公卫体检系统在进行数据清洗和规约时，会遵循一系列严谨的步骤和方法。以下是具体的步骤：

一、数据清洗

1、去除异常值：

异常值是指那些明显偏离其他观测值的数据点，它们可能是由于测量错误、设备故障或极端情况等原因产生的。

公卫健康一体机会通过设定合理的阈值或利用统计方法来识别并去除这些异常值。

2、处理缺失值：

缺失值是指在数据采集过程中未能获取到的数据点。

公卫健康一体机会根据数据类型和缺失值的原因，采用适当的方法来处理这些缺失值。

常用的方法包括删除含有缺失值的记录、忽略不完整的属性，以及基于填充技术来估计缺失值等。

3、验证数据准确性：

对数据进行验证，检查数据是否符合预先定义的规则或约束条件，确保数据的准确性和一致性。

例如，检查体检者的年龄、性别等基本信息是否合理，以及各项体检指标是否在正常范围内等。

二、数据规约

1、特征选择：

分析体检数据中的各个特征，根据它们对分析目标的重要性进行选择。

去除那些对分析目标贡献较小或与其他特征高度相关的特征，以减少数据的维度和冗余度。

2、应用降维技术：

使用降维技术来进一步减少数据的维度。

这些技术可以通过提取数据中的主要特征来降低数据的复杂度，同时保留数据中的重要信息。

3、数据压缩：

在某些情况下，为了节省存储空间和提高数据处理的效率，可以对体检数据进行压缩。

压缩后的数据仍然保留原始数据的主要信息和特征，但占用的存储空间更小。

4、构建数据子集：

根据分析目标的需求，从原始数据集中构建出更小的、更具针对性的数据子集。

这些数据子集只包含与分析目标相关的特征和记录，有助于更快速、更准确地完成分析任务。

通过这些数据清洗和规约的步骤，公卫健康一体机能够将原始的健康体检数据转化为高质量、易于分析的数据集，为后续的健康风险评估、预测以及健康管理建议的生成提供有力支持。