随着大数据时代的来临，数据驱动的决策在医疗领域中的作用日益凸显。另一方面，甲型流感（H1N1）是一种具有高度传染性的病毒，对全球公共卫生造成严重威胁。为了有效防控甲流，需要对大量的医疗数据进行实时、高效的分析和可视化。传统的数据处理方法已无法满足这一需求，因此开发这款基于机器基于机器学习的医院甲流数据可视化分析研究系统，旨在提升对甲流的应对能力。系统首先将准备好的数据甲流数据集上传到hadoop中，数据包括是否接种疫苗，是否佩戴口罩，是否经常洗手，H1N1的了解程度，调查者性别等，通过Echarts展示的可视化数据包括有H1N1流感疫苗接种分布，H1N1关注程度统计，是否佩戴口罩统计等。另外根据决策树机器学习算法，对甲流的发病率进行了预测。总的来说，系统采用Python作为主要开发语言，利用Django框架搭建后端服务。前端部分将结合Vue框架和Echarts库，实现数据的动态展示。数据存储方面，使用MySQL数据库来存储结构化数据，而Hadoop集群则用于处理大规模的甲流数据集。最后，通过Spark计算引擎，实现对甲流数据的分布式计算和分析。
根据以上的功能需求情况，整体的功能模块包括有前端vue项目模块，后端django项目，前台vue的页面主要页面包括注册与登录页面，数据可视化展示页面等。后端包括有：注册与登录模块，用户管理模块，数据管理模块和数据可视化模块，其中数据可视化又包括可视化数据展示和甲流数据预测，具体如下图所示。
用户进入本系统可查看系统主页信息，系统首页展示的是H1N1流感疫苗接种分布，H1N1关注程度统计，是否佩戴口罩统计等可视化数据。主页中的图标数据主要是通过Echarts框架的功能，只需要创建对应的实体类，便可以获取对应的展示信息。
