🍊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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基于大数据的医学生健康程度数据可视化分析系统-功能介绍
基于Hadoop+Spark的医学生健康分析系统是一套针对医学院校学生群体心理健康状况进行深度数据挖掘和可视化展示的综合性平台。该系统充分运用大数据处理技术，通过Hadoop分布式存储框架和Spark内存计算引擎，对医学生的基本人口学特征、学习投入程度、心理健康指标（包括CES-D抑郁量表、STAI-T焦虑量表）、职业倦怠三维度评估（MBI量表）以及共情能力测评（JSPE量表）等多维度数据进行高效处理和分析。系统采用Python作为主要开发语言，结合Django后端框架构建稳定的数据处理服务，前端基于Vue.js框架配合ElementUI组件库和Echarts图表库实现直观友好的交互界面。平台能够实现医学生群体的性别年级分布分析、学习时长与健康状况关联性研究、心理健康风险群体识别、职业倦怠演变趋势追踪、共情能力差异化对比等核心功能，为医学院校学生工作部门和心理健康中心提供科学的决策支持工具，助力构建更加精准有效的学生心理健康服务体系。
基于大数据的医学生健康程度数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 医学教育作为培养未来医疗从业者的关键环节，其学生群体面临着独特的学业压力和心理挑战。医学专业学习周期长、课程难度大、实践要求高，学生在漫长的求学过程中需要承受理论学习、临床实习、职业规划等多重压力，这些因素往往对其心理健康状况产生复杂影响。传统的学生心理健康管理主要依靠问卷调查、个别访谈等方式收集信息，但这种方法在数据处理效率、分析深度和预警及时性方面存在明显局限。随着教育信息化进程的推进，各医学院校积累了大量学生相关数据，包括学籍信息、学习行为数据、心理测评结果等，但缺乏有效的技术手段对这些数据进行整合分析。大数据技术的成熟为解决这一问题提供了新的思路，通过构建基于Hadoop+Spark的数据处理平台，能够对海量学生数据进行快速挖掘和深度分析，发现隐藏在数据背后的健康规律和风险因素。 选题意义 本课题的研究意义体现在多个层面的实际应用价值。对于医学院校管理层面，系统能够提供学生心理健康状况的整体画像和动态监测，帮助学校及时发现心理健康问题的高发群体和关键时间节点，为制定针对性的干预措施提供数据支撑，提升学生工作的科学化水平。对于学生个体而言，通过可视化的健康数据展示，能够增强学生对自身心理状态的认知和关注，促进主动寻求帮助的意识，同时为同伴互助和朋辈支持提供参考依据。从技术应用角度看，项目将大数据处理技术与教育心理学研究相结合，探索了Spark在教育数据分析领域的应用可能，为类似场景的技术方案设计积累了经验。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相对有限，但其设计思路和技术架构为后续的深入研究和实际应用奠定了基础，同时也为计算机专业学生提供了大数据技术在垂直领域应用的学习案例，具有一定的教学参考价值。
基于大数据的医学生健康程度数据可视化分析系统-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
基于大数据的医学生健康程度数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的医学生健康程度数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的医学生健康程度数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, sum, when, desc, asc
from pyspark.sql.types import IntegerType, FloatType
import pandas as pd
spark = SparkSession.builder.appName("MedicalStudentHealthAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_student_demographics_distribution(df):
gender_distribution = df.groupBy("sex").agg(count("*").alias("count")).withColumn("percentage", col("count") * 100.0 / df.count()).orderBy(desc("count"))
grade_distribution = df.groupBy("year").agg(count("*").alias("student_count"), avg("age").alias("avg_age")).orderBy("year")
age_groups = df.withColumn("age_group", when(col("age") <= 20, "18-20岁").when(col("age") <= 23, "21-23岁").when(col("age") <= 26, "24-26岁").otherwise("27岁以上"))
age_distribution = age_groups.groupBy("age_group").agg(count("*").alias("count")).orderBy("age_group")
student_leader_analysis = df.groupBy("year", "job").agg(count("*").alias("count")).orderBy("year", "job")
total_leaders = df.filter(col("job") == 1).count()
total_students = df.count()
leader_ratio = total_leaders / total_students * 100
region_distribution = df.groupBy("glang").agg(count("*").alias("student_count")).orderBy(desc("student_count"))
cross_analysis = df.groupBy("sex", "year").agg(count("*").alias("count"), avg("health").alias("avg_health_score")).orderBy("sex", "year")
result_data = {"gender_dist": gender_distribution.collect(), "grade_dist": grade_distribution.collect(), "age_dist": age_distribution.collect(), "leader_analysis": student_leader_analysis.collect(), "region_dist": region_distribution.collect(), "cross_analysis": cross_analysis.collect(), "leader_ratio": leader_ratio}
return result_data
def analyze_mental_health_assessment(df):
depression_levels = df.withColumn("depression_level", when(col("cesd") <= 15, "无抑郁风险").when(col("cesd") <= 20, "轻度抑郁").when(col("cesd") <= 24, "中度抑郁").otherwise("重度抑郁"))
depression_distribution = depression_levels.groupBy("depression_level").agg(count("*").alias("count")).withColumn("percentage", col("count") * 100.0 / df.count()).orderBy(desc("count"))
anxiety_levels = df.withColumn("anxiety_level", when(col("stai_t") <= 36, "低焦虑").when(col("stai_t") <= 44, "中度焦虑").otherwise("高焦虑"))
anxiety_distribution = anxiety_levels.groupBy("anxiety_level").agg(count("*").alias("count")).withColumn("percentage", col("count") * 100.0 / df.count()).orderBy(desc("count"))
grade_mental_health = df.groupBy("year").agg(avg("cesd").alias("avg_depression"), avg("stai_t").alias("avg_anxiety"), count("*").alias("student_count")).orderBy("year")
high_risk_students = df.filter((col("cesd") > 20) & (col("stai_t") > 44))
high_risk_count = high_risk_students.count()
high_risk_ratio = high_risk_count / df.count() * 100
high_risk_profile = high_risk_students.groupBy("year", "sex").agg(count("*").alias("count"), avg("stud_h").alias("avg_study_hours")).orderBy("year", "sex")
counseling_analysis = df.groupBy("psyt").agg(count("*").alias("count"), avg("cesd").alias("avg_depression"), avg("stai_t").alias("avg_anxiety")).orderBy("psyt")
gender_mental_comparison = df.groupBy("sex").agg(avg("cesd").alias("avg_depression"), avg("stai_t").alias("avg_anxiety"), count("*").alias("count")).orderBy("sex")
result_data = {"depression_dist": depression_distribution.collect(), "anxiety_dist": anxiety_distribution.collect(), "grade_mental": grade_mental_health.collect(), "high_risk_profile": high_risk_profile.collect(), "counseling_analysis": counseling_analysis.collect(), "gender_comparison": gender_mental_comparison.collect(), "high_risk_ratio": high_risk_ratio}
return result_data
def analyze_burnout_empathy_correlation(df):
burnout_dimensions = df.select("year", "mbi_ex", "mbi_cy", "mbi_ea", "jspe", "erec_mean", "sex", "job")
grade_burnout_trend = burnout_dimensions.groupBy("year").agg(avg("mbi_ex").alias("avg_emotional_exhaustion"), avg("mbi_cy").alias("avg_cynicism"), avg("mbi_ea").alias("avg_personal_accomplishment")).orderBy("year")
empathy_analysis = df.groupBy("year", "sex").agg(avg("jspe").alias("avg_empathy_score"), count("*").alias("student_count")).orderBy("year", "sex")
high_burnout_students = df.filter(col("mbi_ex") > df.select(avg("mbi_ex")).collect()[0][0])
burnout_empathy_correlation = high_burnout_students.groupBy("year").agg(avg("jspe").alias("avg_empathy"), avg("mbi_ex").alias("avg_burnout"), count("*").alias("count")).orderBy("year")
emotion_regulation_analysis = df.withColumn("emotion_reg_level", when(col("erec_mean") >= 4.0, "高情绪调节").when(col("erec_mean") >= 3.0, "中等情绪调节").otherwise("低情绪调节"))
emotion_burnout_relation = emotion_regulation_analysis.groupBy("emotion_reg_level").agg(avg("mbi_ex").alias("avg_emotional_exhaustion"), avg("mbi_cy").alias("avg_cynicism"), count("*").alias("count")).orderBy(desc("avg_emotional_exhaustion"))
leader_burnout_comparison = df.groupBy("job").agg(avg("mbi_ex").alias("avg_burnout"), avg("jspe").alias("avg_empathy"), avg("erec_mean").alias("avg_emotion_reg"), count("*").alias("count")).orderBy("job")
comprehensive_risk_assessment = df.withColumn("comprehensive_risk", when((col("mbi_ex") > 3.5) & (col("jspe") < 100) & (col("erec_mean") < 3.0), "高风险").when((col("mbi_ex") > 2.5) | (col("jspe") < 110), "中风险").otherwise("低风险"))
risk_distribution = comprehensive_risk_assessment.groupBy("comprehensive_risk").agg(count("*").alias("count")).withColumn("percentage", col("count") * 100.0 / df.count()).orderBy(desc("count"))
result_data = {"grade_burnout_trend": grade_burnout_trend.collect(), "empathy_analysis": empathy_analysis.collect(), "burnout_empathy_corr": burnout_empathy_correlation.collect(), "emotion_burnout_relation": emotion_burnout_relation.collect(), "leader_comparison": leader_burnout_comparison.collect(), "risk_distribution": risk_distribution.collect()}
return result_data
基于大数据的医学生健康程度数据可视化分析系统-结语
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