基于Jupyter实现糖尿病病情预测系统 一、系统背景二、系统总体设计（主要模块有数据探索性分析、数据预处理模块、数据可视化模块、数据挖掘模块，介绍本系统的框架结构（以系统框架结构图的方式展示），系统总体设计思路。）三、系统功能实现 1、系统开发环境

感谢您的提问。根据您的问题，我可以回答如下：

一、系统背景

糖尿病是一种常见的慢性疾病，据统计全球有4.63亿糖尿病患者，其中中国糖尿病人群占全球的1/4。糖尿病患者需要日常监测血糖水平，并且根据血糖水平的变化进行调整饮食和药物治疗，以维持血糖在正常范围内。因此，研发一款能够预测糖尿病病情的系统具有重要的临床意义和应用价值。

二、系统总体设计

本系统的框架结构如下图所示：

系统主要分为数据探索性分析、数据预处理模块、数据可视化模块和数据挖掘模块。

1. 数据探索性分析模块：主要对数据进行分析和探索，了解数据的分布、特征等情况，为后续的数据预处理和挖掘提供依据。

2. 数据预处理模块：主要对数据进行清洗、缺失值处理、特征选择等处理，以提高后续的数据挖掘效果。

3. 数据可视化模块：主要对数据进行可视化展示，以帮助用户更好地理解数据特征和分布情况。

4. 数据挖掘模块：主要采用机器学习算法对数据进行建模和预测，以实现糖尿病病情的预测。

三、系统功能实现

1. 系统开发环境

本系统采用Jupyter Notebook作为开发环境，Python作为主要的编程语言，采用Scikit-learn等机器学习库进行数据挖掘和建模。同时，本系统还需要使用Pandas、Numpy等数据处理库和Matplotlib、Seaborn等数据可视化库。

其他功能实现详见代码实现。