大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的北京市医保药品数据分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata

作者主页 :IT研究室✨

个人简介:曾从事计算机专业培训教学,擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。

☑文末获取源码☑
精彩专栏推荐 ⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目

文章目录

一、前言

本系统是基于大数据技术的北京市医保药品数据分析系统,旨在通过大规模的数据处理与分析,帮助医保部门、药品生产企业及研究机构更有效地管理和分析药品数据。该系统采用了Hadoop与Spark的大数据框架,结合Python/Java的开发语言,支持Django/Spring Boot作为后端框架,前端则采用Vue和ElementUI等现代化前端技术,提供高效的数据交互界面。系统的核心功能包括药品目录的管理、药品信息的深入分析、医保报销策略的精准监控等,能够帮助用户全面了解北京市医保药品的分布、使用频率及市场占有情况,为政策制定和医疗资源配置提供数据支持。

选题背景:

随着社会医疗需求的不断增长和医保政策的逐步完善,如何精确分析和管理医保药品目录成为了医疗行业中的一个重要课题。特别是在北京这样的大城市,药品种类繁多且涵盖了各类治疗领域,从常见病到复杂疾病都有涉及。北京市作为国家医保政策的试点区域之一,涉及到大量的药品数据,包括药品类型、生产企业、医保目录等级等信息。这些数据对医保报销、药品供应链以及患者用药管理有着重要影响。因此,通过大数据分析技术对北京市医保药品数据进行深度挖掘,不仅能提升医保政策的精准度,还能为相关企业、政府和公众提供有价值的决策依据。

选题意义:

本课题具有深远的实际意义。首先,从政策角度来看,基于大数据分析能够帮助医保部门了解药品使用的整体趋势,识别出医保目录中的药品种类和分布情况,优化药品支付策略与监管措施;其次,针对药品生产企业,本系统能够帮助企业了解其产品在医保体系中的市场表现,进而调整产品组合、研发方向和市场策略;再次,对于患者和医疗机构,系统能够提供精准的医保报销数据,帮助患者降低经济负担,并协助医院进行合理的药品采购与使用决策。通过这些功能的实现,系统不仅提升了数据的透明度,也为北京市医疗保障体系的高效运行提供了坚实的数据支持。

二、开发环境

  • 大数据框架:Hadoop+Spark(本次没用Hive,支持定制)
  • 开发语言:Python+Java(两个版本都支持)
  • 后端框架:Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)(两个版本都支持)
  • 前端:Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
  • 详细技术点:Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
  • 数据库:MySQL

三、系统界面展示

  • 基于大数据的北京市医保药品数据分析系统界面展示:





四、代码参考

  • 项目实战代码参考:
java(贴上部分代码) 复制代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Beijing Medical Data Analysis").getOrCreate()

# 加载医保药品数据
df = spark.read.csv("beijing_medicare_data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 1. 药品目录等级分布分析
def insurance_level_distribution(df):
    return df.groupBy("医保目录等级").agg(count("药品名称").alias("药品数量")).orderBy(col("药品数量").desc())

# 2. 药品常见剂型分析
def dosage_form_analysis(df):
    return df.groupBy("药品剂型").agg(count("药品名称").alias("药品数量")).orderBy(col("药品数量").desc())

# 3. 不同医保等级药品的自付比例分析
def self_pay_ratio_by_level(df):
    return df.groupBy("医保目录等级").agg(avg("自付比例").alias("平均自付比例")).orderBy(col("平均自付比例"))

# 使用核心函数进行分析
level_distribution = insurance_level_distribution(df)
dosage_form = dosage_form_analysis(df)
self_pay_ratio = self_pay_ratio_by_level(df)

# 显示结果
level_distribution.show()
dosage_form.show()
self_pay_ratio.show()

五、系统视频

基于大数据的北京市医保药品数据分析系统项目视频:

大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的北京市医保药品数据分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata

结语

大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的北京市医保药品数据分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata

想看其他类型的计算机毕业设计作品也可以和我说~ 谢谢大家!

有技术这一块问题大家可以评论区交流或者私我~

大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦~
源码获取:⬇⬇⬇

精彩专栏推荐 ⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目

相关推荐
MM_MS11 分钟前
Halcon图像锐化和图像增强、窗口的相关算子
大数据·图像处理·人工智能·opencv·算法·计算机视觉·视觉检测
Heorine1 小时前
数学建模 绘图 图表 可视化(6)
python·数学建模·数据可视化
点灯小铭1 小时前
基于单片机的智能洗碗机控制系统设计
单片机·嵌入式硬件·毕业设计·课程设计
焦耳热科技前沿1 小时前
中科大EMA:3秒焦耳热一步合成双功能催化剂用于甲醇氧化协同高效制氢
大数据·人工智能·自动化·能源·材料工程
向量引擎小橙1 小时前
推理革命与能耗:AI大模型应用落地的“冰山成本”与破局之路
大数据·人工智能·深度学习·集成学习
一条咸鱼_SaltyFish2 小时前
[Day15] 若依框架二次开发改造记录:定制化之旅 contract-security-ruoyi
java·大数据·经验分享·分布式·微服务·架构·ai编程
TMT星球2 小时前
星动纪元携人形机器人家族亮相CES 2026,海外业务占比达50%
大数据·人工智能·机器人
清风6666662 小时前
基于单片机的电加热炉智能温度与液位PID控制系统设计
单片机·嵌入式硬件·mongodb·毕业设计·课程设计·期末大作业
chen<>2 小时前
Git原理与应用
大数据·git·elasticsearch·svn
焦耳热科技前沿3 小时前
西华大学Adv. Sci.:超高温焦耳热冲击制备拓扑缺陷碳,用于催化碳纳米管可控生长
大数据·人工智能·能源·材料工程·电池