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本文探讨了药房网利用大数据进行数据分析可视化的必要性，涉及数据来源、意义、国内外发展状况以及药房网数据的特点和应用。研究目标包括数据特征分析、可视化工具开发和实际价值探索。方法包括数据采集、清洗、分析，以及使用Python爬虫、Hadoop、Spark等技术。项目还计划应用机器学习和深度学习进行预测分析。

河北传媒学院

本科毕业论文开题报告

专业	小四号宋体	班级		小四号宋体
姓名	小四号宋体	学号		小四号宋体
指导教师	小四号宋体
题目	基于大数据的医院数据分析可视化
（1.内容包括：课题的来源及意义，国内外发展状况，本课题的研究目标、内容、方法、手段及进度安排、实验方案的可行性分析和已具备的实验条件、具体参考文献等。2.撰写要求：字体为宋体、小四号，字数不少于1500字，1.5倍行距。）课题的来源及意义来源随着互联网的快速发展，药房网成为了人们购买药品的主要渠道之一。药房网作为一家电商平台，拥有大量的药品销售数据、客户购买行为数据、药品库存数据、医院等级排行等，这些数据对于药房网的经营和发展具有重要意义。通过对这些数据进行可视化分析，药房网可以更好地了解市场需求、客户行为等，从而进行更加精准的经营决策，提升竞争力和盈利能力。因此，药房网数据的可视化分析成为了药房网发展和经营的重要手段之一。意义了解市场需求：通过对药品销售数据的可视化分析，药房网可以深入了解市场对不同药品的需求情况，从而有针对性地调整库存和采购策略。客户行为分析：通过对客户购买行为数据的可视化分析，药房网可以了解客户的购买需求、购买频次、购买时间等信息，帮助药房网更好地进行客户关系管理和市场营销。库存管理优化：通过对药品库存数据的可视化分析，药房网可以及时了解库存情况，同时也可以预测需求，避免断货情况的发生。业绩监控：通过对销售数据的可视化分析，药房网可以实时监控业绩情况，及时发现问题并采取相应的措施进行调整。国内外发展状况国内发展状况：随着大数据技术的不断发展和应用，国内药房网数据可视化分析也在逐渐兴起。一些大型药房连锁企业和医疗健康平台开始利用大数据技术对药品销售、病种分析、患者评价等数据进行分析和可视化展示，以优化经营策略和提升服务质量。同时，一些科研机构和大学也在开展药房网数据可视化分析相关的研究，推动了该领域的发展。国外发展状况：在国外，药房网数据可视化分析已经较为成熟，并得到了广泛的应用。一些国外的大型药房和医疗健康机构利用大数据技术对药品销售趋势、患者用药情况、药品库存等数据进行可视化分析，以指导经营决策和提升服务水平。同时，国外的一些研究机构和学术界也在药房网数据可视化分析领域取得了一些研究成果，为该领域的发展提供了理论支持和技术创新。综述：国内外药房网数据可视化分析的发展现状都在不断向着更加智能化、精细化的方向发展，大数据技术的应用对药房经营和医疗健康服务的提升起到了积极的推动作用。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，药房网数据可视化分析将会在未来发展出更多的应用和创新。本课题的研究目标分析药房网数据的特征和趋势，包括药品销售情况、客户需求特点、药品库存情况等，以便为药房经营和管理提供决策支持。开发药房网数据可视化分析工具，以直观、清晰地展示药房数据的分布、变化和关联，帮助决策者更好地理解数据并做出相应的经营策略。探索药房网数据可视化分析在提升药房服务质量、优化药品流通、改善患者用药体验等方面的应用价值，为药房行业提供科学的数据支持。内容医院运营数据分析：利用大数据技术对医院的运营数据进行分析，包括门诊量、住院率、手术量、药品消耗、医务人员工作量等，以了解医院的运营状况，评估服务质量，优化资源配置。医疗质量数据分析：通过大数据分析技术，对医疗质量数据进行分析，包括患者满意度、并发症发生率、抗生素使用情况等，以评估医疗服务质量，提高医疗水平。医保数据分析：利用大数据技术对医保数据进行综合分析，包括医保基金使用情况、患者报销比例等，以优化医保政策，提高医保基金的使用效率。健康管理数据分析：通过可穿戴设备、移动健康应用等产生的健康管理数据，利用大数据技术进行挖掘和分析，了解患者的健康状况，为患者提供个性化的健康管理方案。病原体数据分析：利用大数据技术对病原体数据进行深度挖掘，包括病毒、细菌等微生物的数据分析，以预测疾病传播趋势，为防控策略的制定提供科学依据。医疗设备数据分析：通过大数据技术对医疗设备运行数据进行综合分析，包括设备使用率、故障率等，以提高设备运行效率，降低维护成本。医疗人员数据分析：利用大数据技术对医疗人员工作数据进行挖掘和分析，包括医生、护士等的工作量、工作效率等，以优化人力资源配置，提高医疗服务质量。医疗费用数据分析：通过大数据技术对医疗费用数据进行深度挖掘，包括药品费用、检查费用、治疗费用等，以评估医疗成本，优化医疗资源配置。远程医疗数据分析：利用大数据技术对远程医疗数据进行分析，包括远程诊断、远程会诊等的数据表现和效果评估，以提高医疗服务覆盖面和效率。公共卫生数据分析：通过大数据技术对公共卫生数据进行深度挖掘和分析，包括发病率、死亡率、流行病趋势等，以评估公共卫生状况，优化疾病防控策略。方法、手段 scrapy自动化Python爬虫工具采集药房网医院数据约1000万条存入.csv文件作为数据集。使用MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs。使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集。离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Spark之Scala、SparkSQL完成。统计指标使用sqoop导入mysql数据库。使用flask+echarts进行可视化大屏开发。后期选用机器学习/深度学习相关算法模型对医院部分指标实现预测。进度安排第一阶段：数据采集、数据清洗（1-2周） Python爬虫采集药房网数据(放到服务器上724小时跑爬虫脚本)。第二阶段：Linux大数据中间件搭建（1周）搭建mysql、hive、hdfs、spark、azkaban、sqoop、hbase等大数据中间件。第三阶段：离线指标分析（1周）将hdfs上的药房网数据导入hive数据仓库，分层建表分析。第四阶段：实时指标分析（1周）选用Spark对指标进行实时分析。第五阶段：指标导入（2-3天）分析指标尝试要哪个sqoop导入mysql数据库。第六阶段：搭建可视化平台（1周）集成echarts大屏模版与Flask后端开发框架，并接入mysql。第七阶段：开发可视化图表（持续进行）对mysql中的分析指标，用pymysql+json读取到前台。第八阶段：总结与论文撰写（1-2个月）实验方案的可行性分析* 技术可行性：已经掌握爬虫技术、大数据虚拟机技术、web开发、数据分析等核心技术，可以胜任独立开发毕设。法律可行性：爬虫采集数据符合robot协议，并未商用。仅用于学术研究、开源分析、公益开发。经济可行性：开发工具与开发框架均使用开源产品，降低成本投入。已具备的实验条件 1.硬件条件：阿里云服务器一台、windows笔记本电脑。 2.软件条件：完整的Python、Java、大数据开发环境如jdk1.8、maven、mysql、vmvare、pycharm、idea、anaconda3。 3.知识储备条件：github开源库、黑马大数据相关实战项目教程、优快云技术博客、实习经验。具体参考文献 [1]周朴雄. 基于时空大数据的医院选址研究[D]. 中国科学技术大学, 2020. [2]胡伟. 大数据时代医院数据可视化系统的设计与实现[J]. 中国数字医学, 2022, 14(11): 4. [3]王宁, 王云光, 陈秀芳. 基于大数据的医院门诊数据分析与挖掘应用[J]. 中国卫生信息管理杂志, 2023, 16(3): 5. [4]张明. 基于大数据的医院感染监测与控制平台的设计与实现[D]. 北京大学, 2023. [5]高昕. 大数据在医院管理中的应用与展望[J]. 中国医院管理, 2023, 37(3): 4. [6]刘婷婷, 王宁, 王云光. 基于大数据的医院信息可视化系统设计[J]. 中国医疗设备, 2023, 31(11): 5. [7]陈洁. 大数据分析在医疗卫生行业中的应用与发展[J]. 中国卫生信息管理杂志, 2022, 12(6): 7. [8]王莉, 王云光, 陈秀芳. 基于大数据的医院门诊流量预测模型研究[J]. 中国数字医学, 2023, 9(12): 3. [9]李春雷, 王云光, 陈秀芳. 基于大数据的医院患者满意度分析与应用[J]. 中国卫生信息管理杂志, 2023, 10(6): 8.
选题是否合适：是否课题能否实现：能不能指导教师：（签字）年月日			选题是否合适：是否课题能否实现：能不能指导小组组长：（签字）年月日

核心算法代码如下：

## 启动hadoop
cd /data/hadoop/sbin
sh /data/hadoop/sbin/start-all.sh

## 启动hive 

cd /data/hive

nohup hive --service metastore &

nohup hive --service hiveserver2 &

============hive+hadoop离线计算命令无脑复制
mysql数据库命名:hive_doctor


--hive 建库
DROP DATABASE IF  EXISTS hive_doctor;
CREATE DATABASE IF NOT  EXISTS hive_doctor;
use hive_doctor;
show tables;

--hdfs创建文件夹、上传CSV(linux上上传CSV到/data/doctor2024然后再执行以下命令 -f表示覆盖)
mkdir -p /data/doctor2024

hadoop dfs -mkdir -p /doctor2024/doctors


hadoop dfs -put -f /data/doctor2024/doctors.csv  /doctor2024/doctors