计算机毕 设 指导师
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医用耗材数据分析系统 - 简介
本系统是一套面向国家医用耗材集中采购领域的大数据分析平台，通过Hadoop分布式文件系统存储海量医用耗材选品数据，利用Spark计算引擎进行高效数据处理与多维度分析。系统采用Python语言开发，后端基于Django框架构建RESTful API接口，前端运用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现交互式数据可视化界面。核心功能涵盖价格水平与影响因素分析、市场竞争格局分析、产品特性与技术趋势分析以及人工关节类耗材专题分析四大维度，共计12项细分指标。系统通过Spark SQL对存储在HDFS上的医用耗材数据进行清洗、转换与聚合计算，结合Pandas和NumPy进行统计分析，最终以柱状图、折线图、饼图、箱线图等多种图表形式动态展示分析结果，为医疗机构采购决策、成本控制和供应商评估提供数据支撑，同时为监管部门掌握市场动态、识别价格异常和优化集采政策提供量化依据。
医用耗材数据分析系统 -技术
开发语言：java或Python
数据库：MySQL
系统架构：B/S
前端：Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts
大数据框架：Hadoop+Spark+Hive
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)
医用耗材数据分析系统 - 背景
选题背景 近年来国家持续推进医用耗材集中带量采购改革，从人工关节、心脏支架到运动医学类产品陆续纳入集采范围，这项政策有效降低了患者医疗负担，但也给采购管理带来新的挑战。传统的医用耗材数据管理多依赖Excel表格或小型数据库，面对动辄数万条的产品信息、涉及上千家生产企业的注册数据以及持续更新的价格信息，这些工具在数据存储容量、查询响应速度和复杂分析能力上逐渐显露出不足。采购人员需要从产品分类、生产企业、材质特性、价格区间、注册年份等多个维度交叉分析才能做出合理决策,而单机环境下的数据处理往往耗时较长且容易因内存限制出现卡顿。与此同时,医疗器械监管部门也需要借助技术手段实时监测市场集中度、追踪进口替代进程、预警价格异常波动,这些需求催生了将大数据技术引入医用耗材管理领域的现实需要,Hadoop和Spark等分布式计算框架为解决这些问题提供了可行的技术路径。
选题意义 开发这套基于Hadoop+Spark的医用耗材数据分析系统,能够在实际应用层面为医疗机构采购部门提供一个相对高效的决策辅助工具。通过将海量耗材信息存储到HDFS并用Spark进行并行计算,原本需要数十分钟才能完成的多维度数据统计可以压缩到分钟级甚至秒级响应,采购人员可以快速对比不同品牌、不同材质产品的价格分布,及时发现性价比较高的选品方案。从技术实践角度看,这个项目将大数据处理流程完整串联起来,从HDFS数据读取、Spark SQL数据清洗转换、到Pandas统计分析再到Echarts可视化呈现,对于巩固分布式计算理论知识和提升工程实现能力是个不错的锻炼机会。对于监管层面来说,系统生成的市场集中度报告、国产替代率趋势图、注册年份分布图等可视化结果,能够帮助相关部门更直观地把握行业现状,虽然作为毕业设计项目在数据规模和算法复杂度上还比较基础,但这种将政策热点与技术手段结合的思路,至少展示了大数据技术在垂直行业应用的可能性,也为后续系统优化和功能扩展留下了一定空间。
医用耗材数据分析系统 -图片展示
医用耗材数据分析系统 -代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, count, year, substring, regexp_extract, when, sum as spark_sum, desc, round as spark_round
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
import pandas as pd
import numpy as np
spark = SparkSession.builder.appName("MedicalConsumablesAnalysis").config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse").config("spark.executor.memory", "4g").config("spark.driver.memory", "2g").getOrCreate()
class PriceDistributionAnalysisView(View):
def get(self, request):
hdfs_path = "hdfs://localhost:9000/medical_data/consumables.csv"
df = spark.read.csv(hdfs_path, header=True, inferSchema=True)
df_cleaned = df.filter((col("价格").isNotNull()) & (col("价格") > 0))
price_stats = df_cleaned.select(
spark_round(avg("价格"), 2).alias("avg_price"),
count("*").alias("total_count"),
spark_round(col("价格"), -3).alias("price_range")
)
overall_stats = df_cleaned.agg(
spark_round(avg("价格"), 2).alias("average"),
spark_round(col("价格"), 0).alias("median_approx")
).collect()[0]
price_ranges = df_cleaned.withColumn(
"range_label",
when(col("价格") < 1000, "0-1000元")
.when((col("价格") >= 1000) & (col("价格") < 5000), "1000-5000元")
.when((col("价格") >= 5000) & (col("价格") < 10000), "5000-10000元")
.when((col("价格") >= 10000) & (col("价格") < 50000), "10000-50000元")
.otherwise("50000元以上")
)
range_distribution = price_ranges.groupBy("range_label").agg(
count("*").alias("product_count")
).orderBy("range_label")
range_result = range_distribution.collect()
distribution_data = [{"range": row["range_label"], "count": row["product_count"]} for row in range_result]
category_price = df_cleaned.groupBy("产品分类").agg(
spark_round(avg("价格"), 2).alias("avg_price"),
count("*").alias("count")
).filter(col("count") > 10).orderBy(desc("avg_price")).limit(15)
category_result = category_price.collect()
category_data = [{"category": row["产品分类"], "avg_price": float(row["avg_price"]), "count": row["count"]} for row in category_result]
response_data = {
"overall_average": float(overall_stats["average"]),
"total_products": df_cleaned.count(),
"price_distribution": distribution_data,
"category_analysis": category_data
}
return JsonResponse(response_data, safe=False)
class MarketCompetitionAnalysisView(View):
def get(self, request):
hdfs_path = "hdfs://localhost:9000/medical_data/consumables.csv"
df = spark.read.csv(hdfs_path, header=True, inferSchema=True)
df_valid = df.filter(col("生产企业").isNotNull())
enterprise_count = df_valid.groupBy("生产企业").agg(
count("*").alias("product_count")
).orderBy(desc("product_count")).limit(20)
top_enterprises = enterprise_count.collect()
enterprise_list = [{"enterprise": row["生产企业"], "count": row["product_count"]} for row in top_enterprises]
df_with_source = df_valid.withColumn(
"产品来源",
when(substring(col("注册证编号"), 1, 1) == "国", "国产")
.when(substring(col("注册证编号"), 1, 1) == "进", "进口")
.otherwise("未知")
)
source_distribution = df_with_source.groupBy("产品来源").agg(
count("*").alias("count")
).filter(col("产品来源") != "未知")
source_result = source_distribution.collect()
total_valid = sum([row["count"] for row in source_result])
source_data = [{"source": row["产品来源"], "count": row["count"], "percentage": round(row["count"] / total_valid * 100, 2)} for row in source_result]
top5_enterprises = [row["生产企业"] for row in top_enterprises[:5]]
df_top5 = df_valid.filter(col("生产企业").isin(top5_enterprises))
enterprise_category = df_top5.groupBy("生产企业", "产品分类").agg(
count("*").alias("count")
).orderBy("生产企业", desc("count"))
layout_result = enterprise_category.collect()
layout_data = {}
for row in layout_result:
ent = row["生产企业"]
if ent not in layout_data:
layout_data[ent] = []
layout_data[ent].append({"category": row["产品分类"], "count": row["count"]})
category_filter = request.GET.get("category", "人工关节类")
df_category = df_valid.filter(col("产品分类") == category_filter)
category_competition = df_category.groupBy("生产企业").agg(
count("*").alias("count")
).orderBy(desc("count")).limit(10)
competition_result = category_competition.collect()
competition_data = [{"enterprise": row["生产企业"], "count": row["count"]} for row in competition_result]
response_data = {
"top_enterprises": enterprise_list,
"source_distribution": source_data,
"enterprise_layout": layout_data,
"category_competition": competition_data
}
return JsonResponse(response_data, safe=False)
class ProductTechnologyTrendAnalysisView(View):
def get(self, request):
hdfs_path = "hdfs://localhost:9000/medical_data/consumables.csv"
df = spark.read.csv(hdfs_path, header=True, inferSchema=True)
df_with_year = df.withColumn(
"注册年份",
regexp_extract(col("注册证编号"), r"(\d{4})", 1).cast("int")
).filter((col("注册年份") >= 2010) & (col("注册年份") <= 2026))
year_trend = df_with_year.groupBy("注册年份").agg(
count("*").alias("count")
).orderBy("注册年份")
year_result = year_trend.collect()
year_data = [{"year": row["注册年份"], "count": row["count"]} for row in year_result]
df_material = df.filter(col("材质名称").isNotNull())
material_count = df_material.groupBy("材质名称").agg(
count("*").alias("count")
).orderBy(desc("count")).limit(20)
material_result = material_count.collect()
material_data = [{"material": row["材质名称"], "count": row["count"]} for row in material_result]
df_with_source = df_with_year.withColumn(
"产品来源",
when(substring(col("注册证编号"), 1, 1) == "国", "国产")
.when(substring(col("注册证编号"), 1, 1) == "进", "进口")
.otherwise("未知")
).filter(col("产品来源") != "未知")
source_year_trend = df_with_source.groupBy("注册年份", "产品来源").agg(
count("*").alias("count")
).orderBy("注册年份", "产品来源")
source_year_result = source_year_trend.collect()
source_year_data = {}
for row in source_year_result:
year = row["注册年份"]
if year not in source_year_data:
source_year_data[year] = {"国产": 0, "进口": 0}
source_year_data[year][row["产品来源"]] = row["count"]
trend_comparison = [{"year": year, "domestic": data["国产"], "imported": data["进口"]} for year, data in sorted(source_year_data.items())]
df_pandas = df_with_year.select("注册年份", "产品分类").toPandas()
recent_years = df_pandas[df_pandas["注册年份"] >= 2020]
category_growth = recent_years.groupby("产品分类").size().sort_values(ascending=False).head(10)
growth_data = [{"category": cat, "count": int(cnt)} for cat, cnt in category_growth.items()]
response_data = {
"year_trend": year_data,
"material_distribution": material_data,
"source_comparison": trend_comparison,
"recent_growth_categories": growth_data
}
return JsonResponse(response_data, safe=False)
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# **医用耗材数据分析系统** **-结语**
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