🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大数据的我国婚姻状况数据分析与可视化系统-功能介绍
基于大数据的我国婚姻状况数据分析与可视化系统是一个专门针对婚姻统计数据进行深度挖掘和可视化展示的综合性分析平台。该系统采用Hadoop+Spark大数据处理框架作为核心技术架构，能够高效处理海量的婚姻状况统计数据，支持从2000年至2020年长达二十年的历史数据分析。系统后端基于Python+Django框架构建，前端采用Vue+ElementUI+ECharts技术栈实现交互式数据可视化。系统核心功能涵盖婚姻状况总体结构与变迁分析、基于年龄维度的婚姻状况深度剖析、基于性别维度的婚姻状况差异化研究以及婚姻模式变迁的深度挖掘等四大分析维度，共计18个具体分析模块。通过Spark SQL进行复杂的数据查询和统计计算，结合Pandas、NumPy进行数据预处理，最终通过ECharts生成多样化的图表展示，包括折线图、柱状图、热力图等多种可视化形式，为用户提供直观、全面的婚姻状况数据洞察。
基于大数据的我国婚姻状况数据分析与可视化系统-选题背景意义
选题背景 随着社会经济的快速发展和文化观念的不断演进，我国的婚姻状况呈现出复杂多样的变化趋势。近年来，晚婚现象日趋普遍，离婚率持续攀升，不同年龄段和性别群体的婚姻选择也表现出显著差异。传统的统计分析方法在面对大规模、多维度的婚姻统计数据时显得力不从心，难以深入挖掘数据背后隐藏的规律和趋势。同时，相关政府部门和研究机构在制定人口政策、社会保障政策时，迫切需要基于大数据技术的精准分析工具来支撑决策。现有的婚姻状况分析多停留在简单的统计描述层面，缺乏对历史变迁趋势的深度挖掘和对未来发展的预测分析。在这种背景下，构建一个能够整合多年份、多维度婚姻统计数据，运用大数据技术进行深度分析和可视化展示的系统变得尤为重要和迫切。 选题意义 本课题的研究对于深入理解我国婚姻状况变迁具有一定的理论价值和实践意义。从理论角度来看，通过对大规模婚姻统计数据的系统性分析，能够揭示不同社会群体婚姻行为的内在规律，为社会学、人口学等相关学科的研究提供数据支撑和分析工具。该系统能够识别出婚姻状况变化的关键模式和重点人群，为学术研究提供新的视角和发现。从实践意义来说，系统生成的分析结果可以为政府部门制定相关政策提供参考依据，比如在制定生育政策、养老保障等方面能够提供更加精准的人口结构数据。对于社会工作者和婚姻咨询机构而言，系统揭示的婚姻状况变迁趋势有助于他们更好地理解不同群体的婚姻需求，提供更有针对性的服务。从技术实现角度来看，本系统展示了大数据技术在社会统计分析领域的具体应用，为类似的数据分析项目提供了可参考的技术方案和实现思路，具有一定的示范意义。
基于大数据的我国婚姻状况数据分析与可视化系统-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
基于大数据的我国婚姻状况数据分析与可视化系统-视频展示
基于大数据的我国婚姻状况数据分析与可视化系统-图片展示
基于大数据的我国婚姻状况数据分析与可视化系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum, count, avg, when, desc, asc
from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType
import pandas as pd
import numpy as np
spark = SparkSession.builder.appName("MarriageAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_marriage_trend_by_year():
df = spark.read.option("header", "true").csv("marriage_data.csv")
df = df.withColumn("pop", col("pop").cast(IntegerType()))
yearly_stats = df.groupBy("record_year", "state").agg(sum("pop").alias("total_population"))
total_by_year = df.groupBy("record_year").agg(sum("pop").alias("year_total"))
joined_df = yearly_stats.join(total_by_year, "record_year")
result_df = joined_df.withColumn("percentage", (col("total_population") / col("year_total")) * 100)
pivot_df = result_df.groupBy("record_year").pivot("state").agg(avg("percentage"))
final_result = pivot_df.orderBy("record_year")
trend_analysis = final_result.select("record_year",
col("未婚").alias("unmarried_rate"),
col("有配偶").alias("married_rate"),
col("离婚").alias("divorced_rate"),
col("丧偶").alias("widowed_rate"))
marriage_change = trend_analysis.withColumn("marriage_stability",
when(col("divorced_rate") > 5, "不稳定")
.when(col("divorced_rate") > 3, "一般")
.otherwise("稳定"))
return marriage_change.toPandas()
def analyze_age_marriage_pattern():
df = spark.read.option("header", "true").csv("marriage_data.csv")
df = df.withColumn("pop", col("pop").cast(IntegerType()))
df = df.withColumn("age", col("age").cast(IntegerType()))
age_grouped = df.withColumn("age_group",
when(col("age") < 25, "青年")
.when((col("age") >= 25) & (col("age") < 45), "中年")
.when((col("age") >= 45) & (col("age") < 65), "中老年")
.otherwise("老年"))
age_marriage_stats = age_grouped.groupBy("record_year", "age_group", "state").agg(sum("pop").alias("group_pop"))
age_total = age_grouped.groupBy("record_year", "age_group").agg(sum("pop").alias("age_total"))
joined_age = age_marriage_stats.join(age_total, ["record_year", "age_group"])
age_percentage = joined_age.withColumn("age_marriage_rate", (col("group_pop") / col("age_total")) * 100)
pivot_age = age_percentage.groupBy("record_year", "age_group").pivot("state").agg(avg("age_marriage_rate"))
marriage_pattern = pivot_age.withColumn("dominant_pattern",
when(col("未婚") > 60, "未婚主导")
.when(col("有配偶") > 70, "婚姻主导")
.when(col("离婚") > 15, "离婚高发")
.otherwise("混合模式"))
filtered_pattern = marriage_pattern.filter(col("record_year") >= "2010")
final_age_analysis = filtered_pattern.orderBy("record_year", "age_group")
return final_age_analysis.toPandas()
def analyze_gender_marriage_difference():
df = spark.read.option("header", "true").csv("marriage_data.csv")
df = df.withColumn("pop", col("pop").cast(IntegerType()))
gender_stats = df.groupBy("record_year", "gender", "state").agg(sum("pop").alias("gender_pop"))
gender_total = df.groupBy("record_year", "gender").agg(sum("pop").alias("gender_total"))
gender_joined = gender_stats.join(gender_total, ["record_year", "gender"])
gender_rate = gender_joined.withColumn("gender_marriage_rate", (col("gender_pop") / col("gender_total")) * 100)
male_stats = gender_rate.filter(col("gender") == "男").select("record_year", "state",
col("gender_marriage_rate").alias("male_rate"))
female_stats = gender_rate.filter(col("gender") == "女").select("record_year", "state",
col("gender_marriage_rate").alias("female_rate"))
gender_comparison = male_stats.join(female_stats, ["record_year", "state"])
gender_difference = gender_comparison.withColumn("gender_gap", col("male_rate") - col("female_rate"))
significant_gap = gender_difference.withColumn("gap_significance",
when(abs(col("gender_gap")) > 10, "显著差异")
.when(abs(col("gender_gap")) > 5, "中等差异")
.otherwise("差异较小"))
divorce_focus = significant_gap.filter(col("state") == "离婚")
unmarried_focus = significant_gap.filter(col("state") == "未婚")
combined_analysis = divorce_focus.union(unmarried_focus)
trend_analysis = combined_analysis.withColumn("trend_direction",
when(col("gender_gap") > 0, "男性比例更高")
.otherwise("女性比例更高"))
final_gender_result = trend_analysis.orderBy("record_year", desc("gender_gap"))
return final_gender_result.toPandas()
基于大数据的我国婚姻状况数据分析与可视化系统-结语
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