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养老机构信息分析系统- 简介
基于Hadoop+Spark的深圳市养老机构信息可视化分析系统是一款专门针对深圳市养老服务资源进行深度数据挖掘与可视化展示的大数据分析平台。该系统采用分布式大数据处理架构，通过Hadoop生态系统进行海量养老机构数据的存储与管理，结合Spark分布式计算引擎实现高效的数据清洗、转换和分析处理。系统后端基于Django框架构建，提供稳定的数据接口服务，前端采用Vue+ElementUI+ECharts技术栈，实现直观的数据可视化展示。核心功能涵盖深圳市各行政区养老资源空间分布分析、不同性质机构的服务能力对比、养老机构标杆排名统计，以及基于K-Means聚类算法的机构特征分类。系统通过Spark SQL进行复杂的多维度数据查询与统计，结合Pandas和NumPy进行数据科学计算，能够从床位数量、护理能力、地理分布等多个维度对深圳市养老机构进行全方位分析，为政府部门的养老政策制定、机构运营决策以及市民选择养老服务提供科学的数据支撑和决策参考。
养老机构信息分析系统-技术
开发语言：Python或Java（两个版本都支持）
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
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
养老机构信息分析系统- 背景
随着我国人口老龄化程度不断加深，养老服务需求呈现快速增长态势，深圳市作为改革开放前沿城市，在人口结构变化和城市发展进程中面临着独特的养老服务挑战。深圳市养老机构数量众多，分布在各个行政区域，机构性质包括公办、民办、公建民营等多种形式，服务能力和规模差异较大，传统的人工统计和管理方式已经难以满足对海量养老数据进行深度分析的需求。现有的养老信息管理系统多数停留在基础的信息录入和查询功能层面，缺乏对数据的深层次挖掘和智能化分析能力，无法为政策制定者和服务使用者提供全面、准确的决策依据。在大数据技术日益成熟的背景下，运用Hadoop和Spark等分布式计算技术对养老机构数据进行系统性分析，已成为提升养老服务管理水平和服务质量的重要途径。
本课题的研究具有较为明显的实际应用价值和技术探索意义。从实际应用角度来看，系统能够帮助深圳市相关政府部门更好地了解全市养老资源的分布状况和服务能力，为制定更加科学合理的养老政策提供数据参考，有助于优化养老资源配置和提高服务效率。对于养老机构管理者而言，系统提供的行业对比分析和标杆排名功能，能够帮助机构了解自身在市场中的定位，为改进服务质量和经营策略提供方向。对于有养老服务需求的市民家庭，系统的可视化分析结果能够帮助他们更直观地了解各区域养老机构的服务水平和特色，为选择合适的养老服务提供参考。从技术角度来看，本课题将大数据处理技术与具体的民生服务场景相结合，通过实际项目实践加深对Hadoop、Spark等核心技术的理解和应用，为今后从事相关技术工作积累经验。同时，系统中引入的K-Means聚类算法等机器学习方法，体现了数据科学在社会服务领域的应用潜力，具有一定的技术创新意义。
养老机构信息分析系统-视频展示
养老机构信息分析系统-图片展示
养老机构信息分析系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import col, sum as spark_sum, avg, count, desc, asc
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.http import require_http_methods
import json
spark = SparkSession.builder.appName("ShenzhenElderlyAnalysis").config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()
@require_http_methods(["GET"])
def analyze_district_distribution(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/elderly_db").option("dbtable", "elderly_institutions").option("user", "root").option("password", "password").load()
district_stats = df.groupBy("district").agg(count("institution_name").alias("institution_count"), spark_sum("total_beds").alias("total_beds_sum"), spark_sum("nursing_beds").alias("nursing_beds_sum"), avg("total_beds").alias("avg_beds")).orderBy(desc("institution_count"))
district_nature_stats = df.groupBy("district", "institution_type").agg(count("institution_name").alias("count")).orderBy("district", "institution_type")
district_nursing_ratio = df.withColumn("nursing_ratio", col("nursing_beds") / col("total_beds")).groupBy("district").agg(avg("nursing_ratio").alias("avg_nursing_ratio")).orderBy(desc("avg_nursing_ratio"))
district_stats_list = []
for row in district_stats.collect():
district_stats_list.append({"district": row["district"], "institution_count": row["institution_count"], "total_beds": row["total_beds_sum"], "nursing_beds": row["nursing_beds_sum"], "avg_beds": round(row["avg_beds"], 2)})
district_nature_list = []
for row in district_nature_stats.collect():
district_nature_list.append({"district": row["district"], "institution_type": row["institution_type"], "count": row["count"]})
nursing_ratio_list = []
for row in district_nursing_ratio.collect():
nursing_ratio_list.append({"district": row["district"], "avg_nursing_ratio": round(row["avg_nursing_ratio"], 4)})
result_data = {"district_basic_stats": district_stats_list, "district_nature_composition": district_nature_list, "district_nursing_capability": nursing_ratio_list}
return JsonResponse({"status": "success", "data": result_data}, json_dumps_params={"ensure_ascii": False})
@require_http_methods(["GET"])
def analyze_institution_rankings(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/elderly_db").option("dbtable", "elderly_institutions").option("user", "root").option("password", "password").load()
top_beds_ranking = df.select("institution_name", "district", "total_beds", "institution_type").orderBy(desc("total_beds")).limit(10)
top_nursing_beds_ranking = df.select("institution_name", "district", "nursing_beds", "total_beds", "institution_type").orderBy(desc("nursing_beds")).limit(10)
df_with_ratio = df.withColumn("nursing_ratio", col("nursing_beds") / col("total_beds"))
top_nursing_ratio_ranking = df_with_ratio.select("institution_name", "district", "nursing_beds", "total_beds", "nursing_ratio", "institution_type").orderBy(desc("nursing_ratio")).limit(10)
nursing_ratio_intervals = df_with_ratio.withColumn("ratio_interval",
when(col("nursing_ratio") == 0, "0%").when((col("nursing_ratio") > 0) & (col("nursing_ratio") <= 0.2), "1-20%").when((col("nursing_ratio") > 0.2) & (col("nursing_ratio") <= 0.4), "21-40%").when((col("nursing_ratio") > 0.4) & (col("nursing_ratio") <= 0.6), "41-60%").when((col("nursing_ratio") > 0.6) & (col("nursing_ratio") <= 0.8), "61-80%").otherwise("81-100%"))
interval_distribution = nursing_ratio_intervals.groupBy("ratio_interval").agg(count("institution_name").alias("institution_count")).orderBy("ratio_interval")
beds_ranking_list = []
for row in top_beds_ranking.collect():
beds_ranking_list.append({"institution_name": row["institution_name"], "district": row["district"], "total_beds": row["total_beds"], "institution_type": row["institution_type"]})
nursing_beds_ranking_list = []
for row in top_nursing_beds_ranking.collect():
nursing_beds_ranking_list.append({"institution_name": row["institution_name"], "district": row["district"], "nursing_beds": row["nursing_beds"], "total_beds": row["total_beds"], "institution_type": row["institution_type"]})
nursing_ratio_ranking_list = []
for row in top_nursing_ratio_ranking.collect():
nursing_ratio_ranking_list.append({"institution_name": row["institution_name"], "district": row["district"], "nursing_beds": row["nursing_beds"], "total_beds": row["total_beds"], "nursing_ratio": round(row["nursing_ratio"], 4), "institution_type": row["institution_type"]})
interval_distribution_list = []
for row in interval_distribution.collect():
interval_distribution_list.append({"ratio_interval": row["ratio_interval"], "institution_count": row["institution_count"]})
ranking_data = {"top_total_beds": beds_ranking_list, "top_nursing_beds": nursing_beds_ranking_list, "top_nursing_ratio": nursing_ratio_ranking_list, "nursing_ratio_distribution": interval_distribution_list}
return JsonResponse({"status": "success", "data": ranking_data}, json_dumps_params={"ensure_ascii": False})
@require_http_methods(["GET"])
def perform_kmeans_clustering(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/elderly_db").option("dbtable", "elderly_institutions").option("user", "root").option("password", "password").load()
df_with_ratio = df.withColumn("nursing_ratio", col("nursing_beds") / col("total_beds")).filter(col("total_beds").isNotNull() & col("nursing_beds").isNotNull() & (col("total_beds") > 0))
pandas_df = df_with_ratio.select("institution_name", "district", "total_beds", "nursing_ratio", "institution_type").toPandas()
feature_data = pandas_df[["total_beds", "nursing_ratio"]].fillna(0)
kmeans_model = KMeans(n_clusters=4, random_state=42, n_init=10)
cluster_labels = kmeans_model.fit_predict(feature_data)
pandas_df["cluster_label"] = cluster_labels
cluster_names = {0: "小规模基础照料型", 1: "中等规模均衡型", 2: "大规模高护理型", 3: "特色专业型"}
pandas_df["cluster_name"] = pandas_df["cluster_label"].map(cluster_names)
cluster_characteristics = pandas_df.groupby("cluster_name").agg({"total_beds": "mean", "nursing_ratio": "mean", "institution_name": "count"}).round(3)
cluster_characteristics.rename(columns={"institution_name": "institution_count"}, inplace=True)
cluster_district_distribution = pandas_df.groupby(["cluster_name", "district"]).size().reset_index(name="count")
cluster_list = []
for index, row in pandas_df.iterrows():
cluster_list.append({"institution_name": row["institution_name"], "district": row["district"], "total_beds": row["total_beds"], "nursing_ratio": round(row["nursing_ratio"], 4), "institution_type": row["institution_type"], "cluster_name": row["cluster_name"]})
characteristics_list = []
for cluster_name, data in cluster_characteristics.iterrows():
characteristics_list.append({"cluster_name": cluster_name, "avg_total_beds": data["total_beds"], "avg_nursing_ratio": data["nursing_ratio"], "institution_count": data["institution_count"]})
district_distribution_list = []
for index, row in cluster_district_distribution.iterrows():
district_distribution_list.append({"cluster_name": row["cluster_name"], "district": row["district"], "count": row["count"]})
clustering_result = {"institution_clusters": cluster_list, "cluster_characteristics": characteristics_list, "cluster_district_distribution": district_distribution_list}
return JsonResponse({"status": "success", "data": clustering_result}, json_dumps_params={"ensure_ascii": False})
养老机构信息分析系统-结语
大数据毕设计算机毕设不会做？基于Hadoop+Spark的深圳养老机构可视化分析系统完整方案
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