注意：该项目只展示部分功能
1 开发环境
发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm
2 系统设计
随着高等教育规模的不断扩大和社会竞争的日益激烈，学生心理健康问题，特别是抑郁情绪已成为影响学生身心健康发展的重要因素。传统的学生心理健康评估方法往往依赖于问卷调查和个案分析，缺乏对大规模学生群体抑郁状况的系统性、多维度分析能力。在大数据技术快速发展的背景下，利用Python、Spark、Hadoop等大数据处理技术，结合Vue、ECharts等前端可视化技术，构建一个能够从多个维度深入分析学生抑郁数据的可视化分析系统，成为提升学生心理健康管理水平的迫切需要。
基于大数据技术的学生心理健康状况分析平台基于大数据技术，运用Python进行数据处理与分析，利用Spark和Hadoop处理大规模学生抑郁数据，通过Vue框架和ECharts图表库构建交互式可视化界面，结合MySQL数据库进行数据存储管理，建立多维度、多层次的学生抑郁数据分析体系。研究内容涵盖学生抑郁群体的基础画像描绘、学业因素影响机制探析、生活方式关联性研究以及个人家庭背景因素的深度挖掘。通过对不同维度数据的交叉分析和关联性探索，构建学生抑郁风险评估模型，识别高危群体特征，为教育管理部门和心理健康工作者提供科学的数据支撑和决策依据，最终实现对学生心理健康问题的精准识别、早期预警和有效干预。具体研究内容包括： 整体抑郁状况概览：通过统计分析展示学生样本中抑郁与非抑郁的人数分布及比例，构建整个分析的基准框架。 性别差异抑郁分析：对比男女学生群体的抑郁发生率，探讨性别因素在学生抑郁问题中的显著性作用。 年龄分布抑郁研究：分析不同年龄段和具体年龄学生的抑郁状况分布，识别心理健康高风险年龄群体。 学习压力等级分析：量化不同学习压力等级下学生的抑郁比例，验证高压力与抑郁风险的关联性。 学习满意度影响研究：探索不同学习满意度水平对学生心理健康的保护作用机制。 学习时长分布分析：研究学习投入程度与抑郁情绪的相关性，识别学业过劳或疏离群体。 压力满意度交叉分析：深入分析学习压力与满意度的交互影响，识别特殊风险群体。 睡眠时长抑郁对比：验证睡眠质量对学生心理健康的重要影响作用。 饮食习惯影响分析：探讨健康饮食习惯对预防抑郁情绪的积极作用。 生活方式组合风险识别：量化最高风险的睡眠-饮食组合模式，提供精准干预目标。 学习行为差异分析：比较抑郁与非抑郁学生在日常学习投入上的行为模式差异。 经济压力等级研究：评估经济困境对学生心理健康的负面影响程度。 家族史关联分析：验证遗传易感性在学生抑郁问题中的重要性。 自杀念头高危识别：统计分析最危险心理信号与抑郁状态的强关联性。 双重压力效应分析：识别同时面临经济和学习双重压力的最高风险学生群体。
3 系统展示
3.1 大屏页面
[图片上传中...(大屏上.png-1b60d7-1756877698229-0)]
3.2 分析页面
3.3 基础页面
4 更多推荐
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5 部分功能代码
def comprehensive_analysis_report(self):
"""
综合分析报告
生成包含所有维度分析结果的综合报告
"""
report = {
'basic_profile': {
'overall_overview': self.overall_depression_overview(),
'gender_comparison': self.gender_depression_comparison(),
'age_group_distribution': self.age_group_depression_distribution(),
'specific_age_stats': self.specific_age_depression_stats()
},
'academic_factors': {
'learning_pressure_analysis': self.learning_pressure_depression_analysis(),
'learning_satisfaction_analysis': self.learning_satisfaction_depression_analysis(),
'learning_duration_distribution': self.learning_duration_depression_distribution(),
'pressure_satisfaction_cross': self.pressure_satisfaction_cross_analysis()
},
'lifestyle_factors': {
'sleep_duration_comparison': self.sleep_duration_depression_comparison(),
'diet_habit_comparison': self.diet_habit_depression_comparison(),
'sleep_diet_combination': self.sleep_diet_combination_risk_analysis(),
'learning_behavior_difference': self.learning_time_behavior_difference()
},
'background_factors': {
'economic_pressure_analysis': self.economic_pressure_depression_analysis(),
'family_history_comparison': self.family_history_depression_comparison(),
'suicide_ideation_correlation': self.suicide_ideation_depression_correlation(),
'dual_pressure_effect': self.dual_pressure_effect_analysis()
}
}
return report
def get_high_risk_groups(self):
"""
识别高风险群体
基于各维度分析结果，识别抑郁率最高的学生群体
"""
high_risk_groups = []
try:
# 性别高风险群体
gender_analysis = self.gender_depression_comparison()
if not isinstance(gender_analysis, dict):
max_gender = max(gender_analysis, key=lambda x: x['depression_rate'])
if max_gender['depression_rate'] > 30: # 阈值设定为30%
high_risk_groups.append({
'group_type': '性别群体',
'description': f"{max_gender['gender']}学生",
'depression_rate': max_gender['depression_rate'],
'total_count': max_gender['total_count']
})
# 学习压力高风险群体
pressure_analysis = self.learning_pressure_depression_analysis()
if not isinstance(pressure_analysis, dict):
high_pressure = [p for p in pressure_analysis if p['pressure_level'] >= 4]
for group in high_pressure:
if group['depression_rate'] > 40:
high_risk_groups.append({
'group_type': '学习压力群体',
'description': f"学习压力{group['pressure_level']}级学生",
'depression_rate': group['depression_rate'],
'total_count': group['total_count']
})
# 生活方式高风险群体
sleep_diet_combo = self.sleep_diet_combination_risk_analysis()
if not isinstance(sleep_diet_combo, dict) and len(sleep_diet_combo) > 0:
top_risk = sleep_diet_combo[0] # 已按抑郁率降序排列
if top_risk['depression_rate'] > 50:
high_risk_groups.append({
'group_type': '生活方式群体',
'description': top_risk['combination'],
'depression_rate': top_risk['depression_rate'],
'total_count': top_risk['total_count']
})
# 双重压力高风险群体
dual_pressure = self.dual_pressure_effect_analysis()
if not isinstance(dual_pressure, dict) and len(dual_pressure) > 0:
dual_high_risk = [d for d in dual_pressure if d['pressure_type'] == '双高压力']
for group in dual_high_risk:
if group['depression_rate'] > 60:
high_risk_groups.append({
'group_type': '双重压力群体',
'description': f"经济压力{group['economic_pressure']}级+学习压力{group['learning_pressure']}级",
'depression_rate': group['depression_rate'],
'total_count': group['total_count']
})
except Exception as e:
print(f"识别高风险群体时出错: {str(e)}")
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