《3大核心大数据框架：Hadoop+Spark，轻松搭建深圳市养老机构信息可视化分析系统》

💖💖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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深圳市养老机构信息分析系统介绍

《基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统》是一个专为养老机构信息管理与分析设计的高效系统。本系统采用先进的大数据技术框架，包括 Hadoop 和 Spark，确保数据处理的高效性和可扩展性，能够快速处理海量养老机构数据。在开发语言上，支持 Python 和 Java 两种主流语言，满足不同开发者的需求。后端框架分别采用 Django（Python）和 Spring Boot（Java），结合 MySQL 数据库，保障系统的稳定运行和数据的安全存储。前端则采用 Vue.js 搭配 ElementUI、Echarts 等技术，实现数据的直观可视化展示，包括养老机构信息可视化大屏、机构热点聚类分析、服务能力基准分析、机构空间分布分析以及机构类型性质分析等功能模块。系统还具备用户管理、个人信息管理、密码修改等基础功能，为用户提供便捷的操作体验。无论是系统首页的概览还是详细信息的查询，都能让用户快速获取所需数据，助力养老机构的高效管理和决策分析。

深圳市养老机构信息分析系统演示视频

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深圳市养老机构信息分析系统演示图片

深圳市养老机构信息分析系统代码展示

# 处理函数：获取养老机构信息并生成可视化数据
def get_institution_dashboard_data():
    institutions = Institution.objects.all()
    data = {
        "total_institutions": 0,
        "service_capacity": [],
        "location_distribution": {},
        "type_distribution": {}
    }
    data["total_institutions"] = institutions.count()
    for institution in institutions:
        service_capacity = {
            "name": institution.name,
            "capacity": institution.capacity
        }
        data["service_capacity"].append(service_capacity)
    for institution in institutions:
        location = institution.location
        if location in data["location_distribution"]:
            data["location_distribution"][location] += 1
        else:
            data["location_distribution"][location] = 1
    for institution in institutions:
        type = institution.type
        if type in data["type_distribution"]:
            data["type_distribution"][type] += 1
        else:
            data["type_distribution"][type] = 1
    return data

# 处理函数：进行机构热点聚类分析
def perform_hotspot_clustering():
    institutions = Institution.objects.all()
    locations = [(institution.latitude, institution.longitude) for institution in institutions]
    kmeans = KMeans(n_clusters=5)
    kmeans.fit(locations)
    clusters = kmeans.labels_
    hotspots = []
    for i in range(len(locations)):
        hotspot = {
            "latitude": locations[i][0],
            "longitude": locations[i][1],
            "cluster": clusters[i]
        }
        hotspots.append(hotspot)
    return hotspots

# 处理函数：进行服务能力基准分析
def analyze_service_capacity():
    institutions = Institution.objects.all()
    service_capacity_data = {
        "average_capacity": 0,
        "max_capacity": 0,
        "min_capacity": float('inf'),
        "capacity_distribution": []
    }
    total_capacity = 0
    for institution in institutions:
        capacity = institution.capacity
        total_capacity += capacity
        if capacity > service_capacity_data["max_capacity"]:
            service_capacity_data["max_capacity"] = capacity
        if capacity < service_capacity_data["min_capacity"]:
            service_capacity_data["min_capacity"] = capacity
    service_capacity_data["average_capacity"] = total_capacity / institutions.count()
    for institution in institutions:
        capacity_distribution = {
            "name": institution.name,
            "capacity": institution.capacity
        }
        service_capacity_data["capacity_distribution"].append(capacity_distribution)
    return service_capacity_data

深圳市养老机构信息分析系统文档展示

💖💖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