AI摘要
基于前后端分离架构的中国传染病统计分析系统，实现数据管理、可视化与预测预警功能。
中国传播传染病统计分析系统
本项目是基于作者本科大三期间在java程序设计课程上做的一个系统。点此跳转至系统
项目背景
在全球公共卫生事件频发的背景下，实时、准确的传染病监测与分析系统对于疫情防控至关重要。基于本学期的Java程序设计课程，我开发了一个基于前后端分离架构的“中国传播传染病统计分析系统”，旨在为疫情数据的可视化展示、趋势分析和决策支持提供有力工具。
技术栈选择
前端技术
- 框架 ：Vue 3 + Vite
- UI组件库 ：Element Plus
- 数据可视化 ：ECharts
- HTTP客户端 ：Axios
- 状态管理 ：Pinia
路由 ：Vue Router
后端技术
- 框架 ：Spring Boot
- 持久层 ：Spring Data JPA
- 数据库 ：MySQL
API设计 ：RESTful风格
系统功能模块
1. 数据管理模块
- 支持病例数据的增删改查
- 实现批量导入功能，方便快速录入大量数据
提供按疾病类型、地区、状态等多维度的检索功能
2. 统计分析模块
- 疾病分布 ：通过饼图展示不同传染病的占比情况
- 地区分布 ：通过柱状图展示各地区病例数量
- 病例趋势 ：通过折线图展示病例数量随时间的变化趋势
状态分布 ：统计确诊、疑似、治愈、死亡等不同状态的病例数量
3. 地图可视化模块
- 基于ECharts实现中国地图可视化
支持三种展示模式：
- 病例分布模式：通过散点大小和颜色展示各地区病例数量和风险等级
- 热力图模式：通过颜色渐变展示病例密度
热点分析模式：突出显示病例数较多的地区
4. 预测预警模块
- 病例分布模式：通过散点大小和颜色展示各地区病例数量和风险等级
- 基于历史数据进行病例数量预测
提供未来趋势分析，为防控决策提供参考
核心实现技术
前后端交互
- 前端通过Axios发起RESTful API请求
- 后端使用Spring Boot控制器处理请求，返回JSON格式数据
实现了统一的错误处理和响应格式
数据可视化
- 使用ECharts实现多种图表类型，包括饼图、柱状图、折线图和地图
- 支持图表的放大、缩小和交互操作
实现了响应式布局，适配不同屏幕尺寸
地图集成
- 解决了GeoJSON数据加载的跨域问题，通过本地存储GeoJSON文件避免了外部API的访问限制
实现了地图数据的动态更新和多图层切换
部署方案
- 前端通过Vite构建，部署到Nginx服务器
- 后端部署为独立的Spring Boot应用
配置Nginx反向代理，将API请求转发到后端服务
项目亮点
- 架构清晰 ：采用前后端分离架构，职责明确，易于维护和扩展
- 功能完善 ：涵盖了数据管理、统计分析、地图可视化和预测预警等核心功能
- 用户体验 ：界面美观，交互流畅，响应迅速
- 技术创新 ：结合ECharts实现了丰富的数据可视化效果，特别是地图可视化功能
- 实用性强 ：为疫情防控提供了直观、全面的数据支持
