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基于大数据的我国婚姻状况数据分析与可视化系统-功能介绍
本系统是一个基于Python大数据技术栈的我国婚姻状况数据分析与可视化平台，采用Hadoop+Spark分布式计算框架处理海量人口婚姻数据，通过Django后端框架和Vue前端技术实现完整的数据分析流程。系统整合了2000年至2020年我国人口普查中的婚姻状况相关数据，运用Spark SQL、Pandas、NumPy等大数据处理工具，从婚姻状况总体结构与变迁、基于年龄维度的婚姻状况分析、基于性别维度的婚姻差异研究、婚姻模式变迁挖掘等四个维度展开深度分析。平台提供18个具体分析功能点，包括历年婚姻状况分布、平均初婚年龄估算、离婚高发年龄段识别、性别未婚率对比、婚姻模式聚类分析等，每个分析点都能生成独立的CSV数据文件和对应的ECharts可视化图表。系统运用Apriori算法进行关联规则挖掘，通过K-Means聚类算法识别典型婚姻模式，结合热力图、柱状图、折线图等多种可视化方式，为研究我国婚姻状况变迁趋势、人口结构变化提供数据支撑和分析工具。
基于大数据的我国婚姻状况数据分析与可视化系统-选题背景意义
选题背景 随着我国社会经济快速发展和人们生活方式的深刻变化，婚姻作为社会基本制度和人口发展的重要组成部分，其结构和模式正在经历前所未有的变迁。近年来，晚婚、不婚、离婚率上升等现象日益凸显，这些变化不仅影响着个人和家庭的生活轨迹，也对社会人口结构、经济发展和社会保障体系产生深远影响。传统的婚姻状况研究多依赖小样本调研或定性分析，难以全面反映全国范围内的婚姻变迁规律和趋势特征。与此同时，国家统计局积累了大量人口普查和抽样调查数据，这些数据涵盖了不同年龄、性别、地区的婚姻状况信息，为深入研究婚姻变迁提供了宝贵的数据基础。然而，面对如此海量且复杂的数据，传统的统计分析方法已无法满足深度挖掘和多维分析的需求，亟需运用大数据技术和可视化手段来揭示隐藏在数据背后的婚姻变迁规律。 选题意义 本研究通过构建基于大数据的婚姻状况分析与可视化系统，能够为相关部门制定人口政策和社会保障措施提供一定的数据参考。系统运用Hadoop和Spark等大数据技术处理大规模人口数据，可以帮助发现传统分析方法难以察觉的婚姻变迁模式和趋势特征，为学术研究提供新的技术路径和分析视角。从技术层面来看，本系统将大数据处理、机器学习算法和可视化技术相结合，在一定程度上展示了Python生态在数据科学领域的应用潜力，对于推广大数据技术在社会科学研究中的应用具有实践价值。通过18个维度的深入分析和多样化的可视化展现，系统生成的分析结果能够为社会学、人口学等相关学科的研究者提供便利的数据分析工具。作为一个毕业设计项目，本系统也为计算机专业学生提供了大数据技术栈的综合实践机会，涵盖了从数据处理、算法实现到可视化呈现的完整技术流程，有助于提升学生在大数据和人工智能领域的实践能力。
基于大数据的我国婚姻状况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
基于大数据的我国婚姻状况数据分析与可视化系统-视频展示
基于大数据的我国婚姻状况数据分析与可视化系统-图片展示
基于大数据的我国婚姻状况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, sum as spark_sum, count, when, desc, asc
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.fpm import FPGrowth
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
import json
import mysql.connector
def analyze_marriage_status_distribution(request):
spark = SparkSession.builder.appName("MarriageAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
marriage_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/marriage_db").option("dbtable", "marriage_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
yearly_stats = marriage_df.groupBy("record_year", "state").agg(spark_sum("pop").alias("total_pop"))
total_by_year = marriage_df.groupBy("record_year").agg(spark_sum("pop").alias("year_total"))
result_df = yearly_stats.join(total_by_year, "record_year")
result_df = result_df.withColumn("percentage", (col("total_pop") / col("year_total")) * 100)
marriage_trend = result_df.select("record_year", "state", "percentage").orderBy("record_year", "state")
pandas_df = marriage_trend.toPandas()
pivot_df = pandas_df.pivot(index='record_year', columns='state', values='percentage').fillna(0)
result_data = []
for year in pivot_df.index:
year_data = {'year': int(year)}
for state in pivot_df.columns:
year_data[state] = round(float(pivot_df.loc[year, state]), 2)
result_data.append(year_data)
csv_data = pivot_df.reset_index()
csv_filename = f"marriage_distribution_{pd.Timestamp.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.csv"
csv_data.to_csv(f"static/csv/{csv_filename}", index=False, encoding='utf-8-sig')
spark.stop()
return JsonResponse({'status': 'success', 'data': result_data, 'csv_file': csv_filename})
def generate_marriage_visualization_data(request):
spark = SparkSession.builder.appName("MarriageVisualization").config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/marriage_db").option("dbtable", "marriage_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
age_groups = df.withColumn("age_group", when(col("age") < 25, "青年").when(col("age") < 35, "壮年").when(col("age") < 50, "中年").when(col("age") < 65, "准老年").otherwise("老年"))
gender_marriage_stats = age_groups.groupBy("age_group", "gender", "state").agg(spark_sum("pop").alias("population"))
total_by_group_gender = age_groups.groupBy("age_group", "gender").agg(spark_sum("pop").alias("total_pop"))
percentage_df = gender_marriage_stats.join(total_by_group_gender, ["age_group", "gender"])
percentage_df = percentage_df.withColumn("percentage", (col("population") / col("total_pop")) * 100)
result_df = percentage_df.select("age_group", "gender", "state", "percentage").orderBy("age_group", "gender", "state")
pandas_result = result_df.toPandas()
visualization_data = {}
for _, row in pandas_result.iterrows():
age_key = row['age_group']
if age_key not in visualization_data:
visualization_data[age_key] = {'male': {}, 'female': {}}
gender_key = 'male' if row['gender'] == '男' else 'female'
visualization_data[age_key][gender_key][row['state']] = round(float(row['percentage']), 2)
heatmap_data = []
for age_group in visualization_data:
for gender in visualization_data[age_group]:
for state, percentage in visualization_data[age_group][gender].items():
heatmap_data.append([age_group, gender, state, percentage])
csv_df = pd.DataFrame(heatmap_data, columns=['age_group', 'gender', 'marriage_state', 'percentage'])
csv_filename = f"marriage_heatmap_{pd.Timestamp.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.csv"
csv_df.to_csv(f"static/csv/{csv_filename}", index=False, encoding='utf-8-sig')
spark.stop()
return JsonResponse({'status': 'success', 'visualization_data': visualization_data, 'heatmap_data': heatmap_data, 'csv_file': csv_filename})
def perform_marriage_pattern_clustering(request):
spark = SparkSession.builder.appName("MarriagePatternClustering").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled", "true").getOrCreate()
marriage_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/marriage_db").option("dbtable", "marriage_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
age_grouped = marriage_df.withColumn("age_group", when(col("age") < 25, "youth").when(col("age") < 35, "young_adult").when(col("age") < 50, "middle_age").when(col("age") < 65, "pre_senior").otherwise("senior"))
feature_df = age_grouped.groupBy("record_year", "gender", "age_group").pivot("state").agg(spark_sum("pop")).fillna(0)
total_pop_df = age_grouped.groupBy("record_year", "gender", "age_group").agg(spark_sum("pop").alias("total_population"))
joined_df = feature_df.join(total_pop_df, ["record_year", "gender", "age_group"])
state_columns = ["未婚", "有配偶", "离婚", "丧偶"]
for state in state_columns:
if state in feature_df.columns:
joined_df = joined_df.withColumn(f"{state}_ratio", col(state) / col("total_population"))
ratio_columns = [f"{state}_ratio" for state in state_columns if f"{state}_ratio" in joined_df.columns]
assembler = VectorAssembler(inputCols=ratio_columns, outputCol="features")
vector_df = assembler.transform(joined_df).select("record_year", "gender", "age_group", "features")
kmeans = KMeans(k=5, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
model = kmeans.fit(vector_df)
clustered_df = model.transform(vector_df)
cluster_results = clustered_df.select("record_year", "gender", "age_group", "cluster").collect()
cluster_centers = model.clusterCenters()
cluster_analysis = []
for i, center in enumerate(cluster_centers):
cluster_info = {'cluster_id': i, 'center_values': [float(val) for val in center]}
dominant_feature = np.argmax(center)
cluster_info['dominant_pattern'] = ratio_columns[dominant_feature] if dominant_feature < len(ratio_columns) else "mixed"
cluster_analysis.append(cluster_info)
result_data = []
for row in cluster_results:
result_data.append({'year': row['record_year'], 'gender': row['gender'], 'age_group': row['age_group'], 'cluster': row['cluster']})
pandas_results = pd.DataFrame(result_data)
csv_filename = f"marriage_clustering_{pd.Timestamp.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.csv"
pandas_results.to_csv(f"static/csv/{csv_filename}", index=False, encoding='utf-8-sig')
frequent_patterns_df = age_grouped.select("age_group", "state").withColumn("transaction_id", col("age_group"))
pattern_input = frequent_patterns_df.groupBy("transaction_id").agg(collect_list("state").alias("items"))
fpgrowth = FPGrowth(itemsCol="items", minSupport=0.1, minConfidence=0.3)
fp_model = fpgrowth.fit(pattern_input)
frequent_itemsets = fp_model.freqItemsets.collect()
association_rules = fp_model.associationRules.collect()
pattern_results = []
for itemset in frequent_itemsets:
if len(itemset['items']) > 1:
pattern_results.append({'pattern': itemset['items'], 'frequency': float(itemset['freq'])})
spark.stop()
return JsonResponse({'status': 'success', 'cluster_results': result_data, 'cluster_analysis': cluster_analysis, 'pattern_results': pattern_results, 'csv_file': csv_filename})
基于大数据的我国婚姻状况数据分析与可视化系统-结语
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