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        利用python分析無害化處置工作數(shù)據(jù)

        2019-07-06 08:51:40劉巍申四川省彭州市動物衛(wèi)生監(jiān)督所
        中國畜牧業(yè) 2019年11期
        關(guān)鍵詞:無害化數(shù)據(jù)挖掘養(yǎng)殖場

        文│劉巍申(四川省彭州市動物衛(wèi)生監(jiān)督所)

        自2015年起,四川省彭州市全面實(shí)施了養(yǎng)殖、屠宰環(huán)節(jié)病害畜禽集中無害化處置工作,養(yǎng)殖場、屠宰場病害畜禽尸體不再由業(yè)主自行無害化處置,而是按規(guī)定轉(zhuǎn)運(yùn)至指定地點(diǎn)由專業(yè)機(jī)構(gòu)進(jìn)行集中無害化處置。3年多來,無害化處置工作開展卓有成效,對減少動物疫病傳播風(fēng)險(xiǎn)、確保畜牧業(yè)健康發(fā)展發(fā)揮了重要作用,但是,業(yè)務(wù)工作產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量大、維度多,采用傳統(tǒng)圖表可視化分析手法已力有不逮,無法達(dá)到較精準(zhǔn)定位目標(biāo)群體,并無法達(dá)到針對性開展防控的目標(biāo)。

        對此,彭州市衛(wèi)生監(jiān)督所積極學(xué)習(xí)借鑒數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在其他行業(yè)的有效應(yīng)用,積極探索數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和畜牧獸醫(yī)業(yè)務(wù)工作的有效結(jié)合途徑,將現(xiàn)代商業(yè)中的“客戶價(jià)值分析”理念引入到動物衛(wèi)生監(jiān)督工作中,對該市近3年來積累的6000余條工作數(shù)據(jù),利用時(shí)下廣泛應(yīng)用于工商業(yè)的python語言對數(shù)據(jù)進(jìn)行了“聚類”分析。根據(jù)“死亡發(fā)生數(shù)、發(fā)生頻次、死亡發(fā)生率、首次死亡時(shí)間、末次死亡時(shí)間”重點(diǎn)字段特征,采用K-Means聚類算法分析,將全部數(shù)據(jù)聚為5類,有效甄別不同特征類別,從而為后續(xù)防疫工作開展提供支撐。

        一、需求分析

        動物防疫工作質(zhì)量高低,很大程度上取決于數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)分析。與工業(yè)、商業(yè)、服務(wù)業(yè)類似的,動物防疫工作同樣存在“數(shù)據(jù)驅(qū)動”,比如免疫抗體合格率、畜禽發(fā)病率、死亡率、病死率、發(fā)生頻次等,過往工作質(zhì)量與后續(xù)工作愿景均需通過數(shù)據(jù)表達(dá)和驅(qū)動。那么,針對養(yǎng)殖環(huán)節(jié)病害畜無害化處置工作,收集、整理、分析相關(guān)數(shù)據(jù)就顯得尤為重要。以生豬無害化處置為例,工作數(shù)據(jù)關(guān)系到生豬死亡率,包含著大量動物疫病發(fā)生、傳播和流行的信息,相比畜禽群體抗體免疫合格率分析更具指導(dǎo)意義。因此,挖掘發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后隱含的信息,關(guān)系到過往工作成果檢驗(yàn)與后續(xù)工作思路擬定,影響深遠(yuǎn)。

        數(shù)據(jù)挖掘手法多樣,如分類、聚類、預(yù)測、關(guān)聯(lián)規(guī)則。對生豬無害化處置數(shù)據(jù)而言,從動物衛(wèi)生監(jiān)督工作角度出發(fā),類比商業(yè)中的“客戶價(jià)值分析”理念,從全部數(shù)據(jù)中甄別一定時(shí)間窗口內(nèi)表現(xiàn)出不同發(fā)生數(shù)量、頻次、時(shí)序特征的養(yǎng)殖場群體、進(jìn)而調(diào)查分析其生豬是否存在異常死亡及原因,以針對性開展整改,促使其提高生物安全水平、降低發(fā)病死亡率,提升經(jīng)濟(jì)效益,確保公共衛(wèi)生安全。

        二、資料來源與方法

        1.資料來源。根據(jù)四川省成都市畜牧獸醫(yī)主管部門安排部署,自2015年彭州市實(shí)施病害畜禽集中無害化處置工作制度以來,對養(yǎng)殖、屠宰環(huán)節(jié)病害畜禽按國家規(guī)定進(jìn)行無害化處置,歷年來積累了6000余條工作數(shù)據(jù)。根據(jù)本次分析工作需求,首先挑選出“場名、無害化處置頭數(shù)、無害化處置發(fā)生時(shí)間、生豬存欄量、死亡率”字段,形成本次數(shù)據(jù)挖掘的源數(shù)據(jù)。整理發(fā)現(xiàn),源數(shù)據(jù)存在少量“異常值、缺失值、錯(cuò)別字”,影響到后續(xù)分析工作。因此,對源數(shù)據(jù)進(jìn)行“數(shù)據(jù)清洗”,包括修正異常值、填補(bǔ)缺失值,更正錯(cuò)別字等。重點(diǎn)是補(bǔ)充完善源數(shù)據(jù)中少量遺漏的“生豬存欄量”字段信息。方法是通過查找最接近時(shí)間段內(nèi)該場戶存欄量,估算遺漏的存欄量信息。對于多次事件中均空缺存欄量的,直接通過電話詢問填補(bǔ)。然后,將源數(shù)據(jù)通過Microsoft Excel“數(shù)據(jù)透視表”功能,形成以“場名”為主鍵、以“無害化處置頭數(shù)匯總、無害化處置頻次匯總、首次無害化處置距今月數(shù)、末次無害化處置距今月數(shù)、死亡率標(biāo)準(zhǔn)差”為字段的工作數(shù)據(jù)表。工作數(shù)據(jù)表即為本次數(shù)據(jù)挖掘資料來源。

        2.分析方法。首先進(jìn)行“數(shù)據(jù)變換”。整理發(fā)現(xiàn),上述各字段數(shù)值數(shù)量級差異較大。因此,通過python語言中的panda庫“標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化”功能將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化至-1到1之間,便于算法分析,減少數(shù)值數(shù)量級差異對分析工作的不利影響。然后進(jìn)行“導(dǎo)入模型分析”,通過python語言的sklearn.cluster庫,利用K-Means聚類算法進(jìn)行分析。針對6000余條小規(guī)模數(shù)據(jù),選擇聚類類別數(shù)為5。運(yùn)行算法,將全部養(yǎng)殖場數(shù)據(jù)聚為5類,即為本次分析結(jié)果。

        三、結(jié)果與分析

        結(jié)果顯示,全部數(shù)據(jù)按病害生豬發(fā)生時(shí)間先后,發(fā)生量(率)高低等維度特征,聚為5類,5類數(shù)據(jù)分別對應(yīng)了不同維度特征的養(yǎng)殖場戶。

        重點(diǎn)表現(xiàn)為5類群體主要特征:第一,“死亡量低、發(fā)生時(shí)間距今較長”、占比25%;第二,“頻繁、大量死亡、死亡量波動大、發(fā)生時(shí)間距今很近”,占比3%;第三,“較頻繁死亡、死亡量較高”,占比3%;第四,“死亡間隔期長、死亡量低”,占比31%;第五,“死亡量較低、但波動大”,占比38%。

        不難發(fā)現(xiàn),針對上述第二、三類特征群體,應(yīng)加大工作力度,通過開會約談、現(xiàn)場調(diào)查、流行病學(xué)調(diào)查、病原學(xué)監(jiān)測等措施,有針對性開展防疫工作。

        四、討論與展望

        數(shù)據(jù)的獲得是有一定成本的,數(shù)據(jù)分析工作質(zhì)量高低首先取決于數(shù)據(jù)質(zhì)量。相較于問卷調(diào)查所獲得的數(shù)據(jù),獸醫(yī)主管部門投入財(cái)政資金統(tǒng)一進(jìn)行的病害畜禽集中無害化處置所獲得的數(shù)據(jù)質(zhì)量更高,成本也相應(yīng)提高。因此,更應(yīng)有效利用工作數(shù)據(jù),切實(shí)發(fā)揮信息支撐作用。

        繪制事件-時(shí)序趨勢圖、計(jì)算平均值等手段對6000余條無害化處置數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,往往難以將大量、頻繁生豬死亡的重點(diǎn)關(guān)注養(yǎng)殖場對象和其他養(yǎng)殖場甄別出來。無差別、全面覆蓋的防疫工作策略無法達(dá)到“精準(zhǔn)定位、有效甄別”的目標(biāo)。因此,應(yīng)通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對不同特征的養(yǎng)殖場戶分類治理,對于頻繁、大量發(fā)生生豬病害現(xiàn)象的養(yǎng)殖場戶,重點(diǎn)關(guān)注、積極治理,從而達(dá)到降低養(yǎng)殖環(huán)節(jié)生豬死亡率、節(jié)約財(cái)政補(bǔ)助資金、深度發(fā)揮財(cái)政資金實(shí)效的目標(biāo)。

        數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)還可應(yīng)用于獸藥經(jīng)營企業(yè)GSP監(jiān)管、畜禽群體免疫抗體監(jiān)測等防疫工作。比如,收集整理轄區(qū)內(nèi)全部獸藥經(jīng)營企業(yè)GSP規(guī)范經(jīng)營數(shù)據(jù),通過“關(guān)聯(lián)規(guī)則”分析技術(shù),挖掘分析全部獸醫(yī)處方箋,探索獸用處方藥之間聯(lián)合使用或相互排斥的現(xiàn)象,分析獸醫(yī)處方箋背后隱含著的動物疫病發(fā)生、傳播、流行信息,對動物疫情預(yù)警分析將是極大的助力。

        總之,將數(shù)據(jù)挖掘等工商業(yè)上廣泛應(yīng)用的分析技術(shù)導(dǎo)入畜牧獸醫(yī)監(jiān)管工作,幫助發(fā)掘多年來累積工作數(shù)據(jù)背后的信息,精確指導(dǎo)動物疫病監(jiān)測、檢測、流行病學(xué)調(diào)查工作的開展,具有積極的現(xiàn)實(shí)意義。

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