基于数据挖掘的程序员身体亚健康研究

发布时间：2021-06-24 01:13

　　近年来,随着社会和医疗水平的进步,人们对自身健康问题越发注重。亚健康,作为现代人类健康的“克星”,受到人们的普遍关注。随着程序员群体越来越庞大,程序员的健康问题也越来越受到人们的广泛关注。但是截至目前,我国针对亚健康问题的研究尚未形成统一的比较成熟的理论和实践研究框架、研究体系以及研究规模。由于亚健康成因比较复杂,以及针对亚健康问题的分析和研究都比较局限,造成了对程序员群体亚健康问题的研究少之又少。本文基于数据挖掘理论,分析并研究了程序员身体亚健康的问题,主要研究工作如下:首先,在中国人亚健康状态评价量表的基础上,通过对程序员日常习惯等方面的调查,新增了针对程序员的基本情况和生活工作等习惯的条目,对程序员基本情况和亚健康数据的采集。该量表邀请了中国程序员进行量表数据的采集,为量表的针对性和后续实验分析提供数据支撑。其次对逻辑回归和决策树算法进行了研究,采用逻辑回归模型和CART树这两种方法相结合的方式对数据进行分析。最后在对程序员亚健康状态评价量表收回的数据进行处理与分析的基础上,建立决策树模型和逻辑回归模型。通过建立决策树模型,总结得出模型中根结点到叶节点的每一条路径的规则;通过建立... 

【文章来源】：北京工业大学北京市 211工程院校

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 论文主要研究内容
    1.4 论文结构安排
第2章 基于数据挖掘的亚健康理论
    2.1 亚健康概述
    2.2 数据挖掘基本理论
        2.2.1 数据挖掘概述
        2.2.2 常用技术概述
    2.3 数据挖掘与亚健康
    2.4 本章小结
第3章 亚健康量表的研究设计
    3.1 量表测量理论
    3.2 相关量表的对比
    3.3 量表的优化
        3.3.1 量表的选择
        3.3.2 量表的调整
    3.4 本章小结
第4章 逻辑回归与决策树算法的研究设计
    4.1 LOGISTIC回归分析概述
    4.2 回归模型的建立与分析
        4.2.1 回归模型的建立
        4.2.2 回归模型的分析
    4.3 决策树模型
        4.3.1 决策树模型概述
        4.3.2 决策树与Logistic回归分析
        4.3.3 决策树算法的分析对比
    4.4 CART模型的建立与分析
    4.5 本章小结
第5章 实验对比与结果分析
    5.1 实验环境
    5.2 实验数据来源
    5.3 数据预处理
    5.4 实验结果分析
        5.4.1 决策树模型建立与分析
        5.4.2 逻辑回归模型建立与分析
        5.4.3 模型预测分析
        5.4.4 影响因素分析
    5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的学术论文
致谢



本文编号：3246048