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互联网应用的规模飞速扩大，所产生的信息量呈指数级上升，对于海量数据的挖掘与利用变得越来越重要。随着新冠肺炎疫情进行常态化管理，大量的人员流动信息成为疫情防控的一大难题。人工收集信息存在许多不足，比如：人工登记效率低下、容易出现交叉感染；纸质难实现周期性管理；信息难传达、数据收集难等。本项目尝试将数据采集和数据分析结合开发基于大数据平台的用户行为管理和分析系统，主要实现的功能有：采集用户信息（行程、地区、核酸检测结果、健康码等）；提取、筛选、分析相关信息，提供可视化结果；为管理员提供简洁明了的用户健康状况；能对系统用户进行口令和操作管理，保障系统运行的安全性。 该系统是基于新冠疫情数据进行构造，目前为止，国内外的疫情形势逐渐趋于平稳，但是也不可掉以轻心，还是需要完善精细化防控措施，本系统可以辅助管理人员对本单位员工进行管理和感染情况分析，可以发挥出巨大的社会和经济效益。同时，此系统架构可适用于绝大多数的具有传染性的疾病防控，例如禽流感，肺结核，甲流等，可以将本系统进行相应的改变，使它适用的范围更广，发挥更大的作用。

（1） 区域疫情态势图，对人员健康数据、校园出入信息等进行智能化分析形成企业防疫势态一张图,方便各级领导及时了解防疫情况。 （2） 用户信息的分析，包括新增用户-性别分析，新增用户-地域分析，活跃用户-性别分析，活跃用户-地域分析。该部分将数据处理分析的结果进行了数据可视化，利用饼状图，柱状图，清晰有效地展现出疫情实时状况。 （3） 全国疫情图，集成全国疫情数据，帮助实时了解掌控全国疫情数据。 （4） 在数据分析时采用聚类算法并设计了相应的聚类规则。然后对服务器后台数据进行调研，设计了关系清晰的数据库表。最后对性能要求进行分析，设计出高效、易用的实现步骤和方法。

上海电力大学，位于上海市，是中央与上海市共建、以上海市管理为主的全日制普通高等院校，是教育部首批“卓越工程师教育培养计划”试点院校、上海高水平地方应用型高校建设单位、上海市首批深化创新创业教育改革示范高校，为国际电力高校联盟永久理事长单位、全球能源互联网发展合作组织会员单位、中国电力高校联盟成员单位、一带一路电力高校联盟和一带一路电力产学研联盟发起成员单位，入选国家级新工科研究与实践项目、国家级大学生创新创业训练计划、上海高校知识服务能力提升工程、上海高等学校一流本科建设引领计划、上海高等学校一流研究生教育引领计划、上海市级新工科研究与改革实践项目。

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