广西医疗机构数据可视化分析系统-简介
基于大数据的广西医疗机构数据可视化分析系统，是一个综合性的数据分析与展示平台，旨在深度挖掘并直观呈现广西壮族自治区医疗资源的分布格局与服务能力。本系统技术栈以后端Python的Django框架为核心，集成Spring Boot版本作为备选，前端采用Vue、ElementUI及Echarts图表库进行数据可视化呈现，实现了前后端分离的现代化架构。其数据处理的核心引擎构建于Hadoop分布式文件系统（HDFS）之上，利用Spark及其Spark SQL组件进行高效的分布式计算与查询分析，并结合Pandas、NumPy进行精细化的数据操作。系统核心功能覆盖五大维度：首先，在医疗资源地理分布方面，它能从城市、等级、类型等多个维度统计机构数量，并通过热力图分析医疗机构密度，量化城乡资源差异；其次，系统对医疗服务能力进行评估，通过分析服务病种、专科覆盖及慢病与重疾救治能力，揭示各级医疗机构的诊疗特长与短板；再者，它能有效分析医保政策的覆盖效果，统计不同城市、类型及等级机构的医保开通率；同时，系统对医疗机构的规模结构进行剖析，展示各类机构的构成比例与基层网络的完整性；最后，通过空间聚类与服务半径计算，对医疗资源的可达性与辐射能力进行科学评估，为区域医疗规划、政策制定及资源优化配置提供坚实、直观的数据支持与决策参考。
广西医疗机构数据可视化分析系统-技术
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 数据库：MySQL
广西医疗机构数据可视化分析系统-背景
选题背景 近些年，随着区域经济社会的发展，大家对于健康和就医的需求越来越高，广西地区的医疗卫生事业也取得了长足进步。但一个现实情况是，优质的医疗资源往往不是均匀分布的。很多时候，大城市的居民看病方便，能选择的医院多，而一些偏远地区或者乡镇的居民，可能要跑很远才能找到一个合适的医院。这种资源分布不均衡的状况，直接影响了居民的就医体验和健康保障水平。过去，想要了解这些情况，大多依赖于各级部门递交的纸质报表或者Excel表格，信息处理起来慢，而且很难从全局和地理空间的角度发现问题。比如说，我们很难直观地看到哪个区域的专科医院特别少，或者哪个地方基层卫生院的覆盖有盲区。说白了，就是缺乏一个能将海量、零散的医疗数据整合起来，并用直观的图表说话的工具，这使得医疗资源的宏观调控和精准规划面临不小的挑战。
选题意义 这个毕业设计，虽然只是一个学生阶段的项目，但它算是一次有益的尝试，希望能为解决上述问题提供一个看问题的角度。它的实际意义可以从几个方面来看。对于医疗管理部门来说，这个系统可以把复杂的医疗数据变成一目了然的地图和图表，比如哪里医院扎堆了，哪里又很稀疏，医保覆盖到什么程度了，这些都能直观展示。这为他们后续调整医疗布局、优化资源配置提供一个数字化的参考，决策时能更有依据。对于即将毕业的我们自己而言，这个项目的意义更在于实践和学习。它不是一个简单的增删改查管理系统，而是涉及到从数据采集、Hadoop与Spark大数据处理，到后端逻辑实现，再到前端Vue和Echarts可视化的一个完整流程。通过这个项目，可以把课堂上学的分布式计算、数据库、Web开发等知识串联起来，完整地走一遍数据驱动型项目的开发流程，这对提升解决复杂问题的能力和技术综合运用能力是很有帮助的，也算为自己大学四年的学习画上一个比较扎实的句号。
广西医疗机构数据可视化分析系统-视频展示
[video(video-iz0HGzaO-1761831414358)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/498… 毕业设计)]
广西医疗机构数据可视化分析系统-图片展示
广西医疗机构数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import col, count, when, lit
spark = SparkSession.builder.appName("GuangxiMedicalAnalysis").getOrCreate()
# 假设df是已经从HDFS加载的原始数据DataFrame
# df = spark.read.csv("hdfs://namenode:9000/data/guangxi_medical.csv", header=True, inferSchema=True)
def get_institution_count_by_city(df):
"""
核心功能1：按城市统计各类医疗机构数量 (对应功能1.1)
这是一个基础但核心的聚合功能，展示了Spark的GroupBy能力。
"""
city_stats_df = df.groupBy("城市").agg(
count("*").alias("医疗机构总数")
).orderBy(col("医疗机构总数").desc())
# 为了模拟更复杂的业务，可以增加一些判断
# 比如标记出机构数量超过某个阈值的城市
threshold = 1000
city_stats_df = city_stats_df.withColumn(
"是否为医疗重镇",
when(col("医疗机构总数") >= threshold, "是").otherwise("否")
)
# 这里可以加入更多的数据清洗或转换逻辑
# 假设城市名有'市'后缀，我们统一去除
# from pyspark.sql.functions import regexp_replace
# city_stats_df = city_stats_df.withColumn("城市", regexp_replace(col("城市"), "市$", ""))
# 将结果转换为Pandas DataFrame以便于后续通过Django返回给前端
result_pandas = city_stats_df.toPandas()
# 模拟日志记录
print(f"成功按城市统计医疗机构数量，共处理 {df.count()} 条记录。")
return result_pandas.to_dict(orient='records')
def get_level_distribution_by_city(df):
"""
核心功能2：分析各城市不同等级医疗机构的分布 (对应功能1.2)
这展示了更复杂的双重分组聚合能力，是评估资源质量的关键。
"""
# 过滤掉等级为空的记录，保证分析质量
filtered_df = df.filter(col("医疗机构等级").isNotNull() & (col("医疗机构等级") != ""))
level_distribution_df = filtered_df.groupBy("城市", "医疗机构等级").agg(
count("*").alias("机构数量")
).orderBy("城市", col("机构数量").desc())
# 在Spark中进行数据透视，将等级转换为列，更适合前端Echarts渲染
# 这是Spark数据处理中非常实用的一个技巧
pivot_df = level_distribution_df.groupBy("城市").pivot("医疗机构等级").sum("机构数量")
# 填充空值，因为某些城市可能没有特定等级的医院
pivot_df = pivot_df.na.fill(0)
# 增加一个总计列，体现更完整的业务逻辑
# 获取所有等级列名
level_columns = [c for c in pivot_df.columns if c != '城市']
total_expr = " + ".join([f"`{c}`" for c in level_columns])
from pyspark.sql.functions import expr
final_df = pivot_df.withColumn("总计", expr(total_expr))
print("完成各城市医疗机构等级分布统计。")
return final_df.toPandas().to_dict(orient='records')
def get_medical_insurance_coverage_by_city(df):
"""
核心功能3：计算各城市医保开通率 (对应功能3.1)
这涉及到条件聚合，是分析政策覆盖效果的核心。
"""
# 将'是'和'否'转换为1和0，便于计算
df_with_insurance_flag = df.withColumn(
"医保开通标记",
when(col("是否开通医保") == "是", 1).otherwise(0)
)
# 按城市分组，同时计算总数和医保开通数
insurance_stats_df = df_with_insurance_flag.groupBy("城市").agg(
count("*").alias("机构总数"),
sum("医保开通标记").alias("医保开通数")
)
# 计算开通率，并处理分母为0的情况
coverage_df = insurance_stats_df.withColumn(
"医保开通率",
when(col("机构总数") > 0, col("医保开通数") / col("机构总数") * 100).otherwise(0)
)
# 对结果进行格式化，例如保留两位小数
from pyspark.sql.functions import round
final_df = coverage_df.withColumn("医保开通率", round(col("医保开通率"), 2))
# 增加一个全国/全区平均水平的对比列
# avg_coverage = df_with_insurance_flag.agg(avg("医保开通标记")).first()[0] * 100
# final_df = final_df.withColumn("全区平均水平", lit(round(avg_coverage, 2)))
# 按开通率降序排序，找出覆盖最好的地区
final_df = final_df.orderBy(col("医保开通率").desc())
print("医保覆盖率分析完成。")
return final_df.toPandas().to_dict(orient='records')
广西医疗机构数据可视化分析系统-结语
至此，我的毕业设计“基于大数据的广西医疗机构数据可视化分析系统”的主要工作已基本完成。回首整个过程，从选题、技术选型到编码实现，每一步都是一次宝贵的学习与挑战。特别感谢指导老师的悉心教诲，让我在遇到难题时能找到正确的方向。通过这个项目，我不仅巩固了Python、Spark大数据处理及前后端开发知识，更锻炼了独立解决问题的能力。系统虽已实现核心功能，但仍有优化空间。这次经历对我意义非凡，是大学生涯一份满意的答卷。
计科的同学们，还在为大数据毕设选题和实现发愁吗？分享一下我刚完成的毕业设计：【基于大数据的广西医疗机构数据可视化分析系统】。项目用Python+Spark+Django+Vue+Echarts全家桶，把枯燥的医疗数据变成了超酷的动态地图和分析图表，分析医疗资源分布超直观！如果你对大数据项目感兴趣，或者想找点毕设灵感，可以参考一下我的思路。资料和源码的实现思路都整理好了，希望能帮到大家！点个赞和在看鼓励一下吧，欢迎在评论区一起讨论技术细
