基于ElasticStack平台的疫情分析系统的设计与实现—模型构建模块

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文档主要内容

文档类型：毕业设计论文（本科）
适用人群：计算机科学与技术、软件工程、数据可视化、公共卫生信息化方向的高校师生及研究人员。

该文档围绕基于ElasticStack平台的疫情分析系统展开，重点阐述模型构建模块的设计与实现过程。系统采用前后端分离架构，服务器端基于Spring Boot框架开发，前端使用Vue框架构建，兼顾了系统的可维护性与轻量化性能。在数据存储与分析层面，系统同时采用ElasticStack与MySQL两种方案，以应对不同场景下的数据处理需求。数据采集方面，系统利用网络爬虫技术从公开渠道获取疫情数据，确保数据源的实时性与可靠性。

文档的核心价值在于提供了一套完整的疫情数据管理解决方案，涵盖数据采集、存储、分析及可视化展示全流程。通过ElasticStack平台，系统能够高效处理海量疫情数据，支持快速检索与聚合分析，为公众及相关部门提供决策参考。模型构建模块作为系统的关键组成部分，负责数据清洗、特征提取与趋势预测，其设计思路对同类数据分析平台具有直接参考意义。

在实际应用中，该系统可帮助用户实时掌握疫情动态，提升公众参与防疫工作的主动性，同时为企业复工复产提供数据支撑。系统采用的双存储分析架构，既保证了高频查询场景下的响应速度，又兼顾了复杂分析任务的灵活性，这一设计思路在数据密集型系统中具有推广价值。文档详细记录了从需求分析到系统部署的完整开发流程，为后续研究者提供了可复现的技术路径。

关键数据与结论：系统基于Spring Boot与Vue框架实现前后端分离，采用ElasticStack与MySQL双数据存储方案，通过爬虫技术获取实时疫情数据。模型构建模块实现了数据清洗、特征提取与趋势分析功能，有效提升了疫情数据的处理效率与分析精度。该设计不仅适用于疫情管理场景，还可推广至其他公共卫生事件的数据分析平台建设中。