随着国家学生体质健康数据量的剧增,体质健康的大数据分析及可视化成为体质研究的重要内容。自组织特征映射网络(Self-Organizing Map,SOM)方法和主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法对处理高维海量数据具有独特优势及可视化特点,从而成为大数据模式识别和可视化分析的重要工具。以山西某高校6 531名学生体质健康数据为例,以学生体质地域差异为视角,用SOM方法定性识别了学生体质健康的地域特征,用可视化PCA方法分析学生体质健康的影响因子及解释因子的地域特征。结论:SOM和PCA方法可用于体质健康数据模式识别和可视化分析。SOM和PCA的实例分析揭示了学生体质的地域特征,分析显示,体重和BMI指标具有地域一致性,是影响学生体质健康的最重要因素,也是学生体质健康现状的主要解释变量;女生体质健康的地域差异相对较大,男生体质健康的地域差异较小;可视化PCA结果还揭示了,学生体质健康指标的聚类特征也具有地域一致性。文章从实证角度论证了SOM和PCA方法在体质健康数据模式识别和可视化分析中的应用,也为体质类大数据分析提供了初步思路。