公共卫生健康管理系统的数据管理与分析功能通常通过以下步骤和工具来实现：

1、数据收集：

系统通过各种渠道收集健康数据，如医疗记录、体检报告、调查问卷、传感器数据等。

这些数据可能来自不同的医疗机构、健康检查站点、社区服务中心等。

2、数据整合：

将来自不同来源的数据进行整合，确保数据的一致性和准确性。

数据整合可能涉及数据清洗、去重、转换格式等操作。

3、数据存储：

使用关系型数据库或非关系型数据库来存储整合后的数据。

根据数据类型和用途，设计合理的数据库结构和表结构。

采用数据备份和恢复策略，确保数据的安全性和可恢复性。

4、数据标准化与规范化：

对数据进行标准化处理，确保数据格式、单位、命名等的一致性。

使用数据规范化技术，消除数据冗余，提高数据的一致性和完整性。

5、数据查询与检索：

为数据库表建立合适的索引，提高数据查询的效率。

提供灵活的查询接口和工具，支持用户根据需求进行数据检索。

6、数据分析：

利用数据分析工具和技术，对数据进行统计分析、趋势预测等。

分析可能包括描述性分析（如频数、比例、均值等）、推断性分析（如假设检验、回归分析等）以及数据挖掘（如关联规则挖掘、聚类分析等）。

7、数据可视化：

通过图表、报表等形式将数据可视化，使用户能够直观地了解数据背后的信息和趋势。

数据可视化有助于用户更好地理解数据，发现潜在的问题和机会。

8、数据安全与隐私保护：

对敏感健康数据进行加密存储，确保数据在存储过程中的安全性。

采用访问控制机制，限制对数据的访问权限，只有授权人员才能访问相关数据。

遵守相关法律法规和隐私政策，保护个人隐私权。

9、数据质量管理：

建立数据质量检查机制，确保存储的数据准确、完整、可靠。

对数据进行定期清洗和校验，消除错误和异常数据。

对数据质量进行监控和评估，及时发现问题并采取相应的纠正措施。

10、数据应用：

将分析结果应用于公共卫生决策、政策制定、健康促进活动等方面。

为医疗机构、政府部门、社区组织等提供数据支持和决策依据。

需要注意的是，公共卫生健康管理系统的数据管理与分析功能是一个复杂而持续的过程，需要不断地进行更新和优化以满足日益增长的健康管理需求。同时，随着大数据和人工智能技术的不断发展，系统的数据管理与分析功能也将越来越强大和智能化。