🍊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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基于大数据的学生抑郁数据可视化分析系统_大数据-功能介绍
基于大数据的学生抑郁数据可视化分析系统是一套运用现代大数据技术深度挖掘学生心理健康数据的综合性分析平台。系统采用Hadoop分布式存储架构结合Spark大数据计算引擎，能够高效处理海量学生心理健康相关数据，通过Python语言开发核心算法模块，Django框架构建稳定的后端服务体系。前端采用Vue框架配合ElementUI组件库打造现代化用户界面，集成Echarts可视化图表库实现数据的直观呈现。系统围绕学生抑郁问题展开四大维度分析：学生抑郁群体基础画像分析、学业因素与抑郁情绪关联性分析、生活方式与抑郁情绪关联性分析、个人及家庭背景因素深度探查。通过Spark SQL进行复杂数据查询与统计分析，结合Pandas和NumPy进行数据处理与科学计算，最终将分析结果以丰富的图表形式展现，包括柱状图、饼图、折线图等多种可视化效果，为教育工作者和研究人员提供学生心理健康状况的全方位数据支撑，助力校园心理健康工作的科学化决策。
基于大数据的学生抑郁数据可视化分析系统_大数据-选题背景意义
选题背景 当代大学生面临着前所未有的学习压力和生活挑战，心理健康问题特别是抑郁情绪在学生群体中呈现出复杂多样的表现形式。传统的学生心理健康评估多依赖于问卷调查和个别访谈，这种方式在面对大规模学生群体时显得效率低下且覆盖面有限。随着教育信息化的深入发展和大数据技术的日趋成熟，越来越多的学生行为数据、学习数据、生活数据得以数字化记录和保存。这些数据蕴含着丰富的学生心理状态信息，但如何从海量数据中有效提取有价值的心理健康指标，如何运用现代技术手段对学生抑郁情况进行系统性分析，成为当前教育管理和心理健康研究领域亟待解决的问题。大数据技术为解决这一问题提供了新的思路和方法，通过对多维度数据的深度挖掘和关联分析，能够更加客观准确地反映学生群体的心理健康状况。 选题意义 本课题的研究具有多重实际价值和应用前景。从技术层面来看，系统将大数据处理技术与心理健康分析相结合，探索了Hadoop+Spark技术栈在教育数据分析领域的应用可能，为类似的数据分析项目提供了技术参考。从教育管理角度而言，系统能够帮助学校管理者更加直观地了解学生群体的心理健康分布情况，识别出需要重点关注的高危学生群体，为制定针对性的心理健康干预措施提供数据依据。对于心理健康研究来说，系统提供的多维度关联分析功能能够揭示学业压力、生活方式、家庭背景等因素与学生抑郁情绪之间的潜在联系，丰富心理健康研究的数据支撑。同时，可视化展示功能让复杂的数据分析结果变得更加易于理解和传播，有助于提高相关工作人员对学生心理健康问题的认识水平。虽然作为毕业设计项目在规模和深度上有所限制，但系统的设计理念和技术实现方法仍然具备一定的推广价值，为后续更深入的研究工作奠定基础。
基于大数据的学生抑郁数据可视化分析系统_大数据-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
基于大数据的学生抑郁数据可视化分析系统_大数据-视频展示
基于大数据的学生抑郁数据可视化分析系统_大数据-图片展示
基于大数据的学生抑郁数据可视化分析系统_大数据-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, when, avg, sum as spark_sum, desc
from django.http import JsonResponse
import pandas as pd
import numpy as np
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json
spark = SparkSession.builder.appName("StudentDepressionAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
@csrf_exempt
def basic_depression_portrait_analysis(request):
student_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/depression_db").option("dbtable", "student_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
total_count = student_df.count()
depression_stats = student_df.groupBy("是否抑郁").agg(count("*").alias("人数")).collect()
depression_rate = {row["是否抑郁"]: {"count": row["人数"], "rate": round(row["人数"] / total_count * 100, 2)} for row in depression_stats}
gender_depression = student_df.groupBy("性别", "是否抑郁").agg(count("*").alias("人数")).collect()
gender_analysis = {}
for row in gender_depression:
gender = row["性别"]
if gender not in gender_analysis:
gender_analysis[gender] = {"抑郁": 0, "非抑郁": 0}
gender_analysis[gender][row["是否抑郁"]] = row["人数"]
for gender in gender_analysis:
total = gender_analysis[gender]["抑郁"] + gender_analysis[gender]["非抑郁"]
gender_analysis[gender]["抑郁率"] = round(gender_analysis[gender]["抑郁"] / total * 100, 2)
age_ranges = [(18, 22), (23, 27), (28, 35)]
age_depression = {}
for min_age, max_age in age_ranges:
age_group_df = student_df.filter((col("年龄") >= min_age) & (col("年龄") <= max_age))
age_stats = age_group_df.groupBy("是否抑郁").agg(count("*").alias("人数")).collect()
age_key = f"{min_age}-{max_age}岁"
age_depression[age_key] = {}
total_age = age_group_df.count()
for row in age_stats:
age_depression[age_key][row["是否抑郁"]] = {"count": row["人数"], "rate": round(row["人数"] / total_age * 100, 2)}
specific_age_depression = student_df.filter(col("是否抑郁") == "抑郁").groupBy("年龄").agg(count("*").alias("抑郁人数")).orderBy(desc("抑郁人数")).collect()
age_specific_data = [{"年龄": row["年龄"], "抑郁人数": row["抑郁人数"]} for row in specific_age_depression]
return JsonResponse({"overall_stats": depression_rate, "gender_analysis": gender_analysis, "age_range_analysis": age_depression, "specific_age_data": age_specific_data})
@csrf_exempt
def academic_factors_correlation_analysis(request):
student_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/depression_db").option("dbtable", "student_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
pressure_depression = student_df.groupBy("学习压力", "是否抑郁").agg(count("*").alias("人数")).collect()
pressure_analysis = {}
for row in pressure_depression:
pressure_level = row["学习压力"]
if pressure_level not in pressure_analysis:
pressure_analysis[pressure_level] = {"抑郁": 0, "非抑郁": 0, "总计": 0}
pressure_analysis[pressure_level][row["是否抑郁"]] = row["人数"]
pressure_analysis[pressure_level]["总计"] += row["人数"]
for level in pressure_analysis:
if pressure_analysis[level]["总计"] > 0:
pressure_analysis[level]["抑郁率"] = round(pressure_analysis[level]["抑郁"] / pressure_analysis[level]["总计"] * 100, 2)
satisfaction_depression = student_df.groupBy("学习满意度", "是否抑郁").agg(count("*").alias("人数")).collect()
satisfaction_analysis = {}
for row in satisfaction_depression:
satisfaction_level = row["学习满意度"]
if satisfaction_level not in satisfaction_analysis:
satisfaction_analysis[satisfaction_level] = {"抑郁": 0, "非抑郁": 0, "总计": 0}
satisfaction_analysis[satisfaction_level][row["是否抑郁"]] = row["人数"]
satisfaction_analysis[satisfaction_level]["总计"] += row["人数"]
for level in satisfaction_analysis:
if satisfaction_analysis[level]["总计"] > 0:
satisfaction_analysis[level]["抑郁率"] = round(satisfaction_analysis[level]["抑郁"] / satisfaction_analysis[level]["总计"] * 100, 2)
study_time_ranges = [(0, 3), (4, 6), (7, 9), (10, 15)]
time_analysis = {}
for min_time, max_time in study_time_ranges:
time_group_df = student_df.filter((col("学习时间") >= min_time) & (col("学习时间") <= max_time))
time_stats = time_group_df.groupBy("是否抑郁").agg(count("*").alias("人数")).collect()
time_key = f"{min_time}-{max_time}小时"
time_analysis[time_key] = {}
total_time = time_group_df.count()
for row in time_stats:
if total_time > 0:
time_analysis[time_key][row["是否抑郁"]] = {"count": row["人数"], "rate": round(row["人数"] / total_time * 100, 2)}
cross_analysis = student_df.filter((col("学习压力") >= 4) & (col("学习满意度") <= 2)).groupBy("是否抑郁").agg(count("*").alias("人数")).collect()
high_risk_stats = {}
total_high_risk = sum([row["人数"] for row in cross_analysis])
for row in cross_analysis:
high_risk_stats[row["是否抑郁"]] = {"count": row["人数"], "rate": round(row["人数"] / total_high_risk * 100, 2) if total_high_risk > 0 else 0}
return JsonResponse({"pressure_analysis": pressure_analysis, "satisfaction_analysis": satisfaction_analysis, "study_time_analysis": time_analysis, "high_risk_group": high_risk_stats})
@csrf_exempt
def lifestyle_correlation_analysis(request):
student_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/depression_db").option("dbtable", "student_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
sleep_categories = ["少于5小时", "5-6小时", "7-8小时", "9小时以上"]
sleep_conditions = [(col("睡眠时间") < 5, "少于5小时"), ((col("睡眠时间") >= 5) & (col("睡眠时间") <= 6), "5-6小时"), ((col("睡眠时间") >= 7) & (col("睡眠时间") <= 8), "7-8小时"), (col("睡眠时间") > 8, "9小时以上")]
sleep_analysis = {}
for condition, category in sleep_conditions:
sleep_group_df = student_df.filter(condition)
sleep_stats = sleep_group_df.groupBy("是否抑郁").agg(count("*").alias("人数")).collect()
sleep_analysis[category] = {}
total_sleep = sleep_group_df.count()
for row in sleep_stats:
if total_sleep > 0:
sleep_analysis[category][row["是否抑郁"]] = {"count": row["人数"], "rate": round(row["人数"] / total_sleep * 100, 2)}
diet_depression = student_df.groupBy("饮食习惯", "是否抑郁").agg(count("*").alias("人数")).collect()
diet_analysis = {}
for row in diet_depression:
diet_type = row["饮食习惯"]
if diet_type not in diet_analysis:
diet_analysis[diet_type] = {"抑郁": 0, "非抑郁": 0, "总计": 0}
diet_analysis[diet_type][row["是否抑郁"]] = row["人数"]
diet_analysis[diet_type]["总计"] += row["人数"]
for diet_type in diet_analysis:
if diet_analysis[diet_type]["总计"] > 0:
diet_analysis[diet_type]["抑郁率"] = round(diet_analysis[diet_type]["抑郁"] / diet_analysis[diet_type]["总计"] * 100, 2)
poor_lifestyle_df = student_df.filter((col("睡眠时间") < 6) & (col("饮食习惯") == "不健康"))
poor_lifestyle_stats = poor_lifestyle_df.groupBy("是否抑郁").agg(count("*").alias("人数")).collect()
poor_lifestyle_analysis = {}
total_poor = poor_lifestyle_df.count()
for row in poor_lifestyle_stats:
if total_poor > 0:
poor_lifestyle_analysis[row["是否抑郁"]] = {"count": row["人数"], "rate": round(row["人数"] / total_poor * 100, 2)}
depression_avg_study_time = student_df.filter(col("是否抑郁") == "抑郁").agg(avg("学习时间").alias("平均学习时间")).collect()[0]["平均学习时间"]
normal_avg_study_time = student_df.filter(col("是否抑郁") == "非抑郁").agg(avg("学习时间").alias("平均学习时间")).collect()[0]["平均学习时间"]
study_time_comparison = {"抑郁学生平均学习时间": round(depression_avg_study_time, 2), "非抑郁学生平均学习时间": round(normal_avg_study_time, 2), "时间差": round(abs(depression_avg_study_time - normal_avg_study_time), 2)}
return JsonResponse({"sleep_analysis": sleep_analysis, "diet_analysis": diet_analysis, "poor_lifestyle_risk": poor_lifestyle_analysis, "study_time_comparison": study_time_comparison})
基于大数据的学生抑郁数据可视化分析系统_大数据-结语
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