💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！
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💕💕文末获取源码
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统系统-系统功能
《基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统》是一套利用Hadoop和Spark大数据框架构建的综合分析平台，通过Python和Java双语言支持，结合Django和Spring Boot后端框架，以Vue+ElementUI+Echarts实现前端可视化展示。系统深入挖掘深圳市养老资源空间分布特征，从行政区养老机构数量分布、床位供给、机构性质构成等多维度进行分析；对养老机构类型与性质进行对比研究，揭示不同性质机构的规模与护理能力差异；通过服务能力标杆分析，筛选出全市床位数和护理能力领先的机构，并进行护理能力区间分布统计；运用K-Means聚类算法对养老机构进行特征分类，结合地址信息词云分析，发现养老资源地理聚集规律。系统整合HDFS存储、Spark SQL计算、Pandas和NumPy数据处理等技术，将复杂的养老数据转化为直观的图表和地图，为政府养老规划决策、机构服务提升和老年人及家庭选择养老机构提供数据支持，体现了大数据技术在社会民生领域的创新应用价值。
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统系统-背景意义
选题背景 随着中国老龄化进程加速，养老服务需求迅速增长，深圳市作为经济发达的超大城市，其养老资源配置问题尤为突出。据国家统计局数据，截至2023年，中国60岁及以上人口已超2.8亿，占总人口的20%以上，而深圳市常住老年人口比例虽低于全国平均水平，但其快速城市化与高流动性人口结构对养老服务提出了更高要求。深圳市卫生健康委员会2022年报告显示，全市养老机构数量约200家，床位总数不足5万张，且护理型床位占比偏低，难以满足失能、半失能老人的照护需求。同时，养老资源在各行政区分布不均，公办与民办机构发展模式差异明显，缺乏系统化分析工具来揭示这些特征。传统养老数据分析多依赖人工统计，效率低且难以捕捉深层规律。《基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统》依托Hadoop与Spark技术，结合空间分布、机构性质与服务能力等多维度分析，旨在为养老资源优化配置提供数据驱动的解决方案，填补了深圳市在养老大数据分析领域的空白。 选题意义 这个系统不仅是一个技术实践项目，更是对深圳市养老服务体系的深度解构与优化工具。通过Hadoop与Spark处理海量数据，系统能高效挖掘养老机构的空间分布规律、服务能力差异及运营模式特征，为政府制定区域养老政策提供精准依据，帮助识别资源薄弱区域并优化床位配置。养老机构也能通过系统分析自身定位与市场竞争力，调整服务方向以满足多样化需求，比如提升护理型床位比例以应对失能老人增长。对于老年人及家庭，系统提供的标杆机构排名与可视化图表能大幅降低选择养老机构的信息成本，助力精准匹配需求。技术层面，系统整合K-Means聚类、词云分析与Echarts可视化，展现了大数据技术在民生领域的应用潜力，为计算机专业学生提供了一个兼具技术深度与社会价值的毕设范例，推动了技术与实际问题结合的创新实践。
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统系统-演示视频
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统系统-演示图片
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统系统-代码展示
# 功能1: 深圳市养老资源空间分布分析 - 各行政区养老机构数量与床位分布统计
def analyze_district_distribution(spark_session):
# 从HDFS读取清洗后的养老机构数据
df = spark_session.read.parquet("/data/elderly_care_institutions_clean.parquet")
# 注册为临时视图以便使用Spark SQL
df.createOrReplaceTempView("elderly_institutions")
# 使用Spark SQL进行各行政区养老机构数量统计
district_count_df = spark_session.sql("""
SELECT 辖区 as district, COUNT(机构名称) as institution_count
FROM elderly_institutions
GROUP BY 辖区
ORDER BY institution_count DESC
""")
# 计算各行政区总床位数与护理型床位数
beds_analysis_df = spark_session.sql("""
SELECT
辖区 as district,
SUM(床位) as total_beds,
SUM(护理型床位) as nursing_beds,
SUM(护理型床位) / SUM(床位) * 100 as nursing_beds_percentage
FROM elderly_institutions
GROUP BY 辖区
ORDER BY total_beds DESC
""")
# 计算各行政区养老机构性质构成
nature_distribution_df = spark_session.sql("""
SELECT
辖区 as district,
性质 as nature,
COUNT(*) as count
FROM elderly_institutions
GROUP BY 辖区, 性质
ORDER BY 辖区, count DESC
""")
# 计算各行政区养老机构平均规模
avg_size_df = spark_session.sql("""
SELECT
辖区 as district,
AVG(床位) as avg_beds,
AVG(护理型床位) as avg_nursing_beds
FROM elderly_institutions
GROUP BY 辖区
ORDER BY avg_beds DESC
""")
# 将结果转换为Pandas DataFrame以便进一步处理和可视化
district_count_pd = district_count_df.toPandas()
beds_analysis_pd = beds_analysis_df.toPandas()
nature_distribution_pd = nature_distribution_df.toPandas()
avg_size_pd = avg_size_df.toPandas()
# 合并各项分析结果为一个综合数据集
result = {
'district_count': district_count_pd,
'beds_analysis': beds_analysis_pd,
'nature_distribution': nature_distribution_pd,
'avg_size': avg_size_pd
}
return result
# 功能2: 养老机构服务能力标杆分析 - TOP10机构排名与护理能力区间分布
def analyze_benchmark_institutions(spark_session):
# 从HDFS读取清洗后的养老机构数据
df = spark_session.read.parquet("/data/elderly_care_institutions_clean.parquet")
# 注册为临时视图以便使用Spark SQL
df.createOrReplaceTempView("elderly_institutions")
# 计算护理型床位占比并创建新视图
spark_session.sql("""
CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW institutions_with_ratio AS
SELECT
*,
CASE WHEN 床位 > 0 THEN (护理型床位 / 床位) * 100 ELSE 0 END AS nursing_ratio
FROM elderly_institutions
""")
# 查询总床位数TOP10养老机构
top_beds_df = spark_session.sql("""
SELECT
机构名称 as name,
辖区 as district,
性质 as nature,
床位 as total_beds,
护理型床位 as nursing_beds,
nursing_ratio
FROM institutions_with_ratio
ORDER BY total_beds DESC
LIMIT 10
""")
# 查询护理型床位数TOP10养老机构
top_nursing_beds_df = spark_session.sql("""
SELECT
机构名称 as name,
辖区 as district,
性质 as nature,
床位 as total_beds,
护理型床位 as nursing_beds,
nursing_ratio
FROM institutions_with_ratio
ORDER BY nursing_beds DESC
LIMIT 10
""")
# 查询护理型床位占比TOP10养老机构
top_ratio_df = spark_session.sql("""
SELECT
机构名称 as name,
辖区 as district,
性质 as nature,
床位 as total_beds,
护理型床位 as nursing_beds,
nursing_ratio
FROM institutions_with_ratio
WHERE 床位 >= 30 -- 设置最低床位数阈值，避免样本过小导致比率失真
ORDER BY nursing_ratio DESC
LIMIT 10
""")
# 计算护理能力区间分布
ratio_distribution_df = spark_session.sql("""
SELECT
CASE
WHEN nursing_ratio = 0 THEN '0%'
WHEN nursing_ratio > 0 AND nursing_ratio <= 20 THEN '1-20%'
WHEN nursing_ratio > 20 AND nursing_ratio <= 40 THEN '21-40%'
WHEN nursing_ratio > 40 AND nursing_ratio <= 60 THEN '41-60%'
WHEN nursing_ratio > 60 AND nursing_ratio <= 80 THEN '61-80%'
ELSE '81-100%'
END AS ratio_range,
COUNT(*) as institution_count
FROM institutions_with_ratio
GROUP BY ratio_range
ORDER BY ratio_range
""")
# 将结果转换为Pandas DataFrame
top_beds_pd = top_beds_df.toPandas()
top_nursing_beds_pd = top_nursing_beds_df.toPandas()
top_ratio_pd = top_ratio_df.toPandas()
ratio_distribution_pd = ratio_distribution_df.toPandas()
# 合并各项分析结果
result = {
'top_beds': top_beds_pd,
'top_nursing_beds': top_nursing_beds_pd,
'top_ratio': top_ratio_pd,
'ratio_distribution': ratio_distribution_pd
}
return result
# 功能3: 基于K-Means算法的养老机构聚类与热点分析
def analyze_clustering_and_hotspots(spark_session):
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import jieba
from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
# 从Spark读取数据转换为Pandas DataFrame
df = spark_session.read.parquet("/data/elderly_care_institutions_clean.parquet").toPandas()
# 数据预处理，提取用于聚类的特征
features_df = df[['床位', '护理型床位']].copy()
# 计算护理型床位占比
features_df['护理型床位占比'] = np.where(features_df['床位'] > 0,
features_df['护理型床位'] / features_df['床位'] * 100, 0)
# 处理缺失值
features_df.fillna(0, inplace=True)
# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
features_scaled = scaler.fit_transform(features_df)
# 使用K-Means进行聚类分析
k = 4 # 假设我们将机构分为4类
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42, n_init=10)
df['cluster'] = kmeans.fit_predict(features_scaled)
# 分析每个聚类的特征
cluster_features = df.groupby('cluster').agg({
'床位': 'mean',
'护理型床位': 'mean',
'护理型床位占比': lambda x: np.mean(np.where(df['床位'] > 0,
df['护理型床位'] / df['床位'] * 100, 0))
}).reset_index()
# 为聚类添加描述性标签
cluster_labels = {
0: '小规模基础照料型', # 示例标签，实际应根据聚类结果特征命名
1: '中等规模均衡型',
2: '大规模高护理型',
3: '专业护理特色型'
}
# 将标签添加到原始数据
df['cluster_label'] = df['cluster'].map(cluster_labels)
# 分析各聚类群组在不同行政区的分布
district_cluster_distribution = pd.crosstab(df['辖区'], df['cluster_label'])
# 地址信息词云分析
# 合并所有地址文本
all_addresses = ' '.join(df['地址'].fillna('').astype(str))
# 使用jieba进行中文分词
words = jieba.cut(all_addresses)
words_filtered = [word for word in words if len(word) > 1] # 过滤掉单字词
# 统计词频
word_counts = Counter(words_filtered)
# 过滤掉常见但无意义的词（如"深圳市"、"路"等）
stop_words = {'深圳市', '深圳', '路', '号', '区', '街道', '大厦', '广东省', '广东'}
for word in stop_words:
if word in word_counts:
del word_counts[word]
# 提取前50个高频词
top_words = dict(word_counts.most_common(50))
# 创建词云对象
wordcloud = WordCloud(
font_path='path/to/chinese/font.ttf', # 需要指定中文字体
width=800,
height=400,
background_color='white'
).generate_from_frequencies(top_words)
# 保存词云图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.tight_layout()
plt.savefig('static/images/address_wordcloud.png')
# 整合分析结果
result = {
'cluster_centers': kmeans.cluster_centers_,
'cluster_features': cluster_features.to_dict('records'),
'cluster_labels': cluster_labels,
'district_cluster_distribution': district_cluster_distribution.to_dict(),
'address_hotwords': dict(word_counts.most_common(20)),
'wordcloud_path': 'static/images/address_wordcloud.png'
}
return result
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统系统-结语
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