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 预测页面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PyCharm2 系统设计随着宠物饲养规模的不断扩大与宠物医疗行业的数据量激增行业内积累了海量的宠物疾病档案、诊疗记录及费用信息。传统的管理方式难以从这些庞杂的数据中挖掘出隐藏的规律导致在面对复杂的宠物疾病时缺乏有效的手段进行风险预判、资源调配以及针对性的预防干预。通过构建基于大数据与机器学习的预测与分析系统能够打破数据孤岛将历史诊疗数据转化为具有临床指导意义的可视化指标与预测模型从而应对当前宠物医疗领域对精准化、智能化数据支撑的迫切需求。系统主要涵盖用户权限管理、治疗结果预测、疾病分布分析、宠物画像分析、治疗费用分析、诊疗结果分析、时间与地理分析、文本舆情分析以及疾病模式聚类分析等九大核心模块。系统集成LightGBM多分类模型与多种数据可视化图表通过综合管理与深度挖掘数据实现从单病种预测到全局数据洞察的完整闭环。本研究以宠物医疗历史诊疗数据为核心构建了一套集数据管理与智能分析于一体的可视化系统。研究重点涵盖了多源数据的特征工程与清洗、疾病风险的机器学习建模、医疗费用的结构化解析以及疾病与时空因素的关联分析。通过数据融合与算法应用不仅完成了从静态档案管理向动态预测分析的转变还实现了对疾病演变模式、共病特征及就诊行为的多维度探究。系统在底层利用LightGBM模型进行多分类预测在展示层通过大屏可视化技术输出直观的统计图表为医疗决策、疾病预防和费用控制提供数据驱动的解决方案。研究内容细化如下治疗结果预测研究基于LightGBM多分类模型结合14项输入特征对6类治疗结果进行概率分布预测提供高风险预警与基线对比。疾病分布分析研究探究不同季节、不同疾病类型的发病数量差异展示疾病类型构成比例及严重程度的交叉分布特征。宠物画像分析研究从年龄、体重、品种、性别及绝育状态等维度构建宠物特征画像并分析不同品种的病例数排名。治疗费用分析研究剖析费用区间分布规律对比不同治疗方式、疾病类型与严重程度下的平均费用及诊疗天数差异。诊疗结果分析研究统计各疾病的死亡率与不同严重程度的死亡率分析不同治疗方式与最终诊疗结果之间的关联。时间与地理分析研究追踪城市维度的病例数排名与平均费用情况分析各城市高严重占比分布及月度发病趋势变化。文本舆情分析研究通过词云与情绪交叉分析挖掘特定严重程度下的宠物主情绪倾向及文本特征词。疾病模式聚类分析研究基于费用与天数进行病例聚类画像利用关联规则探索疾病共病规律并通过特征重要性排序揭示核心影响因子。3 系统展示3.1 功能展示视频基于机器学习的宠物疾病风险预测与数据分析系统请点击这里查看功能演示3.2 大屏页面3.3 分析页面3.4 预测页面4 更多推荐毕设哪些能做哪些会把你坑到延毕毕设选题这件事选对了是加分项选错了是噩梦开始从大模型到多模态2027届计算机毕设最值得冲的AI选题方向选对毕设题目等于答辩过了一半哪些能做哪些会把你坑到延毕5 部分功能代码importpandasaspddefanalyze_seasonal_disease_distribution(df): 分析季节与疾病类型的交叉分布 df: 包含 season (季节) 和 disease_type (疾病类型) 的原始数据框 # 1. 使用交叉表计算每个季节下各类疾病的病例数# 假设季节分为: 冬, 春, 夏, 秋pivot_tablepd.crosstab(indexdf[disease_type],columnsdf[season],valuesdf[case_id],aggfunccount).fillna(0)# 2. 确保列的顺序符合前端展示逻辑season_order[冬,春,夏,秋]pivot_tablepivot_table.reindex(columns[sforsinseason_orderifsinpivot_table.columns])# 3. 转换为前端Echarts热力图所需的二维数组格式# 格式示例: [{disease: 皮肤病, season: 冬, count: 330}, ...]heatmap_data[]fordiseaseinpivot_table.index:forseasoninpivot_table.columns:heatmap_data.append({disease_type:disease,season:season,case_count:int(pivot_table.loc[disease,season])})returnheatmap_datadefdisease_pattern_clustering(df): 对疾病诊疗数据进行聚类分析 df: 包含 average_cost (平均费用) 和 treatment_days (治疗天数) 的数据框 # 1. 提取聚类特征featuresdf[[average_cost,treatment_days]]# 2. 数据标准化处理 (消除量纲影响)scalerStandardScaler()scaled_featuresscaler.fit_transform(features)# 3. 构建K-Means聚类模型 (假设分为5类对应系统中的高危重症、轻症日常等)kmeansKMeans(n_clusters5,random_state42)df[cluster_label]kmeans.fit_predict(scaled_features)# 4. 根据聚类中心的特征为簇命名 (示例逻辑)cluster_centersscaler.inverse_transform(kmeans.cluster_centers_)cluster_names{}fori,centerinenumerate(cluster_centers):cost,dayscenterifcost1500anddays10:cluster_names[i]长期慢病病例elifcost1000:cluster_names[i]高危重症病例elifdays7:cluster_names[i]重度住院病例else:cluster_names[i]轻症日常病例df[cluster_name]df[cluster_label].map(cluster_names)# 返回聚类结果供前端绘制画像图表returndf.groupby(cluster_name).agg({average_cost:mean,treatment_days:mean}).reset_index()源码项目、定制开发、文档报告、PPT、代码答疑希望和大家多多交流 ↓↓↓↓↓