制造业噪声防护数据分析与改进策略

1. 项目背景与数据概况

在工业生产环境中，噪声暴露是常见的职业健康危害因素。作为一名长期从事职业健康数据分析的专业人员，我最近完成了一项关于某制造企业2024-2025年度个体噪声防护情况的深度分析。这份报告不仅揭示了企业噪声防护措施的实施效果，更为职业健康管理提供了数据支撑。

该数据集包含了企业两年间约1200名员工的噪声暴露监测记录，主要字段包括：

• 员工ID（匿名处理）
• 监测日期和时间
• 噪声暴露水平（dB）
• 防护设备使用情况（类型、佩戴时长）
• 规范性评分（0-100分）
• 监测人员评语

重要提示：原始数据中存在约30%的重复记录（同一员工多次监测），这在职业健康监测中很常见，但需要特殊处理才能保证分析准确性。

2. 数据预处理与清洗流程

2.1 原始数据质量问题排查

拿到原始数据后，我首先进行了全面的质量检查，发现几个关键问题：

1. 缺失值：约5%的噪声水平记录为空值
2. 异常值：存在个别记录的噪声水平>120dB（可能是设备故障）
3. 时间格式不一致：2024年数据使用"YYYY/MM/DD"格式，2025年改为"YYYY-MM-DD"
4. 重复记录：同一员工ID在同一天有多次监测记录

2.2 数据清洗具体步骤

针对上述问题，我采用了以下处理流程（使用Python代码示例）：

python复制# 处理缺失值 - 采用部门均值填充
df['noise_level'] = df.groupby('department')['noise_level'].transform(
    lambda x: x.fillna(x.mean()))

# 剔除异常值
df = df[(df['noise_level'] >= 50) & (df['noise_level'] <= 110)]

# 标准化时间格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.strftime('%Y-%m-%d')

# 处理重复记录 - 保留最近一次监测结果
df = df.sort_values('date').drop_duplicates(
    subset=['employee_id', 'date'], keep='last')

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