💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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
基于大数据的医院体检数据分析系统介绍
《医院体检数据分析系统》是一个基于大数据技术栈的综合性数据处理平台，采用Hadoop分布式存储和Spark内存计算引擎作为核心技术架构。系统运用Python作为主要开发语言，结合Django框架构建后端服务，前端采用Vue.js配合ElementUI组件库实现现代化的用户界面，通过Echarts图表库提供丰富的数据可视化展示。系统支持大规模体检数据的存储、处理和分析，能够从海量的体检记录中挖掘出有价值的健康信息和规律。核心功能涵盖了体检数据管理、体检人群画像分析、多维因素关联分析、高发健康问题分析以及关键生理指标分析等模块。系统通过Spark SQL进行高效的数据查询和统计，结合Pandas和NumPy库实现复杂的数据科学计算，将传统的体检数据管理提升到了智能化分析的层次，为医疗机构提供了一个功能完整、技术先进的体检数据处理解决方案。
基于大数据的医院体检数据分析系统演示视频
基于大数据的医院体检数据分析系统演示图片
基于大数据的医院体检数据分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, max, min, when, desc, asc
import pandas as pd
import numpy as np
spark = SparkSession.builder.appName("HospitalCheckupDataAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_checkup_population_profile(checkup_data_path):
checkup_df = spark.read.option("header", "true").csv(checkup_data_path)
age_groups = checkup_df.withColumn("age_group",
when(col("age") < 18, "未成年")
.when(col("age").between(18, 30), "青年")
.when(col("age").between(31, 50), "中年")
.when(col("age") > 50, "老年"))
gender_age_stats = age_groups.groupBy("gender", "age_group").agg(
count("*").alias("person_count"),
avg("height").alias("avg_height"),
avg("weight").alias("avg_weight"),
avg("blood_pressure_high").alias("avg_bp_high"),
avg("blood_pressure_low").alias("avg_bp_low"))
occupation_health_profile = checkup_df.groupBy("occupation").agg(
count("*").alias("total_count"),
avg("bmi").alias("avg_bmi"),
avg("heart_rate").alias("avg_heart_rate"),
count(when(col("health_status") == "异常", True)).alias("abnormal_count"))
region_distribution = checkup_df.groupBy("region").agg(
count("*").alias("checkup_count"),
avg("age").alias("avg_age"),
count(when(col("chronic_disease") == "是", True)).alias("chronic_disease_count"))
profile_results = {
'gender_age_profile': gender_age_stats.collect(),
'occupation_profile': occupation_health_profile.collect(),
'region_profile': region_distribution.collect()
}
return profile_results
def perform_multidimensional_correlation_analysis(data_path):
health_df = spark.read.option("header", "true").csv(data_path)
correlation_data = health_df.select("age", "bmi", "blood_pressure_high", "blood_pressure_low",
"cholesterol", "blood_sugar", "heart_rate").toPandas()
correlation_matrix = correlation_data.corr()
strong_correlations = []
for i in range(len(correlation_matrix.columns)):
for j in range(i+1, len(correlation_matrix.columns)):
corr_value = correlation_matrix.iloc[i, j]
if abs(corr_value) > 0.5:
strong_correlations.append({
'factor1': correlation_matrix.columns[i],
'factor2': correlation_matrix.columns[j],
'correlation': corr_value
})
age_bmi_analysis = health_df.withColumn("age_group",
when(col("age") < 30, "年轻组")
.when(col("age").between(30, 50), "中年组")
.otherwise("老年组")).groupBy("age_group").agg(
avg("bmi").alias("avg_bmi"),
count(when(col("bmi") > 24, True)).alias("overweight_count"),
count(when(col("blood_pressure_high") > 140, True)).alias("hypertension_count"))
lifestyle_health_correlation = health_df.groupBy("exercise_frequency", "smoking_status").agg(
avg("cholesterol").alias("avg_cholesterol"),
avg("blood_sugar").alias("avg_blood_sugar"),
count(when(col("health_status") == "异常", True)).alias("abnormal_health_count"))
correlation_results = {
'correlation_matrix': correlation_matrix.to_dict(),
'strong_correlations': strong_correlations,
'age_bmi_analysis': age_bmi_analysis.collect(),
'lifestyle_correlation': lifestyle_health_correlation.collect()
}
return correlation_results
def analyze_high_frequency_health_problems(medical_data_path):
medical_df = spark.read.option("header", "true").csv(medical_data_path)
disease_frequency = medical_df.filter(col("diagnosis").isNotNull()).groupBy("diagnosis").agg(
count("*").alias("case_count")).orderBy(desc("case_count"))
top_diseases = disease_frequency.limit(10)
age_disease_distribution = medical_df.withColumn("age_bracket",
when(col("age") < 25, "20-25岁")
.when(col("age").between(25, 35), "25-35岁")
.when(col("age").between(35, 45), "35-45岁")
.when(col("age").between(45, 55), "45-55岁")
.otherwise("55岁以上")).groupBy("age_bracket", "diagnosis").agg(
count("*").alias("disease_count")).orderBy("age_bracket", desc("disease_count"))
gender_disease_pattern = medical_df.groupBy("gender", "diagnosis").agg(
count("*").alias("occurrence_count"),
avg("severity_score").alias("avg_severity")).orderBy("gender", desc("occurrence_count"))
seasonal_disease_trend = medical_df.withColumn("season",
when(col("checkup_month").isin([12, 1, 2]), "冬季")
.when(col("checkup_month").isin([3, 4, 5]), "春季")
.when(col("checkup_month").isin([6, 7, 8]), "夏季")
.otherwise("秋季")).groupBy("season", "diagnosis").agg(
count("*").alias("seasonal_count")).orderBy("season", desc("seasonal_count"))
risk_factor_analysis = medical_df.groupBy("diagnosis").agg(
avg("bmi").alias("avg_patient_bmi"),
avg("blood_pressure_high").alias("avg_patient_bp"),
count(when(col("family_history") == "是", True)).alias("family_history_count"),
count(when(col("smoking_status") == "吸烟", True)).alias("smoker_count"))
high_frequency_results = {
'top_diseases': top_diseases.collect(),
'age_disease_distribution': age_disease_distribution.collect(),
'gender_disease_pattern': gender_disease_pattern.collect(),
'seasonal_trends': seasonal_disease_trend.collect(),
'risk_factors': risk_factor_analysis.collect()
}
return high_frequency_results
基于大数据的医院体检数据分析系统文档展示
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