🍊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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基于大数据的学生生活习惯与成绩关联性的数据分析与可视化系统-功能介绍
本系统是一套基于大数据技术的学生生活习惯与成绩关联性数据分析与可视化平台，采用Python+Django作为后端开发框架，结合Hadoop+Spark大数据处理引擎实现海量学生数据的高效分析。系统通过收集学生的日常学习时长、睡眠习惯、饮食质量、锻炼频率、社交媒体使用时间、出勤率等多维度生活习惯数据，运用Spark SQL和Pandas进行数据清洗与特征工程，深入挖掘这些行为模式与学业成绩之间的潜在关联性。平台前端采用Vue+ElementUI构建用户界面，通过Echarts图表库实现数据的多样化可视化展示，包括相关性热力图、分组对比柱状图、趋势分析折线图等，让复杂的数据关系变得直观易懂。系统还集成了K-Means聚类算法对学生群体进行智能分类，自动识别出"勤奋学习型"、"均衡发展型"等不同的行为画像，为教育管理者提供科学的决策依据，同时帮助学生更好地了解自身习惯对学业的影响。
基于大数据的学生生活习惯与成绩关联性的数据分析与可视化系统-选题背景意义
选题背景 随着教育信息化的深入发展和校园数字化建设的不断推进，各类教育管理系统积累了大量的学生行为数据和学业表现数据，这些数据蕴含着丰富的教育规律和学习模式信息。当前大多数高校在学生管理过程中主要关注考试成绩、出勤率等表面指标，对于影响学生学业表现的深层因素缺乏系统性的分析和研究。传统的教育评估方式往往依赖经验判断，难以准确识别学生生活习惯与学业成绩之间的复杂关联关系。与此同时，大数据技术在各个领域的广泛应用为教育数据挖掘提供了新的技术手段，Hadoop、Spark等分布式计算框架能够有效处理海量的多维度学生数据，为深入分析学生行为模式创造了条件。面对日益复杂的教育环境和学生个体差异，如何利用现代信息技术手段科学地分析学生生活习惯对学业的影响，成为当前教育信息化发展中亟待解决的重要问题。 选题意义 本课题的研究具有一定的理论价值和实践意义。从理论层面来看，通过运用大数据分析技术深入挖掘学生生活习惯与学业成绩的关联性，能够为教育心理学和学习科学提供一些数据支撑，丰富对学生学习行为规律的认识。从实践应用角度分析，系统能够帮助教育工作者更全面地了解影响学生学业表现的各种因素，为制定更有针对性的教学策略和学生指导方案提供参考依据。对于学生个体而言，通过直观的数据可视化展示，可以让学生更清楚地认识到自己的生活习惯对学习效果的具体影响，进而主动调整和优化自己的日常行为。从技术实现角度来看，本项目将大数据处理技术应用到教育领域，为类似的教育数据分析项目提供了一定的技术参考和实施经验。当然，作为一个毕业设计项目，其研究深度和应用范围还比较有限，主要是在现有技术框架下进行一些探索性的尝试，为后续更深入的研究工作奠定基础。
基于大数据的学生生活习惯与成绩关联性的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
基于大数据的学生生活习惯与成绩关联性的数据分析与可视化系统-视频展示
基于大数据的学生生活习惯与成绩关联性的数据分析与可视化系统-视频展示
基于大数据的学生生活习惯与成绩关联性的数据分析与可视化系统-图片展示
基于大数据的学生生活习惯与成绩关联性的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, avg, count, when, corr
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
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json
def get_spark_session():
spark = SparkSession.builder.appName("StudentHabitsAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
return spark
@csrf_exempt
def analyze_study_performance_correlation(request):
spark = get_spark_session()
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/student_db").option("dbtable", "student_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
study_score_corr = df.select(corr(col("study_hours_per_day"), col("exam_score")).alias("correlation")).collect()[0]["correlation"]
attendance_avg = df.groupBy("attendance_percentage").agg(avg("exam_score").alias("avg_score")).orderBy("attendance_percentage")
attendance_result = attendance_avg.toPandas().to_dict('records')
study_groups = df.withColumn("study_group", when(col("study_hours_per_day") < 3, "低强度").when(col("study_hours_per_day") < 6, "中强度").otherwise("高强度"))
group_performance = study_groups.groupBy("study_group").agg(avg("exam_score").alias("avg_score"), count("*").alias("student_count")).toPandas()
extracurricular_impact = df.groupBy("extracurricular_participation").agg(avg("exam_score").alias("avg_score")).toPandas()
efficiency_df = df.withColumn("study_efficiency", col("exam_score") / col("study_hours_per_day"))
top_efficient = efficiency_df.orderBy(col("study_efficiency").desc()).limit(100)
efficiency_stats = top_efficient.groupBy("gender").agg(avg("study_efficiency").alias("avg_efficiency")).toPandas()
spark.stop()
result_data = {"study_score_correlation": study_score_corr, "attendance_performance": attendance_result, "study_group_analysis": group_performance.to_dict('records'), "extracurricular_impact": extracurricular_impact.to_dict('records'), "efficiency_by_gender": efficiency_stats.to_dict('records')}
return JsonResponse(result_data)
@csrf_exempt
def analyze_lifestyle_health_impact(request):
spark = get_spark_session()
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/student_db").option("dbtable", "student_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
sleep_groups = df.withColumn("sleep_category", when(col("sleep_hours") < 6, "睡眠不足").when(col("sleep_hours") < 8, "睡眠一般").otherwise("睡眠充足"))
sleep_performance = sleep_groups.groupBy("sleep_category").agg(avg("exam_score").alias("avg_score"), count("*").alias("count")).orderBy("avg_score")
diet_performance = df.groupBy("diet_quality").agg(avg("exam_score").alias("avg_score"), count("*").alias("count")).orderBy("avg_score")
exercise_performance = df.groupBy("exercise_frequency").agg(avg("exam_score").alias("avg_score"), count("*").alias("count")).orderBy("exercise_frequency")
mental_health_performance = df.groupBy("mental_health_rating").agg(avg("exam_score").alias("avg_score"), count("*").alias("count")).orderBy("mental_health_rating")
health_correlation_matrix = df.select(corr(col("sleep_hours"), col("exam_score")).alias("sleep_score_corr"), corr(col("exercise_frequency"), col("exam_score")).alias("exercise_score_corr"), corr(col("mental_health_rating"), col("exam_score")).alias("mental_score_corr"))
correlation_data = health_correlation_matrix.collect()[0]
lifestyle_factors = df.withColumn("lifestyle_score", (col("sleep_hours")/10 + col("exercise_frequency")/7 + col("mental_health_rating")/10) / 3)
lifestyle_impact = lifestyle_factors.select(corr(col("lifestyle_score"), col("exam_score")).alias("lifestyle_correlation")).collect()[0]["lifestyle_correlation"]
spark.stop()
result_data = {"sleep_analysis": sleep_performance.toPandas().to_dict('records'), "diet_analysis": diet_performance.toPandas().to_dict('records'), "exercise_analysis": exercise_performance.toPandas().to_dict('records'), "mental_health_analysis": mental_health_performance.toPandas().to_dict('records'), "health_correlations": {"sleep_correlation": correlation_data["sleep_score_corr"], "exercise_correlation": correlation_data["exercise_score_corr"], "mental_correlation": correlation_data["mental_score_corr"]}, "overall_lifestyle_impact": lifestyle_impact}
return JsonResponse(result_data)
@csrf_exempt
def perform_student_clustering_analysis(request):
spark = get_spark_session()
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/student_db").option("dbtable", "student_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
feature_cols = ["study_hours_per_day", "sleep_hours", "social_media_hours", "exercise_frequency", "attendance_percentage"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
feature_df = assembler.transform(df)
kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
model = kmeans.fit(feature_df)
clustered_df = model.transform(feature_df)
cluster_stats = clustered_df.groupBy("cluster").agg(avg("study_hours_per_day").alias("avg_study_hours"), avg("sleep_hours").alias("avg_sleep_hours"), avg("social_media_hours").alias("avg_social_media"), avg("exercise_frequency").alias("avg_exercise"), avg("exam_score").alias("avg_score"), count("*").alias("student_count"))
cluster_performance = clustered_df.groupBy("cluster").agg(avg("exam_score").alias("cluster_avg_score")).orderBy("cluster_avg_score", ascending=False)
cluster_characteristics = cluster_stats.toPandas()
for idx, row in cluster_characteristics.iterrows():
if row['avg_study_hours'] > 6 and row['avg_sleep_hours'] > 7:
cluster_characteristics.loc[idx, 'cluster_type'] = '勤奋均衡型'
elif row['avg_social_media'] > 3:
cluster_characteristics.loc[idx, 'cluster_type'] = '社交娱乐型'
elif row['avg_exercise'] > 4:
cluster_characteristics.loc[idx, 'cluster_type'] = '运动活跃型'
else:
cluster_characteristics.loc[idx, 'cluster_type'] = '一般发展型'
high_performance_clusters = cluster_performance.filter(col("cluster_avg_score") > 75).toPandas()
spark.stop()
result_data = {"cluster_analysis": cluster_characteristics.to_dict('records'), "cluster_performance": cluster_performance.toPandas().to_dict('records'), "high_performance_patterns": high_performance_clusters.to_dict('records'), "clustering_summary": {"total_clusters": 4, "best_cluster_score": float(cluster_performance.toPandas()['cluster_avg_score'].max())}}
return JsonResponse(result_data)
基于大数据的学生生活习惯与成绩关联性的数据分析与可视化系统-结语
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