公卫体检系统的数据分析功能主要包括以下几个方面：

1、数据汇总与统计

基本信息统计：能够对体检人群的基本信息进行汇总和统计，如年龄、性别、职业、民族等分布情况。例如，统计出不同年龄段的人数占比，了解体检人群的年龄结构。

体检指标统计：对各项体检指标进行统计分析，包括均值、中位数、标准差、最大值、最小值等。以血压为例，可计算出收缩压和舒张压的平均值，了解整体血压水平。

疾病检出率统计：统计各种疾病的检出率，如糖尿病、高血压、冠心病等。通过分析疾病在不同人群中的分布情况，为疾病防控提供依据。

2、个体健康评估

指标对比分析：将个体的体检指标与同年龄、同性别群体的标准值或参考范围进行对比，判断个体各项指标是否正常。如一个 50 岁男性的血脂指标与该年龄段男性的血脂正常范围进行对比，及时发现异常指标。

健康风险评估：结合个体的体检数据、生活方式等信息，运用专业的评估模型，对个体未来发生某些疾病的风险进行评估。例如，通过评估模型，预测个体患心血管疾病的风险高低。

历史数据对比：对个体多次体检数据进行纵向对比，观察各项指标的变化趋势。如一个人连续几年的体重数据呈上升趋势，提示可能存在体重管理问题。

3、群体健康分析

人群特征分析：分析不同群体（如不同社区、不同职业人群）的健康状况差异。例如，比较上班族和退休人员的体检指标，发现上班族的颈椎问题更为突出。

疾病分布分析：研究疾病在不同群体中的分布规律，包括疾病的地域分布、年龄分布、性别分布等。如分析某地区不同社区的高血压患病率，为制定针对性的防控策略提供依据。

健康趋势分析：通过长期监测数据，分析人群整体健康状况的变化趋势。如随着时间推移，观察某地区居民的肥胖率是否有上升趋势，以便及时采取干预措施。

4、数据挖掘与预测

关联规则挖掘：发现体检数据中不同指标之间的关联关系。例如，发现血糖与体重、饮食习惯之间的潜在关联，为制定综合干预方案提供参考。

聚类分析：将体检人群按照相似的健康特征进行聚类，以便针对不同聚类群体制定个性化的健康管理方案。如将人群分为代谢综合征高危群、心血管疾病低危群等。

预测分析：利用历史数据建立预测模型，对未来的健康事件或疾病发生情况进行预测。如预测某地区未来几年糖尿病的发病率变化，为卫生资源配置提供参考。

5、报告生成与可视化

报告生成：根据数据分析结果，自动生成个体和群体的健康报告，内容包括体检结果总结、健康建议、疾病风险提示等。报告格式通常为 PDF 或 Word，方便打印和存档。

数据可视化：通过图表（如柱状图、折线图、饼图、地图等）、图形化界面等方式直观展示数据分析结果。例如，用地图展示不同地区的疾病患病率分布，用折线图展示个体某项指标的变化趋势，使数据更加直观易懂，便于医务人员和管理人员进行决策。

6、质量控制与评估

数据质量评估：对体检数据的准确性、完整性、一致性进行评估，及时发现数据中的错误和异常值，确保数据分析结果的可靠性。

体检流程评估：通过分析体检数据的采集时间、报告生成时间等信息，评估体检流程的效率和质量，发现流程中的瓶颈环节，以便进行优化。

干预效果评估：对实施健康干预措施后的效果进行评估，通过对比干预前后的数据，分析干预措施是否有效，为调整干预方案提供依据。