医疗数据分析管理系统开发：SpringBoot前后端分离项目

资源摘要信息:"本资源包名为《基于SpringBoot的医疗数据分析管理系统_前后端分离项目》，是为本科毕业设计所准备的，集中体现了学生在软件开发与数据分析方面的研究成果。该项目采用了当前流行的前后端分离架构，后端基于SpringBoot框架进行开发，展示了如何设计与实现一个医疗数据分析管理系统的后端服务。系统前段与后端分离，可以利用现代Web技术如HTML、CSS和JavaScript等构建用户界面，并通过API与后端进行数据交互。 从提供的文件列表中可以看出，该项目除了代码和文档外，还包含了多个CSV格式的数据文件，这些文件可能是用于训练机器学习模型的医疗数据集。例如，'testSVM.csv'和'test.csv'很可能是用于支持向量机(SVM)算法的测试数据集，而'heart_cleveland_upload.csv'则可能包含了心脏病的相关数据，用于机器学习模型的训练与评估。'heart_decision_tree.pdf'文件可能是一篇关于决策树算法在心脏病数据分析中的应用研究文档。'model.pkl'是一个序列化后的机器学习模型文件，通常使用Python的pickle模块进行保存，'DecisionTreeTrain.py'、'DecisionTreeModel.py'和'SVM.py'这些文件则是包含训练决策树模型和SVM模型的Python脚本。 为了更好地理解和使用该项目，还提供了'README.md'文件，其中包含项目的部署指南、功能描述、数据集介绍、API接口说明等详细信息，以及'S说明.txt'文件，可能包含项目运行环境配置、依赖安装步骤和项目启动说明等。这些文件为项目的安装、配置、运行和维护提供了指导，是项目完整性的关键组成部分。 在技术实现上，项目后端利用SpringBoot框架的便利性和高效性，配合SpringSecurity实现安全控制，保证数据的安全性。SpringBoot与SpringMVC结合，实现了RESTful风格的API接口，方便前后端分离开发模式下的数据交互。在数据处理和分析方面，项目采用了Python编程语言，借助机器学习库如scikit-learn等，实现了对医疗数据的分析处理，通过训练决策树和SVM模型，对医疗数据进行分类和预测，帮助医疗工作者更好地理解数据并提供决策支持。 整体而言，该毕业设计项目不仅展示了学生在前后端开发和数据分析领域的综合技术能力，还体现了他们在解决实际问题时的创新思维和实践能力。"