35天倒计时，再不跑通Hadoop+Spark流感预测就真要延毕

💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目

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中国常见传染病数据分析与可视化系统介绍

本系统《基于大数据的中国常见传染病数据分析与可视化系统》面向中国近十年公开的多源传染病监测日志，以 Hadoop 构建 HDFS 分布式存储底座，Spark 作为内存计算引擎完成 TB 级数据的并行清洗、转换与建模；通过 Spark SQL 将结构化查询下沉到分布式节点，实现流感、手足口病、肺结核等病种在时空维度上的秒级聚合，再以 Python Pandas、NumPy 在 Jupyter 中完成缺失值插补、归一化及特征衍生，最终把结果推送到基于 Vue+ElementUI 的前端。前端调用 Echarts 的地理热力、迁徙流向与趋势折线组件，在系统首页与独立大屏可视化模块动态呈现发病率、死亡率、R0 值、医疗干预前后对比、人口年龄性别分层等关键指标；后端同时提供 Django 与 Spring Boot 双版本 RESTful 接口，支撑用户管理、角色分级、个人中心及密码修改，并开放传染病数据管理的增删改查入口，方便大四学生以真实规模数据完成“疾病流行病学分析”“医疗干预效果分析”“人口特征与疾病关联分析”“公共卫生效能评估”四类实验，全流程体验从 HDFS 原始日志到交互式大屏的完整大数据闭环。

中国常见传染病数据分析与可视化系统演示视频

视频演示

中国常见传染病数据分析与可视化系统演示图片

中国常见传染病数据分析与可视化系统代码展示

# 疾病流行病学分析：按周统计全国流感发病率
def flu_weekly_incidence(request):
    spark = SparkSession.builder.appName("flu_weekly").getOrCreate()
    df = spark.read.csv("hdfs://namenode:9000/disease/flu.csv", header=True, inferSchema=True)
    result = df.filter(col("disease_name") == "influenza") \
               .withColumn("week", date_format(col("report_date"), "yyyy-ww")) \
               .groupBy("week").agg(
                   (count("*") * 100000.0 / 1400000000).alias("incidence_per_100k")
               ).orderBy("week")
    data = result.toPandas().to_dict(orient="records")
    return JsonResponse(data, safe=False)

# 医疗干预效果分析：对比麻疹疫苗接种前后R0
def measles_r0_comparison(request):
    spark = SparkSession.builder.appName("measles_r0").getOrCreate()
    df = spark.read.json("hdfs://namenode:9000/disease/measles.json")
    before = df.filter(col("vaccine_campaign") == "none") \
               .agg(avg("basic_reproduction_number").alias("r0_before"))
    after = df.filter(col("vaccine_campaign") == "launched") \
              .agg(avg("basic_reproduction_number").alias("r0_after"))
    payload = {
        "r0_before": before.collect()[0]["r0_before"],
        "r0_after": after.collect()[0]["r0_after"]
    }
    return JsonResponse(payload)

# 人口特征与疾病分析：年龄分层肺结核死亡率
def tuberculosis_age_mortality(request):
    spark = SparkSession.builder.appName("tb_age").getOrCreate()
    df = spark.read.parquet("hdfs://namenode:9000/disease/tb.parquet")
    result = df.filter(col("outcome") == "dead") \
               .groupBy("age_group") \
               .agg(
                   (count("*") * 100.0 / df.filter(col("outcome") == "dead").count()).alias("mortality_pct")
               ).orderBy("age_group")
    data = result.toPandas().to_dict(orient="records")
    return JsonResponse(data, safe=False)

中国常见传染病数据分析与可视化系统文档展示

💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目