注意：该项目只展示部分功能
1.开发环境
发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm
2 系统设计
近年来，随着人们生活水平的提升和健康意识的增强，健身行业迎来了快速发展期，各类健身房如雨后春笋般涌现。然而，在激烈的市场竞争中，许多健身房面临着会员流失率高、运营效率低下、服务缺乏针对性等问题。传统的健身房管理模式主要依赖人工经验和简单的统计方法，难以深入挖掘会员的锻炼习惯、健康状况和行为偏好，导致无法为会员提供个性化的服务建议，也无法为管理者提供科学的决策依据。与此同时，健身房日常运营过程中产生了大量的会员数据，包括个人基本信息、锻炼记录、身体指标变化等，这些数据蕴含着丰富的价值信息，但由于缺乏有效的技术手段进行处理和分析，大部分数据都被闲置浪费。在大数据技术日趋成熟的背景下，如何利用先进的数据处理技术挖掘健身房会员数据的潜在价值，成为了健身行业亟待解决的问题。
本课题设计并实现基于机器学习+spark的健身房会员画像分析与可视化平台，具有一定的理论价值和实践意义。从理论层面来看，该系统将大数据处理技术与健身行业的实际应用场景相结合，探索了Spark分布式计算框架在健身数据处理中的应用方法，为相关领域的研究提供了参考案例。从实践角度而言，系统能够帮助健身房管理者更好地了解会员的锻炼习惯和健康状况，通过数据分析发现会员的行为规律和偏好特征，为制定个性化的健身方案和营销策略提供数据支撑。通过可视化展示的方式，管理者可以直观地掌握健身房的整体运营状况，包括会员结构分布、热门锻炼项目、设备使用情况等关键指标，从而优化资源配置和服务流程。对于技术层面的意义，本系统整合了Python、Spark、Hadoop等多种大数据技术栈，在实际项目中验证了这些技术的可行性和有效性，为后续类似项目的开发积累了经验。虽然作为毕业设计项目，其规模和复杂度相对有限，但通过完整的系统设计和实现过程，能够加深对大数据技术的理解和掌握，为今后从事相关工作奠定基础。
基于机器学习+spark的健身房会员画像分析与可视化平台是一套完整的数据处理与展示解决方案，采用Python作为核心开发语言，结合Spark分布式计算框架和Hadoop大数据生态系统来处理海量的健身房会员锻炼数据。系统通过MySQL数据库存储会员基本信息、锻炼记录、身体指标等多维度数据，利用Spark强大的数据处理能力对会员性别分布、年龄结构、经验水平、BMI指数、锻炼频率等基础画像进行深度分析，同时挖掘会员健身行为偏好，包括不同锻炸类型的受欢迎程度、性别与年龄对锻炼选择的影响、单次锻炼时长分布等关键指标。系统进一步探索锻炼效果与健康的关联性，通过分析不同锻炼类型的卡路里消耗对比、锻炼频率与体脂率关系、锻炼时长对静息心率的影响等，为健身房运营提供科学决策依据。在数据可视化方面，系统采用Vue前端框架结合Echarts图表库，将复杂的大数据分析结果转化为直观的图表展示，包括柱状图、饼图、折线图、散点图等多种可视化形式，全面呈现会员锻炼效率与强度分析，如各类锻炼的卡路里燃烧效率、不同锻炼类型的平均心率强度、性别差异在锻炼强度上的对比以及高经验水平会员的锻炼效率模式，为健身房管理者提供全方位的数据洞察和决策支持。
3 系统展示
3.1 大屏页面
3.2 分析页面
3.3 基础页面
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5 部分功能代码
spark = SparkSession.builder.appName("HealthGymDataAnalysis").config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()
gym_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/gym_db").option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver").option("dbtable", "gym_members_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
def analyze_member_profile():
gender_stats = gym_df.groupBy("Gender").agg(count("*").alias("member_count"), avg("Age").alias("avg_age"), avg("BMI").alias("avg_bmi")).orderBy(desc("member_count"))
age_bucketizer = Bucketizer(splits=[0, 25, 35, 45, 55, 100], inputCol="Age", outputCol="age_group")
age_bucketed_df = age_bucketizer.transform(gym_df)
age_group_stats = age_bucketed_df.groupBy("age_group").agg(count("*").alias("member_count"), avg("Workout_Frequency").alias("avg_frequency")).withColumn("age_range", when(col("age_group") == 0, "18-25").when(col("age_group") == 1, "26-35").when(col("age_group") == 2, "36-45").when(col("age_group") == 3, "46-55").otherwise("55+"))
experience_stats = gym_df.groupBy("Experience_Level").agg(count("*").alias("member_count"), avg("Fat_Percentage").alias("avg_fat_rate"), avg("Resting_BPM").alias("avg_resting_bpm")).withColumn("experience_name", when(col("Experience_Level") == 1, "初学者").when(col("Experience_Level") == 2, "中级").otherwise("专家"))
bmi_bucketizer = Bucketizer(splits=[0, 18.5, 24, 28, 50], inputCol="BMI", outputCol="bmi_category")
bmi_bucketed_df = bmi_bucketizer.transform(gym_df)
bmi_stats = bmi_bucketed_df.groupBy("bmi_category").agg(count("*").alias("member_count")).withColumn("bmi_range", when(col("bmi_category") == 0, "偏瘦").when(col("bmi_category") == 1, "标准").when(col("bmi_category") == 2, "超重").otherwise("肥胖"))
frequency_stats = gym_df.groupBy("Workout_Frequency").agg(count("*").alias("member_count"), avg("Calories_Burned").alias("avg_calories")).orderBy("Workout_Frequency")
combined_profile_data = {"gender_distribution": gender_stats.collect(), "age_structure": age_group_stats.collect(), "experience_level": experience_stats.collect(), "bmi_distribution": bmi_stats.collect(), "workout_frequency": frequency_stats.collect()}
profile_df = pd.DataFrame([{"analysis_type": "member_profile", "gender_male": len([row for row in combined_profile_data["gender_distribution"] if row["Gender"] == "Male"]), "gender_female": len([row for row in combined_profile_data["gender_distribution"] if row["Gender"] == "Female"]), "age_young": sum([row["member_count"] for row in combined_profile_data["age_structure"] if row["age_range"] in ["18-25", "26-35"]]), "experience_beginner": next((row["member_count"] for row in combined_profile_data["experience_level"] if row["experience_name"] == "初学者"), 0), "bmi_normal": next((row["member_count"] for row in combined_profile_data["bmi_distribution"] if row["bmi_range"] == "标准"), 0)}])
return combined_profile_data, profile_df
def analyze_fitness_behavior_preference():
workout_type_popularity = gym_df.groupBy("Workout_Type").agg(count("*").alias("selection_count"), avg("Session_Duration").alias("avg_duration"), avg("Calories_Burned").alias("avg_calories")).orderBy(desc("selection_count"))
gender_workout_preference = gym_df.groupBy("Gender", "Workout_Type").agg(count("*").alias("count")).orderBy("Gender", desc("count"))
gender_workout_pivot = gender_workout_preference.groupBy("Gender").pivot("Workout_Type").agg(sum("count")).fillna(0)
age_bucketizer = Bucketizer(splits=[0, 25, 35, 45, 55, 100], inputCol="Age", outputCol="age_group")
age_bucketed_df = age_bucketizer.transform(gym_df)
age_workout_preference = age_bucketed_df.groupBy("age_group", "Workout_Type").agg(count("*").alias("count")).withColumn("age_range", when(col("age_group") == 0, "18-25").when(col("age_group") == 1, "26-35").when(col("age_group") == 2, "36-45").when(col("age_group") == 3, "46-55").otherwise("55+"))
experience_workout_preference = gym_df.groupBy("Experience_Level", "Workout_Type").agg(count("*").alias("count"), avg("Avg_BPM").alias("avg_heart_rate")).withColumn("experience_name", when(col("Experience_Level") == 1, "初学者").when(col("Experience_Level") == 2, "中级").otherwise("专家"))
session_duration_bucketizer = Bucketizer(splits=[0, 1, 1.5, 3], inputCol="Session_Duration", outputCol="duration_category")
duration_bucketed_df = session_duration_bucketizer.transform(gym_df)
duration_distribution = duration_bucketed_df.groupBy("duration_category").agg(count("*").alias("member_count"), avg("Calories_Burned").alias("avg_calories")).withColumn("duration_range", when(col("duration_category") == 0, "0-1小时").when(col("duration_category") == 1, "1-1.5小时").otherwise("1.5小时以上"))
behavior_analysis_data = {"workout_popularity": workout_type_popularity.collect(), "gender_preference": gender_workout_pivot.collect(), "age_preference": age_workout_preference.collect(), "experience_preference": experience_workout_preference.collect(), "duration_distribution": duration_distribution.collect()}
behavior_df = pd.DataFrame([{"analysis_type": "fitness_behavior", "most_popular_workout": workout_type_popularity.first()["Workout_Type"], "male_prefer_strength": next((row["Strength"] for row in behavior_analysis_data["gender_preference"] if row["Gender"] == "Male"), 0), "female_prefer_yoga": next((row["Yoga"] for row in behavior_analysis_data["gender_preference"] if row["Gender"] == "Female"), 0), "young_prefer_hiit": len([row for row in behavior_analysis_data["age_preference"] if row["age_range"] == "18-25" and row["Workout_Type"] == "HIIT"]), "expert_avg_heartrate": sum([row["avg_heart_rate"] for row in behavior_analysis_data["experience_preference"] if row["experience_name"] == "专家"]) / max(1, len([row for row in behavior_analysis_data["experience_preference"] if row["experience_name"] == "专家"]))}])
return behavior_analysis_data, behavior_df
def analyze_workout_effectiveness():
workout_calorie_efficiency = gym_df.groupBy("Workout_Type").agg(avg("Calories_Burned").alias("avg_calories"), avg("Session_Duration").alias("avg_duration"), count("*").alias("total_sessions")).withColumn("calories_per_hour", col("avg_calories") / col("avg_duration")).orderBy(desc("calories_per_hour"))
frequency_fat_correlation = gym_df.groupBy("Workout_Frequency").agg(avg("Fat_Percentage").alias("avg_fat_percentage"), avg("Resting_BPM").alias("avg_resting_bpm"), count("*").alias("member_count")).orderBy("Workout_Frequency")
duration_bucketizer = Bucketizer(splits=[0, 1, 1.5, 3], inputCol="Session_Duration", outputCol="duration_group")
duration_bucketed_df = duration_bucketizer.transform(gym_df)
duration_health_correlation = duration_bucketed_df.groupBy("duration_group").agg(avg("Resting_BPM").alias("avg_resting_bpm"), avg("Fat_Percentage").alias("avg_fat_percentage"), count("*").alias("count")).withColumn("duration_range", when(col("duration_group") == 0, "短时锻炼").when(col("duration_group") == 1, "中时锻炼").otherwise("长时锻炼"))
experience_health_comparison = gym_df.groupBy("Experience_Level").agg(avg("Fat_Percentage").alias("avg_fat_percentage"), avg("Resting_BPM").alias("avg_resting_bpm"), avg("Calories_Burned").alias("avg_calories"), count("*").alias("member_count")).withColumn("experience_name", when(col("Experience_Level") == 1, "初学者").when(col("Experience_Level") == 2, "中级").otherwise("专家")).orderBy("Experience_Level")
workout_heart_rate_analysis = gym_df.groupBy("Workout_Type").agg(avg("Avg_BPM").alias("avg_workout_heartrate"), avg("Resting_BPM").alias("avg_resting_bpm"), avg("Calories_Burned").alias("avg_calories")).withColumn("heartrate_improvement", col("avg_workout_heartrate") - col("avg_resting_bpm"))
effectiveness_data = {"calorie_efficiency": workout_calorie_efficiency.collect(), "frequency_correlation": frequency_fat_correlation.collect(), "duration_health": duration_health_correlation.collect(), "experience_comparison": experience_health_comparison.collect(), "heartrate_analysis": workout_heart_rate_analysis.collect()}
effectiveness_df = pd.DataFrame([{"analysis_type": "workout_effectiveness", "highest_calorie_workout": workout_calorie_efficiency.first()["Workout_Type"], "best_calorie_efficiency": workout_calorie_efficiency.first()["calories_per_hour"], "low_frequency_fat_rate": next((row["avg_fat_percentage"] for row in effectiveness_data["frequency_correlation"] if row["Workout_Frequency"] <= 2), 0), "high_frequency_fat_rate": next((row["avg_fat_percentage"] for row in effectiveness_data["frequency_correlation"] if row["Workout_Frequency"] >= 5), 0), "expert_resting_bpm": next((row["avg_resting_bmp"] for row in effectiveness_data["experience_comparison"] if row["experience_name"] == "专家"), 0)}])
return effectiveness_data, effectiveness_df
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希望和大家多多交流
