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简介：采用Java与Spring Boot框架搭建的心脏病患者数据分析系统源码包，面向计算机专业学生、Java开发者及医疗信息化初学者，解决心脏病患者数据采集、存储、分析与可视化展示问题，适合作业设计或项目实战参考。压缩包内含421个文件，约12.33MB，包括103个Java后端源文件与43个Vue前端组件，配套SQL脚本、yml配置和自动化构建工具，可搭建前后端分离环境，另有SVG、PNG及CSS资源完善界面。系统提供管理员用户管理、数据管理，用户注册登录与数据查看，并封装按条件查询、修改字段状态等通用接口，支持配置信息分页查询与增删改操作，功能覆盖较全面。已有46人学习下载，包内附带安装、运行、构建三个批处理脚本，便于快速启动项目；目录结构清晰，源码、数据库文件齐全，有助于理解医疗数据分析系统的分层设计、接口调用及前后端协作方式。

1. 心脏病数据分析系统：这份 Java + Spring Boot 源码能直接解决什么问题

拿到这份源码时，它已经是一个能跑的完整项目：基于 Java 和 Spring Boot 搭建后端，把心脏病患者数据集导入 MySQL，通过接口输出统计结果，前端页面用图表把年龄、血压、胆固醇这些维度的分布展示出来。对正在做 Java 课程设计或毕业设计的人来说，它最大的价值不是算法多深，而是把「数据导入 → 后端接口 → 页面展示」这条链路完整演示了一遍，比对着教程零敲碎打省太多时间。

适合两类人：有 Java 基础、但没完整跑通过一个 Spring Boot 数据分析项目的人；以及想借鉴源码但不想抄得不明不白的人。你能看到三层架构怎么写、聚合 SQL 怎么组织、ECharts 怎么接后端 JSON。下面内容围绕这套源码的使用展开，先讲选型，再逐步过数据接入、统计接口、可视化，最后把最容易翻车的几个点单独列出来。

2. 选型与结构：为什么 Spring Boot + MySQL 能撑起这个分析系统

2.1 选型逻辑：数据分析场景为什么选了 Java 这套

做数据分析，大多数人的第一反应是 Pandas + Flask，但这是一份计算机方向的 Java 课程设计，技术栈锁定在 Java 生态。Spring Boot 相比原生 Servlet 和 SSM，最大的价值是用自动装配和内嵌 Tomcat 把「能跑」的成本压到最低。你不需要单独装 Tomcat，不需要写一堆 web.xml，引入 spring-boot-starter-web 就能起一个 Web 应用。

对计算机专业的学生来说，这也是为什么 Java 面试八股文里 Spring Boot 的自动装配原理被反复追问的原因——它在简化开发的同时，也把一堆约定变成了黑匣子。你不理解自动装配，遇到接口 404 或者 Bean 注入失败就只能瞎试。而把源码拆开看一遍结构，很多问题自己就能定位。

与若依这类脚手架相比，这套源码更轻。若依框架把权限、代码生成、多数据源都内置了，适合做后台管理系统；而这个项目聚焦在「数据分析」本身，没有多余的菜单和权限逻辑，更适合把注意力放到数据上。如果你是在走 Java 学习路线，从这种单一业务的小项目入手，比直接啃若依要容易得多。

2.2 三层架构与源码包结构：先看懂再动手改

拿到源码先别急着点启动，花二十分钟过一遍包结构。典型的结构是下面这样：

src/main/java ├── com.example.heart │ ├── HeartApplication.java # Spring Boot 启动类 │ ├── controller │ │ ├── DataController.java # 数据查询与统计接口 │ │ └── ChartController.java # 图表数据接口 │ ├── service │ │ ├── HeartDataService.java │ │ └── impl/HeartDataServiceImpl.java │ ├── mapper │ │ ├── HeartDataMapper.java │ │ └── xml/HeartDataMapper.xml │ ├── entity │ │ └── HeartData.java │ └── config │ └── CorsConfig.java # 跨域配置 src/main/resources ├── application.yml # 数据源与端口配置 ├── schema.sql # 建表 ├── data.sql # 初始数据 └── static ├── index.html └── js/chart.js

这个结构对应典型的 Controller / Service / Mapper 三层：Controller 只负责接收请求和返回 JSON，Service 处理统计逻辑，Mapper 对数据库做读写，实体类 HeartData 对应 heart_data 表，字段和表结构一一对应。改动数据源只需要改 application.yml；想加一个统计维度，先想清楚是加在 SQL 还是加在 Java，如果只是按已有字段分组，SQL 就能解决，不用动 Java 代码。

2.3 环境准备：JDK、Maven、MySQL 版本怎么配

跑这套源码前，先按下面的版本搭环境，能少踩一半坑。

最常见的问题是 JAVA_HOME 环境变量配错。你配了 JDK 17，但项目 pom 里编译目标还是 1.8，Maven 直接报错。先用java -version和mvn -v确认两个版本一致，再导入 IDEA。导入时选 Maven 工程，等依赖下载完再启动，不要中途打断，否则本地仓库里会留一堆 half-downloaded 的 jar，后面报错全是 ClassNotFoundException，很难查。

3. 数据接入：从 CSV 到 MySQL 表的完整链路

3.1 先认识数据集字段：14 列特征与目标列

这个系统的数据基于经典心脏病数据集，一共 303 条样本，每条样本由 14 个字段描述。字段含义先搞清楚，后面写 SQL 才不至于把数值列当字符串处理。

target 是目标列，后面做统计时主要按它分组。特别注意 ca 和 thal 这两列，原始 CSV 里可能用问号占位，导入前要处理成 NULL，否则 MySQL 会报数据类型错误。oldpeak 是浮点，建议用 DECIMAL(4,1) 而不是 float，不然 Java 侧会拿到一长串小数位。

3.2 建表与导入：两种落地方式

第一种，用 schema.sql 配合 Spring Boot 启动时自动执行。建表语句如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS heart_data ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, age INT, sex INT, cp INT, trestbps INT, chol INT, fbs INT, restecg INT, thalach INT, exang INT, oldpeak DECIMAL(4,1), slope INT, ca INT, thal INT, target INT );

id 自增主键用于后续分页，原始 CSV 里没有这列，导入时生成。oldpeak 用 DECIMAL(4,1) 而不是 float，背后的考虑是：DECIMAL 在数据库和 Java 之间传输时精度可控，不会出现 float 那种近似值。

第二种方式更省事，也是我拿到这类源码时习惯的做法：用 CommandLineRunner 在应用启动时读取 resources/data.csv 自动入库。代码示例：

@Component public class CsvDataImporter implements CommandLineRunner { @Autowired private JdbcTemplate jdbcTemplate; @Override public void run(String... args) throws Exception { // resources 目录下的 CSV 文件，建议编码 UTF-8 InputStream in = new ClassPathResource("data.csv").getInputStream(); BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(in, StandardCharsets.UTF_8)); String line = reader.readLine(); // 跳过表头，如果 CSV 有表头 while ((line = reader.readLine()) != null) { if (line.trim().isEmpty()) continue; String[] f = line.split(","); jdbcTemplate.update( "INSERT INTO heart_data(age,sex,cp,trestbps,chol,fbs,restecg,thalach,exang,oldpeak,slope,ca,thal,target) VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)", Integer.valueOf(f[0]), Integer.valueOf(f[1]), Integer.valueOf(f[2]), Integer.valueOf(f[3]), Integer.valueOf(f[4]), Integer.valueOf(f[5]), Integer.valueOf(f[6]), Integer.valueOf(f[7]), Integer.valueOf(f[8]), new BigDecimal(f[9]), Integer.valueOf(f[10]), f[11].equals("?") ? null : Integer.valueOf(f[11]), f[12].equals("?") ? null : Integer.valueOf(f[12]), Integer.valueOf(f[13])); } reader.close(); System.out.println("CSV 导入完成，共 " + jdbcTemplate.queryForObject("SELECT COUNT(*) FROM heart_data", Integer.class) + " 条"); } }

逻辑说明：这个类在 Spring Boot 启动完成后自动执行，作用是读取 data.csv 一次性写入 heart_data 表。注意两点：读取时用 UTF-8，如果 CSV 本身是 GBK 编码，需要改成 "GBK" 或用编辑器转码；ca 和 thal 两列把问号转成 NULL，避免数据库报错。参数说明：f[11] 是 ca，f[12] 是 thal，这两个字段在原始数据里存在缺失值，其他字段全部是数字。

如果不想用代码导入，用 Navicat 的表导入向导选 CSV 也可以，记得勾选第一行是字段名、编码选 UTF-8。但手动导入有个问题：ca 和 thal 的问号如果不先处理成空值，Navicat 会直接中断导入。

3.3 读取链路：从 Mapper XML 到 Controller 返回 JSON

数据进来之后，接下来是把表里的数据查出来。MyBatis 的 Mapper XML 里对应查询是这样的：

<select id="findAll" resultType="com.example.heart.entity.HeartData"> SELECT id, age, sex, cp, trestbps, chol, fbs, restecg, thalach, exang, oldpeak, slope, ca, thal, target FROM heart_data ORDER BY id </select>

resultType 指向实体类全限定名，MyBatis 会把下划线字段和实体驼峰属性做映射，前提是 application.yml 里开了 map-underscore-to-camel-case: true。如果没开，实体类里的字段名必须和数据库列名完全一致，否则查询结果全部是 null。

数据源配置是另一个高频出错点，正确写法如下：

spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/heart_db?useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8 username: root password: 你的密码 driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

serverTimezone=Asia/Shanghai 是 MySQL 8.0 必须加的，不加会报 The server time zone value 错误；characterEncoding=utf8 保证查询结果中文不乱码。注意 MySQL 5.7 可以用 com.mysql.jdbc.Driver，但 8.0 必须写成 com.mysql.cj.jdbc.Driver，两个驱动的类路径不一样。

Controller 层的接口大概长这样：

@RestController @RequestMapping("/api") public class DataController { @Autowired private HeartDataService heartDataService; @GetMapping("/list") public Result list(@RequestParam(defaultValue = "1") int page, @RequestParam(defaultValue = "10") int size) { PageHelper.startPage(page, size); List<HeartData> list = heartDataService.findAll(); return Result.success(list); } }

默认是第 1 页每页 10 条，page 和 size 由前端传参。如果项目没引入 PageHelper，也可以改成 LIMIT #{offset}, #{size} 自己算分页。返回结果统一包一层 Result，包含 code、data、msg 三个字段，前端判断 code 是否等于 200。注意 service 层的 findAll 不是直接返回 Mapper 结果，而是要经过 PageHelper 处理后的分页对象，这个细节新手特别容易忽略。

4. 统计接口与可视化：把患病率和年龄分布变成图表

4.1 聚合统计接口：怎么算患病率和平均胆固醇

只把数据查出来没有意义，数据分析系统要回答的问题是「什么样的人更容易患病」。源码里最直接的做法是按 target 分组统计，核心 SQL 如下：

SELECT target, COUNT(*) AS cnt, ROUND(AVG(age), 1) AS avg_age, ROUND(AVG(chol), 1) AS avg_chol, ROUND(AVG(trestbps), 1) AS avg_trestbps FROM heart_data GROUP BY target;

target 是 1 表示患病，0 表示健康。这段 SQL 会返回两组数据，分别统计患病人数、平均年龄、平均胆固醇、平均血压。前端拿到后可以直接画对比柱状图。

在 Service 里组合数据，如果用 JdbcTemplate，一行就能拿到结果：

public List<Map<String, Object>> groupByTarget() { // 直接执行原生 SQL，返回 List<Map> return jdbcTemplate.queryForList( "SELECT target, COUNT(*) AS cnt, ROUND(AVG(age),1) AS avg_age " + "FROM heart_data GROUP BY target"); }

说明：queryForList 返回的每行都是一个 Map，key 是列别名。前端不需要关心数据库细节，直接把 List

这里有个参数细节容易忽略：聚合函数出来的列名，MySQL 5.7 和 8.0 对别名的处理有差异。GROUP BY 时，SELECT 里的别名在 ORDER BY 可以用，在 HAVING 里不一定会被识别。源码里如果用了 HAVING 条件，建议把整个聚合条件写完整，不要依赖别名，避免升级 MySQL 后接口突然报错。

4.2 ECharts 渲染：后端 JSON 直接喂给前端图表

前端页面是静态资源，放在 src/main/resources/static 下，启动后直接访问 http://localhost:8080/index.html。核心逻辑是用 axios 请求后端接口，再渲染 ECharts。一个典型的患病率对比图如下：

<!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8"> <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/5.4.3/echarts.min.js"></script> <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/axios/1.3.4/axios.min.js"></script> </head> <body> <div id="barChart" style="width: 600px; height: 400px;"></div> <script> axios.get('/api/stats/groupByTarget') .then(res => { const data = res.data.data; // 后端 Result 包装里的 data 字段 const chart = echarts.init(document.getElementById('barChart')); chart.setOption({ title: { text: '患病人群与健康人群对比' }, tooltip: {}, xAxis: { data: ['患病', '健康'] }, yAxis: {}, series: [{ type: 'bar', data: data.map(item => item.cnt) }] }); }) .catch(err => { console.log('接口请求失败', err); }); </script> </body> </html>

这里用 CDN 引入 ECharts 和 axios。如果内网部署，把两个 js 文件下载到 static/js 下再改路径。注意 ECharts 5 不兼容 IE，浏览器建议用 Chrome 或 Edge。看到请求失败，第一件事看浏览器 Network 面板的响应体和 Spring Boot 控制台日志。如果后端日志里有 NullPointerException，十有八九是统计 SQL 查出了 NULL 字段，可以在 SQL 里用 IFNULL 兜底，或者在前端做(item.cnt || 0)的容错。

4.3 相关性分析：为什么字段越多越要看分布

单看患病率不够，源码里还提供了 age、chol、thalach 等字段的均值与标准差统计。为什么要看这些？因为后续如果要接机器学习模型，特征的区分度直接决定模型效果。例如 oldpeak（ST 段压低值）在患病组里普遍偏高，而 thalach（最大心率）在患病组里偏低，这类发现都来自对分布图的观察。

给一个胆固醇均值和标准差的查询：

SELECT ROUND(AVG(chol), 0) AS mean_chol, ROUND(STD(chol), 1) AS std_chol FROM heart_data;

两个值一起看就能判断数据是否分散。如果均值 240、标准差 40，说明大部分样本胆固醇在 200~280 之间；如果标准差很大，说明数据里有极端值，画图时会被拉偏，这时候要考虑是否过滤掉 outlier。我在实际分析时会把 AGE 按 10 岁一个区间分桶，再统计每个区间的患病率，比直接看整体均值更具直观性。这个系统的页面只要把原始列表加两个图表，数据分析的骨架就完整了；如果只有列表没有图表，这套源码就退化成了一个普通的 CRUD 项目。

5. 避坑手册：运行这套源码最容易翻车的四个点

以下四个坑是跑这一类源码时我反复踩过的，按概率排序，建议每条都看一眼。

5.1 MySQL 8.0 驱动与时区报错

现象：启动应用后访问接口，页面 500，Spring Boot 日志报 The server time zone value '乱码' is unrecognized。

原因：MySQL 8.0 连接协议要求明确时区，默认驱动不会自动识别中国时区。很多时候数据源配置是从网上复制来的，写的是 MySQL 5.7 时代的 jdbc:mysql://localhost:3306/db，没有带时区参数，于是 MySQL 8.0 直接拒绝连接。

解决：在 application.yml 的 jdbc url 后面加 serverTimezone=Asia/Shanghai。如果之前用的驱动类是 com.mysql.jdbc.Driver，改成 com.mysql.cj.jdbc.Driver。这两个类在 MySQL 8.0 驱动的 jar 包里都存在，但老类路径会打出警告日志，指向新的类路径，容易误导人。

5.2 CSV 编码 GBK 导致中文乱码

现象：用 IDEA 打开 data.csv 显示正常，导入 MySQL 后查询结果里中文全部变成问号。

原因：Windows 下导出的 CSV 默认是 GBK 编码，Java 读取时用了 UTF-8 按字节拆分，中文字符直接错位。这时候再给连接串加 characterEncoding=utf8 也没用，因为数据在进入 Java 之前就已经乱了。

解决：用文本编辑器把 CSV 另存为 UTF-8 编码再导入。如果你用我上面写的 CommandLineRunner，把 reader 那行改成new InputStreamReader(in, "GBK")也可以临时救急，但最推荐的做法是先把 CSV 文件统一转成 UTF-8，一劳永逸，之后在 Linux 服务器部署也不会再踩一遍。

5.3 端口 8080 被占用与前端跨域

现象：启动时直接报 Port 8080 was already in use；页面能打开但 axios 请求一直报 blocked by CORS policy。

原因：另一个 Java 进程或本地服务占了 8080。前端如果是从 file:// 协议打开的页面，请求本机 8080 属于跨域，浏览器默认拦截，和后端代码没有直接关系。

解决：端口被占用就改 application.yml 里的 server.port 为 8081 或 9090。跨域加一个配置类：

@Configuration public class CorsConfig implements WebMvcConfigurer { @Override public void addCorsMappings(CorsRegistry registry) { registry.addMapping("/api/**") .allowedOrigins("http://localhost:8080") .allowedMethods("GET", "POST"); } }

allowedOrigins 写前端页面的地址。如果前端是 file:// 打开，建议把 allowedMethods 保持精简，再把 allowedOrigins 换成allowedOriginPatterns("*")，否则部分浏览器版本会拦截带 Origin 头的请求。这个类的价值在于你后面加筛选接口时还会用到，保留不亏。

5.4 Lombok 版本和 JDK 版本不匹配

现象：编译时项目里所有用了 @Data 的实体类都报找不到 getter/setter，或者 IDEA 提示 Lombok 相关错误。

原因：JDK 版本较新（17+），但 pom 里 Lombok 版本太老（1.18.20 之前），Lombok 的注解处理器在 JDK 17 的模块系统下失效，编译时注解处理根本没有执行。这个问题和源码本身没关系，纯粹是环境版本打架。

解决：把 Lombok 版本升级到 1.18.30 或更高。如果是 Spring Boot 2.7 的项目，直接在 pom 里声明一个比默认版本更新的 Lombok 坐标，因为 Spring Boot 2.7 的 dependencyManagement 里锁的版本可能不是你当前 JDK 需要的。改完版本还要在 IDEA 里装 Lombok 插件，并打开 Settings → Build → Compiler → Annotation Processors → Enable annotation processing，三个条件缺一个都会翻车。

6. 进阶：把静态统计升级成可交互的风险评分查询

基于上面所有接口，再往前走一步。与其只展示统计图表，不如加一个交互式查询：用户输入年龄、胆固醇、oldpeak，后端按规则打分，返回风险等级。不用训练模型，只用一份简单的规则，就能让这个系统从「看数据」变成「用数据」。

这里的评分规则按常见医学参考阈值来定，目的是演示接口写法。三项各计一分，加总后判断风险等级：

@GetMapping("/assess") public Result assess(@RequestParam int age, @RequestParam int chol, @RequestParam double oldpeak) { int score = 0; if (age >= 50) score += 1; // 年龄超过 50 if (chol >= 240) score += 1; // 胆固醇超过 240 if (oldpeak >= 1.5) score += 1; // ST 段压低明显 String level = score >= 2 ? "高风险" : "低风险"; return Result.success(level); }

这段代码的核心是参数校验和阈值设定。age、chol、oldpeak 三个参数从 URL 传入，如果前端没有做限制，后端也要做好基础校验，避免负数或空值。阈值可以拆成三个常量放在类顶部，后面想调整规则就不用翻业务代码。

前端加三个输入框和一个按钮，调用 /api/assess 后把结果渲染到页面。做完这个接口，你可以回过来验证前面的统计结论：在患病组里 age >= 50 的比例是否明显高于健康组。如果统计结果和规则判断一致，说明这套源码的链路是自洽的，也说明你对数据集的把握到位了。这套源码的核心价值是链路完整，适合作为课程设计的骨架，而不是说分析本身有多深。

从那以后我每次拿到别人给的源码，第一件事都是先看 application.yml、再看数据文件编码、最后点启动按钮，而不是直接改代码。这三步能挡掉 80% 的翻车问题，希望你也能少走这点弯路。

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