🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大数据的广西医疗机构数据可视化分析系统-功能介绍
《基于Python大数据与AI毕设实战的广西医疗机构数据可视化分析系统》是一个面向计算机专业毕业生的综合性实践项目。本系统以广西壮族自治区的真实医疗机构数据为基础，旨在运用前沿的大数据技术栈，对区域内的医疗资源分布、服务能力及政策覆盖情况进行深度挖掘与分析。在技术实现上，后端采用Python语言及主流的Django框架构建服务，核心数据处理与计算任务则交由强大的分布式计算引擎Apache Spark完成，它通过Spark SQL高效处理存储在HDFS上的海量数据。前端界面基于Vue.js及其组件库ElementUI进行开发，并集成Echarts图表库，将复杂的数据分析结果以直观、动态的地理热力图、条形图、饼图等多种可视化形式呈现给用户。系统功能设计紧密围绕医疗资源分析的五大核心维度，包括医疗资源的地理空间分布、各级机构的服务能力评估、医保政策的覆盖效果分析、医疗机构的整体规模结构以及基于地理信息的可达性分析，从而实现了一个从数据采集、处理、分析到最终可视化展现的完整大数据业务闭环，为学习和实践大数据技术提供了一个具有现实意义的课题。
基于大数据的广西医疗机构数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 这些年，大家对看病就医的问题越来越上心了，特别是医疗资源能不能公平地分配到每个人手上。具体到广西这个地区，随着经济社会的发展，大家对医疗服务的需求也在不断提高，但一个挺现实的问题是，优质的医疗资源可能都扎堆在大城市，而一些偏远地区或者乡镇的医疗条件就相对薄弱。这种不均衡的情况到底有多严重，哪些地方缺医院，哪些地方缺好医生，光凭感觉是说不清楚的。以前可能需要大量的人工调研和纸面报告来了解情况，效率不高，信息也可能过时了。现在不一样了，我们进入了大数据时代，政府部门、医疗机构自身都积累了海量的数据，比如医院的地址、等级、能看哪些病、有没有开通医保等等。怎么把这些散落的数据利用起来，变成一个直观的、能辅助决策的工具，就成了一个挺有价值的研究方向。所以，这个课题就是想尝试用大数据的技术，把广西的医疗机构数据给“盘活”，看看能不能从中挖出点有用的信息来。 选题意义 说实话，这个项目首先对我自己来说，是一个非常好的学习和锻炼机会。它不像做个简单的网站，而是把Python、Spark这些在业界很流行的大数据技术用到了一个具体的、真实的应用场景里，从数据处理到后端开发再到前端展示，整个流程走一遍，对个人能力是个不小的提升。当然啦，这只是一个毕业设计，要说能立刻改变什么也不现实，但它确实有一些实际的参考价值。比如，对于卫生健康领域的管理者来说，这个系统提供了一个“数字沙盘”，可以很直观地看到广西各个城市医疗资源的分布情况，哪个市的三甲医院多，哪个县的乡镇卫生院覆盖不足，数据图表一看就明白，这或许能为他们优化医疗资源布局、制定相关政策时提供一点点数据上的参考。对于其他计算机专业的同学，这个项目也算是一个完整的范例，展示了如何将大数据技术与社会民生问题相结合，做一个既有技术深度又有现实温度的毕业设计，希望能给大家在选题时提供一些灵感。
基于大数据的广西医疗机构数据可视化分析系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 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
基于大数据的广西医疗机构数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的广西医疗机构数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的广西医疗机构数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, when, lit
# 核心代码：初始化SparkSession，这是所有大数据处理的入口
# 在实际项目中，master通常指向Spark集群地址，如spark://host:port
spark = SparkSession.builder \
.appName("GuangxiMedicalDataAnalysis") \
.master("local[*]") \
.config("spark.some.config.option", "some-value") \
.getOrCreate()
# 模拟从HDFS加载数据到DataFrame
# 实际路径可能是 "hdfs://namenode:9000/data/guangxi_medical.csv"
# 为了演示，我们创建一个虚拟的DataFrame
# 字段包括: name, city, level, type, longitude, latitude, is_medicare_open, is_inpatient_medicare_open
medical_data = [
("广西医科大学第一附属医院", "南宁市", "三级", "综合医院", 108.36, 22.81, True, True),
("柳州市人民医院", "柳州市", "三级", "综合医院", 109.41, 24.32, True, True),
("南宁市第二人民医院", "南宁市", "三级", "综合医院", 108.32, 22.82, True, False),
("兴宁区某社区卫生服务中心", "南宁市", "未定级", "社区卫生服务中心", 108.38, 22.85, True, True),
("马山县人民医院", "南宁市", "二级", "综合医院", 108.22, 23.72, False, False),
("桂林市中医院", "桂林市", "三级", "中医医院", 110.29, 25.27, True, True),
("资源县中峰乡卫生院", "桂林市", "一级", "乡镇卫生院", 110.65, 25.99, True, False),
]
columns = ["name", "city", "level", "type", "longitude", "latitude", "is_medicare_open", "is_inpatient_medicare_open"]
df = spark.createDataFrame(medical_data, columns)
df.createOrReplaceTempView("medical_institutions")
# --- 核心功能1: 各城市医疗机构数量统计 (函数: get_institution_count_by_city) ---
def get_institution_count_by_city():
"""
业务说明：此函数用于统计广西各个城市的医疗机构总数。
处理逻辑：
1. 使用Spark SQL对'medical_institutions'视图进行操作。
2. 按'city'字段进行分组（GROUP BY）。
3. 使用COUNT(*)聚合函数计算每个分组（即每个城市）的机构数量。
4. 将列重命名为'city'和'value'以符合前端Echarts饼图或柱状图的数据格式。
5. 使用.collect()将分布式计算结果收集到Driver端。
6. 转换为JSON格式列表，方便API返回给前端。
这是一个基础但非常核心的统计功能，用于宏观了解资源分布。
"""
print("--- Running: get_institution_count_by_city ---")
# 核心Spark SQL查询
city_count_df = spark.sql("""
SELECT
city,
COUNT(name) as value
FROM medical_institutions
GROUP BY city
ORDER BY value DESC
""")
# 将结果转换为字典列表（模拟API返回的JSON）
# 在实际Django项目中，这部分会放在service层，并由view转换为JsonResponse
result_list = [row.asDict() for row in city_count_df.collect()]
print("各城市医疗机构数量:", result_list)
return result_list
# --- 核心功能2: 医疗机构密度热力分析 (函数: get_heatmap_data) ---
def get_heatmap_data(target_city=None):
"""
业务说明：此函数为前端Echarts热力图提供地理坐标数据。
处理逻辑：
1. 从DataFrame中选择经度(longitude)、纬度(latitude)字段。
2. 热力图还需要一个权重值，此处我们给每个点一个固定的权重值'1'。
在更复杂的场景中，权重可以基于医院等级、床位数等计算得来。
3. （可选）如果传入了'target_city'参数，则先对数据进行过滤。
4. Spark会并行处理这些数据的筛选和转换操作。
5. 将筛选出的经纬度和权重值收集起来。
6. 整理成Echarts热力图所需的[[经度, 纬度, 权重], ...]格式。
7. 这个功能是地理空间分析的基础，非常直观。
"""
print("--- Running: get_heatmap_data ---")
# 使用DataFrame API进行操作
heatmap_df = df
# 如果指定了城市，则进行过滤
if target_city:
heatmap_df = heatmap_df.filter(col("city") == target_city)
# 选择经纬度，并添加一个名为'count'的列，值为1，作为热力图的value
heatmap_data_df = heatmap_df.select(
col("longitude"),
col("latitude")
).withColumn("count", lit(1))
# 收集结果并格式化
# Echarts热力图通常需要 [lng, lat, value] 格式的数组
result_list = [[row.longitude, row.latitude, row['count']] for row in heatmap_data_df.collect()]
print("热力图数据:", result_list)
return result_list
# --- 核心功能3: 各城市医保开通率统计 (函数: get_medicare_coverage_rate_by_city) ---
def get_medicare_coverage_rate_by_city():
"""
业务说明：分析各城市医疗机构的医保开通比例。
处理逻辑：
1. 这是一个比简单计数更复杂的聚合分析。
2. 按'city'进行分组。
3. 在聚合操作中，需要计算两个值：
a. 该城市的机构总数 (total_count)，使用COUNT(*)。
b. 该城市已开通医保的机构数 (medicare_count)，使用条件计数，
即当'is_medicare_open'为True时计数。
4. 计算开通率：(medicare_count / total_count) * 100。
5. 为避免除以零的错误，需要进行判断。
6. 这个分析可以评估医保政策在不同地区的落地效果。
7. 最终结果同样整理成JSON格式列表。
"""
print("--- Running: get_medicare_coverage_rate_by_city ---")
# 使用DataFrame API进行分组和聚合，功能更强大
coverage_df = df.groupBy("city").agg(
# 计算每个城市开通医保的机构数量
count(when(col("is_medicare_open") == True, 1)).alias("medicare_count"),
# 计算每个城市的总机构数量
count("*").alias("total_count")
)
# 计算开通率，并处理分母为0的情况
result_df = coverage_df.withColumn(
"coverage_rate",
when(col("total_count") > 0, (col("medicare_count") / col("total_count")) * 100)
.otherwise(0)
).select("city", "medicare_count", "total_count", "coverage_rate")
# 收集并格式化结果
result_list = [row.asDict() for row in result_df.collect()]
print("各城市医保开通率:", result_list)
return result_list
# --- 执行示例 ---
get_institution_count_by_city()
get_heatmap_data("南宁市")
get_medicare_coverage_rate_by_city()
# 在程序结束时关闭SparkSession
spark.stop()
基于大数据的广西医疗机构数据可视化分析系统-结语
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