🍊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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基于大数据的宜居城市数据可视化分析系统-功能介绍
本系统是一套基于Python大数据技术栈开发的宜居城市数据可视化分析平台，采用Hadoop+Spark分布式计算框架作为核心技术支撑。系统通过HDFS分布式文件系统存储海量城市数据，利用Spark SQL进行高效的数据清洗与预处理，结合Pandas和NumPy进行深度数据分析。后端采用Django框架构建RESTful API接口，前端使用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现交互式数据可视化展示。系统围绕经济生活成本、公共服务福利、环境质量空间、综合指数挖掘四大维度，设计了14个细分分析模块，涵盖不同行政级别城市的收入房价对比、区域经济活力分析、教育医疗资源分布、PM2.5空气质量监测、幸福指数关键因素挖掘等功能。通过对全国221个城市的多维度数据进行相关性分析和特征提取,系统能够为用户提供科学的城市宜居性评估报告,帮助决策者和普通民众从数据角度认识城市发展现状,为城市选择和规划提供量化参考依据。
基于大数据的宜居城市数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 随着我国城镇化进程的持续推进,越来越多的人口涌入城市寻求发展机会,城市宜居性问题逐渐成为社会关注的焦点。人们在选择工作和生活的城市时,不再单纯考虑经济收入因素,而是更加关注教育医疗资源、生态环境质量、通勤效率、社会保障等多个维度的综合表现。然而,现有的城市评价体系往往缺乏科学的数据支撑,主观性较强,难以为公众提供客观准确的参考。与此同时,大数据技术的快速发展为城市数据的采集、存储和分析提供了新的技术手段,Hadoop和Spark等分布式计算框架能够高效处理海量城市指标数据,挖掘出传统方法难以发现的数据规律。在这样的背景下,构建一个基于大数据技术的宜居城市分析系统,对城市的经济、民生、环境等多维度数据进行量化分析和可视化展示,具有重要的现实需求和应用价值。 选题意义 本课题的研究意义体现在理论探索和实践应用两个层面。从理论角度来看,通过整合人均可支配收入、房价收入比、教育满意度、医疗资源指数、PM2.5数值、养老保险覆盖率等多个维度的城市数据,系统能够构建较为完整的城市宜居性评价指标体系,为城市发展质量的量化研究提供一定的方法参考。从实践层面来说,系统利用Spark SQL对全国221个城市的真实数据进行关联分析,能够揭示收入水平、公共服务、环境质量与居民幸福感之间的内在联系,帮助城市管理者了解本地在各项指标上的相对位置,为改善民生和优化资源配置提供数据依据。对于普通用户而言,通过直观的Echarts可视化图表,可以快速对比不同城市在通勤时间、空气质量、医疗教育等方面的差异,为个人的求学就业和生活选择提供一些参考信息。本系统作为一个毕业设计项目,也为大数据技术在城市治理和公共服务领域的应用进行了初步的尝试和探索。
基于大数据的宜居城市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
基于大数据的宜居城市数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的宜居城市数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的宜居城市数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, round as spark_round, count, sum as spark_sum, desc, corr
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
import os
spark = SparkSession.builder.appName("CityHappinessAnalysis").master("local[*]").config("spark.sql.shuffle.partitions", "4").getOrCreate()
class IncomeHousingAnalysisView(View):
def get(self, request):
hdfs_path = "hdfs://localhost:9000/user/hadoop/city_data/preprocessed_data.csv"
df = spark.read.csv(hdfs_path, header=True, inferSchema=True)
df_filtered = df.filter(col("status") == 0)
df_cleaned = df_filtered.na.fill({"disposable_income": 0, "housing_price_to_income_ratio": 0, "city_tier": "未知"})
df_grouped = df_cleaned.groupBy("city_tier").agg(
spark_round(avg("disposable_income"), 2).alias("avg_disposable_income"),
spark_round(avg("housing_price_to_income_ratio"), 2).alias("avg_housing_ratio"),
count("city").alias("city_count")
)
df_sorted = df_grouped.orderBy(desc("avg_disposable_income"))
result_pd = df_sorted.toPandas()
result_pd["avg_disposable_income"] = result_pd["avg_disposable_income"].round(2)
result_pd["avg_housing_ratio"] = result_pd["avg_housing_ratio"].round(2)
output_path = os.path.join("output", "income_housing_analysis.csv")
result_pd.to_csv(output_path, index=False, encoding="utf-8-sig")
result_dict = result_pd.to_dict(orient="records")
return JsonResponse({"status": "success", "data": result_dict}, json_dumps_params={'ensure_ascii': False})
class HappinessFactorAnalysisView(View):
def get(self, request):
hdfs_path = "hdfs://localhost:9000/user/hadoop/city_data/preprocessed_data.csv"
df = spark.read.csv(hdfs_path, header=True, inferSchema=True)
df_filtered = df.filter(col("status") == 0)
numeric_cols = ["disposable_income", "housing_price_to_income_ratio", "education_satisfaction",
"medical_resource_index", "pm25", "green_space_per_capita",
"pension_coverage_rate", "police_per_10k_people", "commute_time"]
df_cleaned = df_filtered.na.fill({col_name: 0 for col_name in numeric_cols + ["happiness_index"]})
correlation_results = []
for feature in numeric_cols:
correlation_value = df_cleaned.stat.corr("happiness_index", feature)
correlation_results.append({
"factor": feature,
"correlation": round(correlation_value, 2) if correlation_value is not None else 0.0
})
correlation_df = pd.DataFrame(correlation_results)
correlation_df["abs_correlation"] = correlation_df["correlation"].abs()
correlation_df_sorted = correlation_df.sort_values("abs_correlation", ascending=False).drop("abs_correlation", axis=1)
correlation_df_sorted["correlation"] = correlation_df_sorted["correlation"].round(2)
output_path = os.path.join("output", "happiness_factor_analysis.csv")
correlation_df_sorted.to_csv(output_path, index=False, encoding="utf-8-sig")
top_factors = correlation_df_sorted.head(5).to_dict(orient="records")
return JsonResponse({"status": "success", "data": top_factors, "full_data": correlation_df_sorted.to_dict(orient="records")}, json_dumps_params={'ensure_ascii': False})
class RegionalEnvironmentAnalysisView(View):
def get(self, request):
hdfs_path = "hdfs://localhost:9000/user/hadoop/city_data/preprocessed_data.csv"
df = spark.read.csv(hdfs_path, header=True, inferSchema=True)
df_filtered = df.filter(col("status") == 0)
df_cleaned = df_filtered.na.fill({"pm25": 0, "green_space_per_capita": 0, "region": "未知"})
df_grouped = df_cleaned.groupBy("region").agg(
spark_round(avg("pm25"), 2).alias("avg_pm25"),
spark_round(avg("green_space_per_capita"), 2).alias("avg_green_space"),
count("city").alias("city_count")
)
df_with_score = df_grouped.withColumn(
"environment_score",
spark_round((100 - col("avg_pm25")) * 0.6 + col("avg_green_space") * 0.4, 2)
)
df_sorted = df_with_score.orderBy(desc("environment_score"))
result_pd = df_sorted.toPandas()
result_pd["avg_pm25"] = result_pd["avg_pm25"].round(2)
result_pd["avg_green_space"] = result_pd["avg_green_space"].round(2)
result_pd["environment_score"] = result_pd["environment_score"].round(2)
output_path = os.path.join("output", "regional_environment_analysis.csv")
result_pd.to_csv(output_path, index=False, encoding="utf-8-sig")
result_dict = result_pd.to_dict(orient="records")
return JsonResponse({"status": "success", "data": result_dict}, json_dumps_params={'ensure_ascii': False})
基于大数据的宜居城市数据可视化分析系统-结语
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