基于数据挖掘的疾病数据可视化与预测系统任务书

毕业论文题目：

学生姓名：专业：学号：

主要研究内容（方向）:

该系统是一个基于大数据和机器学习的医疗分析系统，利用Pandas、PySpark等技术对和鲸数据集中的医疗数据进行高效预处理、特征工程和可视化分析，采用线性回归算法实现疾病预测，并通过HTML、CSS、JavaScript、Bootstrap4和Echarts构建前端页面，结合Flask框架与MySQL/SQLite数据库提供后端服务，同时集成用户管理和使用Flask-Admin实现的管理员后台数据管理功能，旨在提高医疗效率和质量，增强用户体验和系统可维护性。

主要研究方法、技术指标:

针对疾病数据进行深度挖掘和整理、搜集相关资料，分析医疗业务需求，在此基础上采用数据挖掘与机器学习相结合的方法进行系统需求分析。从疾病预测与数据可视化的角度出发，利用大数据技术和机器学习算法（如Pandas、PySpark、线性回归等）对医疗数据进行预处理、特征提取和模型训练，实现疾病的精准预测。同时，采用Echarts等可视化工具将分析结果以图表、曲线等形式直观展示，形成集成化的信息展示平台，并设计有友好的用户界面，便于用户交互与数据分析。

系统开发过程中，采用前后端分离的模式，前端使用HTML等技术构建用户界面，后端则使用Flask框架与MySQL数据库进行数据的存储与交互，集成了用户注册登录、数据查看、搜索和分析等功能。此外，还集成了Flask-Admin实现管理员对后台数据的增删改查操作，提高了系统的可维护性。

语言平台：Python

数据库：MySQL

开发环境：PyCharm/VSCode等IDE

操作系统：支持Windows等主流操作系统

参考文献（资料）:

[1]李辰煊.基于数据挖掘分析的牛病辅助诊疗系统设计[J].农业技术与装备,2024,(07):30-32.

[2]陈静雯,张鹏鹏,徐思语,等.基于机器学习的呼吸道疾病预测可视化系统[J].物联网技术,2023,13(02):68-70.

[3]陈正伟.数据管理与隐私计算平台的设计案例分析[J].集成电路应用,2024,41(06):220-221.

[4]陈亚华,张凯淇,马俊.基于LabVIEW的心电信号与多数据采集分析系统设计[J].现代计算机,2024,30(08):112-115+120.

[5]李许明,舒建昌.基于CiteSpace对国家健康和营养检查调查数据库在肝脏疾病领域挖掘趋势及热点分析[J].中国当代医药,2024,31(08):126-131.

[6]覃雁,刘燃,高松林,等.基于数据挖掘技术的广西民族医药治疗肝炎的用药规律[J].广西医学,2023,45(15):1827-1831.

[7]林亚伟.基于图表示学习和多源数据的circRNA-疾病关联预测研究[D].华东交通大学,2023.

[8]周莉莉,余洋.基于大数据平台的院内传染病流调系统设计与实现[J].中国数字医学,2023,18(04):68-72.

[9]Liu W ,Ye X ,Shan H , et al.Unraveling the Spectrum of Ocular Toxicity with Oxaliplatin: Clinical Feature Analysis of Cases and Pharmacovigilance Assessment of the US Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System Database.[J].Clinical therapeutics,2024,45-66.

[10]Hwang S ,Baron R ,Saxena V , et al.Utilization of Remote Patient Monitoring for Neurological Disorders: A Nationwide Analysis of Administrative Claims Data.[J].Telemedicine journal and e-health : the official journal of the American Telemedicine Association,2024,33-43.

时间安排计划:

第1-2周：查阅相关资料，对基于数据挖掘的疾病数据可视化与预测系统进行可行性和功能需求分析,完成毕业设计开题报告工作

第3-4周：按照开题报告要求做出项目概要设计

第5-9周：完成数据库设计与项目的详细设计，并认真填写项目中期检查表

第10-13周：完成项目编码工作

第14周：完成项目测试工作

第15周：整理各种文档与ppt，为答辩做准备。