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大数据抑郁数据可视化分析系统-简介
基于Spark的学生抑郁数据可视化分析系统是一个专门面向心理健康数据分析的大数据处理平台，该系统充分利用Hadoop生态系统的分布式存储能力和Spark引擎的高效计算特性，构建了从数据采集、清洗、分析到可视化展示的完整技术链路。系统以HDFS作为底层存储架构，确保海量学生心理健康数据的可靠存储和高效访问，通过Spark SQL实现复杂的多维度数据关联分析，结合Pandas和NumPy进行精确的统计计算和数据处理。在分析层面，系统深入挖掘学生抑郁群体的基础画像特征，包括性别、年龄分布以及不同维度下的抑郁率统计，同时重点关注学业因素与抑郁情绪的关联性，通过交叉分析学习压力、学习满意度、学习时长等关键指标的相互影响。系统还深度探索生活方式因素对心理健康的影响，特别是睡眠时长、饮食习惯等生活行为模式与抑郁状态的关联关系。后端采用Django框架提供稳定的RESTful API服务，前端基于Vue.js配合ElementUI组件库和ECharts可视化库，打造直观友好的数据展示界面，支持多种图表类型的动态切换和交互操作，为用户提供全方位的数据洞察体验。
大数据抑郁数据可视化分析系统-技术
开发语言：Python或Java 大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis) 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
大数据抑郁数据可视化分析系统-背景
当前高等教育环境下，学生心理健康问题日益受到关注，各高校普遍建立了心理健康档案和监测体系，积累了大量包含学生基本信息、学业表现、生活习惯、心理状态等多维度的数据资源。传统的心理健康数据分析往往依赖人工统计和简单的表格处理，面对日益增长的数据规模和复杂的分析需求显得力不从心。学生抑郁问题的成因复杂多样，涉及个人特征、学业压力、生活方式、家庭背景等多个维度的交互影响，单一维度的分析往往难以全面反映问题的本质。随着大数据技术在各个领域的广泛应用，利用分布式计算框架处理和分析大规模心理健康数据成为可能，为深入挖掘学生抑郁问题的潜在规律提供了新的技术手段。传统数据处理方式在面对多源异构数据整合、大规模数据计算、复杂关联分析等挑战时存在明显局限性，亟需引入现代大数据技术来提升分析效率和准确性。
本课题的实际意义主要体现在技术实践和应用价值两个层面。从技术角度来看，通过构建基于Spark的大数据分析系统，能够为计算机专业学生提供一个完整的大数据项目实践机会，涵盖了从底层存储架构设计到上层应用开发的全技术栈经验，有助于加深对分布式计算、数据挖掘、Web开发等核心技术的理解和掌握。项目通过实际的数据处理场景，让开发者深入了解Spark SQL的使用技巧、数据清洗的最佳实践以及可视化技术的应用方法。从应用层面来说，该系统为学生心理健康数据的科学化分析提供了一个可行的技术方案，虽然作为毕业设计项目在功能复杂度和数据规模上相对有限，但其核心的分析思路和技术架构具有一定的参考价值。系统能够帮助相关工作人员更直观地了解学生群体中抑郁问题的分布特征和影响因素，为制定针对性的心理健康干预措施提供数据支撑，在一定程度上促进了技术手段在心理健康领域的应用探索。
大数据抑郁数据可视化分析系统-视频展示
大数据抑郁数据可视化分析系统-图片展示
大数据抑郁数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.types import *
spark = SparkSession.builder.appName("StudentDepressionAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_student_basic_profile(data_path):
df = spark.read.option("header", "true").csv(data_path)
df = df.withColumn("年龄", F.col("年龄").cast(IntegerType()))
df = df.withColumn("是否抑郁_numeric", F.when(F.col("是否抑郁") == "是", 1).otherwise(0))
df = df.filter(F.col("年龄").isNotNull() & F.col("性别").isNotNull() & F.col("是否抑郁").isNotNull())
df = df.withColumn("年龄段", F.when(F.col("年龄").between(18, 22), "18-22岁").when(F.col("年龄").between(23, 27), "23-27岁").otherwise("28岁以上"))
total_count = df.count()
overall_stats = df.groupBy("是否抑郁").agg(F.count("*").alias("人数")).withColumn("占比", F.round(F.col("人数") / total_count * 100, 2))
gender_depression_stats = df.groupBy("性别").agg(F.count("*").alias("总人数"), F.sum("是否抑郁_numeric").alias("抑郁人数")).withColumn("抑郁率", F.round(F.col("抑郁人数") / F.col("总人数") * 100, 2))
age_group_stats = df.groupBy("年龄段").agg(F.count("*").alias("总人数"), F.sum("是否抑郁_numeric").alias("抑郁人数")).withColumn("抑郁率", F.round(F.col("抑郁人数") / F.col("总人数") * 100, 2))
specific_age_stats = df.groupBy("年龄").agg(F.count("*").alias("总人数"), F.sum("是否抑郁_numeric").alias("抑郁人数")).withColumn("抑郁率", F.round(F.col("抑郁人数") / F.col("总人数") * 100, 2)).orderBy("年龄")
depression_by_gender_age = df.groupBy("性别", "年龄段").agg(F.count("*").alias("总人数"), F.sum("是否抑郁_numeric").alias("抑郁人数")).withColumn("抑郁率", F.round(F.col("抑郁人数") / F.col("总人数") * 100, 2))
result_stats = {
"overall": overall_stats.collect(),
"gender": gender_depression_stats.collect(),
"age_group": age_group_stats.collect(),
"specific_age": specific_age_stats.collect(),
"gender_age_cross": depression_by_gender_age.collect()
}
return result_stats
def analyze_academic_factors_correlation(data_path):
df = spark.read.option("header", "true").csv(data_path)
df = df.withColumn("学习压力", F.col("学习压力").cast(IntegerType()))
df = df.withColumn("学习满意度", F.col("学习满意度").cast(IntegerType()))
df = df.withColumn("学习时间", F.col("学习时间").cast(DoubleType()))
df = df.withColumn("是否抑郁_numeric", F.when(F.col("是否抑郁") == "是", 1).otherwise(0))
df = df.filter(F.col("学习压力").isNotNull() & F.col("学习满意度").isNotNull() & F.col("是否抑郁").isNotNull())
pressure_depression = df.groupBy("学习压力").agg(F.count("*").alias("总人数"), F.sum("是否抑郁_numeric").alias("抑郁人数")).withColumn("抑郁率", F.round(F.col("抑郁人数") / F.col("总人数") * 100, 2)).orderBy("学习压力")
satisfaction_depression = df.groupBy("学习满意度").agg(F.count("*").alias("总人数"), F.sum("是否抑郁_numeric").alias("抑郁人数")).withColumn("抑郁率", F.round(F.col("抑郁人数") / F.col("总人数") * 100, 2)).orderBy("学习满意度")
df_with_time_range = df.withColumn("学习时间段", F.when(F.col("学习时间") < 4, "少于4小时").when(F.col("学习时间").between(4, 8), "4-8小时").when(F.col("学习时间").between(8, 12), "8-12小时").otherwise("超过12小时"))
time_depression = df_with_time_range.groupBy("学习时间段").agg(F.count("*").alias("总人数"), F.sum("是否抑郁_numeric").alias("抑郁人数")).withColumn("抑郁率", F.round(F.col("抑郁人数") / F.col("总人数") * 100, 2))
cross_analysis = df.groupBy("学习压力", "学习满意度").agg(F.count("*").alias("总人数"), F.sum("是否抑郁_numeric").alias("抑郁人数")).withColumn("抑郁率", F.round(F.col("抑郁人数") / F.col("总人数") * 100, 2))
high_risk_combinations = cross_analysis.filter((F.col("抑郁率") > 50) & (F.col("总人数") >= 10)).orderBy(F.col("抑郁率").desc())
pressure_satisfaction_correlation = df.stat.corr("学习压力", "学习满意度")
avg_study_time_by_depression = df.groupBy("是否抑郁").agg(F.round(F.avg("学习时间"), 2).alias("平均学习时间"))
result_data = {
"pressure_depression": pressure_depression.collect(),
"satisfaction_depression": satisfaction_depression.collect(),
"time_depression": time_depression.collect(),
"cross_analysis": cross_analysis.collect(),
"high_risk_combinations": high_risk_combinations.collect(),
"correlation": pressure_satisfaction_correlation,
"avg_study_time": avg_study_time_by_depression.collect()
}
return result_data
def analyze_lifestyle_depression_correlation(data_path):
df = spark.read.option("header", "true").csv(data_path)
df = df.withColumn("睡眠时间", F.col("睡眠时间").cast(DoubleType()))
df = df.withColumn("是否抑郁_numeric", F.when(F.col("是否抑郁") == "是", 1).otherwise(0))
df = df.withColumn("经济压力", F.col("经济压力").cast(IntegerType()))
df = df.filter(F.col("睡眠时间").isNotNull() & F.col("饮食习惯").isNotNull() & F.col("是否抑郁").isNotNull())
df = df.withColumn("睡眠时长分类", F.when(F.col("睡眠时间") < 5, "少于5小时").when(F.col("睡眠时间").between(5, 7), "5-7小时").when(F.col("睡眠时间").between(7, 9), "7-9小时").otherwise("超过9小时"))
sleep_depression = df.groupBy("睡眠时长分类").agg(F.count("*").alias("总人数"), F.sum("是否抑郁_numeric").alias("抑郁人数")).withColumn("抑郁率", F.round(F.col("抑郁人数") / F.col("总人数") * 100, 2))
diet_depression = df.groupBy("饮食习惯").agg(F.count("*").alias("总人数"), F.sum("是否抑郁_numeric").alias("抑郁人数")).withColumn("抑郁率", F.round(F.col("抑郁人数") / F.col("总人数") * 100, 2))
sleep_diet_combination = df.groupBy("睡眠时长分类", "饮食习惯").agg(F.count("*").alias("总人数"), F.sum("是否抑郁_numeric").alias("抑郁人数")).withColumn("抑郁率", F.round(F.col("抑郁人数") / F.col("总人数") * 100, 2))
high_risk_lifestyle = sleep_diet_combination.filter((F.col("抑郁率") > 40) & (F.col("总人数") >= 5)).orderBy(F.col("抑郁率").desc())
economic_pressure_analysis = df.filter(F.col("经济压力").isNotNull()).groupBy("经济压力").agg(F.count("*").alias("总人数"), F.sum("是否抑郁_numeric").alias("抑郁人数")).withColumn("抑郁率", F.round(F.col("抑郁人数") / F.col("总人数") * 100, 2)).orderBy("经济压力")
family_history_analysis = df.filter(F.col("精神疾病家族史").isNotNull()).groupBy("精神疾病家族史").agg(F.count("*").alias("总人数"), F.sum("是否抑郁_numeric").alias("抑郁人数")).withColumn("抑郁率", F.round(F.col("抑郁人数") / F.col("总人数") * 100, 2))
suicide_thought_analysis = df.filter(F.col("是否有过自杀的念头").isNotNull()).groupBy("是否有过自杀的念头").agg(F.count("*").alias("总人数"), F.sum("是否抑郁_numeric").alias("抑郁人数")).withColumn("抑郁率", F.round(F.col("抑郁人数") / F.col("总人数") * 100, 2))
double_pressure_analysis = df.filter((F.col("经济压力").isNotNull()) & (F.col("学习压力").isNotNull())).withColumn("双重压力", F.when((F.col("经济压力") >= 4) & (F.col("学习压力") >= 4), "高双重压力").otherwise("非高双重压力")).groupBy("双重压力").agg(F.count("*").alias("总人数"), F.sum("是否抑郁_numeric").alias("抑郁人数")).withColumn("抑郁率", F.round(F.col("抑郁人数") / F.col("总人数") * 100, 2))
comprehensive_results = {
"sleep_depression": sleep_depression.collect(),
"diet_depression": diet_depression.collect(),
"sleep_diet_combination": sleep_diet_combination.collect(),
"high_risk_lifestyle": high_risk_lifestyle.collect(),
"economic_pressure": economic_pressure_analysis.collect(),
"family_history": family_history_analysis.collect(),
"suicide_thought": suicide_thought_analysis.collect(),
"double_pressure": double_pressure_analysis.collect()
}
return comprehensive_results
大数据抑郁数据可视化分析系统-结语
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