R语言多维度视角下白领人群健康体质检测数据关系可视化分析

随着社会经济的发展和人们生活水平的提高,健康问题越来越受到关注。

由Kaizong Ye,Weilong Zhang撰写

白领阶层作为社会的重要组成部分,其健康状况对于个人和社会都具有重要意义。


然而,由于工作和生活方式的改变,白领阶层的健康问题逐渐凸显,如身体成分异常、动脉硬化等。


因此,本文旨在帮助客户通过R语言数据分析和可视化方法,深入探究白领阶层的健康状况与年龄之间的关系,为个人健康管理和公共卫生政策的制定提供科学依据。

体质检测数据

首先通过体质检测数据深入了解白领阶层的健康状况与年龄之间的关系。

数据包括身高、体重、腰围、臀围、皮肤褶厚度等指标以及BMI和评价等级,通过这些数据,我们能够全面了解白领的身体形态和健康状况。

同时,年龄分布、工作种类和种族等因素也对白领的健康状况产生影响,长时间坐姿的工作增加肥胖和慢性疾病的风险,而不同种族间的遗传和环境因素也可能对健康状况造成影响。综合考虑这些因素有助于我们更全面地评估白领的健康状况。


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R语言数据分析挖掘必知必会

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1.  年龄分布、工作种类、种族(分三类:汉族壮族和其他)身高、体重、腰围、臀围、皮肤褶厚度之间关系图。

2.  年龄分布、工作种类、种族(分三类:汉族壮族和其他)BMI、和评价等级(合格、良好、优秀)之间的关系图之类的

3.       年龄分布、工作种类、种族(分三类:汉族壮族和其他)身高体重指数、身高体重指数等级之间的关系图。

4.       年龄分布、工作种类、种族(分三类:汉族壮族和其他)、与肺活量、台阶指数、收缩压舒张压、反应时

5.       年龄分布、工作种类、种族(分三类:汉族壮族和其他)、坐位体前屈、纵跳、俯卧撑、仰卧起坐、闭眼单脚站立

6.       年龄分布、工作种类、种族(分三类:汉族壮族和其他)、坐位体前屈等级之间关系图、

 

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mydata=read.csv("数据集-1 体质检测.csv" ) str(mydata) "臀围cm","上臂部皮褶厚度mm", "肩胛部皮褶厚度mm", "腹部皮褶厚度"   )] datanum <- data[,sapply(data,is.numeric) | sapply(data,is.integer)] head(datanum)
mosaicplot(~ 城乡或工作种类+ 民族, data = dataclass, color = T, las = 1,
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R语言组lasso改进逻辑回归变量选择分析高血压、易感因素、2型糖尿病和LDL可视化

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datanum <- data[,sapply(data,is.numeric) | sapply(data,is.integer)] atrix(~  年龄+身高体重指数, data= da
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糖尿病数据集

除了体质检测数据外,我们还可以从糖尿病数据集中了解白领阶层的健康状况。糖尿病是一种常见的慢性疾病,与生活方式和环境因素密切相关。白领阶层由于长时间坐姿工作和不良的生活习惯,容易患上糖尿病。通过分析糖尿病数据集,我们可以了解白领阶层糖尿病的患病情况和风险因素,进一步探究年龄与糖尿病之间的关系。

1.       白领阶层年龄分布、IGT、IR、象限(糖尿病风险象限)的关系图

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str(mydata)
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动脉硬化数据集

动脉硬化是一种常见的血管疾病,与心血管疾病的发生密切相关。白领阶层由于长时间坐姿工作和生活压力大等因素,容易患上动脉硬化。通过分析动脉硬化数据集,我们可以了解白领阶层动脉硬化的患病情况和风险因素,进一步探究年龄与动脉硬化之间的关系。

     白领阶层年龄分布、各部位血压、血管硬度、血管弹性关系图。

mydata=read.csv("数据集3-动脉硬化.csv" )
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.matrix(~ 年龄+右臂收缩压+左臂收缩压+右臂舒张压+左臂舒张压+右脚踝收缩压+右脚踝舒张压+左脚踝收缩压+左脚踝舒张
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白领骨密度数据集

骨密度是衡量骨骼健康的重要指标,与骨折风险和骨质疏松症的发生密切相关。白领阶层由于长时间坐姿工作和缺乏运动等因素,容易患上骨质疏松症。通过分析骨密度数据集,我们可以了解白领阶层骨密度的分布情况和影响因素,进一步探究年龄与骨密度之间的关系。


1.       白领阶层年龄分布、T值、Z值、骨密度、骨量状态的关系图

read.csv("数据集4-白领骨密度.csv" )
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atrix(~ 年龄+T值+ Z值+骨
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白领身体成分数据集

身体成分是指人体内的脂肪、肌肉、骨骼等组织的质量和比例。白领阶层由于长时间坐姿工作和生活方式等因素,容易导致身体成分异常。通过分析白领身体成分数据集,我们可以了解白领阶层的身体成分分布情况和影响因素,进一步探究年龄与身体成分之间的关系。

1.       白领阶层年龄分布、身高体重、身体蛋白质、骨内无机盐、体脂肪、肌肉量、去脂体重关系图。

2.       白领阶层年龄分布、身体质量指数、身体脂肪含量、肌肉脂肪比、腰臀脂肪比关系图。

3.       白领阶层年龄分布、身体质量指数、颈围、胸围、腰围、臀围关系图。

4.       白领阶层年龄分布、身体质量指数、肌肉量、身体脂肪含量、腰臀脂肪比、基础代谢率关系图。

mydata=read.csv("数据集5-白领身体成分.csv" )
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matrix(~   年龄+身高+ 体重 +年龄阶段+ 身体成分分析蛋白质+ 身体成分分析无机盐+ 身体成分分析无机盐骨内含量

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结论

综上所述,本文将通过R语言数据分析和可视化方法,深入探究白领阶层的健康状况与年龄之间的关系。我们将综合分析体质检测数据、糖尿病数据集、动脉硬化数据集、骨密度数据集和白领身体成分数据集等多个数据源,全面了解白领阶层的健康状况和风险因素。通过这些研究结果,我们可以为个人健康管理和公共卫生政策的制定提供科学依据,促进白领阶层的健康和福祉。


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关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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