系统后端采用Python语言,利用Spark分布式计算框架对存储于HDFS中的脑卒中数据集进行高效清洗、转换与分析,结合Pandas与NumPy进行精细化数据处理。前端则通过Vue.js与ElementUI构建交互界面,并借助Echarts实现数据的多维度可视化。核心功能包括对整体人口特征与风险概览的宏观统计,如风险人群分布与年龄结构;深入核心人口统计学维度,探究不同性别、年龄下的风险差异与高发症状;通过临床症状深度挖掘,量化单一症状对风险的影响度,并运用Apriori算法发现高风险人群的症状组合模式,同时以热力图展示症状间的相关性。系统还聚焦于高风险人群的精准画像,并利用K-Means聚类算法对患者进行分群,结合SHAP值分析关键风险因素的贡献度。