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国家医用消耗选品采集数据可视化分析系统- 简介
基于大数据的国家医用消耗选品采集数据可视化分析系统是一个面向医疗行业集中采购领域的数据分析平台，系统采用Hadoop分布式文件系统存储海量医用耗材数据，通过Spark分布式计算框架实现对国家集采目录中医用耗材信息的高效处理与分析。系统后端基于Spring Boot+MyBatis架构搭建，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现交互式可视化界面。核心功能覆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，能够从产品分类、价格分布、生产企业、材质构成、注册年份等多个维度对医用耗材数据进行深度挖掘。系统运用Spark SQL进行复杂查询与统计计算,结合Pandas和NumPy进行数据清洗与数值分析,通过Echarts图表组件将分析结果以柱状图、折线图、饼图等多种可视化形式直观呈现,为医疗机构采购决策、成本控制、供应商评估提供数据支撑,也为监管部门了解市场竞争态势、评估国产化进程、识别价格异常提供分析工具。
国家医用消耗选品采集数据可视化分析系统-技术 框架
开发语言：Python或Java（两个版本都支持）
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL
国家医用消耗选品采集数据可视化分析系统- 背景
选题背景 随着国家医疗保障局持续推进高值医用耗材集中带量采购工作,越来越多的医用耗材被纳入集采范围,这些耗材涉及人工关节、心血管支架、运动医学器械等多个临床领域,数据量呈现爆发式增长态势。传统的人工统计和Excel表格处理方式已经难以应对成千上万条耗材信息的分析需求,医疗机构采购人员需要花费大量时间整理价格清单、对比不同厂商的产品参数、评估材质与价格的关联性,整个过程效率低下且容易出错。同时医用耗材数据本身具有维度多、关联复杂的特点,比如同一款人工关节可能涉及产品分类、生产企业、注册证编号、材质名称、价格等多个字段,这些字段之间存在着复杂的关联关系,单纯依靠人工很难发现深层次的规律和趋势。大数据技术的发展为解决这一问题提供了新思路,通过Hadoop分布式存储可以高效管理海量耗材数据,借助Spark分布式计算能力可以快速完成多维度统计分析,这为开发一套专门的医用耗材数据分析系统奠定了技术基础。
选题意义 开发基于大数据的国家医用消耗选品采集数据可视化分析系统具有多方面的实际价值。从医疗机构角度来看,系统能够帮助采购部门快速了解不同产品分类的价格分布情况,对比国产与进口耗材的成本差异,评估不同材质产品的性价比,这些信息可以作为编制采购预算、筛选供应商、开展价格谈判的参考依据,一定程度上提升采购决策的科学性。从监管层面来说,系统提供的市场竞争格局分析功能可以帮助了解各生产企业的市场份额和产品布局,识别是否存在品牌垄断现象,产品注册年份趋势分析能够反映技术创新的活跃程度,这些分析结果对于评估集采政策效果、优化市场准入机制有一定参考意义。从技术实践角度来说,本系统将Hadoop、Spark、Spark SQL等大数据技术应用到医疗数据分析场景中,探索了分布式计算在结构化数据统计分析中的实现方案,结合Echarts可视化组件将复杂的数据关系以直观的图表形式呈现出来,为类似的数据分析类系统开发提供了一个可行的技术路线,也验证了大数据框架在中小规模数据集上的应用可能性。
国家医用消耗选品采集数据可视化分析系统-图片展示
**国家医用消耗选品采集数据可视化分析系统-代码展示
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.functions;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.*;
@Service
public class MedicalConsumableAnalysisService {
private SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("MedicalConsumableAnalysis").master("local[*]").config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse").getOrCreate();
public Map<String, Object> analyzePriceDistributionByCategory() {
Dataset<Row> df = spark.read().format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/medical_db").option("dbtable", "consumable_info").option("user", "root").option("password", "123456").load();
df = df.filter(df.col("price").isNotNull().and(df.col("product_category").isNotNull()));
Dataset<Row> categoryPriceStats = df.groupBy("product_category").agg(functions.avg("price").alias("avg_price"),functions.min("price").alias("min_price"),functions.max("price").alias("max_price"),functions.count("*").alias("product_count")).orderBy(functions.desc("avg_price"));
List<Row> resultList = categoryPriceStats.collectAsList();
Map<String, Object> resultMap = new HashMap<>();
List<Map<String, Object>> categoryData = new ArrayList<>();
for (Row row : resultList) {
Map<String, Object> item = new HashMap<>();
item.put("category", row.getString(0));
item.put("avgPrice", Math.round(row.getDouble(1) * 100.0) / 100.0);
item.put("minPrice", Math.round(row.getDouble(2) * 100.0) / 100.0);
item.put("maxPrice", Math.round(row.getDouble(3) * 100.0) / 100.0);
item.put("productCount", row.getLong(4));
categoryData.add(item);
}
resultMap.put("categoryPriceData", categoryData);
Dataset<Row> domesticImportCompare = df.withColumn("product_source",functions.when(df.col("registration_number").contains("国械"), "国产").otherwise("进口")).groupBy("product_source").agg(functions.avg("price").alias("avg_price"),functions.count("*").alias("count"));
List<Row> sourceList = domesticImportCompare.collectAsList();
List<Map<String, Object>> sourceData = new ArrayList<>();
for (Row row : sourceList) {
Map<String, Object> item = new HashMap<>();
item.put("source", row.getString(0));
item.put("avgPrice", Math.round(row.getDouble(1) * 100.0) / 100.0);
item.put("count", row.getLong(2));
sourceData.add(item);
}
resultMap.put("sourceCompareData", sourceData);
return resultMap;
}
public Map<String, Object> analyzeMarketCompetition() {
Dataset<Row> df = spark.read().format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/medical_db").option("dbtable", "consumable_info").option("user", "root").option("password", "123456").load();
df = df.filter(df.col("manufacturer").isNotNull());
Dataset<Row> topManufacturers = df.groupBy("manufacturer").agg(functions.count("*").alias("product_count")).orderBy(functions.desc("product_count")).limit(20);
List<Row> topManuList = topManufacturers.collectAsList();
Map<String, Object> resultMap = new HashMap<>();
List<Map<String, Object>> manufacturerData = new ArrayList<>();
for (Row row : topManuList) {
Map<String, Object> item = new HashMap<>();
item.put("manufacturer", row.getString(0));
item.put("productCount", row.getLong(1));
manufacturerData.add(item);
}
resultMap.put("topManufacturers", manufacturerData);
Dataset<Row> sourceDistribution = df.withColumn("product_source",functions.when(df.col("registration_number").contains("国械"), "国产").otherwise("进口")).groupBy("product_source").agg(functions.count("*").alias("count"));
List<Row> sourceList = sourceDistribution.collectAsList();
long totalCount = df.count();
List<Map<String, Object>> sourceRatioData = new ArrayList<>();
for (Row row : sourceList) {
Map<String, Object> item = new HashMap<>();
item.put("source", row.getString(0));
item.put("count", row.getLong(1));
item.put("ratio", Math.round((row.getLong(1) * 100.0 / totalCount) * 100.0) / 100.0);
sourceRatioData.add(item);
}
resultMap.put("sourceDistribution", sourceRatioData);
List<String> topManuNames = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < Math.min(5, topManuList.size()); i++) {
topManuNames.add(topManuList.get(i).getString(0));
}
Dataset<Row> top5ManuProducts = df.filter(df.col("manufacturer").isin(topManuNames.toArray())).groupBy("manufacturer", "product_category").agg(functions.count("*").alias("count"));
List<Row> top5List = top5ManuProducts.collectAsList();
Map<String, List<Map<String, Object>>> manuCategoryMap = new HashMap<>();
for (Row row : top5List) {
String manu = row.getString(0);
if (!manuCategoryMap.containsKey(manu)) {
manuCategoryMap.put(manu, new ArrayList<>());
}
Map<String, Object> item = new HashMap<>();
item.put("category", row.getString(1));
item.put("count", row.getLong(2));
manuCategoryMap.get(manu).add(item);
}
resultMap.put("top5ManufacturerLayout", manuCategoryMap);
return resultMap;
}
public Map<String, Object> analyzeArtificialJointSpecial() {
Dataset<Row> df = spark.read().format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/medical_db").option("dbtable", "consumable_info").option("user", "root").option("password", "123456").load();
Dataset<Row> jointData = df.filter(df.col("product_category").equalTo("人工关节类"));
Dataset<Row> materialDistribution = jointData.filter(jointData.col("material_name").isNotNull()).groupBy("material_name").agg(functions.count("*").alias("count"),functions.avg("price").alias("avg_price")).orderBy(functions.desc("count"));
List<Row> materialList = materialDistribution.collectAsList();
Map<String, Object> resultMap = new HashMap<>();
List<Map<String, Object>> materialData = new ArrayList<>();
long jointTotalCount = jointData.count();
for (Row row : materialList) {
Map<String, Object> item = new HashMap<>();
item.put("material", row.getString(0));
item.put("count", row.getLong(1));
item.put("ratio", Math.round((row.getLong(1) * 100.0 / jointTotalCount) * 100.0) / 100.0);
item.put("avgPrice", Math.round(row.getDouble(2) * 100.0) / 100.0);
materialData.add(item);
}
resultMap.put("materialDistribution", materialData);
Dataset<Row> jointManufacturers = jointData.groupBy("manufacturer").agg(functions.count("*").alias("product_count")).orderBy(functions.desc("product_count")).limit(10);
List<Row> jointManuList = jointManufacturers.collectAsList();
List<Map<String, Object>> jointManuData = new ArrayList<>();
for (Row row : jointManuList) {
Map<String, Object> item = new HashMap<>();
item.put("manufacturer", row.getString(0));
item.put("productCount", row.getLong(1));
jointManuData.add(item);
}
resultMap.put("topJointManufacturers", jointManuData);
Dataset<Row> subCategoryStats = jointData.withColumn("sub_category",functions.when(jointData.col("product_name").contains("髋"), "髋关节").when(jointData.col("product_name").contains("膝"), "膝关节").when(jointData.col("product_name").contains("肩"), "肩关节").otherwise("其他关节")).groupBy("sub_category").agg(functions.count("*").alias("count"));
List<Row> subCategoryList = subCategoryStats.collectAsList();
List<Map<String, Object>> subCategoryData = new ArrayList<>();
for (Row row : subCategoryList) {
Map<String, Object> item = new HashMap<>();
item.put("subCategory", row.getString(0));
item.put("count", row.getLong(1));
item.put("ratio", Math.round((row.getLong(1) * 100.0 / jointTotalCount) * 100.0) / 100.0);
subCategoryData.add(item);
}
resultMap.put("subCategoryDistribution", subCategoryData);
Dataset<Row> materialPriceCompare = jointData.filter(jointData.col("material_name").isNotNull().and(jointData.col("price").isNotNull())).groupBy("material_name").agg(functions.avg("price").alias("avg_price"),functions.min("price").alias("min_price"),functions.max("price").alias("max_price")).orderBy(functions.desc("avg_price"));
List<Row> materialPriceList = materialPriceCompare.collectAsList();
List<Map<String, Object>> materialPriceData = new ArrayList<>();
for (Row row : materialPriceList) {
Map<String, Object> item = new HashMap<>();
item.put("material", row.getString(0));
item.put("avgPrice", Math.round(row.getDouble(1) * 100.0) / 100.0);
item.put("minPrice", Math.round(row.getDouble(2) * 100.0) / 100.0);
item.put("maxPrice", Math.round(row.getDouble(3) * 100.0) / 100.0);
materialPriceData.add(item);
}
resultMap.put("materialPriceCompare", materialPriceData);
return resultMap;
}
}
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# **国家医用消耗选品采集数据可视化分析系统-结语**
为什么计算机专业都在做这个毕设？国家医用耗材大数据分析系统技术揭秘
2026年最火的毕设方向：基于Hadoop+Spark的医用消耗选品数据可视化分析系统全解析
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