新西兰国立卫生改革总署:大数据解决方案之饮食肥胖篇

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
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简介:

前言:

本文综述了新西兰国立卫生改革总署利用大数据手段收集整理分析数据,并用来指导国民健康饮食的一些尝试和收获


饮食过量,肥胖及营养不良的大数据解决方案:


新西兰国民的肥胖及营养不良状况


可以政策介入和改进的地方:


精加工食品充斥超市:


垃圾食品成本低廉,随手可得:



大食品(Big Food)营销策略:


一揽子的大数据方案:销售数据收集,mHealth介入,手机Apps介入,数据交联分析,模拟模型,虚拟世界,社交数据


本文侧重点:数据收集,手机Apps, 数据交联分析,社交数据分析


2006 - 2009市场测试:


进一步测试及收集营养数据(NutriTrack):



超市数据收集:


全球食品监督系统:


快餐店食品的跨国比较:


Nielsen Homescan: 家庭食品消费数据收集


数据分析:英联邦精加工食品含盐量


网上的食品营养信息数据库:



几个机构联合推出的食物替代(Food Switch)计划:用健康食品取代垃圾食品


三步完成,简单易用:


Crowd Sourcing: 让大家都参与进来


手机程序的使用情况:


随机取样的试点(RCT)分析:


儿童相机跟踪计划:实时跟踪儿童的食品消费


社交数据分析:

参与者和合作者:



原文发布时间为:2015-03-12

本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

相关实践学习
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本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
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