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手機健康管理類應用縱向大數(shù)據(jù)管理與統(tǒng)計分析

發(fā)布時間:2019-11-02 00:17
【摘要】:目的探索移動醫(yī)療健康管理類手機應用程序(APP)收集的縱向大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理及統(tǒng)計分析方法。方法對健康管理類APP數(shù)據(jù)特點進行總結,提出針對該類數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理及統(tǒng)計分析方法,并通過一個女性月經(jīng)管理APP實例具體說明上述方法的實施過程。結果健康管理類APP數(shù)據(jù)屬于縱向大數(shù)據(jù),APP原始記錄需要通過相應的運算方法提取信息后可用于統(tǒng)計分析。因此在數(shù)據(jù)管理中,需采用針對原始數(shù)據(jù)和提取后的二次數(shù)據(jù)進行兩步清理。該類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析可采用混合效應模型等縱向數(shù)據(jù)的分析方法。結論健康管理類APP數(shù)據(jù)經(jīng)過特定的數(shù)據(jù)管理和統(tǒng)計分析可用于醫(yī)學科研,數(shù)據(jù)管理中對可疑數(shù)據(jù)應優(yōu)先做剔除處理;統(tǒng)計分析涉及大量數(shù)據(jù)的運算,使用云計算手段可以提高運算速度。
【圖文】:

橫向,縱向,健康管理


1.1健康管理類APP的數(shù)據(jù)特點1.1.1一個橫庫與多個縱庫的組合形式健康管理類APP數(shù)據(jù)庫常見的構成形式為一個橫向數(shù)據(jù)庫與多個縱向數(shù)據(jù)庫的組合。橫向庫中保存用戶的基本信息,以用戶的性別、地址等類似數(shù)據(jù)構成,橫庫中常常包含用戶的一些敏感信息,如姓名、電話、電子郵箱等。APP相應記錄功能的每一個模塊又對應著一個縱向數(shù)據(jù)庫,其包含的信息為事件類型、數(shù)值、記錄的時間。例如APP中體重記錄模塊會記錄用戶每次測量體重的具體數(shù)值和時間。該類數(shù)據(jù)為標準的縱向數(shù)據(jù)。橫庫和縱庫通過用戶的唯一編碼進行關聯(lián)。具體如圖1所示。1.1.2數(shù)據(jù)量大健康管理類APP的數(shù)據(jù)量大體現(xiàn)在兩個層面。第一層面為用戶量層面,應用商店中用戶量為千萬級別的熱門健康管理APP越來越多。第二層面為用戶的記錄層面,健康管理類APP記錄的數(shù)據(jù),尤其是客觀記錄的傳感器數(shù)據(jù),包括用戶記錄的走步、運動、睡眠等信息,單位用戶本身的原始記錄量是巨大的。而近年來,社交元素也加入到了健康管理類APP中,這也促使了這類APP吸引了大量用戶進行長期的、詳細的信息記錄。1.1.3原始記錄需進一步信息提取這類APP所記錄的原始數(shù)據(jù)往往不能直接被利用,比如用戶記錄的走步實際數(shù)據(jù)庫中的原始數(shù)據(jù)為某一步伐發(fā)生的具體時間,用戶記錄的睡眠數(shù)據(jù)實際為睡眠開始時間、結束時間,,某一時間段的深睡眠和淺睡眠的開始時間、結束時間。但進行統(tǒng)計分析時,原始數(shù)據(jù)需要進行進一步的信息提取,以獲得符合統(tǒng)計分析目的數(shù)據(jù),如每日步數(shù),睡眠總時長等。1.1.4數(shù)據(jù)質量差健康管理類APP的數(shù)據(jù)質量在不同的數(shù)據(jù)類型中有一定差異。例如實例中的女性月經(jīng)管理數(shù)據(jù)和用戶的膳食記錄數(shù)據(jù),均屬于用戶自報型數(shù)據(jù)。受本身數(shù)據(jù)收集形式所限,數(shù)據(jù)質量較差。而運動數(shù)據(jù)、睡眠數(shù)據(jù)這類被?

流程圖,數(shù)據(jù)管理,流程


狽椒ń?行信息提取得到二次數(shù)據(jù)后,對于二次數(shù)據(jù)采用類似的方法進行缺失值、異常值的清理。若發(fā)現(xiàn)的缺失值、異常值來源于原始數(shù)據(jù)異常,需對原始數(shù)據(jù)進行清理,并同時再次進行信息提取生成更新后的二次數(shù)據(jù)庫。1.2.5篩選可靠用戶數(shù)據(jù)與信息庫合并為保證數(shù)據(jù)的可靠性,建議在獲得清理后的二次數(shù)據(jù)后,篩選出數(shù)據(jù)記錄詳實的用戶?上薅ㄋA舻挠脩糇钌儆涗洍l數(shù),已篩選出相對活躍用戶的記錄,數(shù)據(jù)更可靠。將篩選后的數(shù)據(jù)(縱庫)和用戶信息庫(橫庫)合并,在縱庫里獲得橫庫中的受試者信息。具體的數(shù)據(jù)管理過程如圖2。1.3統(tǒng)計分析方法經(jīng)過數(shù)據(jù)管理后的健康管理類APP數(shù)據(jù)符合如下特點:①數(shù)據(jù)為縱向大數(shù)據(jù);②每位用戶的記錄次數(shù)和記錄時間點不一定相同;③不同時點的觀測值可能存在相關性。本類資料需根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同,對數(shù)值型資料可采用混合效應模型[5,6],對分類型資料可采用廣義混合線性模型和廣義估計方程進行分析[7,8]。2實例分析2.1實例數(shù)據(jù)介紹本實例所使用的數(shù)據(jù)來源于某互聯(lián)網(wǎng)公司開發(fā)的女性月經(jīng)管理APP。該APP的核心功能是用戶記錄每月經(jīng)開始日期及結束日期以獲得下次月經(jīng)的預測和提醒。用戶每月定期記錄月經(jīng)開始事件(event-type=1)及結束事件(eventtype=2)(圖3),APP實現(xiàn)月經(jīng)周期的記錄及預測。本研究使用的數(shù)據(jù)為該公司從注冊用戶的前100萬活躍用戶中隨機抽選的15萬用戶,截至時間為2015年2月1日以前的數(shù)據(jù)。2.2數(shù)據(jù)管理過程與結果通過兩次月經(jīng)開始的間隔獲得月經(jīng)周期的數(shù)據(jù)。最終數(shù)據(jù)管理的過程和結果見表2、3。2.3統(tǒng)計分析過程與結果數(shù)據(jù)管理所獲得的用戶月經(jīng)周期長度為縱向大數(shù)據(jù),且不同用戶記錄時點和記錄次數(shù)不一定相同,本例采用混合效應模型進行數(shù)據(jù)分析。因變量是用戶?

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