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21世纪以来，肿瘤的发病率呈逐年上升趋势，肿瘤的流行病数据快速增长，给医学科研人员开展肿瘤流行病数据统计分析带来一定的挑战。统计分析工具逐渐成为科研人员开展肿瘤流行病数据统计的重要帮手。目前国内外医学研究所常用SPSS、SAS和STATA等数据分析软件开展流行病学的数据分析。这些软件的统计分析功能十分强大，而且具有数据可视化功能，成为了科研人员进行了统计分析的必备工具。Naeimeh Keyghobadi等在“伊朗东南部：克尔曼省的癌症流行病学和趋势”的研究中使用STATA 12.0对卫生部疾病管理中心的癌症登记处提供的2004-2009年伊朗克尔曼省的癌症数据进行了统计与分析[1]；Ibrahim G Alghamidi等使用SPSS对沙特阿拉伯国家2001-2008年前列腺癌的发病数据进行描述性分析[2]；陈超美等在“在Citespace中寻找临床依据”一文中，从循证医学的角度将可视化工具Citespace寻找高被引文献与传统临床方法Meta分析等相结合，进而更快速、方便地寻找临床依据，并以心脏病和肺癌为例进行说明[3]；Shamsul Azhar Shah等利用地理信息系统(GIS)将吉隆坡地区1995-2011年的结直肠癌发病数据进行了空间展示[4]。综上所述，使用统计分析及可视化工具可以更直观地提取有效数据，探索未知信息。

自开发的基于HTML5的肿瘤流行病学数据可视化分析系统[5]具有三大功能：一是从多维度对肿瘤发病数据进行分析，包括肿瘤发病年龄分析、肿瘤发病性别分析、高发肿瘤类型分析、横断面分析、年龄队列分析、肿瘤发病趋势分析、肿瘤科学研究趋势分析、肿瘤公众关注趋势分析、发病特征关联分析等；……