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心理健康综合数据分析系统-简介
基于Hadoop+Django的心理健康综合数据分析系统是一个融合大数据处理技术与心理健康数据挖掘的综合性分析平台。系统采用Hadoop分布式存储架构结合Spark计算引擎，能够高效处理海量心理健康相关数据，通过HDFS实现数据的可靠存储与分布式管理。后端基于Django框架构建RESTful API接口，前端采用Vue+ElementUI组件库配合Echarts可视化库，为用户提供直观的数据展示界面。系统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影响评估、心理健康核心指标关联性剖析以及基于K-Means算法的综合心理健康风险画像分析四大维度。通过Spark SQL进行复杂查询处理，结合Pandas和NumPy进行数据预处理和统计分析，系统能够从年龄分段压力水平、性别群体情绪指标对比、睡眠与生产力关联、体育锻炼与焦虑关系等多个角度深入挖掘数据价值，为心理健康领域的科学研究和实际应用提供有力的技术支撑平台。
心理健康综合数据分析系统-技术
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 数据库：MySQL
心理健康综合数据分析系统-背景
随着现代社会生活节奏的加快和工作压力的增大，心理健康问题逐渐成为影响个人生活质量和社会发展的重要因素。传统的心理健康评估方式往往依赖于单一维度的问卷调查或临床访谈，缺乏对海量多维数据的综合分析能力。心理健康数据具有多样性、复杂性和关联性强的特点，包含个体基本信息、生活习惯、工作环境、情绪指标等多个维度的信息。传统的数据处理方法在面对大规模、多维度的心理健康数据时显得力不从心，无法有效挖掘数据背后隐藏的规律和关联关系。大数据技术的快速发展为心理健康数据分析提供了新的解决思路，Hadoop生态系统的分布式存储和计算能力能够有效处理海量心理健康数据，而机器学习算法的应用使得从复杂数据中提取有价值信息成为可能，这些技术进步为构建综合性心理健康数据分析系统奠定了坚实的技术基础。
本课题的实际意义主要体现在技术应用和数据分析方法的探索实践方面。通过将大数据技术应用于心理健康领域，能够验证Hadoop+Spark技术栈在处理心理健康多维数据方面的可行性和有效性，为相关领域的技术选型提供参考案例。系统实现的多维度数据分析功能，如年龄分段的压力水平分析、不同工作环境下的心理健康状况对比等，能够帮助研究人员更好地理解各种因素与心理健康状况之间的关联关系。基于K-Means算法的用户聚类分析功能，为心理健康风险人群的识别和分类提供了一种可行的技术路径，虽然作为毕业设计项目在实际应用规模上有所限制，但其核心思路和技术实现方法具有一定的参考价值。从学习角度来看，本项目整合了大数据存储、分布式计算、机器学习算法、Web开发等多个技术领域的知识，为计算机专业学生提供了一个相对完整的综合性技术实践平台，有助于加深对大数据技术栈的理解和应用能力的提升。
心理健康综合数据分析系统-视频展示
心理健康综合数据分析系统-图片展示
心理健康综合数据分析系统-代码展示
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("hdfs://localhost:9000/health_data/")
def analyze_age_stress_correlation():
age_groups = df.withColumn("age_group",
when(col("age") <= 35, "青年")
.when(col("age") <= 55, "中年")
.otherwise("老年"))
stress_by_age = age_groups.groupBy("age_group").agg(
avg("stress_level").alias("avg_stress"),
count("*").alias("total_count"),
stddev("stress_level").alias("stress_stddev")
).collect()
result_data = []
for row in stress_by_age:
age_group = row["age_group"]
avg_stress = round(row["avg_stress"], 2)
total_count = row["total_count"]
stress_stddev = round(row["stress_stddev"], 2) if row["stress_stddev"] else 0
result_data.append({
"age_group": age_group,
"average_stress": avg_stress,
"sample_size": total_count,
"standard_deviation": stress_stddev,
"stress_level_category": "高压" if avg_stress >= 7 else "中压" if avg_stress >= 4 else "低压"
})
return sorted(result_data, key=lambda x: x["average_stress"], reverse=True)
def analyze_work_environment_productivity():
work_env_analysis = df.groupBy("work_environment").agg(
avg("productivity_score").alias("avg_productivity"),
avg("stress_level").alias("avg_stress"),
avg("social_support_score").alias("avg_social_support"),
count("*").alias("sample_count")
).collect()
productivity_comparison = []
for row in work_env_analysis:
work_env = row["work_environment"]
avg_prod = round(row["avg_productivity"], 2)
avg_stress = round(row["avg_stress"], 2)
avg_social = round(row["avg_social_support"], 2)
sample_count = row["sample_count"]
efficiency_ratio = round(avg_prod / avg_stress, 2) if avg_stress > 0 else 0
work_env_category = "高效型" if avg_prod >= 7 and avg_stress <= 5 else "高压型" if avg_stress >= 7 else "平衡型"
productivity_comparison.append({
"work_environment": work_env,
"average_productivity": avg_prod,
"average_stress": avg_stress,
"average_social_support": avg_social,
"sample_size": sample_count,
"efficiency_ratio": efficiency_ratio,
"environment_category": work_env_category
})
return sorted(productivity_comparison, key=lambda x: x["efficiency_ratio"], reverse=True)
def perform_kmeans_clustering():
feature_cols = ["stress_level", "sleep_hours", "depression_score", "anxiety_score", "social_support_score", "productivity_score"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
feature_df = assembler.transform(df.na.drop())
scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaled_features")
scaler_model = scaler.fit(feature_df)
scaled_df = scaler_model.transform(feature_df)
kmeans = KMeans(featuresCol="scaled_features", predictionCol="cluster", k=4, seed=42, maxIter=100)
kmeans_model = kmeans.fit(scaled_df)
clustered_df = kmeans_model.transform(scaled_df)
cluster_analysis = clustered_df.groupBy("cluster").agg(
avg("stress_level").alias("avg_stress"),
avg("sleep_hours").alias("avg_sleep"),
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"),
count("*").alias("cluster_size")
).collect()
cluster_profiles = []
for row in cluster_analysis:
cluster_id = row["cluster"]
profile_data = {
"cluster_id": f"群体{cluster_id + 1}",
"average_stress": round(row["avg_stress"], 2),
"average_sleep": round(row["avg_sleep"], 2),
"average_depression": round(row["avg_depression"], 2),
"average_anxiety": round(row["avg_anxiety"], 2),
"average_social_support": round(row["avg_social_support"], 2),
"average_productivity": round(row["avg_productivity"], 2),
"cluster_size": row["cluster_size"],
"cluster_percentage": round((row["cluster_size"] / clustered_df.count()) * 100, 2)
}
if profile_data["average_stress"] >= 7 and profile_data["average_depression"] >= 6:
profile_data["cluster_type"] = "高风险群体"
elif profile_data["average_social_support"] <= 4 and profile_data["average_anxiety"] >= 6:
profile_data["cluster_type"] = "社交孤立型"
elif profile_data["average_sleep"] <= 6 and profile_data["average_productivity"] <= 5:
profile_data["cluster_type"] = "失眠困扰型"
else:
profile_data["cluster_type"] = "相对健康型"
cluster_profiles.append(profile_data)
return sorted(cluster_profiles, key=lambda x: x["cluster_size"], reverse=True)
心理健康综合数据分析系统-结语
计算机毕业设计选题推荐 基于Hadoop+Django的心理健康综合数据分析系统实现 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
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