基于体脂秤测量数据的某机构减重方案效果及评估分析

论文摘要

肥胖被定义为一种慢性非传染性疾病已经有70多年了,它会导致多种心血管疾病、慢性代谢疾病、包括乳腺癌、结肠癌在内的多种癌症以及消化系统疾病,同时也有证据表明,肥胖者更加容易过早死亡。肥胖,连同它引发的一系列慢性疾病已经严重威胁到了人民的健康。导致肥胖的原因有很多,摄入热量过高、久坐少动、遗传等因素皆有可能是肥胖的致病原因。随着各类相关研究的进展以及人民对于健康的重视程度越来越高,减肥也成了健康的标志,由此伸展出的减肥产品也五花八门。药物、健身、饮食控制等减肥方式也成了人们最热衷的选择。但药物减肥是否会对用户的健康造成影响,目前还未可知。如何安全、快速的减掉多余的脂肪,减小肥胖对健康的影响也是目前颇受关注的话题。很多健康管理机构也瞄准了这一极具潜力的市场,通过外接设备对其用户数据的监控,配合科学的指导方案,以帮助用户达到减肥的目的。为了对某减重机构的方案效果进行评估,帮助不同的用户制定个性化的减重方案,本文截取了某健身平台的部分用户数据,用以研究相同方案下减重速度的影响因素。研究结果表明在相同的减肥方案下,男性用户的减重速度要快于女性;而随着年龄的增大,减重速度呈现递减趋势;不同性别及年龄的用户使用方案减重前后,身体指标有不同的变化。为了对不同用户给出区别化的意见,最后通过K-means聚类方法,将该平台截取的用户数据分为四类,分析各类用户减重前后身体指标的变化,我们在原有方案的基础上针对不同用户身体指标的变化给出了相应的补充意见。

论文目录

• 内容摘要
• Abstract
• 第1章 引言
•   1.1 研究背景
•   1.2 研究综述
•     1.2.1 肥胖的定义
•     1.2.2 肥胖及其影响因素
•     1.2.3 肥胖对慢性疾病的影响
•     1.2.4 肥胖的分类
•     1.2.5 测量肥胖的指标
•   1.3 研究内容与研究方法
•     1.3.1 研究内容
•     1.3.2 研究思路及方法
•   1.4 创新点与不足
• 第2章 用户描述性分析
•   2.1 数据来源
•   2.2 样本简述
•     2.2.1 样本概况
•     2.2.2 样本全体的描述性分析
•   2.3 不同性别用户描述性分析
•     2.3.1 女性用户数据描述性分析
•     2.3.2 男性用户数据描述性分析
•   2.4 不同年龄用户描述性分析
•     2.4.1 少年分组用户描述性分析
•     2.4.2 青年分组用户描述性分析
•     2.4.3 中年分组用户描述性分析
•     2.4.4 老年分组用户描述性分析
• 第3章 用户减重方案的效果分析
•   3.1 方案简介
•   3.2 数据的处理
•   3.3 用户减重效果分析
•   3.4 不同性别用户减重效果分析
•     3.4.1 不同性别用户减重速度分析
•     3.4.2 不同性别用户减重效果评估分析
•   3.5 不同年龄用户减重效果分析
•     3.5.1 不同年龄用户减重速度分析
•     3.5.2 不同年龄用户减重科效果评估分析
• 第4章 减重用户的聚类分析
•   4.1 聚类变量的选取
•   4.2 用户数据的聚类
•     4.2.1 聚类方法的选择
•     4.2.2 K-means聚类方法下的用户类别
•   4.3 不同类别用户减重方案的建议
•     4.3.1 第一类用户的减重效果分析与建议
•     4.3.2 第二类用户的减重效果分析与建议
•     4.3.3 第三类用户的减重效果分析与建议
•     4.3.4 第四类用户的减重效果分析与建议
•   4.4 小结
• 附录
• 参考文献
• 后记

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 闫玺萍

导师: 曹景林

关键词: 肥胖,减肥,聚类,交叉分析

来源: 天津财经大学

年度: 2019

分类: 基础科学,医药卫生科技

专业: 数学,内分泌腺及全身性疾病

单位: 天津财经大学

分类号: R589.2;O212

DOI: 10.27354/d.cnki.gtcjy.2019.000397

总页数: 51

文件大小: 2909K

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