在城市的每一个角落，环卫工人默默无闻地清扫街道，为市民创造干净的生活环境，他们的工作环境往往充满着各种健康风险，如空气污染、噪音污染、化学物质暴露等，如何通过数据挖掘技术来预防和减轻这些风险，是值得我们深思的问题。
我们可以利用传感器技术收集环卫工人的工作环境数据，包括空气质量、噪音水平、化学物质浓度等，通过数据挖掘算法，如聚类分析、关联规则挖掘等，发现潜在的健康风险因素，我们可以发现某些特定区域或时间段内，空气中的PM2.5浓度超标，或者某些化学物质暴露与环卫工人的呼吸系统疾病之间存在关联。
基于这些发现，我们可以为环卫工人提供个性化的防护建议和培训，如佩戴合适的口罩、使用防护服、定期进行健康检查等，我们还可以优化环卫工人的工作安排，如避免在高峰期进行户外作业、合理安排休息时间等，以降低他们的健康风险。
通过数据挖掘技术，我们可以更好地了解环卫工人的工作环境和健康状况，为他们提供更有效的保护措施，让他们在健康的环境中继续为城市的美容做出贡献。
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利用数据挖掘技术分析环卫工人健康风险因素，精准预防职业病危害。
利用数据挖掘技术分析环卫工人健康风险因素，精准制定预防措施以保障其身体健康。
利用数据挖掘技术分析环卫工人健康风险因素，精准预防职业病危害。
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