随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，健康问题越来越受到关注。白领阶层作为社会的重要组成部分，其健康状况对于个人和社会都具有重要意义。然而，由于工作和生活方式的改变，白领阶层的健康问题逐渐凸显，如身体成分异常、动脉硬化等（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
因此，本文旨在帮助客户通过R语言数据分析和可视化方法，深入探究白领阶层的健康状况与年龄之间的关系，为个人健康管理和公共卫生政策的制定提供科学依据。
体质检测数据
首先通过体质检测数据深入了解白领阶层的健康状况与年龄之间的关系。数据包括身高、体重、腰围、臀围、皮肤褶厚度等指标以及BMI和评价等级，通过这些数据，我们能够全面了解白领的身体形态和健康状况。
同时，年龄分布、工作种类和种族等因素也对白领的健康状况产生影响，长时间坐姿的工作增加肥胖和慢性疾病的风险，而不同种族间的遗传和环境因素也可能对健康状况造成影响。综合考虑这些因素有助于我们更全面地评估白领的健康状况。
1. 年龄分布、工作种类、种族（分三类：汉族壮族和其他）身高、体重、腰围、臀围、皮肤褶厚度之间关系图。
2. 年龄分布、工作种类、种族（分三类：汉族壮族和其他）BMI、和评价等级(合格、良好、优秀)之间的关系图之类的
3. 年龄分布、工作种类、种族（分三类：汉族壮族和其他）身高体重指数、身高体重指数等级之间的关系图。
4. 年龄分布、工作种类、种族（分三类：汉族壮族和其他）、与肺活量、台阶指数、收缩压舒张压、反应时
5. 年龄分布、工作种类、种族（分三类：汉族壮族和其他）、坐位体前屈、纵跳、俯卧撑、仰卧起坐、闭眼单脚站立
6. 年龄分布、工作种类、种族（分三类：汉族壮族和其他）、坐位体前屈等级之间关系图、
mydata=read.csv("数据集-1 体质检测.csv" ) str(mydata) "臀围cm","上臂部皮褶厚度mm", "肩胛部皮褶厚度mm", "腹部皮褶厚度" )] datanum <- data[,sapply(data,is.numeric) | sapply(data,is.integer)] head(datanum)
atrix(~ 年龄+身高cm+体重kg+腰围cm+臀围
mosaicplot(~ 城乡或工作种类+ 民族, data = dataclass, color = T, las = 1,
datanum <- data[,sapply(data,is.numeric) | sapply(data,is.integer)]
datanum <- data[,sapply(data,is.numeric) | sapply(data,is.integer)] atrix(~ 年龄+身高体重指数, data= da
糖尿病数据集
除了体质检测数据外，我们还可以从糖尿病数据集中了解白领阶层的健康状况。糖尿病是一种常见的慢性疾病，与生活方式和环境因素密切相关。白领阶层由于长时间坐姿工作和不良的生活习惯，容易患上糖尿病。通过分析糖尿病数据集，我们可以了解白领阶层糖尿病的患病情况和风险因素，进一步探究年龄与糖尿病之间的关系。
1. 白领阶层年龄分布、IGT、IR、象限（糖尿病风险象限）的关系图
str(mydata)
R语言多维度视角下白领人群健康体质检测数据关系可视化分析2：https://developer.aliyun.com/article/1501091?spm=a2c6h.13148508.setting.15.1ad14f0e9AWuIL
