计算机毕业设计 基于大数据技术的医疗数据分析与研究 Python 大数据毕业设计 Hadoop毕业设计选题【附源码+文档报告+安装调试】

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目录

1、项目介绍及开发技术 

1.1 项目介绍

1.2 开发技术

2、系统功需求分析

3、系统总体设计 

3.1 系统功能模块设计

3.2 系统数据库设计

4、系统实现截图 

4.1 前台功能

4.2 后台功能

5、关键代码 

6、论文目录结构 

6、源码获取 

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1、项目介绍及开发技术 

1.1 项目介绍

“基于大数据技术的医疗数据分析与研究”面向区域健康档案，构建一站式“数据集成→智能分析→辅助诊断”平台。系统每日汇聚医院HIS、体检中心及可穿戴设备的脱敏病历、检验指标、生活方式等千万级记录；经大数据清洗后，利用随机森林算法对高血压、糖尿病等慢病进行早期诊断预测，并以可视化形式向医生与居民展示风险热力图、指标趋势及个性化干预建议，实现“未病先防、既病防变”。

1.2 开发技术

Hadoop HDFS承担海量医疗原始数据存储，MapReduce完成去标识化与缺失值处理；MySQL保存患者主索引与业务结果。Python+Scikit-learn训练随机森林模型；Django提供RESTful接口，支持用户早期诊断预测。Vue+ECharts构建前端可视化界面，实时刷新看板与个体风险等各项统计图，助力临床决策与健康宣教。 

序号	技术名称	类型	版本/备注	用途描述
1	Python	编程语言	Python 3.7.7	广泛用于Web开发、数据科学、AI等领域
2	Django	Web框架	Django2.0	高级Web框架，用于快速开发Web应用
3	Flask	Web框架	Flask2.0.0	轻量级Web框架，适合小型项目
4	Scrapy	爬虫框架	Scrapy2.9.0	用于编写爬虫程序，快速抓取网页数据
5	Hadoop	大数据处理		分布式存储和计算框架，适合大数据存储和处理
6	Spark	大数据处理	pyspark3.3.2	快速、通用的集群计算系统
7	MySQL	数据库	MySQL5.7+	关系型数据库，用于存储和管理数据
8	Navicat	数据库管理工具	Navicat11+	数据库管理和开发工具，支持多种数据库
9	DataGrip	数据库管理工具		强大的数据库管理工具，支持多种数据库
10	PyCharm	开发环境	Pycharm2021	Python IDE，提供代码编辑、调试等功能
11	VSCode	开发环境	VSCode1.15.1	轻量级但功能强大的代码编辑器
12	Node.js	服务器端JS环境	Node 14.15.0	用于构建高性能的服务器端和网络应用

2、系统功需求分析

如图2-2所示，管理员层面，具备用户管理、医疗数据处理、数据分析、药物分析、病理分析以及数据预测等功能，侧重于系统的整体管理与专业医疗数据的深度处理，掌控着系统核心数据与关键业务流程。

图2-1 管理员用例图

用户层面，涵盖用户登录、个人中心（包括修改密码、信息保存、历史记录查看）、数据展示、药物查询、病理查询和病理预测等功能，更聚焦于个人操作与信息获取，强调用户在系统中的交互体验与自身数据的管理，二者共同构建起系统功能体系，满足不同角色的使用需求。如图2-2所示。

图2-2 用户用例图

3、系统总体设计 

3.1 系统功能模块设计

如图3-1所示为系统总体设计图。这张图展示了医疗分析系统的架构，将其分为管理端和用户端两个部分 。管理端由管理员操作，具备用户管理、医疗数据管理、数据分析、药物分析、数据预测、病理分析等功能，侧重于系统整体的管理与专业医疗数据处理；用户端面向普通用户，包含用户登录、个人中心、数据展示、病理预测等功能，聚焦于用户的个人操作与信息获取。此架构清晰划分了不同角色的功能模块，体现了系统针对不同用户需求的设计思路。

图3-1 系统总体结构图

3.2 系统数据库设计

数据库能直观反映表现系统的需求，数据库的设计能否切实符合系统的需求关系到整个系统最终的呈现结果。通过之前的分析梳理，明确了系统中需要包含的功能和要求。系统中除了涉及对数据库的增加、删除、搜索、修改的基础操作较多，还要理清实体间的对应关系，据此完成表结构的设计与实现。

 表3-1 管理员表

​

表3-2 用户表

​表3-3 预测数据表

表3-4 医疗数据表

4、系统实现截图 

4.1 前台功能

图4-1 用户登录界面

图4-2 诊断预测

图4-3 预测数据

图4-4 预测结果分析

4.2 后台功能

图4-5 管理员登录界面

图4-6 可视化分析界面

图4-7 后台管理主页

图4-8 用户管理界面

图4-9 医疗数据管理

5、关键代码 

def users_login(request):if request.method in ["POST", "GET"]:msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}req_dict = request.session.get("req_dict")if req_dict.get('role')!=None:del req_dict['role']datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)if not datas:msg['code'] = password_error_codemsg['msg'] = mes.password_error_codereturn JsonResponse(msg)req_dict['id'] = datas[0].get('id')return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)def users_register(request):if request.method in ["POST", "GET"]:msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}req_dict = request.session.get("req_dict")idOrErr = users.createbyreq(users, users, req_dict)if idOrErr is Exception:msg['code'] = crud_error_codemsg['msg'] = idOrErrelse:msg['data'] = idOrErrreturn JsonResponse(msg)def users_session(request):''''''if request.method in ["POST", "GET"]:msg = {"code": normal_code,"msg":mes.normal_code, "data": {}}req_dict = {"id": request.session.get('params').get("id")}msg['data'] = users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]return JsonResponse(msg)def users_logout(request):if request.method in ["POST", "GET"]:msg = {"msg": "退出成功","code": 0}return JsonResponse(msg)def users_page(request):''''''if request.method in ["POST", "GET"]:msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,"data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}req_dict = request.session.get("req_dict")tablename = request.session.get("tablename")try:__hasMessage__ = users.__hasMessage__except:__hasMessage__ = Noneif __hasMessage__ and __hasMessage__ != "否":if tablename != "users":req_dict["userid"] = request.session.get("params").get("id")if tablename == "users":msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \msg['data']['pageSize'] = users.page(users, users, req_dict)else:msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \msg['data']['pageSize'] = [],1,0,0,10return JsonResponse(msg)def users_info(request, id_):''''''if request.method in ["POST", "GET"]:msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}data = users.getbyid(users, users, int(id_))if len(data) > 0:msg['data'] = data[0]# 浏览点击次数try:__browseClick__ = users.__browseClick__except:__browseClick__ = Noneif __browseClick__ and "clicknum" in users.getallcolumn(users, users):click_dict = {"id": int(id_), "clicknum": str(int(data[0].get("clicknum", 0)) + 1)}ret = users.updatebyparams(users, users, click_dict)if ret != None:msg['code'] = crud_error_codemsg['msg'] = retreturn JsonResponse(msg)def users_save(request):''''''if request.method in ["POST", "GET"]:msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}req_dict = request.session.get("req_dict")if users.objects.filter(username = req_dict['username']).count()>0:msg['code'] = crud_error_codemsg['msg'] = "账户已存在"return JsonResponse(msg, encoder=CustomJsonEncoder)req_dict['role'] = '管理员'idOrErr = users.createbyreq(users, users, req_dict)if idOrErr is Exception:msg['code'] = crud_error_codemsg['msg'] = idOrErrelse:msg['data'] = idOrErrreturn JsonResponse(msg)def users_update(request):''''''if request.method in ["POST", "GET"]:msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}req_dict = request.session.get("req_dict")if req_dict.get("mima") and req_dict.get("password"):if "mima" not in users.getallcolumn(users,users):del req_dict["mima"]if "password" not in users.getallcolumn(users,users):del req_dict["password"]try:del req_dict["clicknum"]except:passerror = users.updatebyparams(users, users, req_dict)if error != None:msg['code'] = crud_error_codemsg['msg'] = errorreturn JsonResponse(msg)def users_delete(request):''''''if request.method in ["POST", "GET"]:msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}req_dict = request.session.get("req_dict")error = users.deletes(users,users,req_dict.get("ids"))if error != None:msg['code'] = crud_error_codemsg['msg'] = errorreturn JsonResponse(msg)

6、论文目录结构 

目    录    I
摘    要    1
Abstract    2
1. 绪论    1
1.1研究背景与意义    1
1.2 国内外研究现状    2
1.3 研究目标与内容    4
1.4 研究方法与创新点    5
2. 相关技术    5
2.1 MYSQL数据库    5
2.2 B/S结构    6
2.3 Spring Boot框架简介    7
2.4机器学习算法    7
2.4.1 监督学习算法    7
2.4.2 集成学习算法    8
2.4.3 时间序列分析算法    8
2.5数据可视化技术    8
3. 需求分析    8
3.1 系统可行性分析    8
3.1.1技术可行性分析    9
3.1.2 经济可行性分析    9
3.1.3 法律可行性分析    9
3.3 系统功能需求分析    10
3.4 非功能性需求分析    12
3.5 系统流程分析    14
4. 系统设计    15
4.1 系统总体设计    15
4.2 数据库设计    16
4.2.1 数据库逻辑设计    16
4.2.2 数据库表设计    20
5. 系统实现    23
5.1 管理功能    23
5.1.1 管理员登录    23
5.1.2 管理端界面    23
5.1.3 后台管理    24
5.1.4 用户管理    25
5.1.5 医疗数据    25
5.2 用户功能    26
5.2.1 用户登录    26
5.2.2 诊断预测    27
5.2.3 预测数据    27
5.2.4 预测结果    28
5.3 本章小结    28
6. 总结与建议    29
6.1总结    29
6.2建议    30
致谢    30
参考文献    1

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6、源码获取 

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