基于大数据的疫情数据分析与可视化系统设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义

本系统是基于大数据的疫情数据分析与可视化系统，近年来的新冠疫情打乱了原本正常的社会秩序，如今疫情并没有完全的被消灭掉，怎么可以全面有效、正确的数据和先进的数据可视化技术正确的感觉发现新的疫情发展趋势，为管理员和上层人提供正确的大量的数据，节省准备时间，让数据可视化成为用户节约大量的时间，节省大量的时间是在疫情中速战速决的重要方法。

基于大数据的疫情数据分析和可视化系统可以帮助政府和公共卫生部门快速了解疫情的蔓延趋势和患者的特征，进而采取有针对性的防控措施。这些系统还可以帮助评估疫情防控措施的有效性，并在必要时进行调整。此外，这些系统还可以帮助监测社区感染的情况，并采取针对性的防控措施。通过大数据分析，可以帮助政府和公共卫生部门更好地了解疫情，并采取有针对性的防控措施，从而减少疫情对社会和经济的影响。

2. 课题关键问题和重难点

基于大数据的疫情数据分析与可视化系统分为四个模块，分别是数据获取、数据分析、后台服务、前台页面。通过四个功能模块组成系统，以实现疫情可视化监控和预测功能。

本课题的关键：

1.数据收集: 包括疫情相关数据的来源（如主要来自卫生部门或疫情报告网站）和数据的格式（如 csv, json 等）。

3. 国内外研究现状（文献综述）

目前，基于大数据的疫情数据分析和可视化系统在全球范围内得到了广泛应用。在疫情爆发初期，许多研究人员和机构采用了大数据技术来收集、整理和分析有关疫情的信息，帮助公共卫生部门了解疫情的蔓延趋势和患者的特征。

研究方面，有很多研究者通过使用网络爬虫技术收集了大量的社交媒体数据和新闻数据来研究疫情相关信息，并使用自然语言处理技术对数据进行清洗和分析。同时，机器学习和深度学习等技术也被广泛用于疫情数据分析。有些研究则集中在预测疫情的蔓延趋势上，通过利用机器学习模型来预测未来疫情数量变化。

另外，可视化技术也在提升疫情数据分析的效率上发挥着重要作用。通过可视化技术，可以帮助公共卫生部门和政府快速了解疫情的蔓延趋势和患者的特征，并采取有针对性的防控措施。

4. 研究方案

1. 系统功能结构

如图1所示

5. 工作计划

2022-2023-1第15-16周：完成选题，查阅相关中英文资料，进行相关技术的学习；

2022-2023-1第17周：与导师沟通进行课题总体规划；

2022-2023-1第18周：导师下发毕业设计（论文）任务书，学生根据导师的要求进行外文翻译，列出开题报告大纲；