零经验也能高分过？大数据结核病可视化系统让导师惊呼不可思议！💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙个人简介：曾长期从事计

💖💖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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结核病数据可视化分析系统介绍

《基于大数据的结核病数据可视化分析系统》面向结核病防治研究的迫切需求，依托 Hadoop 分布式存储与 Spark 内存计算框架对多源结核病病例数据进行高效清洗、转换与聚合，借助 Spark SQL 快速构建主题数据集，并运用 Python Pandas、NumPy 完成深度特征工程，最终以 Django（或 Spring Boot）提供标准化 REST 接口，驱动前端 Vue 结合 ElementUI 与 Echarts 构建的交互式可视化大屏，实现系统首页、用户中心、结核病信息管理、患者基本特征、典型临床症状、生活方式风险及综合健康特征七大维度的动态图表与钻取分析，通过角色权限细粒度的用户管理与系统管理模块保障数据安全与操作审计，全程以 MySQL 持久化业务数据与元数据，完整呈现从 TB 级原始医疗数据到高可读决策视图的端到端大数据处理与可视化闭环。

结核病数据可视化分析系统演示视频

演示视频

结核病数据可视化分析系统演示图片

登陆界面.png

典型临床症状分析.png

患者基本特征分析.png

结核病信息管理.png

生活方式风险分析.png

数据大屏.png

用户管理.png

综合健康特征分析.png

结核病数据可视化分析系统代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("TBAnalysis").config("spark.executor.memory", "2g").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("/hdfs/tb/raw_cases.csv")
df = df.dropDuplicates(["patient_id"]).na.drop(subset=["age", "symptom", "result"])
feature_df = df.select("patient_id", "age", "gender", "symptom", "smoking", "drinking", "result")
assembler = VectorAssembler(inputCols=["age", "gender", "smoking", "drinking"], outputCol="features")
model_df = assembler.transform(feature_df)
lr = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="result")
model = lr.fit(model_df)
summary = model.summary
roc = summary.roc.toPandas()
print("AUC:", summary.areaUnderROC)
from pyspark.sql.functions import col, count, when
risk_df = df.groupBy("smoking").agg(
    count(when(col("result") == 1, True)).alias("positive"),
    count("*").alias("total")
)
risk_df = risk_df.withColumn("rate", col("positive") / col("total"))
risk_pd = risk_df.orderBy("smoking").toPandas()
import json
with open("/static/json/risk_rate.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(risk_pd.to_dict(orient="records"), f, ensure_ascii=False)
symptom_df = df.groupBy("symptom").agg(count("*").alias("cnt"))
symptom_pd = symptom_df.orderBy(col("cnt").desc()).limit(10).toPandas()
with open("/static/json/symptom_top10.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(symptom_pd.to_dict(orient="records"), f, ensure_ascii=False)
age_df = df.groupBy("age").agg(count("*").alias("count"))
age_pd = age_df.orderBy("age").toPandas()
with open("/static/json/age_dist.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(age_pd.to_dict(orient="records"), f, ensure_ascii=False)
spark.stop()

结核病数据可视化分析系统文档展示

文档.png