Django-新冠疫情数据分析系统-67684

目  录

摘要

1 绪论

1.1 研究背景

1.2论文结构与章节安排

2 新冠疫情数据分析系统系统分析

2.1 可行性分析

2.2 系统流程分析

2.2.1 数据增加流程

2.2.2 数据修改流程

2.2.3 数据删除流程

2.3 系统功能分析

2.3.1 功能性分析

2.3.2 非功能性分析

2.4 系统用例分析

2.5本章小结

3 新冠疫情数据分析系统总体设计

3.1 系统架构设计

3.2 系统功能模块设计

3.2.1整体功能模块设计

3.2.2用户模块设计

3.2.3 行程登记模块设计

3.2.4核酸信息模块设计

3.3 数据库设计

3.3.1 数据库概念结构设计

3.3.2 数据库逻辑结构设计

3.4本章小结

4 新冠疫情数据分析系统详细设计与实现

4.1用户功能模块

4.2管理员功能模块

5系统测试

5.1 系统测试用例

5.2 系统测试结果

结论

参考文献

  

摘要

随着计算机科学技术的日渐成熟,人们已经深刻地认识到了计算机在各个领域中发挥的功能的强大,计算机已经进入到了人类社会发展的各个领域,并且发挥着十分重要的作用。目前新冠疫情数据分析是一项系统而复杂的工作,它需要一个团队互相配合、分工协作。为进一步完善软件流程,更加全面、有效的服务于软件开发过程,更好的方便软件开发过程管理,故开发此新冠疫情数据分析系统。

论文针对在新冠疫情数据数据规模大,管理员人员和用户需要对新冠疫情涉及到的信息进行分析的需求,设计了新冠疫情数据分析系统的框架,给出了新冠疫情数据分析系统的总体设计,并对新冠疫情数据分析系统的架构及关键模块的实现过程进行了详细论述。采用Python语言和MySQL数据库技术,基于Django框架实现了一个完整系统的设计,为使用者提供了良好的新冠疫情数据分析系统。

关键词:新冠疫情数据分析系统;MySQL;Django框架 

Abstract

With the gradual maturity of computer science and technology, people have deeply realized the powerful functions of computers in various fields. Computers have entered into various fields of human society development and play a very important role. At present, the data analysis of COVID-19 is a systematic and complex work, which requires a team to cooperate with each other and work together. In order to further improve the software process, more comprehensively and effectively serve the software development process, and better facilitate the management of the software development process, this data analysis system for COVID-19 is developed.

In view of the large scale of COVID-19 data and the need for administrators and users to analyze the information related to COVID-19, the paper designs the framework of the COVID-19 data analysis system, gives the overall design of the COVID-19 data analysis system, and discusses in detail the architecture of the COVID-19 data analysis system and the implementation process of key modules. Using Python language and MySQL database technology, a complete system design is implemented based on Django framework, providing users with a good data analysis system for COVID-19.

Keywords: COVID-19 data analysis system; MySQL; Django Framework

1 绪论

1.1 研究背景与意义

随着时间的推移,信息已经成为一种重要的资源。大数据技术、互联网技术、物联网技术和数据库的不断发展和完善,为我们的大数据分析和提取提供了强有力的支持。在新型冠状病毒感染肺炎疫情的肆虐下,以数据直观的表现形式,对新型冠状病毒的肺炎疫情全国态势进行防控预警与洞察分析。对新型冠状病毒的肺炎疫情做出数据可视化处理,以全国疫情总态势作为切入点,直观全面的疫情态势总趋势以及提早进行防控预警洞察分析,分析全国疫情数据,用最直观的表现手段,减少用户的认知负荷,提高决策者的决策效率和精准度。以国内疫情概况为基础,深入挖掘分析各项数据指标,分析趋势占比,以直观展现疫情多维度的信息和走势,为疫情防控提高高效的信息视图。

新型冠状病毒肺炎已在全球爆发并迅速蔓延,每日确诊病例呈指数型增长趋势,对人类社会产生严重影响,对新冠肺炎传播机制的研究已成为全球迫切关注的问题。新冠肺炎疫情期间,疫情数据成为民众关注的重点,及时地向公众传达疫情的数量信息和时空分布及变化,帮助大众快速了解疫情当前状况、推断疫情发展趋势。本文通过开发一套新冠疫情数据分析系统,对疫情信息数据进行详细分析,使大范围的传播被分为了多个小区域,以此形成安全区域及风险区域,再通过大数据的实时性,第一时间了解各个小区域的安全性﹐从而决定是否隔离,经过实践证明,这种方法十分有效,感染人数上有了十分可观的减少,再加上完全通过网络运行以及少数的执行人员就可以完成,可以说是对新冠疫情防控最完美的解决办法。

1.2论文结构与章节安排

论文将分层次经行编排,除去论文摘要致谢文献参考部分,正文部分还会对网站需求做出分析,以及阐述大体的设计和实现的功能,最后罗列部分调测记录,论文主要架构如下:

第一章:引言。第一章主要介绍了课题研究的背景,系统开发的意义和本文的研究内容与主要工作。

第二章:系统需求分析。第二章主要从系统的用户、功能等方面进行需求分析。

第三章:系统设计。第三章主要对系统框架、系统功能模块、数据库进行功能设计。

第四章:系统实现。第四章主要介绍了系统框架搭建、系统界面的实现。

第五章:系统测试。第五章主要对系统的部分界面进行测试并对主要功能进行测试

第六章:总结。

2 新冠疫情数据分析系统系统分析

系统分析是开发一个项目的先决条件,通过系统分析可以很好的了解系统的主体用户的基本需求情况,同时这也是项目的开发的原因。进而对系统开发进行可行性分析,通常包括技术可行性、经济可行性等,可行性分析同时也是从项目整体角度进行的分析。然后就是对项目的具体需求进行分析,分析的手段一般都是通过用户的用例图来实现。下面是详细的介绍。

2.1 可行性分析

(1)经济可行性:

经济可行性在此仅代表网站的运维成本,开发成本不在此考虑。

目前该模式下的新冠疫情数据分析系统的数量日益增多,网上进行新冠疫情相关信息的分析查询变得平民化普及化,用户人数呈上升趋势,当用户人数庞大了,运维成本可以由广告费进行填补,包括开发成本。

所以经济可行性没有问题。

(2)操作可行性:

此次项目设计参考了几个该模式下网站的开发案例,对他们的操作界面分析,将众多案例结合在一起,突出以人为本简化操作,所以具有基本计算机知识的人都会操作本项目。

因此操作可行性也没有问题。

(3)技术可行性:

技术可行性指的是对于搭建框架的可行性,以及有更优秀的技术出现时系统的技术更新换代的纳新性如何,开发时间成本费用比如何。

现有的Python语言能够迎合所有电子商务系统的搭建,系统技术设备的可扩展性可以由Django构架的资源优势予以促成。我采用了编译器eclipse+Python+mysql用以运行整体程序。

综上所述技术可行性也没有问题。

(4)法律可行性:

从开发者角度来看,Django框架是网上开源且免费的,在知识产权方面不会产生任何法律纠纷。

从用户使用角度来看,只要不再系统上贩卖违禁品,对系统做出条约协议,杜绝非法支付即可。

综上所述法律可行性也没有问题。

2.2 系统流程分析

业务流程是用一些特定的符合和线条来进行演示用户在使用系统时的过程,在进行系统分析的时候,业务流程可以帮助开发人员更好的理解业务,发现错误,完善系统。

2.2.1 数据增加流程

用户成功登入系统后能够实现增加数据的操作,增加数据的编号是特定的,系统生成,用户不能随意填写,除了编号以外,其他增加信息用户自己填写,填写后的信息经过系统验证,验证合法通过就显示增加数据成功了,相反的话,就没有增加成功,图2-1显示的就是在增加数据时的流程。

图2-1  数据增加流程图

2.2.2 数据修改流程

数据修改时的流程和上面介绍的数据增加时的流程差不多,如图2-2所示。

图2-2  数据修改流程图

2.2.3 数据删除流程

如果系统里面存在一些没有用的数据的话相关的管理人员还可以对这些数据进行删除,图2-3就是数据删除时的流程图。

图2-3  数据删除流程图

2.3 系统功能分析

2.3.1 功能性分析

按照新冠疫情数据分析系统的角色,我划分为了用户模块和管理员模块这两大部分。

用户管理模块:

(1)注册登录:游客可以随时进入到系统中,对系统中的信息浏览,但是想要实现门诊预约,就必须有这个系统的账号,如果没有账号的话,可以注册成员用户进行相关的操作,同时用户还可以通过“我的”这以按钮对个人信息以及操作的信息进行管控。

(2)公告消息:用户登录后可以点击公告表对公告信息进行查看等。

(3)疫情资讯:用户点击“疫情资讯”这个菜单按钮,可以具体查看系统每天发布的最新疫情资讯信息。

(3)疫情政策:用户点击疫情政策详情页面会跳转到相关的疫情政策列表,包括政策标题、发文机关、发文字号、来源、政策种类、政策内容、发布时间等信息的查看。

(4)行程登记:用户可以点击“行程登记”菜单,进行在线行程信息的登记操作。

(5)核酸信息:用户可以此栏点击查看了解更多的核酸站点,并且可以进行核酸预约提交。

(6)疫情数据:用户可以点击“核酸数据”菜单,对疫情数据信息进行查看以及了解。

管理员管理模块:

(1)用户管理:管理员可以对系统用户进行维护管理。

(2)公告轮播图管理:管理员可以发布系统公告以及轮播图供前台用户查看。

(3)疫情资讯管理:管理员可以在系统发布资讯信息等。

(4)疫情政策管理:可以对疫情政策信息进行增删改查操作等。

(5)行程登记管理:对用户的行程信息进行维护管理。

(6)核酸信息管理:发布核酸地点、核酸监测时间等信息。

(6)疫情数据管理:发布最新的疫情数据。

2.3.2 非功能性分析

新冠疫情数据分析系统的非功能性需求比如新冠疫情数据分析系统的安全性怎么样,可靠性怎么样,性能怎么样,可拓展性怎么样等。具体可以表示在如下3-1表格中:

2-1新冠疫情数据分析系统非功能需求表

安全性

主要指新冠疫情数据分析系统数据库的安装,数据库的使用和密码的设定必须合乎规范。

可靠性

可靠性是指新冠疫情数据分析系统能够安装用户的指示进行操作,经过测试,可靠性90%以上。

性能

性能是影响新冠疫情数据分析系统占据市场的必要条件,所以性能最好要佳才好。

可扩展性

比如数据库预留多个属性,比如接口的使用等确保了系统的非功能性需求。

易用性

用户只要跟着新冠疫情数据分析系统的页面展示内容进行操作,就可以了。

可维护性

新冠疫情数据分析系统开发的可维护性是非常重要的,经过测试,可维护性没有问题

2.4 系统用例分析

通过2.3功能的分析,得出了本新冠疫情数据分析系统的用例图:

图2-4就是用户角色的用例展示。

图2-4 新冠疫情数据分析系统用户角色用例图

图2-5就是管理员角色的用例展示。

图2-5新冠疫情数据分析系统管理员角色用例图

2.5本章小结

本章主要通过对新冠疫情数据分析系统的可行性分析、流程分析、功能需求分析、系统用例分析,确定整个新冠疫情数据分析系统要实现的功能。同时也为新冠疫情数据分析系统的代码实现和测试提供了标准。

3 新冠疫情数据分析系统总体设计

本章主要讨论的内容包括新冠疫情数据分析系统的功能模块设计、数据库系统设计。

3.1 系统架构设计

本新冠疫情数据分析系统从架构上分为三层:表现层(UI)、业务逻辑层(BLL)以及数据层(DL)。

图3-1新冠疫情数据分析系统系统架构设计图

表现层(UI):又称UI层,主要完成本新冠疫情数据分析系统的UI交互功能,一个良好的UI可以打打提高用户的用户体验,增强用户使用本新冠疫情数据分析系统时的舒适度。UI的界面设计也要适应不同版本的新冠疫情数据分析系统以及不同尺寸的分辨率,以做到良好的兼容性。UI交互功能要求合理,用户进行交互操作时必须要得到与之相符的交互结果,这就要求表现层要与业务逻辑层进行良好的对接。

业务逻辑层(BLL):主要完成本新冠疫情数据分析系统的数据处理功能。用户从表现层传输过来的数据经过业务逻辑层进行处理交付给数据层,系统从数据层读取的数据经过业务逻辑层进行处理交付给表现层。

数据层(DL):由于本新冠疫情数据分析系统的数据是放在服务端的mysql数据库中,因此本属于服务层的部分可以直接整合在业务逻辑层中,所以数据层中只有数据库,其主要完成本新冠疫情数据分析系统的数据存储和管理功能。

3.2 系统功能模块设计

3.2.1整体功能模块设计

在上一章节中主要对系统的功能性需求和非功能性需求进行分析,并且根据需求分析了本新冠疫情数据分析系统中的用例。那么接下来就要开始对本新冠疫情数据分析系统的架构、主要功能和数据库开始进行设计。

3.2.2用户模块设计

本系统的用户包括管理员、用户。两种用户模块的功能基本是相同的,用户比管理员多了一个注册功能,所以以用户模块的结构图为例进行分析,用户模块结构图为例进行分析,如下图:

图3-3用户模块结构图

3.2.3 行程登记模块设计

新冠疫情数据分析系统可以进行行程登记提交,具体的结构图如下:

图3-4行程登记模块结构图

3.2.4核酸信息模块设计

新冠疫情数据分析系统中,用户可以进行核酸信息查看以及进行核酸预约等,其模块功能结构,具体的结构图如下:

图3-5核酸信息模块结构图

3.3 数据库设计

数据库设计一般包括需求分析、概念模型设计、数据库表建立三大过程,其中需求分析前面章节已经阐述,概念模型设计有概念模型和逻辑结构设计两部分。

3.3.1 数据库概念结构设计

下面是整个新冠疫情数据分析系统中主要的数据库表总E-R实体关系图。

图3-6 新冠疫情数据分析系统总E-R关系图

3.3.2 数据库逻辑结构设计

通过上一小节中新冠疫情数据分析系统中总E-R关系图上得出一共需要创建很多个数据表。在此我主要罗列几个主要的数据库表结构设计。

表appointment_information (预约信息)

编号

名称

数据类型

长度

小数位

允许空值

主键

默认值

说明

1

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int

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N

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预约信息ID

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3

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封面图片

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预约用户

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智能推荐

11

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创建时间

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timestamp

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更新时间

表article (文章:用于内容管理系统的文章)

编号

名称

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长度

小数位

允许空值

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默认值

说明

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mediumint

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0

N

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文章id:[0,8388607]

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varchar

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0

N

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标题:[0,125]用于文章和html的title标签中

3

type

varchar

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0

N

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文章分类:[0,1000]用来搜索指定类型的文章

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hits

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点击数:[0,1000000000]访问这篇文章的人次

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点赞数

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更新时间:

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来源:[0,255]文章的出处

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url

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来源地址:[0,255]用于跳转到发布该文章的网站

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tag

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标签:[0,255]用于标注文章所属相关内容,多个标签用空格隔开

11

content

longtext

2147483647

0

Y

N

正文:文章的主体内容

12

img

varchar

255

0

Y

N

封面图

13

description

text

65535

0

Y

N

文章描述

表article_type (文章分类)

编号

名称

数据类型

长度

小数位

允许空值

主键

默认值

说明

1

type_id

smallint

5

0

N

Y

分类ID:[0,10000]

2

display

smallint

5

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N

N

100

显示顺序:[0,1000]决定分类显示的先后顺序

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name

varchar

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N

N

分类名称:[2,16]

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father_id

smallint

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0

N

N

0

上级分类ID:[0,32767]

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description

varchar

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Y

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描述:[0,255]描述该分类的作用

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icon

text

65535

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分类图标:

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url

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外链地址:[0,255]如果该分类是跳转到其他网站的情况下,就在该URL上设置

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timestamp

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N

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创建时间:

9

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timestamp

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更新时间:

表auth (用户权限管理)

编号

名称

数据类型

长度

小数位

允许空值

主键

默认值

说明

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auth_id

int

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授权ID:

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varchar

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表名:

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varchar

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页面标题:

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path

varchar

255

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Y

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路由路径:

7

position

varchar

32

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Y

N

位置:

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mode

varchar

32

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N

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_blank

跳转方式:

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add

tinyint

3

0

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N

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是否可增加:

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del

tinyint

3

0

N

N

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是否可删除:

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set

tinyint

3

0

N

N

1

是否可修改:

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get

tinyint

3

0

N

N

1

是否可查看:

13

field_add

text

65535

0

Y

N

添加字段:

14

field_set

text

65535

0

Y

N

修改字段:

15

field_get

text

65535

0

Y

N

查询字段:

16

table_nav_name

varchar

500

0

Y

N

跨表导航名称:

17

table_nav

varchar

500

0

Y

N

跨表导航:

18

option

text

65535

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Y

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配置:

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create_time

timestamp

19

0

N

N

CURRENT_TIMESTAMP

创建时间:

20

update_time

timestamp

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N

N

CURRENT_TIMESTAMP

更新时间:

表clock_in_every_day (每日打卡)

编号

名称

数据类型

长度

小数位

允许空值

主键

默认值

说明

1

clock_in_every_day_id

int

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每日打卡ID

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智能推荐

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创建时间

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timestamp

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更新时间

表collect (收藏)

编号

名称

数据类型

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Y

收藏ID:

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收藏人ID:

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varchar

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Y

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来源表:

4

source_field

varchar

255

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Y

N

来源字段:

5

source_id

int

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0

N

N

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来源ID:

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title

varchar

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标题:

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img

varchar

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封面:

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创建时间:

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timestamp

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N

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更新时间:

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编号

名称

数据类型

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评论ID:

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回复评论ID:空为0

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内容:

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nickname

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昵称:

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头像地址:[0,255]

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创建时间:

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更新时间:

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source_table

varchar

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Y

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来源表:

10

source_field

varchar

255

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Y

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来源字段:

11

source_id

int

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N

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来源ID:

表cumulative_data (累计数据)

编号

名称

数据类型

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小数位

允许空值

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说明

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cumulative_data_id

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累计数据ID

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智能推荐

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表epidemic_policy (疫情政策)

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名称

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政策标签

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政策描述

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source_field

varchar

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来源ID:

表journey_registration (行程登记)

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名称

数据类型

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更新时间:

3.4本章小结

整个新冠疫情数据分析系统的需求分析主要对系统总体架构以及功能模块的设计,通过建立E-R模型和数据库逻辑系统设计完成了数据库系统设计。

4 新冠疫情数据分析系统详细设计与实现

新冠疫情数据分析系统的详细设计与实现主要是根据前面的新冠疫情数据分析系统的需求分析和新冠疫情数据分析系统的总体设计来设计页面并实现业务逻辑。主要从新冠疫情数据分析系统界面实现、业务逻辑实现这两部分进行介绍。

4.1用户功能模块

4.1.1 用户首页界面

当进入新冠疫情数据分析系统的时候,系统以上中下的布局进行展示,首先映入眼帘的是系统的导航栏,下面是公告信息,再往下是各种各样的系统信息,其主界面展示如下图4-1所示。

图4-1 用户首页界面图

4.1.2 用户注册界面

不是新冠疫情数据分析系统中正式用户的是可以在线进行注册的,当用户右上角“注册”按钮的时候,当填写上自己的账号+密码+确认密码+昵称+邮箱+手机号等信息后再点击“注册”按钮后将会先验证输入的有没有空数据,再次验证密码和确认密码是否是一样的,最后验证输入的账户名和数据库表中已经注册的账户名是否重复,只有都验证没问题后即可注册成功。其用户注册界面展示如下图4-2所示。

图4-2 用户注册界面图

4.1.3 用户登录界面

新冠疫情数据分析系统中的前台上注册后的用户是可以通过自己的账户名和密码进行登录的,当用户输入完整的自己的账户名和密码信息并点击“登录”按钮后,将会首先验证输入的有没有空数据,再次验证输入的账户名+密码和数据库中当前保存的用户信息是否一致,只有在一致后将会登录成功并自动跳转到新冠疫情数据分析系统的首页中;否则将会提示相应错误信息,用户登录界面如下图4-3所示。

图4-3用户登录界面图

4.1.4公告界面

当点击导航栏上的“公告栏”的时候,就会进入对应的界面查看公告信息,公告界面如下图4-4所示。

图4-4公告界面图

4.1.5 疫情政策界面

用户登录系统后可以点击“疫情政策”菜单,对疫情政策具体信息进行查看了解等,疫情政策界面如下图4-5所示。

图4-5疫情政策界面图

4.1.6 行程登记界面

用户点击“行程登记”菜单,可以填写个人行程信息,包括登记日期、登记内容、登记用户、途径地区等信息填写完整后进行提交,行程登记展示页面如图4-6所示。

图4-6 行程登记界面图

4.1.7 核酸预约界面

当用户点击左下角的“核酸预约”菜单后就进入核酸检测点界面,可以进行线上核酸预约。核酸预约界面如下图4-7所示。

图4-7 核酸预约界面图

4.1.8每日打卡界面

用户进入系统,可以在线进行每日打卡,打卡信息上传界面如下图4-8所示。

图4-8 每日打卡界面图

4.2管理员功能模块

4.2.1 新增数据管理界面

新冠新增数据分析系统中的管理人员在“新增数据”这一菜单中是可以对以新增数据信息进行增删改查操作等。界面如下图4-9所示。

图4-9新增数据管理界面图

4.2.2 用户管理界面

新冠疫情数据分析系统中的管理人员在“用户管理”这一菜单是中可以对注册的用户管理员进行管控,这里以用户管理为例。界面如下图4-10所示。

图4-10用户管理界面图

4.2.3 行程登记管理界面

新冠疫情数据分析系统中的管理人员在“行程登记管理”这一菜单中是可以对用户上传的行程登记信息进行维护管理,界面如下图4-11所示。

图4-11行程登记管理界面图

4.2.4 疫情政策管理界面

新冠疫情数据分析系统中的管理人员在“疫情政策管理”这一菜单下是可以对疫情政策进行发布,其管理界面如下图4-12所示。

图4-12疫情政策管理界面图

5系统测试

5.1 系统测试用例

系统测试包括:用户登录功能测试、疫情政策功能测试、疫情数据添加、密码修改功能测试,如表5-1、5-2、5-3、5-4所示:

用户登录功能测试:

表5-1 用户登录功能测试表

用例名称

用户登录系统

目的

测试用户通过正确的用户名和密码可否登录功能

前提

未登录的情况下

测试流程

1) 进入登录页面

2) 输入正确的用户名和密码

预期结果

用户名和密码正确的时候,跳转到登录成功界面,反之则显示错误信息,提示重新输入

实际结果

实际结果与预期结果一致

疫情政策查看功能测试:

表5-2 疫情政策查看功能测试表

用例名称

疫情政策查看

目的

测试疫情政策查看功能

前提

用户登录

测试流程

点击疫情政策信息

预期结果

可以查看到所有疫情政策信息

实际结果

实际结果与预期结果一致

管理员添加疫情数据界面测试:

表5-3 管理员添加疫情数据界面测试表

用例名称

疫情数据添加测试用例

目的

测试疫情数据添加功能

前提

管理员用户正常登录情况下

测试流程

1)管理员点击疫情数据,然后点击添加后并填写信息。

2)点击进行提交。

预期结果

提交以后,页面首页会显示新的疫情数据信息 

实际结果

实际结果与预期结果一致

实际结果

实际结果与预期结果一致

密码修改搜索功能测试:

表5-4 密码修改功能测试表

用例名称

密码修改测试用例

目的

测试管理员密码修改功能

前提

管理员用户正常登录情况下

测试流程

1)管理员密码修改并完成填写。

2)点击进行提交。

预期结果

使用新的密码可以登录

实际结果

实际结果与预期结果一致

5.2 系统测试结果

通过编写新冠疫情数据分析系统的测试用例,已经检测完毕用户登录功能测试、疫情政策功能、疫情数据、密码修改功能测试,通过这4大模块为新冠疫情数据分析系统的后期推广运营提供了强力的技术支撑。

结论

在新冠疫情数据分析系统开发之前,需要先对用户的具体需求进行分析。包括系统的可行性分析、功能需求分析以及其他需求等。在可行性分析过程中,对系统实现的技术性、经济性以及管理等方面进行了分析。总体上证明了系统实施的可行性。

本文总结了新冠疫情数据分析系统实现背景与现状,然后阐述了系统的具体业务需求,并根据系统需求对系统结构以及功能模块等进行了详细地设计,将整个系统划分为多个不同的功能模块。在分析系统功能需求时,对整个系统的总体架构以及功能模块等进行了分析,并选择合适的系统开发技术完成了对各个模块的开发工作。系统开发完成之后进行了部署,同时进行了系统的测试过程,通过测试证明了系统在功能以及性能等方面都达到了预期的要求,具有较高的稳定性与可靠性。

参考文献

  1. 张秋梅,杨欣慰.基于时间序列的新冠肺炎疫情数据分析[J].长春大学学报,2022,32(06):6-9     
  2. 李艳,郝飞,马苗.基于形式概念分析的新冠肺炎疫情大数据挖掘[J].计算机技术与发展,2022,32(04):146-150+157.

[3]朱鲤,张品立,何千羽,贾振.新冠疫情背景下基于多源数据的出行行为及特征分析——以上海为例[J].交通与港航,2022,9(01):64-68.

[4]耿雪倩,常畅,薛晓玮,常文千,李雪. 中国省级行政单位新冠疫情数据的预测研究:基于函数型数据分析方法[C]//.2021年(第七届)全国大学生统计建模大赛获奖论文集(一).,2021:267-313.

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[6] Jin Yaya, Mao Xiaomeng, Wang Xia, Song Ti, Liu Ming. Spatial distribution and influencing factors of the COVID-19: dynamic analysis based on Chinese case data [J]. Journal of Longdong University, 2021,32 (05): 16-23.

[7]杨鑫. 基于数据统计分析的北京新冠肺炎疫情发生社区环境特征分析与平疫结合发展策略研究[C]//.2021年工业建筑学术交流会论文集.,2021:41-44.

[8]肖沛文. 基于函数型数据分析和传染病模型的中国新冠疫情数据分析[D].江西财经大学,2021.

[9]孙晶. 基于文本分析的新冠疫情数据统计方法研究[D].黑龙江大学,2021.

[10]本刊讯.分析网络搜索数据可以帮助预测和响应新冠疫情[J].数据分析与知识发现,2020,4(10):69.

[11]闵向东.郑尔达 用大数据分析疫情[J].云岭先锋,2020(05):49.

[12]褚建勋,李佳柔,马晋.基于云合数据的新冠肺炎疫情应急科普大数据分析[J].科普研究,2020,15(02):35-42+104-105.

[13]李华才.充分发挥信息技术优势,坚决打赢疫情防控阻击战[J].中国数字医学,2020,15(02):1. 

致  谢

逝者如斯夫,不舍昼夜。转眼间,大学生会员活便已经接近尾声,人面对着离别与结束,总是充满着不舍与茫然,我亦如此,仍记得那年秋天,我迫不及待的提前一天到了学校,面对学校巍峨的大门,我心里充满了期待:这里,就是我新生活的起点吗?那天,阳光明媚,学校的欢迎仪式很热烈,我面对着一个个对着我微笑的同学,仿佛一缕缕阳光透过胸口照进了我心里,同时,在那天我认识可爱的室友,我们携手共同度过了这难忘的两年。如今,我望着这篇论文的致谢,不禁又要问自己:现在,我们就要说再见了吗?

感慨莫名,不知所言。遥想当初刚来学校的时候,心里总是想着工科学校会过于板正,会缺乏一些柔情,当时心里甚至有一点点排斥,但是随着我对学校的慢慢认识与了解,我才认识到了她的美丽,她的柔情,并且慢慢的喜欢上了这个校园,但是时间太快了,快到我还没有好好体会她的美丽便要离开了,但是她带给我的回忆,永远不会离开我,也许真正离开那天我的眼里会满含泪水,我不是因为难过,我只是想将她的样子映在我的泪水里,刻在我的心里。最后,感谢我的老师们,是你们教授了我们知识与做人的道理;感谢我的室友们,是你们陪伴了我如此之久;感谢每位关心与支持我的人。

少年,追风赶月莫停留,平荒尽处是春山。

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