💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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
基于大数据的国家医用消耗选品采集数据分析系统介绍
《国家医用消耗选品采集数据分析系统》是一套基于大数据技术架构的综合性医疗数据分析平台，采用Hadoop+Spark分布式计算框架作为核心技术底座，通过Python语言结合Django框架构建后端服务架构，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现用户交互界面。系统集成了Hadoop分布式文件系统HDFS进行海量医用消耗品数据存储，利用Spark和Spark SQL引擎实现高效的数据处理和分析计算，结合Pandas、NumPy等数据科学库完成复杂的统计分析任务，数据持久化采用MySQL关系型数据库。系统功能涵盖系统首页展示、个人信息管理、用户权限管理、医用消耗选品信息的全生命周期管理等基础模块，核心亮点在于提供大屏可视化数据展示、市场竞争格局深度分析、耗材价格多维度对比分析、产品技术特性量化评估以及人工关节专题数据挖掘等高级分析功能，通过多层次的数据可视化图表和交互式界面，为医疗机构、政府采购部门和相关研究人员提供科学的决策支持，实现了从原始数据采集、清洗处理、统计分析到可视化呈现的完整数据分析流程，充分体现了大数据技术在医疗健康领域的实际应用价值。
基于大数据的国家医用消耗选品采集数据分析系统演示视频
基于大数据的国家医用消耗选品采集数据分析系统演示图片
基于大数据的国家医用消耗选品采集数据分析系统代码展示
# 核心功能1：医用消耗选品信息管理 - 数据采集与处理
def collect_and_process_medical_supplies_data(raw_data_list):
processed_data = []
for raw_item in raw_data_list:
# 数据清洗和标准化处理
cleaned_item = {
'product_name': raw_item.get('name', '').strip(),
'product_code': raw_item.get('code', '').upper(),
'manufacturer': raw_item.get('manufacturer', '').strip(),
'price': float(raw_item.get('price', 0)),
'specification': raw_item.get('spec', ''),
'material': raw_item.get('material', ''),
'registration_number': raw_item.get('reg_number', ''),
'category': classify_medical_supply_category(raw_item.get('name', '')),
'quality_grade': evaluate_quality_grade(raw_item),
'market_share': calculate_market_share(raw_item.get('manufacturer', '')),
'price_trend': analyze_price_trend(raw_item.get('code', ''), raw_item.get('price', 0)),
'compliance_status': check_compliance_status(raw_item.get('reg_number', '')),
'supplier_rating': get_supplier_rating(raw_item.get('manufacturer', '')),
'inventory_status': check_inventory_availability(raw_item.get('code', '')),
'procurement_history': get_procurement_history(raw_item.get('code', '')),
'technical_score': calculate_technical_score(raw_item),
'cost_effectiveness': calculate_cost_effectiveness_ratio(raw_item),
'risk_assessment': perform_risk_assessment(raw_item),
'created_time': datetime.now(),
'updated_time': datetime.now()
}
# 数据验证
if validate_medical_supply_data(cleaned_item):
processed_data.append(cleaned_item)
# 存储到数据库
MedicalSupply.objects.create(**cleaned_item)
# 更新索引用于后续快速查询
update_search_index(cleaned_item)
else:
log_invalid_data(raw_item, "数据验证失败")
return processed_data
基于大数据的国家医用消耗选品采集数据分析系统文档展示
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