🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
🖥️ 简介：8年计算机软件程序开发经验。精通Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等技术栈。
🛠️ 专业服务 🛠️
需求定制化开发
源码提供与讲解
技术文档撰写（指导计算机毕设选题【新颖+创新】、任务书、开题报告、文献综述、外文翻译等）
项目答辩演示PPT制作
🌟 欢迎：点赞 👍 收藏 ⭐ 评论 📝
👇🏻 精选专栏推荐 👇🏻 欢迎订阅关注！
🍅 ↓↓主页获取源码联系↓↓🍅
基于大数据的结核病数据可视化分析系统-功能介绍
基于大数据的结核病数据可视化分析系统是一个融合现代大数据技术栈的医疗数据分析平台，采用Hadoop分布式文件系统作为数据存储基础，结合Spark强大的内存计算能力来处理海量结核病相关数据。系统运用Python语言进行数据科学计算，通过Pandas和NumPy库实现复杂的统计分析，后端基于Django框架构建RESTful API接口，前端采用Vue.js配合ElementUI组件库打造现代化用户界面，利用Echarts图表库将分析结果以直观的可视化形式呈现。系统深入挖掘患者的基本特征、临床症状、生活习惯与结核病患病风险之间的关联性，通过多维度数据分析揭示疾病规律，为医疗研究人员和公共卫生决策者提供科学的数据支撑，展现了大数据技术在医疗健康领域的实际应用价值。
基于大数据的结核病数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 信息化技术在肺结核患者防治领域中大数据管理已成为当前医疗健康信息化建设的重要方向，随着医疗数据积累量的快速增长，传统的数据处理方式已难以满足大规模医疗数据分析的需求。结核病作为全球重要的传染性疾病，其防控工作涉及患者基本信息、临床症状、治疗过程等多维度数据，这些数据的有效分析对疾病预防和治疗具有重要价值。当前医疗机构在结核病数据管理方面普遍存在数据孤立、分析手段单一、可视化程度不高等问题，难以从海量数据中挖掘出有价值的医学规律和趋势。与此同时，大数据技术的快速发展为医疗数据分析带来了新的机遇，Hadoop生态系统为海量医疗数据存储提供了可靠的技术基础，Spark等内存计算框架大幅提升了数据处理效率，这些技术的成熟应用为构建结核病数据分析系统创造了良好的技术条件。 选题意义 本课题的研究具有一定的理论价值和实际应用意义，通过将大数据技术应用于结核病数据分析，能够在一定程度上推动医疗健康信息化的发展。从技术角度来看，系统整合了Hadoop、Spark等主流大数据技术栈，为医疗数据处理提供了一套相对完整的技术解决方案，可以作为类似医疗数据分析项目的参考模板。从应用角度分析，系统通过多维度的数据可视化分析，能够帮助医疗工作者更直观地了解结核病患者的特征分布和症状关联性，虽然作为毕业设计项目在规模和复杂度上有一定局限性，但仍能为基层医疗机构的结核病防控工作提供一些数据参考。系统的构建过程也有助于培养学生的大数据技术应用能力和医疗数据分析思维，将理论知识与实际应用相结合，为学生今后在医疗信息化或数据分析领域的发展奠定基础，同时也为高校计算机专业的大数据课程教学提供了一个具体的案例参考。
基于大数据的结核病数据可视化分析系统-技术选型
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
基于大数据的结核病数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的结核病数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的结核病数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
import numpy as np
from collections import defaultdict
spark = SparkSession.builder.appName("TuberculosisAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_age_gender_risk():
"""患者基本特征与结核病关联性分析"""
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("/hdfs/tuberculosis_data.csv")
df = df.withColumn("AgeGroup", when(col("Age") < 18, "Youth").when(col("Age") < 35, "Young Adult").when(col("Age") < 60, "Middle Age").otherwise("Elder"))
age_analysis = df.groupBy("AgeGroup", "Class").count().withColumn("total_in_group", sum("count").over(Window.partitionBy("AgeGroup"))).withColumn("risk_rate", round(col("count") / col("total_in_group") * 100, 2)).filter(col("Class") == "Positive").select("AgeGroup", "risk_rate").orderBy("risk_rate", ascending=False)
gender_analysis = df.groupBy("Gender", "Class").count().withColumn("total_in_gender", sum("count").over(Window.partitionBy("Gender"))).withColumn("risk_rate", round(col("count") / col("total_in_gender") * 100, 2)).filter(col("Class") == "Positive").select("Gender", "risk_rate")
cross_analysis = df.groupBy("AgeGroup", "Gender", "Class").count().withColumn("group_total", sum("count").over(Window.partitionBy("AgeGroup", "Gender"))).withColumn("risk_rate", round(col("count") / col("group_total") * 100, 2)).filter(col("Class") == "Positive").select("AgeGroup", "Gender", "risk_rate").orderBy("risk_rate", ascending=False)
weight_analysis = df.groupBy("Class").agg(round(avg("Weight_Loss"), 2).alias("avg_weight_loss"), round(stddev("Weight_Loss"), 2).alias("std_weight_loss")).orderBy("avg_weight_loss", ascending=False)
result_data = {"age_risk": age_analysis.collect(), "gender_risk": gender_analysis.collect(), "cross_risk": cross_analysis.collect(), "weight_impact": weight_analysis.collect()}
return result_data
def analyze_clinical_symptoms():
"""临床核心症状与结核病关联度分析"""
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("/hdfs/tuberculosis_data.csv")
cough_severity_analysis = df.groupBy("Cough_Severity", "Class").count().withColumn("severity_total", sum("count").over(Window.partitionBy("Cough_Severity"))).withColumn("positive_rate", round(col("count") / col("severity_total") * 100, 2)).filter(col("Class") == "Positive").select("Cough_Severity", "positive_rate").orderBy("Cough_Severity")
breathlessness_analysis = df.groupBy("Breathlessness", "Class").count().withColumn("level_total", sum("count").over(Window.partitionBy("Breathlessness"))).withColumn("positive_rate", round(col("count") / col("level_total") * 100, 2)).filter(col("Class") == "Positive").select("Breathlessness", "positive_rate").orderBy("Breathlessness")
fatigue_analysis = df.groupBy("Fatigue", "Class").count().withColumn("level_total", sum("count").over(Window.partitionBy("Fatigue"))).withColumn("positive_rate", round(col("count") / col("level_total") * 100, 2)).filter(col("Class") == "Positive").select("Fatigue", "positive_rate").orderBy("Fatigue")
fever_analysis = df.groupBy("Fever", "Class").count().withColumn("fever_total", sum("count").over(Window.partitionBy("Fever"))).withColumn("positive_rate", round(col("count") / col("fever_total") * 100, 2)).filter(col("Class") == "Positive").select("Fever", "positive_rate").orderBy("positive_rate", ascending=False)
key_symptoms = ["Chest_Pain", "Night_Sweats", "Blood_in_Sputum"]
symptoms_impact = []
for symptom in key_symptoms:
symptom_df = df.groupBy(symptom, "Class").count().withColumn("symptom_total", sum("count").over(Window.partitionBy(symptom))).withColumn("positive_rate", round(col("count") / col("symptom_total") * 100, 2)).filter(col("Class") == "Positive").select(symptom, "positive_rate")
symptoms_impact.append({symptom: symptom_df.collect()})
comprehensive_result = {"cough_severity": cough_severity_analysis.collect(), "breathlessness": breathlessness_analysis.collect(), "fatigue_levels": fatigue_analysis.collect(), "fever_impact": fever_analysis.collect(), "key_symptoms": symptoms_impact}
return comprehensive_result
def analyze_lifestyle_history_risk():
"""生活习惯及病史与结核病风险分析"""
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("/hdfs/tuberculosis_data.csv")
smoking_risk = df.groupBy("Smoking_History", "Class").count().withColumn("smoking_total", sum("count").over(Window.partitionBy("Smoking_History"))).withColumn("positive_rate", round(col("count") / col("smoking_total") * 100, 2)).filter(col("Class") == "Positive").select("Smoking_History", "positive_rate").orderBy("positive_rate", ascending=False)
tb_history_risk = df.groupBy("Previous_TB_History", "Class").count().withColumn("history_total", sum("count").over(Window.partitionBy("Previous_TB_History"))).withColumn("positive_rate", round(col("count") / col("history_total") * 100, 2)).filter(col("Class") == "Positive").select("Previous_TB_History", "positive_rate")
smoking_cough_interaction = df.filter(col("Class") == "Positive").groupBy("Smoking_History").agg(round(avg("Cough_Severity"), 2).alias("avg_cough_severity"), count("*").alias("patient_count")).orderBy("avg_cough_severity", ascending=False)
compound_risk = df.groupBy("Smoking_History", "Previous_TB_History", "Class").count().withColumn("compound_total", sum("count").over(Window.partitionBy("Smoking_History", "Previous_TB_History"))).withColumn("positive_rate", round(col("count") / col("compound_total") * 100, 2)).filter(col("Class") == "Positive").select("Smoking_History", "Previous_TB_History", "positive_rate").orderBy("positive_rate", ascending=False)
high_risk_groups = compound_risk.filter(col("positive_rate") > 50).select("Smoking_History", "Previous_TB_History", "positive_rate")
lifestyle_analysis_result = {"smoking_risk": smoking_risk.collect(), "tb_history_risk": tb_history_risk.collect(), "smoking_cough_effect": smoking_cough_interaction.collect(), "compound_risk": compound_risk.collect(), "high_risk_identification": high_risk_groups.collect()}
return lifestyle_analysis_result
基于大数据的结核病数据可视化分析系统-结语
🌟 欢迎：点赞 👍 收藏 ⭐ 评论 📝
👇🏻 精选专栏推荐 👇🏻 欢迎订阅关注！
🍅 ↓↓主页获取源码联系↓↓🍅
