作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。

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系统展示

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摘要

  本研究旨在构建一套基于大数据的高血压人群数据分析及可视化系统。该系统通过集成大数据处理技术和前端可视化工具，实现了对海量高血压人群数据的深度挖掘与直观展示。系统不仅能分析患者基本信息、生活习惯、身体指标等多维度数据，还能预测高血压并发症风险，为医生提供精准诊疗方案，提高患者生活质量。

研究意义

  高血压作为一种常见慢性疾病，其并发症严重威胁人类健康。通过大数据分析，能够发现隐藏在海量数据中的规律和趋势，为高血压的预防、诊断和治疗提供科学依据。本系统的开发，有助于提升医疗服务的智能化水平，促进医疗资源的优化配置，减轻医护人员工作压力，降低患者就医成本，具有重要的社会和经济价值。

研究目的

  本研究的主要目的是利用大数据技术，开发一套高效、准确的高血压人群数据分析及可视化系统。该系统能够实现对高血压患者的全面监测，包括基本信息、生活习惯、身体指标等数据的采集、清洗、分析和展示。同时，结合机器学习算法，构建高血压并发症预测模型，为医生提供个性化治疗建议，降低并发症发生率，提高患者生活质量。

文档目录

1.绪论
  1.1 研究背景
  1.2 研究意义
  1.3 研究现状
  1.4 研究内容
2.相关技术
  2.1 Python语言
  2.2 B/S架构
  2.3 MySQL数据库
  2.4 Django框架
  2.5 Vue框架
3.系统分析
  3.1 系统可行性分析
    3.1.1 技术可行性分析
    3.1.2 经济可行性分析
    3.1.3 操作可行性分析
  3.2 系统性能分析
    3.2.1 易用性指标
    3.2.2 可扩展性指标
    3.2.3 健壮性指标
    3.2.4 安全性指标
  3.3 系统流程分析
    3.3.1 操作流程分析
    3.3.2 登录流程分析
    3.3.3 信息添加流程分析
    3.3.4 信息删除流程分析
  3.4 系统功能分析
4.系统设计
  4.1 系统概要设计
  4.2 系统功能结构设计
  4.3 数据库设计
    4.3.1 数据库E-R图设计
    4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
  5.1 前台功能实现
  5.2 后台功能实现
6.系统测试
  6.1 测试目的及方法
  6.2 系统功能测试
    6.2.1 登录功能测试
    6.2.2 添加功能测试
    6.2.3 删除功能测试
  6.3 测试结果分析

代码

from django.shortcuts import render  
from .models import HypertensionPatient, BloodPressureRecord  
from django.db.models import Avg, Count  
  
def hypertension_dashboard(request):  
    # 示例：计算平均血压  
    average_bp = BloodPressureRecord.objects.aggregate(  
        avg_systolic=Avg('systolic'), avg_diastolic=Avg('diastolic')  
    )  
  
    # 示例：统计患者数量  
    patient_count = HypertensionPatient.objects.count()  
  
    # 将数据传递给模板  
    context = {  
        'average_bp': average_bp,  
        'patient_count': patient_count,  
    }  
  
    return render(request, 'hypertension/dashboard.html', context)

总结

  本研究成功构建了一套基于大数据的高血压人群数据分析及可视化系统，实现了对高血压患者数据的全面管理和智能分析。该系统不仅提高了数据处理的效率和准确性，还为医生提供了有力的决策支持，有助于推动高血压防治工作的深入开展。未来，随着大数据技术的不断进步，该系统将进一步完善和优化，为更多患者带来福音。

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