前言

在信息化和数字化高速发展的今天，数据已成为推动社会进步和科技创新的重要力量。尤其在医疗健康领域，随着医疗信息化程度的加深和智能医疗设备的普及，海量的健康数据正以前所未有的速度被收集、存储和分析。这些数据不仅包含丰富的个人健康信息，还蕴含着关于疾病预防、诊断、治疗和健康管理等方面的宝贵知识。如何有效地利用这些健康数据，挖掘其中的价值，为人口健康科学研究和临床决策提供有力支持，已成为当前大数据领域和医疗健康学界共同面临的重大课题。

本书得到了“国家人口健康科学数据中心”的鼎力支持。该中心是我国医药卫生、人口健康领域的国家科学数据中心。作为国内领先的健康数据管理与研究机构，该中心不仅拥有丰富的健康数据资源和先进的数据处理技术，还积极推动健康数据的开放共享和科学研究，支撑了由数据驱动的科技创新和人才培养。在本书的编写过程中，该中心不仅提供了宝贵的健康数据案例，还资助了相关的研究专项，使得本书能够深入剖析健康数据分析的实际应用，揭示数据背后的科学规律。

本书旨在通过具体的健康数据案例，展示数据分析与挖掘技术在医疗健康领域的应用实践，为相关领域的研究者和从业者提供一套系统、实用的方法和工具。Python语法简洁，在数据采集、分析和可视化等方面均有成熟的扩展库，可高效完成数据统计分析、数据挖掘、可视化等任务，是目前数据分析与挖掘、机器学习和人工智能等领域广泛应用的一门编程语言。

本书基于Python语言，聚焦于健康大数据的分析挖掘和案例应用，全面系统地介绍了数据分析与挖掘的基本概念、方法和相关技术。

全书共7章。第1章介绍健康大数据的基本概念及数据挖掘技术的应用，为后续章节奠定了理论基础。第2章介绍大数据采集方法，包括网络爬虫技术与数据采集工具，通过公共健康大数据采集的实际案例，展示数据采集的具体操作流程。第3章介绍

数据预处理的各个环节，包括数据集成、数据清洗、数据转换、数据脱敏与隐私保护、数据变换与数据规约。第4章和第5章

分别介绍数据分析与数据挖掘，包括描述性统计分析、相关分析、因子分析、对比分析、回归分析、分类分析、聚类分析及关联规则挖掘等方法。第6章介绍数据可视化的基本概念、常用图形及Python中数据可视化常用的库。第7章通过心脑血管风险数据的分析与预警综合案例，全面展示从数据清理、集成、转换、规约、统计性分析到预测模型构建与优化的完整流程。

本书的特色如下。

1. 构建完整体系，确保逻辑严谨

在内容编排上遵循“大数据概述至综合应用”的逻辑主线，具体细化为“大数据概述→采集→预处理→分析→挖掘→可视化→综合案例”的递进式框架。这一设计不仅确保了知识的连贯性和层次性，还体现了从基础到进阶、从理论到实践的教学思路。每个章节均融合了理论阐述与实操案例，增强了知识的完整性和结构的合理性，有助于读者构建全面且稳固的知识体系。

2. 聚焦健康数据，提供丰富案例

本书专注于健康数据领域，通过精选一系列典型的健康数据案例，实现专业深度与案例广度的双重提升。这些案例不仅覆盖健康大数据分析与挖掘的多个方面，还紧密贴合实际应用场景，使得理论知识在具体问题中得以验证和深化。这种聚焦策略不仅增强了学习的针对性，还通过案例的丰富性提升了学习的实用性和具象化，有助于读者更好地理解和应用所学知识。

3. 运用综合案例，强化实战技能 

本书通过心脑血管风险数据的分析与预警综合案例，将理论知识与实践操作紧密结合，为读者提供一个全面、系统的实战演练综合练习。该综合案例涵盖数据清理、集成、转换，以及预测模型构建与优化等多个关键环节，不仅要求读者综合运用本书所学知识，还鼓励其进行独立思考和创新探索。这种实战能力的培养方式在加深读者对重点、难点掌握和理解的同时，还通过实际操作过程中的反馈和修正，实现了知识的有效巩固和能力的提升。 

为便于教学，本书提供丰富的配套资源，包括教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码和

在线作业。

资源下载提示

课件等资源： 扫描封底的“图书资源”二维码，在公众号“书圈”下载。

素材（源码）等资源： 扫描目录上方的二维码下载。

在线自测题： 扫描封底的作业系统二维码，再扫描自测题二维码，可以在线做题及查看答案。

相信本书的出版将为医疗健康领域的数据分析和挖掘教学注入新的活力，也将成为相关领域的教学和研究人员的重要参考书，为培养更多具有数据分析与挖掘能力的相关人才贡献力量。

在本书的编写过程中，王子曈、刘玥、柳溢菲、王灏茗、马文杰、刘淳、汪名芳、张浩楠、陈乐妍、李英杰、刘诺、李晨等同学在资料收集、程序测试等方面做出了贡献，在此表示感谢。

在本书的编写过程中得到了中国医学科学院研究专项（NCMI202307GFN）、北京市数字教育研究课题（No.BDEC2022619037）和国家自然科学基金（No.62172287和No.62102273）的资助，在此表示衷心感谢。

由于编者水平有限，书中不当之处在所难免，欢迎广大同行和读者批评指正。

编者

2026年1月