✍✍计算机编程指导师 ⭐⭐个人介绍：自己非常喜欢研究技术问题！专业做Java、Python、小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。 ⛽⛽实战项目：有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流！ ⚡⚡ Java实战 | SpringBoot/SSM Python实战项目 | Django 微信小程序/安卓实战项目 大数据实战项目 ⚡⚡获取源码主页-->计算机编程指导师
心理健康综合数据分析系统-简介
基于Hadoop+Spark的心理健康综合数据分析系统是一个专门针对心理健康数据进行深度挖掘和智能分析的大数据平台。该系统充分利用Hadoop分布式存储架构和Spark内存计算引擎的技术优势，构建了完整的心理健康数据处理流水线，能够高效处理海量的心理健康相关数据。系统通过Django后端框架提供稳定的数据服务接口，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈构建直观的数据可视化界面，支持多维度的心理健康数据分析展示。核心功能涵盖个体生活方式与心理健康状况分析、工作环境对心理健康的影响分析、心理健康核心指标关联性剖析以及综合心理健康风险画像分析四大模块。系统运用Spark SQL进行高性能的数据查询和统计分析，结合Pandas和NumPy进行数据预处理和科学计算，通过K-Means聚类算法实现用户群体的智能分类，为心理健康领域的研究和应用提供了强有力的技术支撑和数据洞察能力。
心理健康综合数据分析系统-代码展示-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
心理健康综合数据分析系统-代码展示-背景
随着现代社会生活节奏的加快和工作压力的增大，心理健康问题日益成为影响个人生活质量和社会和谐发展的重要因素。近年来，抑郁症、焦虑症等心理疾病的发病率呈现上升趋势，特别是在高压力工作环境和快节奏生活方式的影响下，不同年龄段、不同职业背景的人群都面临着不同程度的心理健康挑战。传统的心理健康评估往往依赖于问卷调查和专业医师的主观判断，难以对大规模人群进行系统性的分析和预测。与此同时，大数据技术的快速发展为心理健康数据的深度挖掘和智能分析提供了新的技术路径，通过对个体的生活习惯、工作环境、社交状况等多维度数据进行综合分析，能够更加客观准确地评估和预测心理健康风险。Hadoop和Spark等大数据技术框架的成熟应用，使得处理海量心理健康数据成为可能，为构建智能化的心理健康分析系统奠定了坚实的技术基础。
本课题的研究意义主要体现在技术应用和社会价值两个层面。从技术角度来看，该系统将Hadoop分布式存储技术与Spark内存计算框架相结合，探索了大数据技术在心理健康领域的具体应用方案，为相关技术的实践应用提供了一个可参考的案例。系统通过整合多种数据处理和分析技术，展示了如何运用现代大数据工具栈解决复杂的数据分析问题，对于推动大数据技术在医疗健康领域的应用具有一定的参考价值。从实际应用角度来看，该系统能够帮助相关机构和研究人员更好地理解不同人群的心理健康状况特征，识别高风险群体的典型特征，为制定针对性的心理健康干预措施提供数据支持。虽然作为毕业设计项目，系统的规模和复杂度相对有限，但其所采用的技术架构和分析思路对于后续的扩展和完善具有良好的基础作用，能够为心理健康数据分析领域的相关研究和应用开发提供一定的技术积累和经验借鉴。
心理健康综合数据分析系统-代码展示-视频展示
心理健康综合数据分析系统-代码展示-图片展示
心理健康综合数据分析系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import col, avg, count, when, desc, asc
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
import pandas as pd
import numpy as np
spark = SparkSession.builder.appName("MentalHealthAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_age_stress_correlation():
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mental_health").option("dbtable", "user_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
age_groups = df.withColumn("age_group", when(col("age") < 35, "Youth").when((col("age") >= 35) & (col("age") < 55), "Middle").otherwise("Senior"))
stress_analysis = age_groups.groupBy("age_group").agg(avg("stress_level").alias("avg_stress"), count("*").alias("total_count"))
sorted_results = stress_analysis.orderBy(desc("avg_stress"))
pandas_df = sorted_results.toPandas()
detailed_stats = age_groups.groupBy("age_group", "gender").agg(avg("stress_level").alias("avg_stress"), avg("sleep_hours").alias("avg_sleep"), count("*").alias("count"))
comprehensive_results = detailed_stats.orderBy("age_group", "gender")
gender_comparison = age_groups.groupBy("age_group").agg(avg(when(col("gender") == "Male", col("stress_level"))).alias("male_avg_stress"), avg(when(col("gender") == "Female", col("stress_level"))).alias("female_avg_stress"))
high_stress_analysis = age_groups.filter(col("stress_level") > 7).groupBy("age_group").agg(count("*").alias("high_stress_count"), (count("*") * 100.0 / df.count()).alias("high_stress_percentage"))
correlation_matrix = age_groups.select("age", "stress_level", "sleep_hours", "anxiety_score", "depression_score").toPandas()
correlation_results = correlation_matrix.corr()
lifestyle_impact = age_groups.groupBy("age_group").agg(avg("physical_activity_days").alias("avg_activity"), avg("productivity_score").alias("avg_productivity"), avg("social_support_score").alias("avg_social_support"))
risk_distribution = age_groups.groupBy("age_group", "mental_health_risk").agg(count("*").alias("risk_count"))
final_analysis = risk_distribution.groupBy("age_group").pivot("mental_health_risk").sum("risk_count").fillna(0)
return pandas_df, comprehensive_results.toPandas(), correlation_results
def analyze_work_environment_impact():
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mental_health").option("dbtable", "user_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
work_env_analysis = df.groupBy("work_environment").agg(avg("stress_level").alias("avg_stress"), avg("productivity_score").alias("avg_productivity"), avg("social_support_score").alias("avg_social_support"), count("*").alias("total_employees"))
employment_impact = df.groupBy("employment_status").agg(avg("stress_level").alias("avg_stress"), avg("depression_score").alias("avg_depression"), avg("anxiety_score").alias("avg_anxiety"), count("*").alias("status_count"))
work_productivity_correlation = df.groupBy("work_environment", "employment_status").agg(avg("productivity_score").alias("avg_productivity"), avg("stress_level").alias("avg_stress"), count("*").alias("group_size"))
high_risk_by_work = df.filter(col("mental_health_risk") == "High").groupBy("work_environment", "employment_status").agg(count("*").alias("high_risk_count"))
total_by_work = df.groupBy("work_environment", "employment_status").agg(count("*").alias("total_count"))
risk_percentage = high_risk_by_work.join(total_by_work, ["work_environment", "employment_status"]).withColumn("risk_percentage", (col("high_risk_count") * 100.0 / col("total_count")))
stress_distribution = df.groupBy("work_environment").agg(avg(when(col("stress_level") <= 3, col("stress_level"))).alias("low_stress_avg"), avg(when((col("stress_level") > 3) & (col("stress_level") <= 7), col("stress_level"))).alias("medium_stress_avg"), avg(when(col("stress_level") > 7, col("stress_level"))).alias("high_stress_avg"))
work_life_balance = df.groupBy("work_environment").agg(avg("sleep_hours").alias("avg_sleep"), avg("physical_activity_days").alias("avg_activity"), avg("social_support_score").alias("avg_social_support"))
detailed_comparison = df.groupBy("work_environment", "gender").agg(avg("stress_level").alias("gender_stress"), avg("productivity_score").alias("gender_productivity"), count("*").alias("gender_count"))
environment_rankings = work_env_analysis.orderBy(asc("avg_stress"), desc("avg_productivity"))
comprehensive_metrics = df.groupBy("work_environment").agg(avg("stress_level").alias("stress"), avg("depression_score").alias("depression"), avg("anxiety_score").alias("anxiety"), avg("productivity_score").alias("productivity"), avg("social_support_score").alias("social_support"))
return work_env_analysis.toPandas(), employment_impact.toPandas(), risk_percentage.toPandas()
def perform_mental_health_clustering():
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mental_health").option("dbtable", "user_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
feature_cols = ["stress_level", "sleep_hours", "depression_score", "anxiety_score", "social_support_score", "productivity_score", "physical_activity_days"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
feature_df = assembler.transform(df)
kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
model = kmeans.fit(feature_df)
predictions = model.transform(feature_df)
cluster_analysis = predictions.groupBy("cluster").agg(count("*").alias("cluster_size"), avg("stress_level").alias("avg_stress"), avg("depression_score").alias("avg_depression"), avg("anxiety_score").alias("avg_anxiety"), avg("social_support_score").alias("avg_social_support"), avg("productivity_score").alias("avg_productivity"), avg("sleep_hours").alias("avg_sleep"))
risk_by_cluster = predictions.groupBy("cluster", "mental_health_risk").agg(count("*").alias("risk_count"))
cluster_risk_distribution = risk_by_cluster.groupBy("cluster").pivot("mental_health_risk").sum("risk_count").fillna(0)
demographic_analysis = predictions.groupBy("cluster", "gender").agg(count("*").alias("gender_count"), avg("age").alias("avg_age"))
employment_cluster = predictions.groupBy("cluster", "employment_status").agg(count("*").alias("employment_count"), avg("stress_level").alias("employment_stress"))
lifestyle_patterns = predictions.groupBy("cluster").agg(avg("physical_activity_days").alias("avg_activity"), avg(when(col("work_environment") == "Remote", 1).otherwise(0)).alias("remote_work_ratio"), avg(when(col("work_environment") == "On-site", 1).otherwise(0)).alias("onsite_work_ratio"))
cluster_centers = model.clusterCenters()
centers_df = pd.DataFrame(cluster_centers, columns=feature_cols)
detailed_profiles = predictions.groupBy("cluster").agg(*[avg(col).alias(f"avg_{col}") for col in feature_cols])
high_risk_clusters = predictions.filter(col("mental_health_risk") == "High").groupBy("cluster").agg(count("*").alias("high_risk_count"), (count("*") * 100.0 / predictions.count()).alias("high_risk_percentage"))
correlation_by_cluster = predictions.select("cluster", "stress_level", "depression_score", "anxiety_score", "social_support_score").toPandas()
final_cluster_summary = cluster_analysis.join(cluster_risk_distribution, "cluster").orderBy("cluster")
return final_cluster_summary.toPandas(), centers_df, correlation_by_cluster
心理健康综合数据分析系统-结语
大数据毕业设计选题推荐 基于Hadoop+Spark心理健康综合数据分析系统源码 毕业设计/选题推荐/深度学习/数据分析/机器学习/数据挖掘/随机森林 如果你觉得内容不错，欢迎一键三连（点赞、收藏、关注）支持一下！也欢迎在评论区或在博客主页上私信联系留下你的想法或提出宝贵意见，期待与大家交流探讨！谢谢！
⚡⚡获取源码主页-->计算机编程指导师 ⚡⚡有技术问题或者获取源代码！欢迎在评论区一起交流！ ⚡⚡大家点赞、收藏、关注、有问题都可留言评论交流！ ⚡⚡有问题可以在主页上详细资料里↑↑联系我~~
