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基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统-功能介绍
【狂野大数据】深圳市养老机构信息可视化分析系统是一个基于Hadoop+Spark大数据框架构建的综合性分析平台，采用Python开发语言和Django后端框架，前端使用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现数据的动态可视化展示。系统通过收集和处理深圳市各行政区养老机构的详细信息，运用Spark SQL进行大数据分析处理，结合Pandas和NumPy进行数据清洗与计算，最终通过MySQL数据库存储结构化数据。系统核心功能包括深圳市养老资源空间分布维度分析、养老机构类型与性质维度分析、养老机构服务能力标杆分析以及基于K-Means算法的养老机构特征聚类分析四大模块。通过HDFS分布式文件系统存储海量养老机构数据，利用Spark强大的数据处理能力实现各行政区养老机构数量分布统计、总床位数与护理型床位数对比分析、机构性质构成分析等多维度数据挖掘，并通过机器学习算法对养老机构进行智能分类，为政府部门制定养老政策和市民选择养老服务提供科学的数据支撑和决策参考。
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 随着我国人口老龄化进程的不断加速，深圳作为改革开放的前沿城市，正面临着人口结构转变带来的养老服务需求激增挑战。深圳市政府近年来持续加大对养老产业的投入，各类养老机构如雨后春笋般涌现，包括公办、民办、公建民营等不同性质的机构遍布全市十个行政区。然而，由于缺乏统一的信息整合平台和科学的数据分析手段，政府部门难以准确掌握全市养老资源的整体分布情况，市民在选择养老服务时也常常面临信息不对称的困扰。传统的数据统计方式往往只能提供简单的数量汇总，无法深入挖掘养老机构在地理分布、服务能力、资源配置等方面的内在规律和关联特征。大数据技术的兴起为解决这一问题提供了新的思路，通过运用Hadoop+Spark等大数据处理框架，能够对海量的养老机构信息进行深度挖掘和智能分析，揭示隐藏在数据背后的价值信息。 选题意义 本系统的开发对于推动深圳市养老服务信息化建设具有一定的实践价值。从政府管理角度来看，系统能够帮助相关部门更加清晰地了解全市养老资源的分布状况和服务能力，为制定更加精准的养老政策提供数据参考，有助于优化资源配置和提升管理效率。从市民服务角度来看，系统通过可视化的方式展示各养老机构的详细信息和服务特色，能够在一定程度上缓解信息不对称问题，为有养老需求的家庭提供更加便捷的查询和对比工具。从技术层面来看，系统运用了当前主流的大数据技术栈，包括Hadoop分布式存储、Spark大数据处理、机器学习算法等，为类似的公共服务信息化项目提供了可借鉴的技术方案。从学术研究角度来看，系统尝试将大数据分析方法应用于养老服务领域，通过多维度的数据挖掘和聚类分析，探索了养老机构服务能力评估的新思路。当然，作为一个毕业设计项目，系统在数据规模和功能复杂度方面还比较有限，主要起到技术验证和学习实践的作用。
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统-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
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统-视频展示
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统-图片展示
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum as spark_sum, avg, count, desc
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
import pandas as pd
import numpy as np
spark = SparkSession.builder.appName("ShenZhenNursingHomeAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_district_distribution(df):
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_per_institution"),
avg(col("nursing_beds") / col("total_beds")).alias("avg_nursing_ratio")
).orderBy(desc("institution_count"))
district_nature_stats = df.groupBy("district", "nature").agg(
count("institution_name").alias("count_by_nature")
).orderBy("district", "nature")
district_pivot = district_nature_stats.groupBy("district").pivot("nature").sum("count_by_nature").fillna(0)
merged_results = district_stats.join(district_pivot, "district", "left")
final_df = merged_results.withColumn(
"nursing_capacity_level",
when(col("avg_nursing_ratio") >= 0.8, "高护理能力")
.when(col("avg_nursing_ratio") >= 0.5, "中等护理能力")
.otherwise("基础护理能力")
)
result_pandas = final_df.toPandas()
result_dict = {}
for row in result_pandas.itertuples():
result_dict[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_per_institution, 2),
"nursing_ratio": round(row.avg_nursing_ratio, 4),
"capacity_level": row.nursing_capacity_level
}
return result_dict
def perform_kmeans_clustering(df):
feature_df = df.select("institution_name", "total_beds", "nursing_beds",
(col("nursing_beds") / col("total_beds")).alias("nursing_ratio"))
cleaned_df = feature_df.filter(
(col("total_beds") > 0) &
(col("nursing_beds") >= 0) &
(col("nursing_ratio") <= 1.0)
)
assembler = VectorAssembler(
inputCols=["total_beds", "nursing_ratio"],
outputCol="features"
)
feature_vector_df = assembler.transform(cleaned_df)
scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaled_features", withStd=True, withMean=True)
scaler_model = scaler.fit(feature_vector_df)
scaled_df = scaler_model.transform(feature_vector_df)
kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="scaled_features", predictionCol="cluster")
kmeans_model = kmeans.fit(scaled_df)
clustered_df = kmeans_model.transform(scaled_df)
cluster_summary = clustered_df.groupBy("cluster").agg(
count("institution_name").alias("institution_count"),
avg("total_beds").alias("avg_beds"),
avg("nursing_ratio").alias("avg_nursing_ratio")
).orderBy("cluster")
cluster_labels = {
0: "小型基础照料型",
1: "中型均衡发展型",
2: "大型综合服务型",
3: "专业护理特色型"
}
labeled_summary = cluster_summary.toPandas()
labeled_summary['cluster_label'] = labeled_summary['cluster'].map(cluster_labels)
cluster_centers = kmeans_model.clusterCenters()
cluster_analysis = {}
for i, row in labeled_summary.iterrows():
cluster_analysis[row['cluster_label']] = {
"count": int(row['institution_count']),
"avg_beds": round(row['avg_beds'], 2),
"avg_nursing_ratio": round(row['avg_nursing_ratio'], 4),
"center_coords": [float(coord) for coord in cluster_centers[int(row['cluster'])]]
}
return cluster_analysis, clustered_df.select("institution_name", "cluster").toPandas()
def analyze_top_institutions(df):
top_beds_df = df.select("institution_name", "district", "total_beds", "nursing_beds").orderBy(desc("total_beds")).limit(10)
top_nursing_beds_df = df.select("institution_name", "district", "total_beds", "nursing_beds").orderBy(desc("nursing_beds")).limit(10)
nursing_ratio_df = df.withColumn("nursing_ratio", col("nursing_beds") / col("total_beds")).filter(col("nursing_ratio").isNotNull() & (col("nursing_ratio") <= 1.0))
top_nursing_ratio_df = nursing_ratio_df.select("institution_name", "district", "total_beds", "nursing_beds", "nursing_ratio").orderBy(desc("nursing_ratio")).limit(10)
nursing_ratio_distribution = nursing_ratio_df.withColumn(
"ratio_range",
when(col("nursing_ratio") == 0, "0%")
.when(col("nursing_ratio") <= 0.2, "1-20%")
.when(col("nursing_ratio") <= 0.4, "21-40%")
.when(col("nursing_ratio") <= 0.6, "41-60%")
.when(col("nursing_ratio") <= 0.8, "61-80%")
.otherwise("81-100%")
).groupBy("ratio_range").count().orderBy("ratio_range")
capacity_stats = df.agg(
avg("total_beds").alias("avg_total_beds"),
avg("nursing_beds").alias("avg_nursing_beds"),
spark_sum("total_beds").alias("city_total_beds"),
spark_sum("nursing_beds").alias("city_total_nursing_beds"),
count("institution_name").alias("total_institutions")
)
results = {
"top_beds": top_beds_df.toPandas().to_dict('records'),
"top_nursing_beds": top_nursing_beds_df.toPandas().to_dict('records'),
"top_nursing_ratio": top_nursing_ratio_df.toPandas().to_dict('records'),
"ratio_distribution": nursing_ratio_distribution.toPandas().to_dict('records'),
"city_overview": capacity_stats.toPandas().to_dict('records')[0]
}
return results
基于大数据的深圳市养老机构信息可视化分析系统-结语
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