作者计算机毕业设计杰瑞个人简介曾长期从事计算机专业培训教学本人也热爱上课教学语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法也喜欢交流技术大家有技术代码这一块的问题可以问我想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学校实战项目计算机毕业设计选题推荐目录基于大数据的广西医疗机构及药店清单可视化分析介绍基于大数据的广西医疗机构及药店清单可视化分析演示视频基于大数据的广西医疗机构及药店清单可视化分析演示图片基于大数据的广西医疗机构及药店清单可视化分析代码展示基于大数据的广西医疗机构及药店清单可视化分析文档展示基于大数据的广西医疗机构及药店清单可视化分析介绍基于大数据的广西医疗机构及药店清单可视化分析系统是一个面向广西区域医疗资源数据整理与分析的可视化平台。系统以HadoopSpark作为大数据处理的核心框架采用HDFS完成原始数据的分布式存储借助Spark SQL与Pandas、NumPy对广西医疗机构和药店的清单数据进行清洗、聚合与统计计算。后端基于Django构建数据服务接口前端通过Vue结合ElementUI、Echarts实现图表渲染与交互展示。系统功能覆盖用户管理、机构档案、药房档案、区域分布分析、类型结构分析、医保服务分析、病例服务分析、网点对比分析、空间布局分析以及资源画像分析等模块能够把原本零散、格式不一的机构与药店清单转化为可按区域、类型、医保服务能力等维度查看的可视化结果帮助使用者直观了解广西医疗机构和药店的整体分布与结构特征。基于大数据的广西医疗机构及药店清单可视化分析演示视频演示视频基于大数据的广西医疗机构及药店清单可视化分析演示图片基于大数据的广西医疗机构及药店清单可视化分析代码展示frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,count,avg,desc,whenfromdjango.httpimportJsonResponsefromdjango.views.decorators.httpimportrequire_GETfrom.modelsimportMedicalInstitution,Pharmacy,Region sparkSparkSession.builder.appName(GuangxiMedicalAnalysis).master(local[*]).config(spark.sql.shuffle.partitions,4).getOrCreate()require_GETdefregion_distribution_analysis(request):institution_dfspark.read.format(jdbc).option(url,jdbc:mysql://localhost:3306/medical_db).option(dbtable,medical_institution).option(user,root).option(password,123456).load()pharmacy_dfspark.read.format(jdbc).option(url,jdbc:mysql://localhost:3306/medical_db).option(dbtable,pharmacy).option(user,root).option(password,123456).load()institution_df.createOrReplaceTempView(institution_table)pharmacy_df.createOrReplaceTempView(pharmacy_table)region_sql SELECT region_name, COUNT(*) AS institution_count FROM institution_table GROUP BY region_name ORDER BY institution_count DESC region_resultspark.sql(region_sql)pharmacy_sql SELECT region_name, COUNT(*) AS pharmacy_count FROM pharmacy_table GROUP BY region_name ORDER BY pharmacy_count DESC pharmacy_resultspark.sql(pharmacy_sql)merged_dfregion_result.join(pharmacy_result,onregion_name,howouter).fillna(0)merged_dfmerged_df.withColumn(total_count,col(institution_count)col(pharmacy_count))merged_dfmerged_df.orderBy(desc(total_count))result_listmerged_df.collect()data[]forrowinresult_list:data.append({region_name:row[region_name],institution_count:row[institution_count],pharmacy_count:row[pharmacy_count],total_count:row[total_count]})returnJsonResponse({code:200,msg:区域分布分析完成,data:data})require_GETdeftype_structure_analysis(request):institution_dfspark.read.format(jdbc).option(url,jdbc:mysql://localhost:3306/medical_db).option(dbtable,medical_institution).option(user,root).option(password,123456).load()institution_df.createOrReplaceTempView(type_table)type_sql SELECT institution_type, COUNT(*) AS type_count FROM type_table GROUP BY institution_type ORDER BY type_count DESC type_resultspark.sql(type_sql)total_counttype_result.agg({type_count:sum}).collect()[0][0]type_resulttype_result.withColumn(ratio,when(col(type_count)0,col(type_count)/total_count*100).otherwise(0))type_resulttype_result.orderBy(desc(type_count))result_listtype_result.collect()data[]forrowinresult_list:data.append({institution_type:row[institution_type],type_count:row[type_count],ratio:round(row[ratio],2)})returnJsonResponse({code:200,msg:类型结构分析完成,data:data})require_GETdefinsurance_service_analysis(request):institution_dfspark.read.format(jdbc).option(url,jdbc:mysql://localhost:3306/medical_db).option(dbtable,medical_institution).option(user,root).option(password,123456).load()institution_df.createOrReplaceTempView(insurance_table)insurance_sql SELECT region_name, insurance_type, COUNT(*) AS service_count FROM insurance_table WHERE insurance_type IS NOT NULL GROUP BY region_name, insurance_type ORDER BY region_name, service_count DESC insurance_resultspark.sql(insurance_sql)pivot_dfinsurance_result.groupBy(region_name).pivot(insurance_type).sum(service_count).fillna(0)pivot_dfpivot_df.withColumn(total_insurance_service,sum([col(c)forcinpivot_df.columnsifc!region_name]))pivot_dfpivot_df.orderBy(desc(total_insurance_service))result_listpivot_df.collect()data[]forrowinresult_list:row_dictrow.asDict()data.append(row_dict)returnJsonResponse({code:200,msg:医保服务分析完成,data:data})基于大数据的广西医疗机构及药店清单可视化分析文档展示作者计算机毕业设计杰瑞个人简介曾长期从事计算机专业培训教学本人也热爱上课教学语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法也喜欢交流技术大家有技术代码这一块的问题可以问我想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学校实战项目计算机毕业设计选题推荐