在炎炎夏日，中暑成为了一个不容忽视的健康问题，通过数据挖掘技术，我们可以从历史病例、气象数据、人口统计信息等多源数据中，挖掘出中暑的潜在风险因素和预防策略。
我们利用历史病例数据，通过时间序列分析和聚类算法，发现中暑高发的时间段和地点，在高温、高湿度的环境下，尤其是午后至傍晚时段，中暑风险显著增加。
结合气象数据，我们可以预测未来几天的极端高温天气，并利用机器学习模型预测可能受影响的人群，老年人、儿童、慢性病患者等群体对高温的耐受度较低，应作为重点保护对象。
通过分析人口统计信息，我们可以了解不同地区、不同年龄段的居民对中暑的认知和应对能力，这有助于制定更具针对性的宣传和教育策略，提高公众的自我保护意识。
数据挖掘不仅能帮助我们预测中暑风险，还能指导我们制定更有效的预防和应对措施，通过科学的数据分析，我们可以为人们的健康保驾护航，让这个夏天不再“热”恼。
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数据挖掘揭示中暑风险，精准预测与个性化防护策略助力健康。
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