GitHub热门项目：基于大数据技术的心理健康综合分析系统实战教程

💖💖作者：计算机编程小央姐 💙💙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！ 💜💜

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@TOC

基于大数据技术的心理健康综合分析系统实战教程-系统功能介绍

本系统是一套完整的基于大数据技术的心理健康综合数据分析平台，采用Hadoop分布式存储架构和Spark大数据处理引擎作为核心技术栈，能够对海量心理健康数据进行深度挖掘和智能分析。系统通过Python开发语言结合Django后端框架构建，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术实现数据可视化展示。整个系统围绕个体生活方式与心理健康状况分析、工作环境对心理健康的影响分析、心理健康核心指标关联性剖析以及综合心理健康风险画像分析四大核心维度展开，涵盖年龄分段压力水平分析、不同性别群体情绪指标对比、睡眠时长与生产力关联分析、雇佣状态心理健康风险分布、工作模式压力对比、心理健康指标相关性分析等十二个具体功能模块。系统特别集成了K-Means聚类算法，能够自动识别用户群体特征，生成详细的心理健康风险画像，为心理健康评估和干预提供科学的数据支撑。通过Spark SQL和Pandas、NumPy等数据处理工具的协同工作，系统能够处理大规模心理健康数据集，实现高效的统计分析和可视化展示。

基于大数据技术的心理健康综合分析系统实战教程-系统技术介绍

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

基于大数据技术的心理健康综合分析系统实战教程-系统背景意义

随着现代社会生活节奏的加快和竞争压力的不断增大，心理健康问题日益成为影响个人生活质量和社会发展的重要因素。当前的心理健康评估主要依靠传统的问卷调查和个人访谈方式，这些方法虽然具有一定的参考价值，但在数据处理规模和分析深度上存在明显局限性。传统分析方法难以处理大规模的多维度数据，无法深入挖掘个体特征、生活方式、工作环境等因素与心理健康状况之间的复杂关联关系。与此同时，大数据技术的快速发展为心理健康领域的数据分析带来了新的机遇，Hadoop分布式存储系统和Spark大数据处理引擎能够有效处理海量的心理健康相关数据，通过先进的数据挖掘算法和机器学习技术，可以从多个维度深入分析影响心理健康的各种因素。在这样的技术背景下，构建一个基于大数据技术的心理健康综合分析系统，既能够满足大规模数据处理的需求，又能够提供更加科学和精准的分析结果，对于推动心理健康研究的发展具有重要的现实意义。 本课题的研究意义主要体现在技术应用和实践价值两个方面。从技术层面来看，这个系统将大数据处理技术与心理健康研究相结合，探索了Hadoop和Spark技术在特定领域的应用实践，为类似的跨学科研究提供了可行的技术方案和实施经验。系统通过集成多种数据分析方法和可视化技术，验证了大数据技术在处理复杂多维数据方面的有效性，同时K-Means聚类算法的应用也为心理健康人群分类提供了新的思路。从实际应用角度来说，系统能够帮助研究人员和相关工作者更好地理解不同人群的心理健康特征和影响因素，为制定针对性的心理健康服务方案提供数据参考。虽然这只是一个毕业设计项目，规模和复杂度相对有限，但它展示了数据分析技术在社会问题研究中的应用潜力，为后续更深入的研究奠定了基础。通过这个系统的开发和实现，也能够加深对大数据技术栈的理解和掌握，提升在实际项目中运用相关技术解决问题的能力，这对于计算机专业学生的学习和成长具有积极的促进作用。

基于大数据技术的心理健康综合分析系统实战教程-系统演示视频

演示视频

基于大数据技术的心理健康综合分析系统实战教程-系统演示图片

基于大数据技术的心理健康综合分析系统实战教程-系统部分代码

from pyspark.sql import SparkSession

from pyspark.sql.functions import col, avg, count, when

from pyspark.ml.clustering import KMeans

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

import pandas as pd

import numpy as np

from django.http import JsonResponse

def age_stress_analysis(request):

    spark = SparkSession.builder.appName("AgeStressAnalysis").getOrCreate()

    df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mental_health").option("dbtable", "health_data").option("user", "root").option("password", "password").load()

    df_with_age_group = df.withColumn("age_group", when((col("age") >= 18) & (col("age") <= 35), "青年").when((col("age") >= 36) & (col("age") <= 55), "中年").otherwise("老年"))

    age_stress_result = df_with_age_group.groupBy("age_group").agg(avg("stress_level").alias("avg_stress"), count("*").alias("count"))

    result_data = []

    for row in age_stress_result.collect():

        age_group_data = {"age_group": row["age_group"], "avg_stress": round(row["avg_stress"], 2), "count": row["count"]}

        result_data.append(age_group_data)

    total_avg_stress = df.agg(avg("stress_level")).collect()[0][0]

    analysis_summary = {"overall_avg_stress": round(total_avg_stress, 2), "age_groups": result_data}

    high_stress_groups = [item for item in result_data if item["avg_stress"] > total_avg_stress]

    analysis_summary["high_risk_groups"] = high_stress_groups

    spark.stop()

    return JsonResponse({"status": "success", "data": analysis_summary})

def gender_emotion_comparison(request):

    spark = SparkSession.builder.appName("GenderEmotionAnalysis").getOrCreate()

    df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mental_health").option("dbtable", "health_data").option("user", "root").option("password", "password").load()

    gender_emotion_stats = df.groupBy("gender").agg(avg("depression_score").alias("avg_depression"), avg("anxiety_score").alias("avg_anxiety"), count("*").alias("sample_size"))

    emotion_comparison_data = []

    for row in gender_emotion_stats.collect():

        gender_data = {"gender": row["gender"], "avg_depression": round(row["avg_depression"], 2), "avg_anxiety": round(row["avg_anxiety"], 2), "sample_size": row["sample_size"]}

        total_emotion_score = gender_data["avg_depression"] + gender_data["avg_anxiety"]

        gender_data["total_emotion_score"] = round(total_emotion_score, 2)

        emotion_comparison_data.append(gender_data)

    emotion_comparison_data.sort(key=lambda x: x["total_emotion_score"], reverse=True)

    overall_depression = df.agg(avg("depression_score")).collect()[0][0]

    overall_anxiety = df.agg(avg("anxiety_score")).collect()[0][0]

    comparison_result = {"gender_statistics": emotion_comparison_data, "overall_depression": round(overall_depression, 2), "overall_anxiety": round(overall_anxiety, 2)}

    for gender_stat in emotion_comparison_data:

        gender_stat["depression_vs_overall"] = "高于平均" if gender_stat["avg_depression"] > overall_depression else "低于平均"

        gender_stat["anxiety_vs_overall"] = "高于平均" if gender_stat["avg_anxiety"] > overall_anxiety else "低于平均"

    spark.stop()

    return JsonResponse({"status": "success", "data": comparison_result})

def user_clustering_analysis(request):

    spark = SparkSession.builder.appName("UserClusteringAnalysis").getOrCreate()

    df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mental_health").option("dbtable", "health_data").option("user", "root").option("password", "password").load()

    feature_columns = ["stress_level", "sleep_hours", "depression_score", "anxiety_score", "social_support_score", "productivity_score"]

    assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")

    feature_df = assembler.transform(df)

    kmeans = KMeans().setK(4).setSeed(42).setFeaturesCol("features").setPredictionCol("cluster")

    model = kmeans.fit(feature_df)

    clustered_df = model.transform(feature_df)

    cluster_stats = 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"))

    cluster_profiles = []

    for row in cluster_stats.collect():

        cluster_profile = {"cluster_id": row["cluster"], "avg_stress": round(row["avg_stress"], 2), "avg_sleep": round(row["avg_sleep"], 2), "avg_depression": round(row["avg_depression"], 2), "avg_anxiety": round(row["avg_anxiety"], 2), "avg_social_support": round(row["avg_social_support"], 2), "avg_productivity": round(row["avg_productivity"], 2), "cluster_size": row["cluster_size"]}

        risk_score = (cluster_profile["avg_stress"] + cluster_profile["avg_depression"] + cluster_profile["avg_anxiety"]) / 3 - cluster_profile["avg_social_support"] / 10

        cluster_profile["risk_score"] = round(risk_score, 2)

        if risk_score > 6:

            cluster_profile["risk_level"] = "高风险"

        elif risk_score > 4:

            cluster_profile["risk_level"] = "中等风险"

        else:

            cluster_profile["risk_level"] = "低风险"

        cluster_profiles.append(cluster_profile)

    cluster_profiles.sort(key=lambda x: x["risk_score"], reverse=True)

    risk_distribution = clustered_df.groupBy("cluster", "mental_health_risk").count().collect()

    risk_validation = {}

    for row in risk_distribution:

        cluster_key = f"cluster_{row['cluster']}"

        if cluster_key not in risk_validation:

            risk_validation[cluster_key] = {}

        risk_validation[cluster_key][row["mental_health_risk"]] = row["count"]

    clustering_result = {"cluster_profiles": cluster_profiles, "risk_validation": risk_validation, "total_clusters": 4}

    spark.stop()

    return JsonResponse({"status": "success", "data": clustering_result})

基于大数据技术的心理健康综合分析系统实战教程-结语

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