🍊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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基于大数据的心理健康综合数据分析系统-功能介绍
本《基于大数据的心理健康综合数据分析系统》采用先进的Hadoop+Spark大数据技术栈，构建了一个能够处理海量心理健康数据的综合分析平台。系统前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术实现数据可视化展示，后端基于Spring Boot框架提供RESTful API服务，数据存储采用MySQL数据库，核心数据处理引擎使用Spark和Spark SQL进行大规模数据分析。系统围绕心理健康数据的四大核心维度展开分析：个体生活方式与心理健康状况关联分析、工作环境对心理健康的影响评估、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。通过HDFS分布式文件系统存储大量心理健康原始数据，利用Spark的分布式计算能力对年龄分段压力水平、性别群体情绪指标、睡眠与生产力关联、体育锻炼与焦虑关系等多维度数据进行深度挖掘，最终通过Echarts图表组件将分析结果以直观的可视化形式呈现给用户。
基于大数据的心理健康综合数据分析系统-选题背景意义
选题背景 随着现代社会生活节奏的不断加快和竞争压力的日益增大，心理健康问题已经成为影响人们生活质量的重要因素。传统的心理健康评估多依赖于小样本调研或临床观察，缺乏大规模数据支撑的科学分析方法。近年来，大数据技术的快速发展为心理健康研究提供了全新的技术手段，通过收集和分析个体的生活方式、工作环境、社交状况等多维度数据，能够更加全面地理解心理健康状况的影响因素。学术界和医疗机构开始尝试运用数据挖掘技术来识别心理健康风险模式，但现有的研究大多局限于单一维度的分析，缺乏综合性的数据分析平台。基于Hadoop和Spark等大数据技术构建心理健康分析系统，不仅能够处理传统方法难以应对的海量数据，还能够通过机器学习算法发现隐藏的数据模式，为心理健康研究提供更加科学和精准的数据支持。 选题意义 本课题的研究具有重要的实际应用价值和学术意义。从技术实现角度来看，通过整合Hadoop分布式存储和Spark分布式计算技术，探索了大数据技术在心理健康领域的具体应用模式，为相关技术在医疗健康领域的推广提供了参考案例。系统实现的多维度数据分析功能能够帮助心理健康工作者更好地理解不同群体的心理状况特点，为制定针对性的心理干预措施提供数据依据。从社会应用层面考虑，系统提供的用户群体聚类分析功能可以协助相关机构识别高风险人群，及时开展预防性心理健康服务。同时，系统对工作环境、生活习惯等因素与心理健康关系的量化分析，为企业优化员工工作环境、个人调整生活方式提供了科学指导。虽然作为毕业设计项目，系统在数据规模和功能复杂度方面存在一定局限性，但其采用的技术架构和分析方法论对于推动心理健康数据分析的标准化和智能化具有一定的探索意义。
基于大数据的心理健康综合数据分析系统-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
基于大数据的心理健康综合数据分析系统-视频展示
基于大数据的心理健康综合数据分析系统-图片展示
基于大数据的心理健康综合数据分析系统-代码展示
import org.apache.spark.sql.*;
import org.apache.spark.ml.clustering.KMeans;
import org.apache.spark.ml.clustering.KMeansModel;
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.*;
@RestController
public class MentalHealthAnalysisController {
private SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("MentalHealthBigDataAnalysis")
.master("local[*]")
.config("spark.sql.warehouse.dir", "/tmp/spark-warehouse")
.getOrCreate();
@GetMapping("/api/age-stress-analysis")
public Map<String, Object> analyzeAgeStressRelation() {
Dataset<Row> mentalHealthData = spark.read()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mental_health_db")
.option("dbtable", "mental_health_records")
.option("user", "root")
.option("password", "password")
.load();
Dataset<Row> ageGroupData = mentalHealthData
.withColumn("age_group",
functions.when(functions.col("age").between(18, 35), "青年")
.when(functions.col("age").between(36, 55), "中年")
.otherwise("老年"))
.groupBy("age_group")
.agg(functions.avg("stress_level").as("avg_stress"),
functions.count("*").as("count"),
functions.max("stress_level").as("max_stress"),
functions.min("stress_level").as("min_stress"))
.orderBy(functions.desc("avg_stress"));
List<Row> results = ageGroupData.collectAsList();
Map<String, Object> analysisResult = new HashMap<>();
List<Map<String, Object>> ageStressData = new ArrayList<>();
for (Row row : results) {
Map<String, Object> groupData = new HashMap<>();
groupData.put("ageGroup", row.getString(0));
groupData.put("averageStress", Math.round(row.getDouble(1) * 100.0) / 100.0);
groupData.put("sampleCount", row.getLong(2));
groupData.put("maxStress", row.getDouble(3));
groupData.put("minStress", row.getDouble(4));
ageStressData.add(groupData);
}
analysisResult.put("ageStressAnalysis", ageStressData);
analysisResult.put("totalSamples", mentalHealthData.count());
return analysisResult;
}
@GetMapping("/api/work-environment-analysis")
public Map<String, Object> analyzeWorkEnvironmentImpact() {
Dataset<Row> workEnvironmentData = spark.read()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mental_health_db")
.option("dbtable", "mental_health_records")
.option("user", "root")
.option("password", "password")
.load();
Dataset<Row> workAnalysis = workEnvironmentData
.filter(functions.col("work_environment").isNotNull())
.groupBy("work_environment", "employment_status")
.agg(functions.avg("stress_level").as("avg_stress"),
functions.avg("productivity_score").as("avg_productivity"),
functions.avg("social_support_score").as("avg_social_support"),
functions.count("*").as("group_count"))
.orderBy("work_environment", functions.desc("avg_stress"));
Dataset<Row> riskDistribution = workEnvironmentData
.filter(functions.col("work_environment").isNotNull())
.groupBy("work_environment", "mental_health_risk")
.agg(functions.count("*").as("risk_count"))
.orderBy("work_environment", "mental_health_risk");
List<Row> workResults = workAnalysis.collectAsList();
List<Row> riskResults = riskDistribution.collectAsList();
Map<String, Object> analysisResult = new HashMap<>();
List<Map<String, Object>> workEnvironmentStats = new ArrayList<>();
for (Row row : workResults) {
Map<String, Object> envData = new HashMap<>();
envData.put("workEnvironment", row.getString(0));
envData.put("employmentStatus", row.getString(1));
envData.put("averageStress", Math.round(row.getDouble(2) * 100.0) / 100.0);
envData.put("averageProductivity", Math.round(row.getDouble(3) * 100.0) / 100.0);
envData.put("averageSocialSupport", Math.round(row.getDouble(4) * 100.0) / 100.0);
envData.put("sampleSize", row.getLong(5));
workEnvironmentStats.add(envData);
}
List<Map<String, Object>> riskDistributionStats = new ArrayList<>();
for (Row row : riskResults) {
Map<String, Object> riskData = new HashMap<>();
riskData.put("workEnvironment", row.getString(0));
riskData.put("riskLevel", row.getString(1));
riskData.put("count", row.getLong(2));
riskDistributionStats.add(riskData);
}
analysisResult.put("workEnvironmentAnalysis", workEnvironmentStats);
analysisResult.put("riskDistribution", riskDistributionStats);
return analysisResult;
}
@GetMapping("/api/user-clustering-analysis")
public Map<String, Object> performUserClustering() {
Dataset<Row> clusteringData = spark.read()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mental_health_db")
.option("dbtable", "mental_health_records")
.option("user", "root")
.option("password", "password")
.load();
Dataset<Row> cleanedData = clusteringData
.filter(functions.col("stress_level").isNotNull())
.filter(functions.col("sleep_hours").isNotNull())
.filter(functions.col("depression_score").isNotNull())
.filter(functions.col("anxiety_score").isNotNull())
.filter(functions.col("social_support_score").isNotNull())
.filter(functions.col("productivity_score").isNotNull());
VectorAssembler assembler = new VectorAssembler()
.setInputCols(new String[]{"stress_level", "sleep_hours", "depression_score",
"anxiety_score", "social_support_score", "productivity_score"})
.setOutputCol("features");
Dataset<Row> featureData = assembler.transform(cleanedData);
KMeans kmeans = new KMeans()
.setK(4)
.setFeaturesCol("features")
.setPredictionCol("cluster")
.setSeed(12345L)
.setMaxIter(100);
KMeansModel model = kmeans.fit(featureData);
Dataset<Row> clusteredData = model.transform(featureData);
Dataset<Row> clusterStats = clusteredData
.groupBy("cluster")
.agg(functions.count("*").as("cluster_size"),
functions.avg("stress_level").as("avg_stress"),
functions.avg("sleep_hours").as("avg_sleep"),
functions.avg("depression_score").as("avg_depression"),
functions.avg("anxiety_score").as("avg_anxiety"),
functions.avg("social_support_score").as("avg_social_support"),
functions.avg("productivity_score").as("avg_productivity"))
.orderBy("cluster");
Dataset<Row> clusterRiskDistribution = clusteredData
.groupBy("cluster", "mental_health_risk")
.agg(functions.count("*").as("risk_count"))
.orderBy("cluster", "mental_health_risk");
List<Row> clusterResults = clusterStats.collectAsList();
List<Row> riskResults = clusterRiskDistribution.collectAsList();
Map<String, Object> analysisResult = new HashMap<>();
List<Map<String, Object>> clusterProfiles = new ArrayList<>();
for (Row row : clusterResults) {
Map<String, Object> profile = new HashMap<>();
profile.put("clusterId", row.getInt(0));
profile.put("clusterSize", row.getLong(1));
profile.put("avgStress", Math.round(row.getDouble(2) * 100.0) / 100.0);
profile.put("avgSleep", Math.round(row.getDouble(3) * 100.0) / 100.0);
profile.put("avgDepression", Math.round(row.getDouble(4) * 100.0) / 100.0);
profile.put("avgAnxiety", Math.round(row.getDouble(5) * 100.0) / 100.0);
profile.put("avgSocialSupport", Math.round(row.getDouble(6) * 100.0) / 100.0);
profile.put("avgProductivity", Math.round(row.getDouble(7) * 100.0) / 100.0);
clusterProfiles.add(profile);
}
List<Map<String, Object>> clusterRiskStats = new ArrayList<>();
for (Row row : riskResults) {
Map<String, Object> riskStat = new HashMap<>();
riskStat.put("clusterId", row.getInt(0));
riskStat.put("riskLevel", row.getString(1));
riskStat.put("count", row.getLong(2));
clusterRiskStats.add(riskStat);
}
analysisResult.put("clusterProfiles", clusterProfiles);
analysisResult.put("clusterRiskDistribution", clusterRiskStats);
analysisResult.put("totalClusters", 4);
analysisResult.put("totalProcessedSamples", cleanedData.count());
return analysisResult;
}
}
基于大数据的心理健康综合数据分析系统-结语
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