再不学Hadoop+Spark，你的小儿阑尾炎数据可视化毕设就要被导师打回！

💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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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小儿阑尾炎数据可视化分析系统介绍

《基于大数据的小儿阑尾炎数据可视化分析系统》面向需要完成毕业设计的计算机专业大四学生，以真实脱敏的小儿阑尾炎临床数据为对象，依托 Hadoop 与 Spark 构建分布式存储与并行计算底座，通过 HDFS 完成原始病例与检验数据的安全落地，利用 Spark SQL 与 Pandas/NumPy 进行数据清洗、特征工程和统计建模，再以 MySQL 持久化分析结果；后端采用 Spring Boot 或 Django 任选其一，将核心分析逻辑封装为 RESTful 服务，前端以 Vue+ElementUI 快速搭建交互界面，并引入 Echarts 将患者年龄、体温、白细胞计数、影像特征等多维指标以热力图、雷达图、时序折线等形式动态呈现，实现系统首页、用户中心、个人信息、密码修改、用户管理、小儿阑尾炎数据管理、患者特征分析、核心因素分析、病情严重度分析、临床决策分析、系统公告管理以及大屏可视化展示等完整功能链路，帮助学生在零业务背景的情况下快速理解大数据处理流程，完成从数据接入、分布式计算、可视化设计到最终答辩展示的全栈毕设闭环。

小儿阑尾炎数据可视化分析系统演示视频

演示视频

小儿阑尾炎数据可视化分析系统演示图片

小儿阑尾炎数据可视化分析系统代码展示

# === 1. 患者特征分析：Spark SQL 统计年龄-白细胞均值 ===
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("FeatureAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.csv("hdfs://namenode:9000/appendicitis/patient.csv", header=True, inferSchema=True)
result = df.filter(df.age < 18).groupBy("age").agg({"wbc": "avg"}).orderBy("age")
result.write.mode("overwrite").json("hdfs://namenode:9000/output/age_wbc")

# === 2. 核心因素分析：随机森林找关键指标 ===
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StringIndexer
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
assembler = VectorAssembler(inputCols=["age","wbc","crp","neutrophil"], outputCol="features")
indexer = StringIndexer(inputCol="label", outputCol="indexed")
rf = RandomForestClassifier(labelCol="indexed", featuresCol="features", numTrees=100)
pipeline = Pipeline(stages=[assembler, indexer, rf])
model = pipeline.fit(df)
importances = model.stages[-1].featureImportances
top3 = sorted(zip(["age","wbc","crp","neutrophil"], importances), key=lambda x: -x[1])[:3]
with open("hdfs://namenode:9000/output/top_factors.json","w") as f:
    f.write(str(top3))

# === 3. 病情严重度分析：决策树分级 ===
from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier
assembler2 = VectorAssembler(inputCols=["wbc","crp","temp","pain_score"], outputCol="features2")
dt = DecisionTreeClassifier(labelCol="severity", featuresCol="features2", maxDepth=5)
model2 = dt.fit(assembler2.transform(df))
predictions = model2.transform(assembler2.transform(df))
predictions.select("patient_id","prediction").write.mode("overwrite").json("hdfs://namenode:9000/output/severity")

小儿阑尾炎数据可视化分析系统文档展示

💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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