选题难+数据难+图表难？健康大数据毕设用这套Hadoop+Spark方案全解决💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙个人

💖💖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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人类健康生活方式数据分析与可视化系统介绍

《基于大数据的人类健康生活方式数据分析与可视化系统》面向大四计算机专业毕业设计需求，以 Hadoop 分布式存储与 Spark 内存计算为核心引擎，对大规模人群的多维健康行为日志进行采集、清洗、建模与实时分析；系统提供 Python Django 与 Java Spring Boot 双后端实现，前端统一采用 Vue+ElementUI+Echarts 完成交互式图表渲染，数据层以 MySQL 持久化存储。功能模块覆盖系统首页、个人中心、密码与信息管理，同时在业务层面实现生理衰退关联分析、群体健康画像聚类、生活方式影响归因及特定人群风险预警四类深度洞察，并配套系统公告、简介与大屏可视化，支持从 HDFS 读取原始数据，经 Spark SQL 与 Pandas/NumPy 完成特征工程，最终以动态仪表盘和大屏方式呈现趋势、对比及异常检测结果，为毕业设计提供完整、可复现的大数据技术栈示范。

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人类健康生活方式数据分析与可视化系统代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("HealthLifestyle").getOrCreate()
df = spark.read.csv("hdfs://master:9000/health/raw/*.csv", header=True, inferSchema=True)
clean = df.dropna(subset=["age","bmi","sleep","steps","label"]).filter(df.age>0).filter(df.bmi>0).filter(df.sleep>0).filter(df.steps>0)
def correlation_analysis():
    numeric = clean.select("age","bmi","sleep","steps","systolic")
    corr_df = numeric.summary("mean","stddev").collect()
    mean_dict = {r["summary"]:float(r["age"]) for r in corr_df}
    std_dict = {r["summary"]:float(r["age"]) for r in corr_df}
    normalized = numeric.select([(col(c)-mean_dict["mean"])/std_dict["stddev"] for c in numeric.columns])
    corr_mat = normalized.stat.corr()
    age_bmi = corr_mat[0][1]
    age_sleep = corr_mat[0][2]
    age_steps = corr_mat[0][3]
    age_sys = corr_mat[0][4]
    result = spark.createDataFrame([("age_bmi",age_bmi),("age_sleep",age_sleep),("age_steps",age_steps),("age_sys",age_sys)],["pair","value"])
    result.write.mode("overwrite").csv("hdfs://master:9000/health/corr")
def group_portrait():
    bucketizer = Bucketizer(splits=[0,25,35,45,55,65,100],inputCol="age",outputCol="age_group")
    bucketed = bucketizer.transform(clean)
    grouped = bucketed.groupBy("age_group","gender").agg(avg("bmi").alias("avg_bmi"),avg("sleep").alias("avg_sleep"),avg("steps").alias("avg_steps"),count("*").alias("cnt"))
    portrait = grouped.withColumn("health_score",col("avg_steps")*0.4+(8-col("avg_sleep"))*10+col("avg_bmi")*(-1))
    portrait.write.mode("overwrite").csv("hdfs://master:9000/health/portrait")
def risk_analysis():
    assembler = VectorAssembler(inputCols=["age","bmi","sleep","steps"],outputCol="features")
    vector = assembler.transform(clean)
    splits = vector.randomSplit([0.7,0.3])
    train = splits[0]
    test = splits[1]
    rf = RandomForestClassifier(labelCol="label",featuresCol="features",numTrees=20,maxDepth=5)
    model = rf.fit(train)
    preds = model.transform(test)
    evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="label",predictionCol="prediction",metricName="accuracy")
    acc = evaluator.evaluate(preds)
    risk_df = preds.filter(col("prediction")==1).select("age","bmi","sleep","steps","probability")
    risk_df.write.mode("overwrite").csv("hdfs://master:9000/health/risk")
correlation_analysis()
group_portrait()
risk_analysis()

人类健康生活方式数据分析与可视化系统文档展示

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