💖💖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
基于大数据的强迫症特征与影响因素数据分析系统介绍
《基于大数据的强迫症特征与影响因素数据分析系统》是一个综合性的数据处理与可视化平台，旨在运用前沿的大数据技术栈，对强迫症相关的海量非结构化与结构化数据进行深度挖掘与分析。本系统的技术核心在于其强大的数据处理能力，底层数据存储依赖于Hadoop分布式文件系统（HDFS），确保了数据的可靠性与高扩展性；数据处理与分析引擎则采用了Apache Spark，利用其内存计算的优势，通过Spark SQL模块对数据进行快速的查询、聚合与统计分析，从而为上层业务提供强有力的性能支持。在应用层，系统提供了双技术栈支持，后端可采用基于Java的Spring Boot框架或基于Python的Django框架，两者均通过封装Spark的计算任务接口，为前端提供标准化的RESTful API服务，实现了业务逻辑与数据计算的解耦。系统前端则由Vue.js驱动，配合ElementUI组件库构建了现代化、响应式的用户交互界面，并利用Echarts图表库将复杂的分析结果以直观、易懂的图表形式（如柱状图、饼图、散点图等）进行动态展示。系统的核心功能模块，如临床特征分析、人口学特征分析、诊断与治疗分析以及症状聚类分析，均是后端调用Spark任务对数据集进行深度计算后的结果呈现，用户可以通过简洁的界面操作，探索不同影响因素与强迫症临床特征之间的潜在关联，从而实现从原始数据到洞察发现的全链路数据分析流程。
基于大数据的强迫症特征与影响因素数据分析系统演示视频
基于大数据的强迫症特征与影响因素数据分析系统演示图片
基于大数据的强迫症特征与影响因素数据分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
# 假设这是在Django或Spring Boot后端服务中调用的一个Python脚本/服务模块
# 为了演示，我们将直接在这里编写核心处理逻辑
def get_spark_session():
"""初始化并返回SparkSession"""
# 在实际项目中，这个配置会更复杂，并且应该是单例的
spark = SparkSession.builder \
.appName("OCD_Analysis_System") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
return spark
def analyze_clinical_features(spark, data_path):
"""
核心功能一：临床特征分析
业务处理：读取存储在HDFS（此处用本地路径模拟）上的数据集，
使用Spark SQL对不同的临床症状（如'compulsion_type', 'obsession_type'）进行分组计数，
统计每种症状出现的频次，并返回分析结果，用于前端Echarts生成柱状图或饼图。
"""
df = spark.read.csv(data_path, header=True, inferSchema=True)
print("--- 开始临床特征分析 ---")
# 统计不同强迫行为类型的数量
compulsion_counts = df.groupBy("compulsion_type").agg(count("*").alias("count"))
# 统计不同强迫思维类型的数量
obsession_counts = df.groupBy("obsession_type").agg(count("*").alias("count"))
# 将Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame再转为JSON，方便API返回
compulsion_result = compulsion_counts.toPandas().to_dict(orient='records')
obsession_result = obsession_counts.toPandas().to_dict(orient='records')
print("临床特征分析完成")
return {"compulsions": compulsion_result, "obsessions": obsession_result}
def analyze_demographic_features(spark, data_path):
"""
核心功能二：人口学特征分析
业务处理：读取数据集，对关键人口学特征（如'gender', 'age_group'）进行分析。
例如，可以分析不同性别或年龄段的患者数量分布情况。
这同样是通过Spark SQL的分组聚合功能高效完成的。
"""
df = spark.read.csv(data_path, header=True, inferSchema=True)
print("--- 开始人口学特征分析 ---")
# 按性别进行分组计数
gender_distribution = df.groupBy("gender").agg(count("*").alias("count"))
# 按年龄段进行分组计数
age_distribution = df.groupBy("age_group").agg(count("*").alias("count")).orderBy("age_group")
gender_result = gender_distribution.toPandas().to_dict(orient='records')
age_result = age_distribution.toPandas().to_dict(orient='records')
print("人口学特征分析完成")
return {"gender_distribution": gender_result, "age_distribution": age_result}
def perform_symptom_clustering(spark, data_path, k=3):
"""
核心功能三：症状聚类分析
业务处理：这是一个更高级的分析功能。它将多个数值型症状评分
（如'severity_score', 'duration_months', 'anxiety_level'）作为特征，
使用Spark MLlib库中的KMeans算法对患者进行无监督聚类。
目的是根据症状的相似性将患者自动分为几个群体，以发现潜在的亚型。
"""
df = spark.read.csv(data_path, header=True, inferSchema=True)
# 假设数据中存在这些数值列用于聚类
feature_columns = ['severity_score', 'duration_months', 'anxiety_level']
# 数据清洗，确保特征列不为空
df_clean = df.na.drop(subset=feature_columns)
# 使用VectorAssembler将多个特征列合并成一个向量列
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")
feature_vector_df = assembler.transform(df_clean)
print("--- 开始执行症状聚类分析 ---")
# 创建KMeans模型实例，设置聚类数量k
kmeans = KMeans(featuresCol="features", k=k)
# 训练模型
model = kmeans.fit(feature_vector_df)
# 进行预测，为每条数据添加一个'prediction'列，即它所属的簇ID
predictions = model.transform(feature_vector_df)
# 分析聚类结果，例如统计每个簇的大小
cluster_sizes = predictions.groupBy("prediction").agg(count("*").alias("size"))
# 选择关键列返回给前端进行可视化，例如用散点图展示
result_df = predictions.select('patient_id', 'severity_score', 'duration_months', 'prediction')
clustering_result = result_df.toPandas().to_dict(orient='records')
cluster_size_result = cluster_sizes.toPandas().to_dict(orient='records')
print("症状聚类分析完成")
return {"clusters_data": clustering_result, "cluster_sizes": cluster_size_result}
基于大数据的强迫症特征与影响因素数据分析系统文档展示
💖💖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
