一、研究背景
随着国家“健康中国2030”战略的深入推进，以及大数据、人工智能技术在健康、医疗、旅游等领域的广泛应用，康养产业迎来了数字化、智能化转型的关键时期。秦岭作为我国重要的生态屏障和自然资源宝库，其独特的生态环境和丰富的生物多样性为发展生态康养产业提供了得天独厚的条件。陕西省高校工程研究中心作为连接学术研究与产业应用的重要平台，承担着推动区域康养产业高质量发展的使命。
在此背景下，基于SpringBoot框架，设计与实现一个服务于“秦岭康养大数据陕西省高校工程研究中心”的网站平台（项目代号：75co7），并深入探讨其计算机数据处理服务，不仅契合了技术发展趋势和产业需求，也为计算机相关专业的毕业设计提供了极具实践价值和研究深度的课题。
二、研究意义
- 理论意义：本研究将现代Web开发框架（SpringBoot）与大数据处理技术应用于特定垂直领域（康养），探索了技术赋能传统产业升级的理论路径。它丰富了康养产业信息化、智慧化建设的理论体系，为类似区域特色产业的数据平台构建提供了可参考的模型与方法论。
- 实践意义：
- 对研究中心：构建一个集信息发布、数据展示、资源共享、成果转化、互动交流于一体的综合性门户网站，能显著提升中心的对外形象、管理效率和服务能力，为秦岭康养大数据的采集、汇聚、分析与应用提供核心载体。
- 对产业发展：通过网站整合康养资源数据、研究成果和行业动态，可以为政府决策、企业投资和公众康养消费提供数据支持和信息服务，助力秦岭康养产业的科学规划和可持续发展。
- 对学生能力培养：作为计算机毕业设计，该项目全面涵盖了需求分析、系统设计、后端开发（SpringBoot）、前端集成、数据库设计、数据处理及系统部署等全流程，能极大锻炼学生的工程实践能力和解决复杂问题的综合素养。
三、研究目的
本设计旨在达成以下核心目标：
- 设计并实现一个稳定、高效、可扩展的“秦岭康养大数据工程研究中心”官方网站，确保良好的用户体验和管理便捷性。
- 构建中心的核心数据管理与处理服务模块，实现对康养相关多源异构数据（如生态环境数据、健康指标数据、旅游资源数据、科研文献数据等）的规范化采集、清洗、存储、分析与可视化展示。
- 通过网站平台，促进中心研究成果的传播与转化，加强产学研用的协同创新。
- 完成一套高质量、可演示、文档齐全的毕业设计源码（75co7），为后续功能扩展和维护奠定坚实基础。
四、研究内容
- 系统需求分析与总体设计：深入分析研究中心、产业用户及公众用户的需求，设计系统的功能模块（如新闻动态、中心介绍、科研团队、成果展示、数据平台、资源下载、互动论坛等）和非功能需求。规划系统技术架构，采用前后端分离模式。
- 后端系统开发与核心业务实现：基于SpringBoot框架，搭建项目基础结构，集成MyBatis-Plus等持久层框架，实现用户管理、权限控制、内容管理、数据接口等核心业务逻辑。重点保证系统的安全性、稳定性和高性能。
- 数据库设计与数据模型构建：设计关系型数据库（如MySQL）表结构，合理存储用户信息、内容数据、资源文件等。针对康养大数据的特点，设计用于存储和分析的结构化/半结构化数据模型。
- 计算机数据处理服务设计与实现（核心）：
- 数据采集与接入服务：设计接口或工具，支持从传感器、公开数据库、合作单位等渠道定时或实时采集数据。
- 数据清洗与预处理服务：开发数据清洗规则引擎，处理缺失值、异常值、格式不一致等问题，确保数据质量。
- 数据存储与管理服务：实现数据的分类存储、索引建立和高效查询。对于大规模数据，可探索引入分布式存储或时序数据库。
- 数据分析与计算服务：集成基础的数据分析算法库（或调用外部服务），提供数据统计、趋势分析、关联分析等功能。
- 数据可视化服务：利用ECharts、AntV等前端图表库，开发可视化组件，将处理后的数据以图表、地图等形式直观呈现。
- 数据API服务：对外提供标准化的RESTful API，供网站前端或其他第三方系统调用处理后的数据结果。
- 前端界面开发与交互实现：采用Vue.js或React等现代前端框架，开发响应式用户界面，确保在PC和移动端的良好体验，并与后端API进行数据交互。
- 系统测试与部署：进行单元测试、集成测试和性能测试。撰写详细部署文档，将系统部署至云服务器，确保可访问性。
五、研究方案
- 技术选型：
- 后端：SpringBoot 2.x, Spring Security, MyBatis-Plus, Maven。
- 数据处理：Python（Pandas, NumPy用于原型分析），Java（集成于SpringBoot服务中），可选Elasticsearch用于搜索与分析，Redis用于缓存。
- 数据库：MySQL（主业务数据），可选TDengine/InfluxDB（时序数据），MinIO（对象存储）。
- 前端：Vue.js 3 + Element Plus， Axios， ECharts。
- 部署：Docker， Nginx， Linux服务器。
- 开发方法：采用敏捷开发模式，分阶段迭代完成各模块。首先完成基础框架和内容管理，然后重点攻坚数据处理服务模块，最后进行集成、测试和优化。
- 实施步骤：文献调研与需求分析 → 系统设计与技术选型 → 数据库与核心模块开发 → 数据处理服务详细设计与实现 → 前后端集成与界面优化 → 系统测试与性能调优 → 部署上线与文档撰写。
六、预期成果
- 一套完整的、可运行的“秦岭康养大数据陕西省高校工程研究中心”网站系统，具备信息发布、数据展示与处理等核心功能。
- 一个功能完备的“计算机数据处理服务”子系统和一套清晰的实现源码（75co7），包含数据从接入到可视化的完整链路代码，代码结构清晰，注释规范。
- 完整的毕业设计文档，包括开题报告、需求规格说明书、系统设计说明书、数据库设计说明书、测试报告、用户手册、部署手册及学术论文。
- 通过本项目实践，学生将深入掌握SpringBoot企业级开发、大数据处理基础流程、前后端协同开发等关键技术，提升工程能力和科研素养，为未来职业发展或深造打下坚实基础。项目成果可直接或经完善后服务于研究中心，产生实际社会价值。
