作者雨晨源码简介java、微信小程序、安卓定制开发远程调试 代码讲解文档指导ppt制作精彩专栏推荐订阅在下方专栏Java精彩实战毕设项目案例小程序精彩项目案例Python大数据项目案例​文末获取源码文章目录1、医疗资源可视化分析系统 -前言介绍1.1背景1.2课题功能、技术1.3 意义2、医疗资源可视化分析系统 -研究内容3、医疗资源可视化分析系统 -开发技术与环境4、医疗资源可视化分析系统 -功能介绍5、医疗资源可视化分析系统 -论文参考6、医疗资源可视化分析系统 -成果展示6.1演示视频6.2演示图片7、代码展示8、结语文末获取源码本次文章主要是介绍基于Spark的医疗资源可视化分析系统 医疗疾病动态大屏分析1、医疗资源可视化分析系统 -前言介绍1.1背景随着人口老龄化加快、居民健康意识提升以及互联网医疗服务的快速发展公众对医疗机构、科室和医生资源的查询需求不断增加。医疗资源信息通常分散于各类医疗服务平台涉及医院等级、医院类型、科室设置、医生职称、学历背景、擅长疾病、线上问诊服务等多项内容数据量大、字段复杂且更新频繁。对于普通患者而言难以从大量医生和医院信息中快速了解不同城市、不同医院及不同科室的医疗资源配置情况对于医疗管理人员而言也难以直观分析区域医疗资源供给差异、重点科室医生分布及线上服务覆盖程度。传统的人工检索和表格统计方式存在效率低、分析维度单一、数据展示不直观等问题。因此有必要利用网络爬虫、数据清洗、大数据分析与可视化技术对公开医疗资源信息进行集中采集、规范管理和多维分析构建医疗资源可视化分析系统为患者就医参考、医疗资源评估及区域医疗服务优化提供数据支持。1.2课题功能、技术本课题设计并实现了一个基于Spark的医疗资源可视化分析系统。系统以好大夫网站公开展示的医院、科室及医生信息为数据来源使用Python语言和requests爬虫库采集山东省医疗资源相关数据主要包括科室父节点编号、科室父节点名称、科室子节点编号、科室子节点名称、医生姓名、医生职称、所属医院、医生学历、所属科室、擅长领域及详情链接等字段。采集后的原始数据保存至MySQL数据库并通过Pandas完成缺失值处理、重复数据删除、字符串清洗、字段格式统一和数据标准化等预处理操作。在数据分析层系统使用Apache Spark和PySpark对医疗数据进行分布式聚合分析统计医生科室分布、医生擅长领域分布、职称分布、学历分布、医院资源规模及城市医疗资源供给情况同时结合jieba分词技术实现医生擅长疾病文本的关键词提取和词频统计。系统后端采用Django框架开发前端采用Vue与ElementUI构建页面并使用ECharts实现柱状图、饼图、词云图、雷达图、矩形树图、折线图及综合数据大屏等可视化展示。1.3 意义本系统将分散在网络平台中的医疗资源信息转化为结构化、可分析、可展示的数据资源能够提高医疗信息管理与分析工作的效率。通过对医院、科室、医生和城市等多个维度进行统计分析系统可以直观呈现不同地区医疗资源的供给差异、重点科室医生数量、医生职称与学历结构以及擅长疾病分布为患者选择医院和医生提供一定的数据参考。对于医疗管理和运营人员而言系统能够辅助识别医疗资源相对集中的区域和资源较为不足的区域分析医院规模与患者关注度之间的匹配关系并为医疗资源合理配置、线上医疗服务推广和重点学科建设提供数据依据。Spark分布式计算框架的引入提升了大规模医疗数据处理和聚合统计的效率Vue与ECharts的可视化展示降低了数据理解难度。该课题实现了网络数据采集、数据处理、分布式分析、数据库管理和Web可视化的有效结合对医疗信息化和数据驱动型医疗资源分析系统的设计具有一定的实践意义。2、医疗资源可视化分析系统 -研究内容1、数据采集系统通过Python的requests库访问好大夫网站公开页面在遵守网站访问规则、控制请求频率的前提下采集山东省医院、科室和医生相关信息。采集字段包括科室父子节点编号与名称、医生姓名、职称、所属医院、学历、科室、擅长疾病和详情URL等。采集结果经过初步校验后保存至MySQL数据库为后续数据处理与分析提供原始数据基础。2、数据清洗与处理系统使用Pandas对采集到的医疗资源数据进行预处理包括删除重复医生记录、填充空缺字段、清除HTML标签和多余空格、统一医院名称及医生职称格式并将文本字段转换为便于分析的标准格式。随后利用PySpark读取清洗结果通过分组聚合统计医院、科室、医生等指标生成可用于可视化展示的分析数据集。3、数据可视化系统前端采用Vue、ElementUI和ECharts实现医疗资源分析结果的可视化展示。通过柱状图展示医生科室数量和职称分布通过饼图展示学历比例通过词云图展示医生擅长疾病高频词通过雷达图反映医院综合能力通过矩形树图展示科室层级结构。系统还提供综合数据大屏帮助用户快速了解山东省医疗资源整体情况。4、模型构建本系统不以传统机器学习预测模型为核心而是构建医疗资源供给指数和医院关注度匹配分析模型。系统综合城市医院数量、科室数量、医生数量、高级职称医生数量及线上服务覆盖率等指标计算城市医疗资源供给水平同时根据医院规模和患者关注度进行分类识别资源充足且关注度高、资源较少但关注度较高等不同类型医院。5、Web系统开发系统后端基于Django框架开发提供用户注册、登录、医院数据管理、医生数据管理、科室分类查询、用户管理及可视化数据接口等功能。MySQL用于保存用户、医院、科室和医生等业务数据。前端使用Vue构建单页面应用结合ElementUI完成表格、表单和分页交互实现医疗资源数据的增删改查及多维度分析图表展示。3、医疗资源可视化分析系统 -开发技术与环境开发语言Python大数据HadoopSparkHive数据处理pandas后端框架Django前端Vue数据库MySQL机器学习算法K-eans聚类算法开发工具Pycharm4、医疗资源可视化分析系统 -功能介绍创新点亮点大数据5w条数据集、K-eans聚类分析1模型训练。2大屏分析3可视化分析科室分析、医生分析、医院分析、城市分析、线上服务分析、关系网络分析。4系统管理注册登录、用户管理、医院资源数据数据管理。5、医疗资源可视化分析系统 -论文参考6、医疗资源可视化分析系统 -成果展示6.1演示视频演示视频连接6.2演示图片☀️登录☀️☀️大屏☀️☀️可视化分析☀️☀️数据管理☀️7、代码展示1.医疗资源数据采集与MySQL保存功能【代码如下示例】connpymysql.connect(host127.0.0.1,userroot,password123456,databasemedical_resource,charsetutf8mb4)cursorconn.cursor()sql INSERT INTO doctor_info(doctor_name, doctor_title, hospital_name, doctor_education, doctor_department, doctor_specialty, detail_url)VALUES(%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s) responserequests.get(BASE_URL,headersheaders,timeout15)response.raise_for_status()response.encodingresponse.apparent_encoding soupBeautifulSoup(response.text,html.parser)doctor_cardssoup.select(.doctor-item, .doctor-list-item)forcardindoctor_cards: name_nodecard.select_one(.doctor-name, .name)title_nodecard.select_one(.doctor-title, .title)hospital_nodecard.select_one(.hospital-name, .hospital)dept_nodecard.select_one(.department-name, .department)edu_nodecard.select_one(.education, .doctor-education)specialty_nodecard.select_one(.specialty, .good-at)link_nodecard.select_one(a[href])doctor_namename_node.get_text(stripTrue)ifname_nodeelse未知doctor_titletitle_node.get_text(stripTrue)iftitle_nodeelse未知hospital_namehospital_node.get_text(stripTrue)ifhospital_nodeelse未知departmentdept_node.get_text(stripTrue)ifdept_nodeelse未知educationedu_node.get_text(stripTrue)ifedu_nodeelse未知specialtyspecialty_node.get_text( ,stripTrue)ifspecialty_nodeelse暂无detail_urlurljoin(BASE_URL, link_node[href])iflink_nodeelsetry: cursor.execute(sql,(doctor_name, doctor_title, hospital_name, education, department, specialty, detail_url))conn.commit()except pymysql.MySQLError as error: conn.rollback()print(数据保存失败, error)time.sleep(1)cursor.close()conn.close()print(医疗资源数据采集完成)2.Spark医疗资源统计与词频分析功能【代码如下 示例】jdbc_urljdbc:mysql://127.0.0.1:3306/medical_resource?useUnicodetruecharacterEncodingutf8properties{user:root,password:123456,driver:com.mysql.cj.jdbc.Driver}doctor_dfspark.read.jdbc(urljdbc_url,tabledoctor_info,propertiesproperties)# 清洗空值、重复值和字符串字段doctor_dfdoctor_df.dropDuplicates([doctor_name,hospital_name,doctor_department])doctor_dfdoctor_df.fillna({doctor_title:未知,doctor_education:未知,doctor_department:未知,doctor_specialty:暂无})doctor_dfdoctor_df.withColumn(doctor_department, F.trim(F.regexp_replace(F.col(doctor_department),\\s, )))# 统计各科室医生数量department_statdoctor_df.groupBy(doctor_department)\.agg(F.count(*).alias(doctor_count))\.orderBy(F.desc(doctor_count))# 统计医生职称分布title_statdoctor_df.groupBy(doctor_title)\.agg(F.count(*).alias(title_count))\.orderBy(F.desc(title_count))# 统计各医院拥有的医生数量hospital_statdoctor_df.groupBy(hospital_name)\.agg(F.count(*).alias(doctor_count), F.countDistinct(doctor_department).alias(department_count))\.orderBy(F.desc(doctor_count))# 将擅长领域文本进行中文分词def split_words(text):ifnot text or text暂无:return[]return[wordforwordinjieba.lcut(text)iflen(word)2]split_words_udfF.udf(split_words,arraystring)word_statdoctor_df\.withColumn(word_list, split_words_udf(F.col(doctor_specialty)))\.select(F.explode(word_list).alias(word))\.groupBy(word)\.agg(F.count(*).alias(word_count))\.orderBy(F.desc(word_count))\.limit(100)spark.stop()8、结语文末获取源码Java精彩实战毕设项目案例小程序精彩项目案例Python大数据项目案例如果大家有任何疑虑或者对这个系统感兴趣欢迎点赞收藏、留言交流啦欢迎在下方位置详细交流。