注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

• 1.开发环境
• 2 系统设计
• • 2.1 系统开发背景
  • 2.2 系统开发意义
  • 2.3 功能模块简介
• 3 系统展示
• • 3.1 功能展示视频
  • 3.2 大屏页面
  • 3.3 分析页面
  • 3.4 基础页面
• 4 更多推荐
• 5 部分功能代码

1.开发环境

发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

2.1 系统开发背景

随着我国疾病谱变化、人口流动加剧及气候变化等因素叠加，乙型肝炎、结核病、布鲁氏菌病等法定报告传染病呈现时空异质性增强、多病种共流行的新态势。传统的手工报表与静态统计已难以满足“早发现、早预警、早处置”的公共卫生决策需求，亟需构建覆盖数据采集、清洗、分析、预测、可视化的全流程大数据平台，为精准防控提供实时、可靠、可解释的证据。

2.2 系统开发意义

系统以病例、监测、气象、人口、社交媒体等多源异构数据为底座，通过机器学习与交互式可视化技术，将“数据”转化为“决策”，实现疾病早期信号自动捕获、风险等级动态评估、干预措施效果量化，助力疾控中心、医院和政府部门从“被动应对”转向“主动预防”，最终降低发病率、死亡率及公共卫生经济负担。

2.3 功能模块简介

本项目围绕“中国常见传染病数据分析与可视化系统”展开，核心任务包括：在系统首页与数据管理模块中完成2004-2024 年乙型肝炎、布鲁氏菌病、结核病、水痘、新冠肺炎等 30 余种法定传染病病例数据的标准化入库与质量校验；利用大屏可视化、疾病流行病学分析及人口特征模块，对发病率、死亡率、季节性、地域（如新疆维吾尔自治区）及城乡差异进行时空热点扫描；在医疗干预效果分析模块中，通过对比有无实验室确诊、随访管理、疫苗接种等干预手段下的康复率、死亡率与 ICU 入院率，量化公共卫生措施的真实世界收益；最终在公共卫生效能分析模块构建综合风险评分模型，实现中度与轻度预警阈值的动态输出，为疾控部门提供可操作的决策依据。

大屏可视化：一图总览全国及各省发病率、死亡率、季节性与地域分布，支持钻取到地市、区县。
疾病分析：按病种展示流行病学曲线、周期分解、异常检测与传播链推断。
人口特征：从年龄、性别、城乡、职业等维度剖析易感性差异与高危人群画像。
医疗干预：对比实验室确诊、随访管理、疫苗接种等措施对康复率、死亡率的实际效果。
公共卫生效能：综合风险评分、预警阈值、资源投入与干预收益评估，输出防控优先级。
数据管理：提供病例录入、批量导入、质量校验、脱敏分级与权限审计，确保数据安全合规。
用户中心：多角色（管理员、疾控用户、医院用户）分级授权、个性化仪表盘与消息推送。
系统首页：快速导航、公告通知、任务待办与快捷搜索，提升用户体验。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

3.2 大屏页面

3.3 分析页面

3.4 基础页面

4 更多推荐

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5 部分功能代码

# disease_seasonality.py
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# 1. 数据库连接（请替换成实际账号）
DB_URI = "mysql+pymysql://user:pwd@127.0.0.1:3306/cdc?charset=utf8mb4"
engine = create_engine(DB_URI)

# 2. 核心函数：计算指定疾病的季节指数
def calc_seasonality(disease_name: str = "乙型肝炎") -> dict:
    """
    返回格式：
    {
      "seasons": ["春季","夏季","秋季","冬季"],
      "seasonal_index": [1.12, 0.98, 0.87, 1.03],
      "chart_data": [...]  # 供 ECharts 直出
    }
    """
    sql = f"""
    SELECT
        report_year,
        report_month,
        SUM(report_cases) AS cases
    FROM
        infectious_disease
    WHERE
        disease_name = '{disease_name}'
        AND report_year BETWEEN 2018 AND 2023
    GROUP BY
        report_year, report_month
    ORDER BY
        report_year, report_month;
    """
    df = pd.read_sql(sql, engine)
    if df.empty:
        return {"error": "无数据"}

    # 构造月度时间序列
    df["date"] = pd.to_datetime(
        dict(year=df.report_year, month=df.report_month, day=1)
    )
    df.set_index("date", inplace=True)
    ts = df["cases"].resample("M").sum().fillna(0)

    # STL 分解得到季节性分量
    stl = seasonal_decompose(ts, model="additive", period=12)
    seasonal = stl.seasonal

    # 季节映射
    season_map = {1: "春季", 2: "春季", 3: "春季",
                  4: "夏季", 5: "夏季", 6: "夏季",
                  7: "秋季", 8: "秋季", 9: "秋季",
                  10: "冬季", 11: "冬季", 12: "冬季"}

    seasonal_df = (
        seasonal.to_frame(name="value")
        .reset_index()
        .assign(season=lambda x: x["date"].dt.month.map(season_map))
    )

    # 计算季节指数（平均值归一化）
    season_stats = (
        seasonal_df.groupby("season")["value"]
        .mean()
        .reindex(["春季", "夏季", "秋季", "冬季"])
    )
    base = ts.mean()
    seasonal_index = (season_stats / base).round(3).tolist()

    # 3. 构造前端需要的数据结构
    chart_data = [
        {"season": s, "index": idx, "raw": int(season_stats[s] + base)}
        for s, idx in zip(["春季", "夏季", "秋季", "冬季"], seasonal_index)
    ]

    return {
        "seasons": ["春季", "夏季", "秋季", "冬季"],
        "seasonal_index": seasonal_index,
        "chart_data": chart_data,
    }

# 4. Django REST API 封装（views.py 片段）
from rest_framework.decorators import api_view
from rest_framework.response import Response

@api_view(["GET"])
def seasonality_api(request):
    disease = request.GET.get("disease", "乙型肝炎")
    data = calc_seasonality(disease)
    return Response(data)

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