《毕设选题迷茫？用Hadoop+Spark构建婚姻数据分析系统，轻松搞定》

💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目

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我国婚姻状况数据分析与可视化系统介绍

《基于大数据的我国婚姻状况数据分析与可视化系统》是一款专为深入研究我国婚姻状况而设计的高效数据分析平台。该系统依托强大的大数据框架，采用 Hadoop 和 Spark 技术，能够快速处理海量婚姻数据，为用户提供精准、高效的数据分析服务。系统支持 Python 和 Java 两种开发语言版本，分别基于 Django 和 Spring Boot 后端框架构建，前端则采用 Vue、ElementUI、Echarts 等技术，实现数据的直观可视化展示。系统功能丰富，涵盖系统首页、用户管理、婚姻状况信息管理、婚姻数据总体及多维度分析、婚姻数据挖掘分析、系统公告管理以及用户个人信息管理等模块。通过 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和 Spark SQL 等技术，系统能够高效存储和处理数据，同时利用 Pandas 和 NumPy 等工具进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性和可靠性。数据库采用 MySQL，为系统稳定运行提供有力支持。无论是学术研究还是社会调查，本系统都能为用户提供全面、深入的婚姻数据分析解决方案，助力用户更好地理解我国婚姻状况的现状与发展趋势。

我国婚姻状况数据分析与可视化系统演示视频

演示视频

我国婚姻状况数据分析与可视化系统演示图片

我国婚姻状况数据分析与可视化系统代码展示

# 核心功能1：婚姻状况总体分析
def marriage_overall_analysis(data):
    """
    对婚姻状况数据进行总体分析，计算结婚率、离婚率等关键指标。
    :param data: 婚姻数据集（DataFrame格式）
    :return: 分析结果字典
    """
    # 计算结婚总数
    total_marriages = data[data['status'] == 'married'].shape[0]
    # 计算离婚总数
    total_divorces = data[data['status'] == 'divorced'].shape[0]
    # 计算总记录数
    total_records = data.shape[0]
    # 计算结婚率和离婚率
    marriage_rate = total_marriages / total_records if total_records > 0 else 0
    divorce_rate = total_divorces / total_records if total_records > 0 else 0

    # 返回分析结果
    analysis_result = {
        'total_marriages': total_marriages,
        'total_divorces': total_divorces,
        'marriage_rate': marriage_rate,
        'divorce_rate': divorce_rate
    }
    return analysis_result

# 核心功能2：婚姻年龄特征分析
def marriage_age_analysis(data):
    """
    对婚姻数据进行年龄特征分析，包括平均结婚年龄和平均离婚年龄。
    :param data: 婚姻数据集（DataFrame格式）
    :return: 分析结果字典
    """
    # 提取结婚数据
    married_data = data[data['status'] == 'married']
    # 提取离婚数据
    divorced_data = data[data['status'] == 'divorced']

    # 计算平均结婚年龄
    avg_marriage_age = married_data['age'].mean() if not married_data.empty else 0
    # 计算平均离婚年龄
    avg_divorce_age = divorced_data['age'].mean() if not divorced_data.empty else 0

    # 返回分析结果
    age_analysis_result = {
        'avg_marriage_age': avg_marriage_age,
        'avg_divorce_age': avg_divorce_age
    }
    return age_analysis_result

# 核心功能3：婚姻数据挖掘分析
def marriage_data_mining(data):
    """
    使用数据挖掘技术分析婚姻数据，例如通过聚类分析找出婚姻模式。
    :param data: 婚姻数据集（DataFrame格式）
    :return: 聚类分析结果
    """
    from sklearn.cluster import KMeans
    import numpy as np

    # 提取用于聚类的特征，例如年龄、婚姻持续时间等
    features = data[['age', 'marriage_duration']]
    # 将数据转换为 numpy 数组
    features_array = np.array(features)

    # 使用 KMeans 聚类算法，假设分为3类
    kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(features_array)
    # 获取聚类结果
    labels = kmeans.labels_

    # 将聚类结果添加到原始数据中
    data['cluster'] = labels

    # 返回聚类分析结果
    clustering_result = {
        'cluster_0_count': (labels == 0).sum(),
        'cluster_1_count': (labels == 1).sum(),
        'cluster_2_count': (labels == 2).sum(),
        'clustered_data': data
    }
    return clustering_result

我国婚姻状况数据分析与可视化系统文档展示

💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目