宫颈癌风险因素分析与可视化系统-简介
基于Spark+Django的宫颈癌风险因素分析与可视化系统是一个集成了大数据处理与Web应用技术的综合性数据分析平台。本系统的核心架构以后端Python的Django框架为基础，负责构建稳健的RESTful API接口并管理用户交互逻辑，前端则采用Vue.js全家桶及Echarts图表库，为用户提供一个动态、响应式且数据可视化效果出色的操作界面。与传统Web项目不同，本系统的关键亮点在于其数据处理层。它并非直接通过Django与MySQL进行简单的增删改查，而是将所有复杂的、计算密集型的数据分析任务全部交由强大的分布式计算框架Apache Spark来执行。系统底层数据存储在Hadoop的HDFS上，确保了数据处理的可扩展性。当用户在前端发起分析请求时，Django后端会调用并驱动一个Spark作业，利用Spark SQL对海量患者数据进行高效的聚合、关联和统计分析。这使得系统能够轻松应对多维度、深层次的数据挖掘需求，例如，不仅能分析单一因素（如年龄）与患病风险的关系，更能探索多因素（如吸烟年限、性伴侣数量、避孕方式）组合下的复杂交互作用。特别地，系统还集成了基于Spark MLlib的机器学习算法，如K-Means聚类，能够自动从多维特征中发现潜在的患者群体模式，构建数据驱动的“高-中-低”风险人群画像，并将这些复杂的分析结果通过Echarts转化为直观的热力图、柱状图、饼图等，最终呈现在用户面前，实现了从原始数据到深度洞察再到直观呈现的全链路数据分析流程。
宫颈癌风险因素分析与可视化系统-技术
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 数据库：MySQL
宫颈癌风险因素分析与可视化系统-背景
宫颈癌作为一种严重威胁女性健康的疾病，其预防和早期筛查一直都是公共卫生领域关注的焦点。这些年来，随着医疗信息化的发展，医院和研究机构积累了大量的患者病历数据，这些数据里头藏着很多有价值的信息，比如患者的年龄、生活习惯、生育史、各类检查结果等等。问题是，这些数据维度多、关系复杂，用传统的数据分析方法，比如单纯用Excel或者数据库做些简单的查询统计，很难挖出深层次的东西。比如说，我们可能知道吸烟是个风险因素，但吸烟多少年、每天抽多少，这些“剂量”和风险的具体关系是怎样的？年龄和性伴侣数量这两个因素叠加在一起，风险会增加多少？这些复杂的问题，传统工具处理起来就有点吃力了，特别是当数据量变大的时候。所以，大家就在想，能不能用现在流行的大数据技术来解决这个问题。像Spark这样的分布式计算框架，就是专门为了处理大规模数据和复杂计算而生的。把这种技术用到宫颈癌风险分析上，感觉是个挺不错的尝试，能让我们更高效、更深入地去理解数据背后的规律，为这个领域的医学研究提供一个新的技术思路。
这个毕业设计虽然谈不上能直接在医学上产生什么突破性贡献，但它在几个方面的实践意义还是挺实在的。对我自己来说，这是一个非常好的技术锻炼机会。它让我不只是做一个普通的网站或者管理系统，而是把后端Web开发（Django）、前端数据可视化（Vue+Echarts）和核心的大数据处理（Hadoop+Spark）这三个不同但又紧密相关的技术栈整合到一起，完整地走一遍从数据采集、处理分析到最终结果呈现的全流程，这对提升解决复杂问题的综合能力帮助很大。从应用角度看，这个系统提供了一种更直观、更高效的数据探索方式。医生或者研究人员可以通过点几下鼠标，就能看到不同风险因素组合下的患病率对比，或者自动生成的患者风险画像，这比对着一堆冷冰冰的表格要友好得多。它就像一个“数据翻译器”，把复杂的统计关系翻译成大家都能看懂的图表。最后，这个项目也算是在“大数据+医疗”这个方向上做了一次小小的探索。它验证了用Spark这类工具来处理和分析临床数据的可行性，虽然只是个学生项目，但它所展示的思路和方法，对于将来构建更大型、更专业的医疗数据分析平台，也算是有一些参考价值的。
宫颈癌风险因素分析与可视化系统-视频展示
宫颈癌风险因素分析与可视化系统-图片展示
宫颈癌风险因素分析与可视化系统-代码展示
# 导入必要的Spark库
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, count, lit
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
import json
# ① 初始化SparkSession，这是所有Spark应用的入口
# 在实际项目中，这个session应该是全局的或者通过一个管理器来获取
spark = SparkSession.builder \
.appName("CervicalCancerAnalysis") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
# 假设数据已经加载为一个DataFrame，名为df
# df = spark.read.csv("hdfs:///path/to/your/data.csv", header=True, inferSchema=True)
# 为了演示，我们先创建一个虚拟的df结构
# 在实际代码中，你应该从HDFS加载真实数据
schema = "Age INT, Num_of_pregnancies INT, Smokes INT, Smokes_years FLOAT, Number_of_sexual_partners INT, STDs_HPV INT, Biopsy INT"
# 此处数据是虚拟的，仅用于代码能够运行
data = [(32, 1, 0, 0.0, 1, 0, 0), (25, 2, 1, 5.0, 3, 1, 1), (45, 3, 1, 20.0, 2, 0, 1), (28, 1, 0, 0.0, 2, 0, 0), (52, 4, 0, 0.0, 1, 0, 1)]
df = spark.createDataFrame(data, schema)
def get_age_risk_analysis():
"""
核心功能1：不同年龄段患者的患病风险分析
业务处理：将患者按年龄段分组，统计各组的总人数和患病人数，计算患病率。
"""
age_df = df.withColumn("age_group",
when(col("Age") < 20, "<20岁")
.when((col("Age") >= 20) & (col("Age") < 30), "20-29岁")
.when((col("Age") >= 30) & (col("Age") < 40), "30-39岁")
.when((col("Age") >= 40) & (col("Age") < 50), "40-49岁")
.otherwise("50+岁")
)
result_df = age_df.groupBy("age_group").agg(
count("*").alias("total_count"),
count(when(col("Biopsy") == 1, True)).alias("positive_count")
)
final_df = result_df.withColumn("risk_rate", (col("positive_count") / col("total_count")) * 100)
final_df = final_df.select("age_group", "total_count", "positive_count", "risk_rate")
final_df = final_df.orderBy("age_group")
# 将Spark DataFrame转换为JSON格式，方便Django返回给前端
results = final_df.toJSON().map(lambda j: json.loads(j)).collect()
return results
def get_smoking_dose_effect_analysis():
"""
核心功能2：吸烟行为与患病风险的量化分析（剂量-效应关系）
业务处理：筛选出吸烟者，根据吸烟年限进行分组，分析不同吸烟时长的患病风险。
"""
smokers_df = df.filter(col("Smokes") == 1)
smokers_df_grouped = smokers_df.withColumn("smoking_duration",
when(col("Smokes_years") < 5, "少于5年")
.when((col("Smokes_years") >= 5) & (col("Smokes_years") < 10), "5-10年")
.when((col("Smokes_years") >= 10) & (col("Smokes_years") < 20), "10-20年")
.otherwise("20年以上")
)
analysis_df = smokers_df_grouped.groupBy("smoking_duration").agg(
count("*").alias("total_smokers"),
count(when(col("Biopsy") == 1, True)).alias("positive_smokers")
)
final_result_df = analysis_df.withColumn("risk_rate_in_smokers", (col("positive_smokers") / col("total_smokers")) * 100)
final_result_df = final_result_df.select("smoking_duration", "total_smokers", "positive_smokers", "risk_rate_in_smokers")
final_result_df = final_result_df.orderBy("smoking_duration")
results = final_result_df.toJSON().map(lambda j: json.loads(j)).collect()
return results
def get_patient_clustering_analysis():
"""
核心功能3：基于核心风险因素的患者聚类分析与画像
业务处理：选取多个核心风险字段，使用K-Means算法将患者自动聚类，然后分析每个聚类的患病风险。
"""
# 选择用于聚类的特征列
feature_columns = ["Age", "Num_of_pregnancies", "Number_of_sexual_partners", "Smokes", "STDs_HPV"]
# 将特征列合并为一个向量列
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")
assembled_df = assembler.transform(df)
# 初始化K-Means模型，假设我们想分为3个簇
kmeans = KMeans(k=3, seed=1, featuresCol="features", predictionCol="cluster_id")
# 训练模型
model = kmeans.fit(assembled_df)
# 对数据进行变换，添加聚类ID列
predictions = model.transform(assembled_df)
# 分析每个簇的患病风险
cluster_risk_df = predictions.groupBy("cluster_id").agg(
count("*").alias("cluster_total_count"),
count(when(col("Biopsy") == 1, True)).alias("cluster_positive_count")
)
final_cluster_df = cluster_risk_df.withColumn("cluster_risk_rate", (col("cluster_positive_count") / col("cluster_total_count")) * 100)
final_cluster_df = final_cluster_df.orderBy("cluster_id")
# 同时分析每个簇的特征均值，以形成画像
cluster_profiles = predictions.groupBy("cluster_id").mean(*feature_columns).orderBy("cluster_id")
# 为了方便返回，可以将两个结果合并或分别返回
risk_results = final_cluster_df.toJSON().map(lambda j: json.loads(j)).collect()
profile_results = cluster_profiles.toJSON().map(lambda j: json.loads(j)).collect()
return {"risk_analysis": risk_results, "cluster_profiles": profile_results}
宫颈癌风险因素分析与可视化系统-结语
985导师推荐的大数据毕设：基于Spark+Django的宫颈癌风险因素分析与可视化系统，深度与创新兼备 2026届必看！用Spark SQL实现10+种宫颈癌风险因素关联分析，这个Django可视化系统让导师眼前一亮 如果你觉得内容不错，欢迎一键三连（点赞、收藏、关注）支持一下！也欢迎在评论区或在博客主页上私信联系留下你的想法或提出宝贵意见，期待与大家交流探讨！感谢！
