《基于大数据的气候驱动的疾病传播可视化分析系统》：用Hadoop+Spark 30天完成毕设，轻松拿优

💖💖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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气候驱动的疾病传播可视化分析系统介绍

《基于大数据的气候驱动的疾病传播可视化分析系统》是一款面向计算机专业学生毕业设计的实用系统。它利用大数据技术，以 Hadoop 作为分布式存储框架，通过 HDFS 实现数据的高效存储与管理；借助 Spark 强大的分布式计算能力，快速处理海量气候与疾病传播相关数据，结合 Spark SQL 进行高效的数据查询与分析。在开发语言上，提供 Python 和 Java 两种版本，分别搭配 Django 和 Spring Boot 后端框架，满足不同学生的编程习惯。前端采用 Vue、ElementUI 等技术，搭配 Echarts 实现丰富的数据可视化效果，同时结合 HTML、CSS、JavaScript 和 jQuery 完成页面布局与交互设计，为用户提供良好的操作体验。系统功能完备，涵盖系统首页、个人中心、用户管理、气候驱动的疾病传播数据展示、综合风险评估、驱动因素分析、地理空间分析、时间序列分析以及系统管理等模块，还配备大屏可视化功能，直观呈现疾病传播趋势与气候因素关联，助力学生深入研究气候对疾病传播的影响，完成高质量的毕业设计。

气候驱动的疾病传播可视化分析系统演示视频

演示视频

气候驱动的疾病传播可视化分析系统演示图片

气候驱动的疾病传播可视化分析系统代码展示

# 初始化SparkSession
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("ClimateDrivenDiseaseSpreadAnalysis").getOrCreate()

# 核心功能1：气候驱动的疾病传播数据处理
def process_climate_disease_data(climate_data_path, disease_data_path):
    # 读取气候数据
    climate_data = spark.read.csv(climate_data_path, header=True, inferSchema=True)
    # 读取疾病传播数据
    disease_data = spark.read.csv(disease_data_path, header=True, inferSchema=True)
    # 数据预处理：筛选关键字段
    climate_data = climate_data.select('date', 'location', 'temperature', 'humidity')
    disease_data = disease_data.select('date', 'location', 'disease_type', 'cases')
    # 数据合并：基于日期和地点
    combined_data = climate_data.join(disease_data, ['date', 'location'])
    # 数据分析：计算每个地点的平均温度和疾病病例数
    analysis_result = combined_data.groupBy('location').avg('temperature', 'cases')
    # 将结果存储为新的DataFrame
    analysis_result = analysis_result.withColumnRenamed('avg(temperature)', 'avg_temperature').withColumnRenamed('avg(cases)', 'avg_cases')
    return analysis_result

# 核心功能2：综合风险评估
def comprehensive_risk_assessment(data):
    # 假设数据已经包含了温度、湿度、病例数等字段
    from pyspark.sql.functions import col
    # 计算风险指数：假设风险指数 = 温度 * 湿度 * 病例数
    risk_index = data.withColumn('risk_index', col('avg_temperature') * col('avg_humidity') * col('avg_cases'))
    # 对风险指数进行排序
    sorted_risk_index = risk_index.orderBy(col('risk_index').desc())
    return sorted_risk_index

# 核心功能3：时间序列分析
def time_series_analysis(data, location):
    # 筛选指定地点的数据
    location_data = data.filter(data['location'] == location)
    # 按日期排序
    sorted_location_data = location_data.orderBy('date')
    # 计算时间序列中的移动平均值，以7天为窗口
    from pyspark.sql.window import Window
    from pyspark.sql.functions import avg
    windowSpec = Window.orderBy('date').rowsBetween(-6, 0)
    time_series_result = sorted_location_data.withColumn('moving_avg_cases', avg('cases').over(windowSpec))
    return time_series_result

# 示例数据路径
climate_data_path = 'path/to/climate_data.csv'
disease_data_path = 'path/to/disease_data.csv'

# 调用核心功能1处理数据
processed_data = process_climate_disease_data(climate_data_path, disease_data_path)

# 调用核心功能2进行综合风险评估
risk_assessment_result = comprehensive_risk_assessment(processed_data)

# 调用核心功能3进行时间序列分析，以某个地点为例
time_series_result = time_series_analysis(processed_data, 'location_name')

# 展示结果
risk_assessment_result.show()
time_series_result.show()

气候驱动的疾病传播可视化分析系统文档展示

💖💖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