数据筛选项目一健康数据收集09课件.pptxVIP

数据筛选

主讲老师：许华

教学目标

掌握数据筛选的概念、方法和工具。

能够根据实际需求运用合适的筛选条件对健康数据库中的数据进行筛选。

培养对数据质量的敏感性和严谨态度。

提高学生解决实际问题的能力。

案例导入

请大家思考：怎么筛选呢？

从清洗后的“老年人慢性病健康数据库”中需要筛选出年龄在60至80岁之间，且收缩压高于140mmHg或舒张压高于90mmHg的老年人，同时要求其数据来源渠道为社区卫生服务中心档案或现场体检。

一、数据筛选的概念

数据筛选是指根据预先设定的一个或多个条件，从原始数据集中选取符合这些条件的记录（或称为个案、样本、行等），同时排除不符合条件的记录，从而形成一个新的、规模更小但更具相关性和价值的数据子集的过程。这一过程就像是用筛子过滤沙石，只保留符合筛孔大小的颗粒一样，因此得名数据筛选。

二、数据筛选的重要性

在数据分析与处理的过程中，数据筛选是一项至关重要的基础操作，它能够帮助我们从庞大的数据集中提取出满足特定条件的有用数据，为后续的深入分析、决策支持以及知识发现等环节提供精准且有针对性的数据子集。对数据筛选概念的深入理解，有助于我们更好地开展各类数据分析工作，充分发挥数据的价值。

三、数据筛选的内容

（一）筛选变量（列）

我们可以依据变量的名称、类型、属性等特征来选择特定的变量进行筛选。

（二）筛选记录（行）

基于记录中各变量的具体取值是否满足设定的条件来进行筛选。

四、数据筛选的原则

（一）明确筛选目的

在进行数据筛选之前，必须清晰地定义筛选的目标是什么，也就是我们希望通过筛选解决什么问题、得到什么样的数据结果。筛选目的的明确性将直接决定筛选条件的设置是否合理、精准。

四、数据筛选的原则

（二）筛选条件的合理性

筛选条件的设定应当基于对数据特征、业务逻辑以及分析需求的深入理解，确保其具有合理性和可行性。所设定的条件既不能过于宽松，以至于筛选出的数据范围过大、包含大量冗余信息，增加后续处理的负担；也不能过于严格，导致筛选出的数据过少，无法满足分析所需的足够样本量，甚至得到不具代表性的结果。

四、数据筛选的原则

（三）保持筛选条件的一致性

当对同一数据集进行多次筛选操作，或者在不同时间点对相似的数据集进行筛选时，应尽量保持筛选条件的一致性。这有助于保证不同筛选结果之间的可比性，便于我们对数据在不同阶段或不同场景下的变化情况进行准确的分析和比较。

五、SPSS中的数据筛选方法

1.简单筛选。根据单一条件筛选数据。

2.复合筛选。根据多个条件组合筛选数据。

3.临时筛选。筛选后仅在当前会话中生效，不影响原始数据。

4.永久筛选。筛选后直接修改原始数据集。

六、数据筛选在实际应用中的意义

1.提高分析效率

从海量数据中快速提取出与分析任务密切相关的数据子集，减少了数据处理的规模和复杂度，使分析师能够将更多的时间和精力集中在对关键数据的深入分析上，从而更高效地发现数据中的潜在规律和价值，为决策提供及时、准确的依据。

2.保障数据质量

通过筛选掉异常值、缺失值、重复值等不符合要求或存在问题的数据记录，能够有效提高数据的准确性、完整性和一致性，确保分析结果的可靠性，避免因数据质量问题导致错误的决策或误导性的结论。

六、数据筛选在实际应用中的意义

3.支持个性化分析

根据不同用户的需求和分析目标，灵活地设置筛选条件，提取出特定的数据子集，可以满足多样化、个性化的数据分析需求，为不同部门、不同业务场景下的决策支持提供精准的数据服务。

4.促进数据挖掘

为数据挖掘算法提供了更优质的输入数据，在数据挖掘过程中，针对性强、质量高的数据子集有助于提高挖掘模型的性能和准确性，更容易发现隐藏在数据中的模式、关联规则和趋势等，进一步推动知识发现和创新。

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