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大学生体质健康测试数据可视化分析

随着社会发展和人们生活水平的提高，学生体质健康的重要性日益凸显。然而，目前学生体质健康评估和分析常依赖于传统的统计方法，对体质健康大数据的挖掘和利用率也相对有限。作品利用所收集数据分别进行EDA（探索性数据可视化），数据模型可视化及对比，学生画像可视化三个步骤一步步深入分析大学生体质健康测试数据。通过团队提出的基于PCA主成分分析可视化降维的改进Canopy-K-means算法聚类模型有效地处理学生体质健康测试数据，实现了对学生体质健康画像的构建和分析。作品探索利用数据可视化方法和数据模型进行学生体质健康的评估和分析不仅是一种学生体质健康数据的新思路和方法，对学校和相关部门制定科学有效的体育教育政策和健康促进策略提供也具有参考价值。