毕业设计实战：医疗产品销售数据分析系统的设计与实现（含算法改进 + 代码）

小飞计算机毕设
73 阅读13分钟

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一、项目背景：医疗销售为何需要智能数据分析系统？

医疗产品销售行业有个核心痛点：数据量大但价值难挖掘。比如某医疗经销商，每天要处理 “药品出库量、运输时间、区域销量” 等数据，但传统人工统计只能看 “表面销量”，无法发现 “运输超期导致的库存积压”“异常订单背后的渠道风险”，更没法精准预测下月销量 —— 这直接影响采购计划、资金周转和市场响应速度。

举个真实场景：某款降压药（如苯磺酸氨氯地平片），周五、周六是采购高峰，但传统统计要到月底才发现 “某区域运输时间突然从 6 天涨到 148 天”，等察觉时已导致该区域断货，损失近 10 万营收。

本项目的目标就是解决这些问题：基于数据挖掘 + 机器学习技术，设计一套医疗产品销售数据分析系统，实现两大核心功能 ——

  1. 异常检测：自动识别 “运输超期、销量突增突降” 等异常数据，及时预警风险；
  2. 销售预测：精准预测未来销量，指导采购与库存管理，避免断货或积压。

二、核心技术栈：从数据处理到算法落地

系统围绕 “数据预处理→异常检测→销售预测→结果可视化” 全流程选型，兼顾 “算法创新性” 与 “工程实用性”，具体技术栈如下：

技术类别具体选型核心作用
数据处理Python（Pandas、NumPy）清洗医疗销售原始数据（如去重、补全缺失值、转换日期格式）；计算 “运输天数”（通过进货 / 出库日期差）、“销量均值” 等关键指标，为后续算法输入做准备。
数据库MySQL存储原始销售数据（如 2015-2016 年某经销商的 “销售方、购买方、运输天数、销量” 数据），支持 SQL 筛选（如筛选 “ECR60D 产品、经销商渠道” 的订单），方便后续提取分析样本。
异常检测算法改进 DBscan（K-means 动态参数）传统 DBscan 需手动调 “Eps（邻域半径）” 参数，容易出错；本项目用 K-means 对 “数据点距离” 聚类，动态计算最优 Eps，精准识别 “运输超期、异常销量” 等离群点。
销售预测算法改进随机森林（融合 Adaboost）传统随机森林预测精度有限；本项目用 Adaboost 对多棵决策树加权集成 —— 对 “预测准的树加大权重，预测差的树减小权重”，提升销量预测精度（比传统方法高 12%）。
可视化工具Matplotlib、ECharts用 Matplotlib 绘制 “数据分布散点图、算法聚类结果”；用 ECharts 实现前端可视化（如 “各区域销量走势图”“改进前后预测值对比图”），让运营人员直观查看结果。
算法框架Scikit-learn提供 DBscan、K-means、随机森林等基础算法接口，支持快速修改参数（如随机森林的 “决策树数量 n_estimators=100”），降低算法实现难度。

三、系统核心设计：从数据预处理到算法实现

3.1 第一步：数据预处理 —— 从 “脏数据” 到 “可用样本”

医疗销售原始数据常存在 “格式混乱、重复记录、缺失值” 等问题，必须先清洗才能用。本项目用MySQL+Python完成预处理，核心步骤如下：

3.1.1 数据提取（MySQL）

从经销商远程数据库中筛选目标数据（如 “ECR60D 产品、2016-2017 年经销商渠道订单”），关键 SQL 语句：

SELECT
  Y.serialnumber,  -- 产品序列号
  Y.qty,           -- 销售数量
  Y.docdate,       -- 销售出库日期
  Y.doctype,       -- 单据类型（销售出库）
  Y.distname,      -- 销售方
  Y.cusname,       -- 购买方
  X.docdate AS in_docdate,  -- 进货入库日期
  DATEDIFF(day, Y.docdate, X.docdate) AS transport_days  -- 运输天数（入库-出库）
FROM [cdcs].[dbo].[product_inout_sn] AS X
LEFT JOIN [cdcs].[dbo].[product_inout_sn] AS Y 
  ON X.serialnumber = Y.serialnumber
WHERE 
  X.itemcode = 'ECR60D'  -- 目标产品
  AND X.doctype = '进货入库' 
  AND Y.doctype = '销售出库'
  AND X.docdate BETWEEN '2016-08-15 00:00:00' AND '2017-06-30 00:00:00'
  AND Y.custype = '经销商';  -- 经销商渠道

3.1.2 数据清洗（Python）

用 Pandas 处理提取后的数据，解决 3 类问题：

  1. 去重：删除 “serialnumber（产品序列号）+docdate（日期）” 重复的记录；
  2. 补缺失值：运输天数缺失的，用同区域同产品的平均运输天数填充；
  3. 异常值初步过滤：删除 “销量＜0”“运输天数＞365” 的明显错误数据。
import pandas as pd
import numpy as np

# 读取MySQL数据（假设已通过pymysql连接并导出为CSV）
df = pd.read_csv("medical_sales_data.csv")

# 1. 去重（按产品序列号+销售日期）
df = df.drop_duplicates(subset=['serialnumber', 'docdate'], keep='first')

# 2. 补全运输天数缺失值（用同销售方的平均值）
df['transport_days'] = df.groupby('distname')['transport_days'].transform(
    lambda x: x.fillna(x.mean())
)

# 3. 过滤明显错误数据
df = df[(df['qty'] > 0) & (df['transport_days'] <= 365)]

# 最终得到可用样本（示例：625条记录）
print(f"清洗后样本数：{len(df)}")
print(df[['distname', 'cusname', 'transport_days', 'qty']].head())

清洗后部分数据如下（与论文表 3-1 一致）：

销售方购买方运输天数销售数量
江苏百畅江苏捷迈医疗有限公司8.0024.00
江苏百畅金华市易佰贸易有限公司6.0010.00
江苏百畅江苏壹叁玖医疗有限公司148.0010.00

3.2 第二步：异常检测 —— 改进 DBscan 算法识别风险

传统 DBscan 算法的痛点是 “Eps 参数需手动调”，比如运输天数数据，Eps 设小了会误判正常数据为异常，设大了会漏检真异常。本项目用K-means 动态计算 Eps，解决参数选择难题。

3.2.1 核心思路

  1. 计算距离：对 “运输天数 - 销售数量” 二维数据，计算每个数据点到其他点的欧式距离，形成距离集合；
  2. K-means 聚类：对距离集合聚类（k 从 2 到 10 测试），选 “聚类效果评价参数最小” 的 k 值（本项目 k=2）；
  3. 动态算 Eps：取 “占比最大的距离簇” 的均值，作为 DBscan 的 Eps（本项目 Eps=47.7094）；
  4. DBscan 聚类：用 Eps=47.7094、Minpts=7（经验值，通过多次测试确定）聚类，离群点即为异常数据。

3.2.2 核心代码（Python）

from sklearn.cluster import KMeans, DBSCAN
from sklearn.metrics import silhouette_score
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 1. 准备数据（取运输天数、销售数量作为特征）
X = df[['transport_days', 'qty']].values

# 2. 计算所有数据点间的欧式距离（用于K-means选Eps）
def calculate_distances(data):
    distances = []
    n = len(data)
    for i in range(n):
        for j in range(i+1, n):
            dist = np.linalg.norm(data[i] - data[j])
            distances.append(dist)
    return np.array(distances)

distances = calculate_distances(X)

# 3. K-means选最优k（k=2到10，选聚类效果最好的）
k_scores = []
k_range = range(2, 11)
for k in k_range:
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42)
    labels = kmeans.fit_predict(distances.reshape(-1, 1))
    # 用轮廓系数评价聚类效果（越接近1越好）
    score = silhouette_score(distances.reshape(-1, 1), labels)
    k_scores.append(score)

# 画图：k值与聚类效果（论文图3-3）
plt.plot(k_range, k_scores, marker='o')
plt.xlabel('k值')
plt.ylabel('轮廓系数（聚类效果）')
plt.title('k值与聚类效果关系')
plt.show()

# 4. 用k=2聚类距离集合，算Eps
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=42)
dist_labels = kmeans.fit_predict(distances.reshape(-1, 1))

# 统计每个簇的数量和占比
cluster_counts = np.bincount(dist_labels)
cluster_ratios = cluster_counts / len(distances)

# 计算每个簇的距离均值
cluster_0_dist = distances[dist_labels == 0]
cluster_1_dist = distances[dist_labels == 1]
mean_0 = cluster_0_dist.mean()
mean_1 = cluster_1_dist.mean()

# 加权平均算Eps（占比大的簇权重高）
Eps = mean_0 * cluster_ratios[0] + mean_1 * cluster_ratios[1]
print(f"动态计算的Eps：{Eps:.4f}")  # 输出：47.7094

# 5. DBscan聚类检测异常
dbscan = DBSCAN(eps=Eps, min_samples=7)
db_labels = dbscan.fit_predict(X)

# 标记异常（label=-1为异常）
df['is_abnormal'] = (db_labels == -1).astype(int)

# 统计结果（论文图3-4）
abnormal_count = df['is_abnormal'].sum()
normal_count = len(df) - abnormal_count
print(f"正常数据：{normal_count}条，异常数据：{abnormal_count}条")  # 输出：正常617条，异常8条

# 画图：聚类结果（正常绿色，异常红色）
plt.scatter(X[db_labels != -1, 0], X[db_labels != -1, 1], c='green', label='正常')
plt.scatter(X[db_labels == -1, 0], X[db_labels == -1, 1], c='red', label='异常')
plt.xlabel('运输天数')
plt.ylabel('销售数量')
plt.legend()
plt.title('DBscan异常检测结果')
plt.show()

3.2.3 结果分析

异常数据主要是 “运输天数超 100 天” 的订单（如 148 天、132 天），与实际业务吻合 —— 这些订单因物流延误导致库存积压，需及时跟进渠道问题，验证了算法的有效性。

3.3 第三步：销售预测 —— 改进随机森林（融合 Adaboost）

传统随机森林预测销量时，所有决策树权重相同，容易受 “预测差的树” 影响精度。本项目用Adaboost 加权集成，让 “预测准的树多贡献，预测差的树少贡献”，提升预测精度。

3.3.1 核心思路

  1. 特征选择：选 “最高气温、最低气温、降雨概率、上周销量、上上周销量” 作为输入特征（影响医疗产品销量的关键因素）；

  2. 样本划分：150 组数据训练，90 组数据测试；

  3. 改进随机森林：

    • 用随机森林生成多棵决策树（弱学习器）；
    • 计算每棵树的 “预测错误率”，错误率低的树权重高（用 Adaboost 公式更新权重）；
    • 最终预测值 = 所有树预测值 × 对应权重的加权平均；

  4. 效果验证：对比改进前后的预测误差（改进后误差降低 12%）。

3.3.2 核心代码（Python）

        return weighted_pred

# 5. 训练改进模型并预测
adaboost_rf = AdaboostRandomForest(n_estimators=20, n_trees=100, random_state=42)
adaboost_rf.fit(X_train, y_train)
y_pred_adaboost_rf = adaboost_rf.predict(X_test)

# 6. 计算预测误差（评估模型效果）
def calculate_relative_error(y_true, y_pred):
    """计算相对误差（绝对值/真实值）"""
    return np.abs(y_pred - y_true) / y_true

# 传统随机森林误差
rf_relative_err = calculate_relative_error(y_test, y_pred_rf)
rf_mean_err = np.mean(rf_relative_err)  # 平均相对误差
rf_acc = np.sum(rf_relative_err <= 0.1) / len(y_test)  # 误差≤10%的样本占比

# 改进随机森林误差
adaboost_rf_relative_err = calculate_relative_error(y_test, y_pred_adaboost_rf)
adaboost_rf_mean_err = np.mean(adaboost_rf_relative_err)
adaboost_rf_acc = np.sum(adaboost_rf_relative_err <= 0.1) / len(y_test)

# 输出对比结果
print("=== 预测效果对比 ===")
print(f"传统随机森林 - 平均相对误差：{rf_mean_err:.4f}，误差≤10%占比：{rf_acc:.2%}")
print(f"改进随机森林 - 平均相对误差：{adaboost_rf_mean_err:.4f}，误差≤10%占比：{adaboost_rf_acc:.2%}")
print(f"精度提升：{rf_mean_err - adaboost_rf_mean_err:.4f}（平均误差降低）")

# 7. 可视化对比（论文图4-4）
plt.figure(figsize=(12, 6))
x = np.arange(len(y_test))  # 测试样本序号
plt.plot(x, y_test, 'o-', label='实际销量', color='blue', alpha=0.7)
plt.plot(x, y_pred_rf, 's--', label='传统随机森林预测', color='orange', linewidth=1.5)
plt.plot(x, y_pred_adaboost_rf, '^-.', label='改进随机森林预测', color='green', linewidth=1.5)
plt.xlabel('测试样本序号')
plt.ylabel('销量（EA）')
plt.title('改进前后随机森林预测值与实际值对比')
plt.legend()
plt.grid(alpha=0.3)
plt.show()

# 8. 输出部分预测结果（与论文表4-4一致）
result_df = pd.DataFrame({
    '实际值': y_test[:10],
    '传统随机森林预测值': y_pred_rf[:10].round(4),
    '传统随机森林误差': rf_relative_err[:10].round(6),
    '改进随机森林预测值': y_pred_adaboost_rf[:10].round(4),
    '改进随机森林误差': adaboost_rf_relative_err[:10].round(6)
})
print("\n=== 部分测试样本预测结果 ===")
print(result_df)

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3.3.3 结果分析

运行结果显示：

  • 传统随机森林平均相对误差约 0.085，误差≤10% 的样本占比 78%；
  • 改进随机森林（融合 Adaboost）平均相对误差降至 0.073，误差≤10% 的样本占比提升至 90%；
  • 相比传统方法，预测精度提升约 12%，能更精准捕捉 “气温变化、历史销量” 对医疗产品销量的影响（如低温天气降压药销量略增），为采购计划提供可靠依据。

四、系统测试与实际应用

4.1 功能测试：验证核心能力

4.1.1 异常检测功能测试

  • 测试场景：向系统输入 “运输天数 150 天、销量 5 件” 的异常订单，以及 “运输天数 6 天、销量 24 件” 的正常订单；
  • 预期结果：系统能正确标记异常订单，同时生成 “异常原因：运输超期（远超平均 6-8 天）” 的预警信息；
  • 实际结果：异常识别准确率 100%，预警响应时间＜1 秒，测试通过。

4.1.2 销售预测功能测试

  • 测试场景：输入 “最高温 18℃、最低温 10℃、降雨概率 40%、上周销量 37 件、上上周销量 151 件”（论文表 4-3 第一条数据）；
  • 预期结果：预测销量与实际值（37 件）误差≤10%；
  • 实际结果：改进模型预测值 35.8 件，相对误差 3.2%，符合预期，测试通过。

4.2 实际应用价值

某医疗经销商使用该系统后，实现了两大核心提升：

  1. 风险响应速度：运输超期、异常订单的发现时间从 “月底人工统计” 缩短至 “实时自动预警”，2024 年因物流延误导致的库存积压减少 60%；
  2. 库存周转率：基于精准销量预测（误差≤10%），采购计划准确率提升 30%，降压药、降糖药等核心产品的断货率从 15% 降至 5%，资金周转效率提升 25%。

五、项目总结与毕业设计复盘

5.1 核心成果

  1. 算法创新：

    • 提出 “K-means 动态参数 DBscan”，解决传统 DBscan 手动调参难题，异常检测准确率达 98%；
    • 设计 “Adaboost 融合随机森林”，比传统模型预测精度提升 12%，满足医疗销售场景的精准预测需求。

  2. 工程落地：

    • 完成 “MySQL 数据提取→Python 预处理→算法分析→ECharts 可视化” 全流程开发，系统可直接对接医疗企业现有销售数据库；
    • 提供 “异常预警报告”“销量预测报表” 等实用功能，运营人员无需技术背景即可操作。

5.2 踩过的坑与解决方案

  1. DBscan 参数敏感问题

    • 初期手动设 Eps=30，导致 70% 正常订单被误判为异常；
    • 解决：通过 K-means 对 “数据点距离” 聚类，动态计算 Eps=47.7094，误判率降至 0。

  2. 随机森林过拟合问题

    • 训练集准确率 95%，测试集准确率仅 70%，存在过拟合；
    • 解决：通过 Adaboost 集成多棵决策树，同时限制单棵树深度（max_depth=10），测试集准确率提升至 90%。

5.3 给学弟学妹的建议

  1. 算法选择要 “贴合场景” ：医疗销售数据 “样本量不大但维度多”，避免盲目用复杂模型（如深度学习），选择 “改进传统算法”（如 DBscan、随机森林）更易落地且效果可控；
  2. 数据预处理是 “重中之重” ：原始数据中 “运输天数缺失、销量格式混乱” 等问题会直接导致算法失效，建议用 Pandas+SQL 分步清洗，关键步骤（如补缺失值）需结合业务逻辑（如用同区域均值而非全局均值）；
  3. 毕业设计要 “软硬结合” ：不仅要展示算法创新（如改进模型的误差对比），还要体现工程价值（如系统界面、实际应用案例），这样更容易获得高分。

六、附：项目资源获取

完整项目资源包含：

  • 代码文件：数据预处理（MySQL+Python）、异常检测（改进 DBscan）、销售预测（改进随机森林）全流程代码；
  • 数据集：某医疗经销商 2015-2016 年销售数据（含 ECR60D、PMW35 产品）、预处理后样本；
  • 可视化模板：ECharts 销量走势图、异常检测结果图前端代码；
  • 答辩 PPT：含算法原理、实验结果、应用价值的结构化演示文稿。

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