計：能夠對體檢人群的基本信息進行匯總和統計，如年齡、性別、職業、民族等分布情況。例如，統計出不同年齡段的人數占比，了解體檢人群的年齡結構。
體檢指標統計：對各項體檢指標進行統計分析，包括均值、中位數、標準差、最大值、最小值等。以血壓為例，可計算出收縮壓和舒張壓的平均值，了解整體血壓水平。
疾病檢出率統計：統計各種疾病的檢出率，如糖尿病、高血壓、冠心病等。通過分析疾病在不同人群中的分布情況，為疾病防控提供依據。
2、個體健康評估
指標對比分析：將個體的體檢指標與同年齡、同性別群體的標準值或參考范圍進行對比，判斷個體各項指標是否正常。如一個 50 歲男性的血脂指標與該年齡段男性的血脂正常范圍進行對比，及時發現異常指標。
健康風險評估：結合個體的體檢數據、生活方式等信息，運用專業的評估模型，對個體未來發生某些疾病的風險進行評估。例如，通過評估模型，預測個體患心血管疾病的風險高低。
歷史數據對比：對個體多次體檢數據進行縱向對比，觀察各項指標的變化趨勢。如一個人連續幾年的體重數據呈上升趨勢，提示可能存在體重管理問題。
3、群體健康分析
人群特征分析：分析不同群體（如不同社區、不同職業人群）的健康狀況差異。例如，比較上班族和退休人員的體檢指標，發現上班族的頸椎問題更為突出。
疾病分布分析：研究疾病在不同群體中的分布規律，包括疾病的地域分布、年齡分布、性別分布等。如分析某地區不同社區的高血壓患病率，為制定針對性的防控策略提供依據。
健康趨勢分析：通過長期監測數據，分析人群整體健康狀況的變化趨勢。如隨著時間推移，觀察某地區居民的肥胖率是否有上升趨勢，以便及時采取干預措施。
4、數據挖掘與預測
關聯規則挖掘：發現體檢數據中不同指標之間的關聯關系。例如，發現血糖與體重、飲食習慣之間的潛在關聯，為制定綜合干預方案提供參考。
聚類分析：將體檢人群按照相似的健康特征進行聚類，以便針對不同聚類群體制定個性化的健康管理方案。如將人群分為代謝綜合征高危群、心血管疾病低危群等。
預測分析：利用歷史數據建立預測模型，對未來的健康事件或疾病發生情況進行預測。如預測某地區未來幾年糖尿病的發病率變化，為衛生資源配置提供參考。
5、報告生成與可視化
報告生成：根據數據分析結果，自動生成個體和群體的健康報告，內容包括體檢結果總結、健康建議、疾病風險提示等。報告格式通常為 PDF 或 Word，方便打印和存檔。
數據可視化：通過圖表（如柱狀圖、折線圖、餅圖、地圖等）、圖形化界面等方式直觀展示數據分析結果。例如，用地圖展示不同地區的疾病患病率分布，用折線圖展示個體某項指標的變化趨勢，使數據更加直觀易懂，便于醫務人員和管理人員進行決策。
6、質量控制與評估
數據質量評估：對體檢數據的準確性、完整性、一致性進行評估，及時發現數據中的錯誤和異常值，確保數據分析結果的可靠性。
體檢流程評估：通過分析體檢數據的采集時間、報告生成時間等信息，評估體檢流程的效率和質量，發現流程中的瓶頸環節，以便進行優化。
干預效果評估：對實施健康干預措施后的效果進行評估，通過對比干預前后的數據，分析干預措施是否有效，為調整干預方案提供依據。
