💖💖作者：计算机编程小央姐 💙💙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！ 💜💜
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@TOC
基于大数据技术的学生抑郁情况可视化分析系统-系统功能介绍
基于大数据的学生抑郁数据可视化分析系统是一套运用现代大数据技术深入挖掘学生心理健康状况的综合性分析平台。该系统采用Hadoop分布式存储架构结合Spark大数据处理引擎，能够高效处理大规模学生心理健康数据，通过Python数据科学技术栈实现复杂的统计分析与机器学习算法。系统核心功能涵盖学生抑郁群体基础画像分析、学业因素与抑郁情绪关联性探索、生活方式对心理健康的影响评估，以及个人家庭背景因素的深度挖掘等四大维度。通过Django Web框架构建的后端服务与Vue+ElementUI+Echarts打造的前端可视化界面，系统能够将复杂的大数据分析结果转化为直观的图表展示，包括性别年龄分布、学习压力等级对比、睡眠饮食习惯影响、经济压力与精神疾病家族史等多维度数据洞察，为教育工作者和心理健康研究人员提供科学决策支持，推动校园心理健康服务的数字化转型与精准化干预。
基于大数据技术的学生抑郁情况可视化分析系统-系统技术介绍
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 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
基于大数据技术的学生抑郁情况可视化分析系统-系统背景意义
当前高等教育环境下，大学生心理健康问题已成为不容忽视的社会议题。依据最新发布的《中国国民心理健康报告》显示，中国大学生抑郁检出率约为22%，而针对49,717名大学生的大规模调查研究表明，抑郁、焦虑及二者共病的检出率分别为9.8%、15.5%和6.5%。大学生作为社会发展的重要群体，在面临学业竞争、人际交往、就业压力等多重挑战时，心理健康状况日趋复杂。传统的心理健康评估方式往往依赖单一的问卷调查或临床访谈，难以全面捕捉影响学生心理状态的多维度因素，更无法处理大规模的学生群体数据。随着大数据技术的快速发展，Hadoop、Spark等分布式计算框架为海量心理健康数据的存储、处理和分析提供了强有力的技术支撑，使得对学生抑郁状况进行深入的数据挖掘与模式识别成为可能，这为建立科学、系统的学生心理健康监测体系奠定了技术基础。 本课题的研究意义体现在理论探索与实践应用的双重价值上。从理论角度看，通过大数据技术对学生抑郁相关因素进行多维度关联分析，能够揭示性别、年龄、学业压力、生活方式、家庭背景等变量与抑郁状态之间的复杂关系，丰富心理健康领域的实证研究成果，为后续的心理干预理论发展提供数据支撑。从实际应用层面来说，该系统能够帮助高校心理健康中心建立更加精准的风险识别机制，通过可视化分析结果快速定位高风险学生群体，提升心理危机预警的及时性和准确性。同时，基于大数据分析得出的学生心理健康状况分布规律，可以为学校制定个性化的心理健康教育方案提供参考依据，推动从被动治疗向主动预防的转变。当然，作为一个毕业设计项目，本系统主要还是在技术实现和数据分析方法上进行探索，为相关领域的深入研究提供一个基础的技术框架和分析思路，其实际应用效果还需要在更大范围的实践中得到验证和完善。
基于大数据技术的学生抑郁情况可视化分析系统-系统演示视频
基于大数据技术的学生抑郁情况可视化分析系统-系统演示图片
基于大数据技术的学生抑郁情况可视化分析系统-系统部分代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, when, avg, sum, desc, asc
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json
spark = SparkSession.builder.appName("StudentDepressionAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_basic_depression_profile(request):
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/student_data/depression_data.csv")
total_students = df.count()
depression_stats = df.groupBy("是否抑郁").count().collect()
depression_count = 0
normal_count = 0
for row in depression_stats:
if row["是否抑郁"] == "是":
depression_count = row["count"]
else:
normal_count = row["count"]
depression_rate = round((depression_count / total_students) * 100, 2)
gender_depression = df.groupBy("性别", "是否抑郁").count().collect()
gender_stats = {}
for row in gender_depression:
gender = row["性别"]
status = row["是否抑郁"]
count = row["count"]
if gender not in gender_stats:
gender_stats[gender] = {"抑郁": 0, "正常": 0, "total": 0}
if status == "是":
gender_stats[gender]["抑郁"] = count
else:
gender_stats[gender]["正常"] = count
gender_stats[gender]["total"] += count
for gender in gender_stats:
if gender_stats[gender]["total"] > 0:
gender_stats[gender]["抑郁率"] = round((gender_stats[gender]["抑郁"] / gender_stats[gender]["total"]) * 100, 2)
age_depression = df.groupBy("年龄", "是否抑郁").count().orderBy("年龄").collect()
age_stats = {}
for row in age_depression:
age = row["年龄"]
status = row["是否抑郁"]
count = row["count"]
if age not in age_stats:
age_stats[age] = {"抑郁": 0, "正常": 0}
if status == "是":
age_stats[age]["抑郁"] = count
else:
age_stats[age]["正常"] = count
result_data = {"总体抑郁率": depression_rate, "抑郁人数": depression_count, "正常人数": normal_count, "性别统计": gender_stats, "年龄统计": age_stats}
spark.stop()
return JsonResponse({"status": "success", "data": result_data})
def analyze_academic_factors_correlation(request):
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/student_data/depression_data.csv")
pressure_depression = df.groupBy("学习压力", "是否抑郁").count().collect()
pressure_stats = {}
for row in pressure_depression:
pressure_level = row["学习压力"]
status = row["是否抑郁"]
count = row["count"]
if pressure_level not in pressure_stats:
pressure_stats[pressure_level] = {"抑郁": 0, "正常": 0, "total": 0}
if status == "是":
pressure_stats[pressure_level]["抑郁"] = count
else:
pressure_stats[pressure_level]["正常"] = count
pressure_stats[pressure_level]["total"] += count
for level in pressure_stats:
if pressure_stats[level]["total"] > 0:
pressure_stats[level]["抑郁率"] = round((pressure_stats[level]["抑郁"] / pressure_stats[level]["total"]) * 100, 2)
satisfaction_depression = df.groupBy("学习满意度", "是否抑郁").count().collect()
satisfaction_stats = {}
for row in satisfaction_depression:
satisfaction_level = row["学习满意度"]
status = row["是否抑郁"]
count = row["count"]
if satisfaction_level not in satisfaction_stats:
satisfaction_stats[satisfaction_level] = {"抑郁": 0, "正常": 0, "total": 0}
if status == "是":
satisfaction_stats[satisfaction_level]["抑郁"] = count
else:
satisfaction_stats[satisfaction_level]["正常"] = count
satisfaction_stats[satisfaction_level]["total"] += count
for level in satisfaction_stats:
if satisfaction_stats[level]["total"] > 0:
satisfaction_stats[level]["抑郁率"] = round((satisfaction_stats[level]["抑郁"] / satisfaction_stats[level]["total"]) * 100, 2)
cross_analysis = df.groupBy("学习压力", "学习满意度", "是否抑郁").count().collect()
cross_stats = {}
for row in cross_analysis:
pressure = row["学习压力"]
satisfaction = row["学习满意度"]
status = row["是否抑郁"]
count = row["count"]
key = f"压力{pressure}-满意度{satisfaction}"
if key not in cross_stats:
cross_stats[key] = {"抑郁": 0, "正常": 0, "total": 0}
if status == "是":
cross_stats[key]["抑郁"] = count
else:
cross_stats[key]["正常"] = count
cross_stats[key]["total"] += count
for key in cross_stats:
if cross_stats[key]["total"] > 0:
cross_stats[key]["抑郁率"] = round((cross_stats[key]["抑郁"] / cross_stats[key]["total"]) * 100, 2)
study_time_stats = df.groupBy("是否抑郁").agg(avg("学习时间").alias("平均学习时间")).collect()
time_comparison = {}
for row in study_time_stats:
status = row["是否抑郁"]
avg_time = round(row["平均学习时间"], 2)
time_comparison[status] = avg_time
result_data = {"学习压力统计": pressure_stats, "学习满意度统计": satisfaction_stats, "交叉分析": cross_stats, "学习时间对比": time_comparison}
spark.stop()
return JsonResponse({"status": "success", "data": result_data})
def analyze_lifestyle_factors_impact(request):
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/student_data/depression_data.csv")
sleep_depression = df.groupBy("睡眠时间", "是否抑郁").count().collect()
sleep_stats = {}
for row in sleep_depression:
sleep_duration = row["睡眠时间"]
status = row["是否抑郁"]
count = row["count"]
if sleep_duration not in sleep_stats:
sleep_stats[sleep_duration] = {"抑郁": 0, "正常": 0, "total": 0}
if status == "是":
sleep_stats[sleep_duration]["抑郁"] = count
else:
sleep_stats[sleep_duration]["正常"] = count
sleep_stats[sleep_duration]["total"] += count
for duration in sleep_stats:
if sleep_stats[duration]["total"] > 0:
sleep_stats[duration]["抑郁率"] = round((sleep_stats[duration]["抑郁"] / sleep_stats[duration]["total"]) * 100, 2)
diet_depression = df.groupBy("饮食习惯", "是否抑郁").count().collect()
diet_stats = {}
for row in diet_depression:
diet_habit = row["饮食习惯"]
status = row["是否抑郁"]
count = row["count"]
if diet_habit not in diet_stats:
diet_stats[diet_habit] = {"抑郁": 0, "正常": 0, "total": 0}
if status == "是":
diet_stats[diet_habit]["抑郁"] = count
else:
diet_stats[diet_habit]["正常"] = count
diet_stats[diet_habit]["total"] += count
for habit in diet_stats:
if diet_stats[habit]["total"] > 0:
diet_stats[habit]["抑郁率"] = round((diet_stats[habit]["抑郁"] / diet_stats[habit]["total"]) * 100, 2)
lifestyle_combination = df.groupBy("睡眠时间", "饮食习惯", "是否抑郁").count().collect()
combination_stats = {}
for row in lifestyle_combination:
sleep = row["睡眠时间"]
diet = row["饮食习惯"]
status = row["是否抑郁"]
count = row["count"]
key = f"{sleep}-{diet}"
if key not in combination_stats:
combination_stats[key] = {"抑郁": 0, "正常": 0, "total": 0}
if status == "是":
combination_stats[key]["抑郁"] = count
else:
combination_stats[key]["正常"] = count
combination_stats[key]["total"] += count
for key in combination_stats:
if combination_stats[key]["total"] > 0:
combination_stats[key]["抑郁率"] = round((combination_stats[key]["抑郁"] / combination_stats[key]["total"]) * 100, 2)
high_risk_combinations = sorted(combination_stats.items(), key=lambda x: x[1]["抑郁率"], reverse=True)[:5]
behavioral_difference = df.groupBy("是否抑郁").agg(avg("学习时间").alias("平均学习时间"), count("*").alias("样本数量")).collect()
behavior_analysis = {}
for row in behavioral_difference:
status = row["是否抑郁"]
avg_study_time = round(row["平均学习时间"], 2)
sample_count = row["样本数量"]
behavior_analysis[status] = {"平均学习时间": avg_study_time, "样本数量": sample_count}
result_data = {"睡眠时间统计": sleep_stats, "饮食习惯统计": diet_stats, "生活方式组合": combination_stats, "高风险组合": high_risk_combinations, "行为差异分析": behavior_analysis}
spark.stop()
return JsonResponse({"status": "success", "data": result_data})
基于大数据技术的学生抑郁情况可视化分析系统-结语
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