本科毕业设计_基于SpringBoot的医疗数据分析管理系统_前后端分离项目.zip

这是一个本科毕业设计项目，主要基于SpringBoot框架构建了一个医疗数据分析管理系统。该项目采用了前后端分离的架构，旨在提高数据处理和管理的效率与便捷性。在实际应用中，这样的系统可以帮助医疗机构更好地存储、分析和利用海量的医疗数据。 SpringBoot是Java开发的一个热门框架，它简化了初始化和配置过程，使得开发者可以快速搭建可独立运行的应用。在这个项目中，SpringBoot被用来创建后端服务，处理HTTP请求，与数据库交互，以及实现业务逻辑。它的优势在于能够轻松集成其他Spring模块和第三方库，如Spring Data JPA用于数据库操作，Spring Security用于权限管理等。 项目中的数据文件包括了多种格式，比如CSV（逗号分隔值）文件和PDF文档。CSV文件如"testSVM.csv"和"test.csv"通常包含医疗数据，可能用于训练和测试机器学习模型。"heart_cleveland_upload.csv"可能是心脏病相关数据集，常用于心脏疾病预测分析。"README.md"是Markdown格式的说明文件，里面可能详细介绍了项目背景、技术栈、使用方法等信息。 "heart_decision_tree.pdf"文件很可能包含了一个决策树模型在预测心脏病方面的应用。决策树是一种直观的分类算法，易于理解和解释，适合处理离散型和连续型特征的数据。在"DecisionTreeTrain.py"和"DecisionTreeModel.py"这两个Python脚本中，开发者可能实现了决策树的学习和预测功能，通过训练数据构建模型，并进行预测。 另外，"SVM.py"文件暗示了项目中也使用了支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法，这是一种强大的监督学习模型，尤其适用于小样本、高维数据集的分类和回归任务。"model.pkl"是pickle格式的文件，通常用于保存Python对象，尤其是机器学习模型，以便后续调用和应用。 "说明.txt"文件可能包含了项目的具体操作步骤、数据来源、模型性能评估等方面的详细说明。整体来看，这个毕业设计项目结合了SpringBoot的后端开发、机器学习模型（决策树与SVM）的构建与应用，以及医疗数据分析，展示了综合运用软件工程和数据科学技能解决实际问题的能力。