💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
基于大数据的皮肤癌数据可视化分析系统介绍
《基于大数据的皮肤癌数据可视化分析系统》是一套完整的前后端分离的Web应用，其核心目标是运用大数据技术栈对海量的皮肤癌相关医疗数据进行深度处理、分析与可视化呈现。本系统在技术架构上充分体现了大数据处理的先进性，后端服务提供了基于Java SpringBoot和Python Django两种主流框架的实现版本，给予了灵活的技术选型空间。数据处理的核心引擎采用了Hadoop作为分布式文件系统（HDFS）的基石，负责海量原始数据的存储，并利用内存计算框架Spark及其强大的Spark SQL组件进行高效、快速的数据清洗、转换和聚合分析，充分发挥了大数据技术处理复杂计算任务的优势。前端界面则采用现代化的Vue框架，结合ElementUI组件库，构建了美观、响应式的用户交互界面，并通过Echarts图表库将后端Spark分析得出的复杂数据结果，转化为直观、易懂的条形图、饼图、折线图和热力图等多种可视化图表。系统的核心功能模块设计全面，除了包含用户中心、用户管理等基础权限管理功能外，重点打造了多个数据分析模块，如“皮肤癌信息管理”用于源数据的增删改查，“就诊患者画像分析”模块通过对患者年龄、性别、地区等维度进行聚合分析，形成多维度用户画像；“患癌风险因素分析”模块则致力于挖掘如日晒时长、遗传史等因素与患病率之间的潜在关联；通过这些深度的可视化分析功能，本系统旨在为计算机专业的毕业设计提供一个兼具技术深度与实际应用背景的优秀范例。
基于大数据的皮肤癌数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的皮肤癌数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的皮肤癌数据可视化分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, avg, count, round
# 初始化SparkSession，这是所有Spark应用的入口点
spark = SparkSession.builder \
.appName("SkinCancerAnalysis") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
# 模拟从HDFS读取数据，实际项目中路径应为 "hdfs://..."
# 假设数据列包括: patient_id, age, gender, location, diagnosis, lesion_diameter_mm, sun_exposure_level, family_history
df = spark.read.csv("path/to/your/skin_cancer_data.csv", header=True, inferSchema=True)
def get_patient_profile_analysis():
"""
业务处理函数：就诊患者画像分析
分析患者的年龄分布、性别比例和地区分布
"""
# 1. 年龄分段处理，使用when().otherwise()进行条件映射
age_df = df.withColumn("age_group",
when(col("age") < 18, "少年")
.when((col("age") >= 18) & (col("age") < 45), "青年")
.when((col("age") >= 45) & (col("age") < 60), "中年")
.otherwise("老年"))
# 2. 按年龄段进行分组计数
age_distribution = age_df.groupBy("age_group").count().withColumnRenamed("count", "value")
age_distribution = age_distribution.withColumnRenamed("age_group", "name")
# 3. 计算性别比例
gender_distribution = df.groupBy("gender").count().withColumnRenamed("count", "value")
gender_distribution = gender_distribution.withColumnRenamed("gender", "name")
# 4. 分析地区分布
location_distribution = df.groupBy("location").count().withColumnRenamed("count", "value")
location_distribution = location_distribution.withColumnRenamed("location", "name")
# 5. 为了方便前端使用，将DataFrame转换为JSON格式的列表
age_result = [row.asDict() for row in age_distribution.collect()]
gender_result = [row.asDict() for row in gender_distribution.collect()]
location_result = [row.asDict() for row in location_distribution.collect()]
# 6. 最终返回一个包含所有分析结果的字典
return {
"ageDistribution": age_result,
"genderDistribution": gender_result,
"locationDistribution": location_result
}
def get_risk_factor_analysis():
"""
业务处理函数：患癌风险因素分析
分析不同风险因素（如日晒程度、家族史）与患病诊断的关系
"""
# 1. 筛选出确诊为皮肤癌的患者数据
cancer_patients_df = df.filter(col("diagnosis") == "Malignant")
# 2. 分析日晒程度与患病人数的关系
sun_exposure_risk = cancer_patients_df.groupBy("sun_exposure_level").count()
sun_exposure_risk = sun_exposure_risk.withColumnRenamed("count", "patient_count")
# 3. 分析有无家族史的患病人数
family_history_risk = cancer_patients_df.groupBy("family_history").count()
family_history_risk = family_history_risk.withColumnRenamed("count", "patient_count")
# 4. 计算不同日晒程度下的平均病变直径，探索严重程度
sun_exposure_severity = df.groupBy("sun_exposure_level").agg(
round(avg("lesion_diameter_mm"), 2).alias("avg_diameter")
)
# 5. 将分析结果的DataFrame转换为字典列表，方便API返回
sun_risk_result = [row.asDict() for row in sun_exposure_risk.collect()]
history_risk_result = [row.asDict() for row in family_history_risk.collect()]
severity_result = [row.asDict() for row in sun_exposure_severity.collect()]
# 6. 组合成一个字典返回给前端
return {
"sunExposureRisk": sun_risk_result,
"familyHistoryRisk": history_risk_result,
"sunExposureSeverity": severity_result
}
def get_visualization_analysis_for_lesion():
"""
业务处理函数：皮肤病变特征分析（可视化分析的一种）
统计不同诊断结果下，病变的平均直径
"""
# 1. 使用groupBy对诊断结果（良性/恶性）进行分组
# 2. 使用agg聚合函数计算每组的平均病变直径和患者总数
lesion_feature_df = df.groupBy("diagnosis").agg(
round(avg("lesion_diameter_mm"), 2).alias("average_diameter"),
count("patient_id").alias("case_count")
)
# 3. 对结果进行排序，可以按病例数或平均直径
lesion_feature_df = lesion_feature_df.orderBy(col("case_count").desc())
# 4. 这里的处理逻辑可以更复杂，比如再按性别细分
detailed_lesion_df = df.groupBy("diagnosis", "gender").agg(
round(avg("lesion_diameter_mm"), 2).alias("average_diameter")
).orderBy("diagnosis", "gender")
# 5. 将最终要展示给前端的数据转换为字典列表
# 6. 这里我们返回第一个简要分析的结果
lesion_result = [row.asDict() for row in lesion_feature_df.collect()]
# 7. 也可以返回更详细的分析结果
detailed_result = [row.asDict() for row in detailed_lesion_df.collect()]
# 8. 在实际API中，可能会根据前端请求参数决定返回哪个结果
# 9. 这里我们将两个结果都打包返回
return {
"lesionSummary": lesion_result,
"detailedLesionAnalysis": detailed_result
}
基于大数据的皮肤癌数据可视化分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
