基于数据挖掘的中医药性特征分析及可视化设计

"这是一个关于毕业设计的DOC文档，主要探讨了基于数据挖掘的中医药性特征分析及可视化设计与实现。该毕业设计由计算机与数据科学学院信息管理与信息系统专业的学生杨梦起完成，指导老师为张延红。设计的系统旨在收集医药典籍中的经典名方数据，分析药物配伍规律，并通过数据可视化展示结果。技术实现上，采用了Python的Flask框架、CSS、HTML、BootStrap、JQuery、Ajax和Echarts进行前端开发，以及MySQL作为后台数据库。" 这篇毕业设计论文聚焦于利用数据挖掘技术在中医药领域的应用，特别是在辅助中医临床疾病诊断上的潜力。首先，它强调了在现代科技推动下，电子信息化技术，特别是医学信息数字化的重要性。随着人口增长，医疗系统中积累的病历档案数据日益增多，如何有效挖掘这些数据中的医学知识成为关键问题。 设计的系统涵盖了多个阶段，包括需求分析、结构设计、数据库设计和系统实现。核心功能是收集和整理医药典籍中的名方数据，如出处、方剂名称、药物组成和性味归经等。通过数据预处理，系统运用关联规则算法来分析药物之间的配伍规律，这有助于揭示中药间的相互作用。此外，还利用聚类分析方法来总结药物分类和用药规律，进一步提升中医治疗的科学性和精准度。 在技术实现层面，该系统选择了Python的Flask框架作为后端基础，结合前端技术如CSS、HTML、BootStrap、JQuery、Ajax和Echarts，创建了一个用户友好的界面，用于数据的展示和交互。数据库部分，选用MySQL来存储和管理大量医药数据。最终，系统能够统计药剂信息，统计药材出现频率，并通过关联规则和聚类分析来揭示潜在的用药模式。 关键词“处方挖掘”、“可视化”和“Python语言”揭示了设计的核心技术手段。处方挖掘是提取中药方剂中隐含知识的过程，可视化则是将分析结果以图形形式呈现，便于理解和解释，而Python语言在此过程中起到了工具支持的角色，尤其是在数据处理和分析方面。 这篇毕业设计不仅展示了数据挖掘技术在中医药研究中的实际应用，也体现了信息技术对于传统医学知识创新的推动作用。通过系统的开发，可以预见在未来的医疗实践中，数据驱动的决策支持将越来越重要，对于提升医疗服务质量和效率具有深远影响。