在进行口腔健康调查时，数据的分析与应用是非常关键的一环。首先，我们需要对收集到的数据进行整理和清洗，确保数据的质量和准确性。然后，可以采用统计学方法来分析这些数据。
1. 描述性统计分析：这是最基础也是最常见的数据分析方式之一，通过计算平均值、中位数、标准差等指标来描述口腔健康状况的总体情况。比如，可以通过年龄、性别等因素来看不同人群之间的口腔疾病发病率是否存在差异。
2. 探索性数据分析：进一步挖掘数据背后的趋势和规律，如使用相关系数分析口腔健康与生活习惯（吸烟、饮酒）、社会经济状态等之间可能存在的关联；或者利用聚类算法将调查对象按其口腔健康的相似性进行分组，从而识别出高风险群体。
3. 建立预测模型：基于历史数据建立回归模型或机器学习模型，预测未来一段时间内特定人群的口腔健康状况变化趋势。这对于制定预防措施和管理策略具有重要意义。
4. 应用结果：
   - 为政策制定提供科学依据：通过分析结果可以发现当前存在的主要问题及高发人群，帮助政府相关部门更好地规划资源分配，实施针对性强、效果显著的公共卫生项目。
   - 指导临床实践：医生可以根据调查数据了解患者群体的特点，调整诊疗方案，提高治疗效率和服务质量。
   - 促进健康教育：将研究发现转化为通俗易懂的知识点，向公众普及正确的口腔保健知识和方法。

总之，通过对口腔健康调查数据的深入分析与合理应用，可以有效地提升全民口腔健康的水平。