手机健康管理类应用纵向大数据管理与统计分析
【图文】：
1.1健康管理类APP的数据特点1.1.1一个横库与多个纵库的组合形式健康管理类APP数据库常见的构成形式为一个横向数据库与多个纵向数据库的组合。横向库中保存用户的基本信息，以用户的性别、地址等类似数据构成，横库中常常包含用户的一些敏感信息，如姓名、电话、电子邮箱等。APP相应记录功能的每一个模块又对应着一个纵向数据库，其包含的信息为事件类型、数值、记录的时间。例如APP中体重记录模块会记录用户每次测量体重的具体数值和时间。该类数据为标准的纵向数据。横库和纵库通过用户的唯一编码进行关联。具体如图1所示。1.1.2数据量大健康管理类APP的数据量大体现在两个层面。第一层面为用户量层面，应用商店中用户量为千万级别的热门健康管理APP越来越多。第二层面为用户的记录层面，健康管理类APP记录的数据，尤其是客观记录的传感器数据，包括用户记录的走步、运动、睡眠等信息，单位用户本身的原始记录量是巨大的。而近年来，社交元素也加入到了健康管理类APP中，这也促使了这类APP吸引了大量用户进行长期的、详细的信息记录。1.1.3原始记录需进一步信息提取这类APP所记录的原始数据往往不能直接被利用，比如用户记录的走步实际数据库中的原始数据为某一步伐发生的具体时间，用户记录的睡眠数据实际为睡眠开始时间、结束时间，，某一时间段的深睡眠和浅睡眠的开始时间、结束时间。但进行统计分析时，原始数据需要进行进一步的信息提取，以获得符合统计分析目的数据，如每日步数，睡眠总时长等。1.1.4数据质量差健康管理类APP的数据质量在不同的数据类型中有一定差异。例如实例中的女性月经管理数据和用户的膳食记录数据，均属于用户自报型数据。受本身数据收集形式所限，数据质量较差。而运动数据、睡眠数据这类被?
狈椒ń?行信息提取得到二次数据后，对于二次数据采用类似的方法进行缺失值、异常值的清理。若发现的缺失值、异常值来源于原始数据异常，需对原始数据进行清理，并同时再次进行信息提取生成更新后的二次数据库。1.2.5筛选可靠用户数据与信息库合并为保证数据的可靠性，建议在获得清理后的二次数据后，筛选出数据记录详实的用户。可限定所保留的用户最少记录条数，已筛选出相对活跃用户的记录，数据更可靠。将筛选后的数据（纵库）和用户信息库（横库）合并，在纵库里获得横库中的受试者信息。具体的数据管理过程如图2。1.3统计分析方法经过数据管理后的健康管理类APP数据符合如下特点：①数据为纵向大数据；②每位用户的记录次数和记录时间点不一定相同；③不同时点的观测值可能存在相关性。本类资料需根据数据类型的不同，对数值型资料可采用混合效应模型[5,6]，对分类型资料可采用广义混合线性模型和广义估计方程进行分析[7,8]。2实例分析2.1实例数据介绍本实例所使用的数据来源于某互联网公司开发的女性月经管理APP。该APP的核心功能是用户记录每月经开始日期及结束日期以获得下次月经的预测和提醒。用户每月定期记录月经开始事件（event-type=1）及结束事件（eventtype=2）（图3），APP实现月经周期的记录及预测。本研究使用的数据为该公司从注册用户的前100万活跃用户中随机抽选的15万用户，截至时间为2015年2月1日以前的数据。2.2数据管理过程与结果通过两次月经开始的间隔获得月经周期的数据。最终数据管理的过程和结果见表2、3。2.3统计分析过程与结果数据管理所获得的用户月经周期长度为纵向大数据，且不同用户记录时点和记录次数不一定相同，本例采用混合效应模型进行数据分析。因变量是用户?
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