⭐ 건강검진 데이터 분석
01. 데이터 수집
02. 인사이트
- 2022년 일반건강검진 수검률은 75.4%로, 2021년에 비해 1.2%P 증가했다. 70대부터 건강검진 수검률이 줄어드는 추세이고 80대 이상 여성 수검률은 50%도 되지 않는다.
- 연령이 높아질수록 정상 판정이 줄어들고 유질환자 판정이 증가한다. 질환 의심 판정은 40대에서 가장 높다.
- 일반건강검진 데이터에는 식습관이나 생활 습관과 관련이 높은 질환이 많다. 정상 경계의 70% 이상이 대사증후군과 관련이 있고 그중에서도 고혈압과 당뇨의 비중이 높다. 대사증후군 위험 요인은 5가지이며, 가지고 있는 위험 요인 개수가 진단 기준이 된다.마이데이터나 건강검진 데이터를 기반으로 맞춤형 건강 관리 서비스를 점점 더 제공하는 추세인데 공공데이터뿐만 아니라 여러 병원의 데이터를 활용하면 질병 예측과 만성질환 관리에 큰 도움이 될 것 같다.
03. 느낀 점
- 이번에도 주제 선정부터 데이터 수집, 데이터 전처리까지 오래 걸렸다. 건강검진 측면에서 성별이나 연령이 중요하다고 생각해서 지역과 관련된 데이터는 다루지 않았는데 시도와 시군구 등 지역과 관련된 데이터가 많은 편이라 아쉬웠다.
- 엑셀 파일 하나에 시트가 정말 많았는데 형태가 달라서 한꺼번에 유니온을 할 수 없었다. 대사증후군 위험 요인과 개수에 초점을 두었고 어떻게 전달할지 고민하면서 매개변수, 필터, 함수 등 여러 가지를 적용할 수 있었다.
- 여러 워크시트에서 연령대 필터를 한꺼번에 적용하면서 어려움이 있었다. 이전에는 연결 필드로 사용했더니 바로 됐었는데, 이번에는 데이터 원본을 다시 불러와서 관계 설정을 한 뒤에 해결됐다. 다양한 데이터를 다루면서 모델링 연습을 많이 해야겠다.
04. 한계
- 최근 3년 데이터를 비교해 볼까 했는데 데이터 전처리하다가 시간이 다 갈 것 같아서 2022년 데이터만 분석하게 됐다. 국가 암검진 데이터도 다음에 다뤄보고 싶다.
- 트리맵에서 각각의 위험 요인을 선택하면 상세 대시보드로 연결되게 하고 싶었는데 잘 안돼서 돋보기 버튼을 넣었다.
- 대사증후군 요인별로 상세 대시보드를 만들다 보니 워크시트 개수가 많아졌다. 조금 더 간편하게 만들 수 있지 않았을까 하는 생각이 들었다.
05. 개선 사항
- 화살표와 홈 아이콘으로 탐색 개체를 넣었는데 대시보드 순서에 혼란을 줄 여지가 있다.
불필요한 홈 버튼 삭제, '위험 요인 상세' 인덱스 없애고 '위험 요인 개수' 추가
