excel数据分析案例，心脏病预测

### 使用Excel进行心脏病预测的数据分析案例

#### 数据准备
为了在Excel中实现心脏病预测，首先需要获取合适的心脏病数据集。通常这类数据集可以从公开资源下载，例如Kaggle或其他医学研究数据库。假设已经有一个CSV文件`heart_failure_clinical_records_dataset.csv`作为数据源[^2]。

一旦有了这个CSV文件，在Excel中的操作如下：

1. **导入数据**
打开Excel并点击“数据”选项卡下的“从文本/CSV”，选择上述提到的CSV文件完成加载过程。这一步骤会把原始表格转换成适合处理的形式。

=TEXTJOIN(",",TRUE,A1:A10)

此公式仅用于展示如何连接单元格内容，并不是实际读取外部文件的方式；真实场景下应通过向导功能直接打开CSV文件。

#### 探索性数据分析(EDA)

接下来是对数据的理解阶段，包括计算基本统计数据、识别缺失值以及初步观察变量间的关系。虽然Excel不像Python那样具备强大的库支持复杂图形绘制，但是仍然可以通过内置图表工具来进行简单的可视化工作。

- 利用条件格式化高亮显示异常数值；
- 创建柱状图比较不同性别患者的数量分布情况；
- 绘制散点图查看年龄与血清肌酐水平之间的关联趋势等。

#### 构建简单模型

尽管Excel并非专为机器学习设计，但对于构建基础线性回归或逻辑回归模型来说已足够强大。考虑到判别分析的应用背景，这里介绍一种简化版的方法——基于阈值判定法来模拟分类器行为[^1]。

具体做法是先选定若干个可能影响心脏健康的因素（如血压、胆固醇浓度），接着分别计算每组样本在这几个维度上的平均分及其标准差。最后设定一个合理的截断点作为决策边界，当新个体的各项生理参数综合评分超过该界限时，则认为存在较高风险患心脏病的可能性。

#### 结果解释与验证

最终环节涉及评估所建立简易模型的效果好坏。由于缺乏像SHAP这样的高级解释框架，可转而依赖于更直观的表现形式，比如混淆矩阵、ROC曲线面积(AUC)等指标衡量准确性高低。同时也要注意交叉检验的重要性，确保结论具有普遍适用性和稳定性[^3]。