前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse
2.Nodejs+Vue.js -vscode
3.python(flask/django)--pycharm/vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx
数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以
在新冠疫情及后续各类突发公共卫生事件防控中，疫情数据（如确诊病例数、密接轨迹、疫苗接种率、物资储备量等）是决策部署的核心依据。但传统疫情防控管理系统多以表格形式存储和展示数据，存在数据解读难、趋势预判滞后、信息传递不直观等问题，基于该系统的数据可视化分析与实现开发，成为突破防控数据应用瓶颈、提升公共卫生应急响应能力的关键举措。
在此背景下，基于疫情防控管理系统开发数据可视化分析功能，既能解决数据解读难、决策滞后的问题，又能提升信息透明度与公众认知度，对构建精准化、科学化的公共卫生防控体系具有重要意义，成为后疫情时代公共卫生应急管理体系建设的必然趋势。
语言：Python
框架：django/flask
软件版本：python3.7.7
数据库：mysql
数据库工具：Navicat
前端框架:vue.js
通过比较两个不同因素的框架，可以看出Flask和Django不能被标记为单一功能中的最佳框架。当Django在快速发展的大型项目中看起来更好并且提供更多功能时，Flask似乎更容易上手。这两个框架对于开发Web应用程序都非常有用，应根据当前的需求和项目的规模来选择它们。
最新python的web框架django/flask都可以开发.基于B/S模式,前端技术:nodejs+vue+Elementui+html+css
,前后端分离就是将一个单体应用拆分成两个独立的应用：前端应用和后端应用，以JSON格式进行数据交互.充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护等特点
从防控实践痛点来看，疫情数据具有实时性强、维度多、关联复杂的特点。基层工作人员需从海量表格数据中提取关键信息（如高风险区域分布、病例增长趋势），不仅耗时耗力，还易因数据解读偏差导致防控措施落地滞后；同时，公众对疫情信息的获取需求日益迫切，但表格化数据专业性强，普通民众难以快速理解，易引发信息误解或恐慌，不利于防控共识的形成。
从技术发展机遇来看，数据可视化技术（如热力图、折线图、地理信息地图、动态仪表盘等）的成熟，为疫情数据的高效利用提供了可能。通过可视化手段，可将分散的疫情数据转化为直观的图形、图表或动态模型，清晰呈现数据关联与变化趋势从决策支撑层面分析，疫情防控决策需基于数据动态调整。传统系统缺乏对数据的深度加工与可视化呈现，决策者难以直观把握疫情传播规律、防控资源供需匹配情况（如医疗床位缺口、防疫物资分布），导致决策多依赖经验判断，科学性与精准性不足，难以应对复杂多变的疫情态势。 同时，结合大数据分析技术，还能实现疫情传播风险预判、防控资源优化调度等功能，为决策提供前瞻性支撑。
