7天速成！用5个Spark SQL脚本跑通眼科患者百万级数据可视化💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙个人简介：曾长期

💖💖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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眼科疾病数据分析与可视化分析系统介绍

《基于大数据的眼科疾病数据分析与可视化分析系统》面向大四计算机专业毕业设计场景，以Hadoop、HDFS、Spark为核心大数据底座，利用Spark SQL与Python Pandas、NumPy完成眼科临床百万级数据的分布式清洗、转换与建模；后端以SpringBoot或Django任选其一封装REST接口，前端通过Vue+ElementUI整合Echarts，将“系统首页、个人中心、数据大屏、眼科临床特征分析、患者人口画像分析、患者预后生存分析、眼科风险因素分析、患者治疗模式分析、系统介绍、系统公告、系统简介”十一大功能模块串联为闭环。系统先由HDFS高吞吐导入历史病例与影像元数据，Spark分布式内存计算快速提取年龄、性别、病灶大小、治疗方式等维度特征；再通过预构建的统计与机器学习脚本输出患者分群、生存曲线、风险排序及治疗方案关联规则；最终由Vue动态渲染交互式大屏，实现一键切换维度的热力图、折线与桑基图展示，帮助用户在毕设阶段完整体验从原始数据到洞察呈现的全链路大数据实践。

眼科疾病数据分析与可视化分析系统演示视频

演示视频

眼科疾病数据分析与可视化分析系统演示图片

登陆界面.png

患者预后生存分析.png

患者治疗模式分析.png

数据大屏.png

眼科风险因素分析.png

眼科临床特征分析.png

眼科疾病数据分析与可视化分析系统代码展示

# 眼科临床特征分析核心处理函数
def clinical_feature_analysis(spark, hdfs_path):
    df = spark.read.parquet(hdfs_path)
    df = df.filter(col("age").between(0, 100))
    df = df.withColumn("va_ratio", col("post_va")/col("pre_va"))
    df = df.withColumn("md_bin", when(col("md")<-12, "severe").when(col("md")<-6, "moderate").otherwise("mild"))
    grouped = df.groupBy("md_bin", "gender").agg(
        avg("va_ratio").alias("mean_va"),
        stddev("cct").alias("sd_cct"),
        count("*").alias("cnt")
    )
    grouped.write.mode("overwrite").parquet("/output/clinical_features")

# 患者人口画像分析核心处理函数
def patient_portrait(spark, hdfs_path):
    df = spark.read.parquet(hdfs_path)
    age_udf = udf(lambda x: int(x//10)*10, IntegerType())
    df = df.withColumn("age_group", age_udf(col("age")))
    region_map = broadcast(spark.createDataFrame([
        ("310000","Shanghai"),("110000","Beijing"),("440100","Guangzhou")
    ], ["region_code","region_name"]))
    df = df.join(region_map, "region_code", "left")
    agg_df = df.groupBy("age_group","region_name").agg(
        count("*").alias("patient_cnt"),
        avg("income").alias("avg_income")
    )
    agg_df.coalesce(1).write.mode("overwrite").json("/output/portrait")

# 眼科风险因素分析核心处理函数
def risk_factor_analysis(spark, hdfs_path):
    df = spark.read.parquet(hdfs_path)
    assembler = VectorAssembler(inputCols=["age","md","psd","cct"], outputCol="features")
    df = assembler.transform(df)
    rf = RandomForestClassifier(featuresCol="features", labelCol="progression", numTrees=200, maxDepth=5)
    model = rf.fit(df)
    importances = model.featureImportances
    imp_df = spark.createDataFrame(
        [(assembler.getInputCols()[i], float(importances[i])) for i in range(len(assembler.getInputCols()))],
        ["feature","importance"]
    )
    imp_df.orderBy(desc("importance")).write.mode("overwrite").csv("/output/risk_importance")

眼科疾病数据分析与可视化分析系统文档展示

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