💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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 深度学习实战项目
基于大数据的青少年抑郁症风险数据分析可视化系统介绍
本系统全称为《基于大数据的青少年抑郁症风险数据分析可视化系统》，它是一个专注于青少年心理健康数据处理与呈现的综合性平台。系统的技术架构立足于主流的大数据解决方案，核心在于运用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量、多维度青少年行为与健康数据的底层存储基石，确保数据的可靠性与可扩展性。在数据计算与分析层面，我们全面采用Apache Spark内存计算框架，通过其内置的Spark SQL模块，对存储在HDFS上的原始数据进行高效的ETL（抽取、转换、加载）、聚合、关联与统计分析，充分发挥其分布式计算的性能优势。系统后端逻辑提供了基于Java的SpringBoot与基于Python的Django两种主流实现方案，通过封装统一的RESTful API接口，向前端提供稳定、高效的数据服务，并与后端的MySQL数据库进行交互，存储用户信息、权限配置等关键业务数据。系统前端则采用Vue.js渐进式框架，结合ElementUI组件库，构建了响应式、用户友好的操作界面。其中，数据的可视化是本系统的核心亮点，我们深度集成了Echarts图表库，将后端Spark分析得出的复杂数据结果，转化为直观、动态、可交互的大屏可视化图表，涵盖了抑郁程度分布、年龄段对比、性别差异、家族病史关联、以及睡眠时长、体育锻炼、社交媒体使用习惯等十二个关键维度的分析看板，旨在为研究人员和教育工作者提供一个清晰、多维的数据洞察窗口，以探索影响青少年心理健康的潜在因素。
基于大数据的青少年抑郁症风险数据分析可视化系统演示视频
基于大数据的青少年抑郁症风险数据分析可视化系统演示图片
基于大数据的青少年抑郁症风险数据分析可视化系统代码展示
# 导入必要的Spark库和函数
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, count
# ----------------------------- Spark会话初始化 -----------------------------
# 初始化SparkSession，这是所有Spark功能的入口点
# .master("local[*]") 表示在本地使用所有可用的CPU核心运行
# .appName(...) 为你的Spark应用设置一个名字
# .getOrCreate() 获取一个已存在的SparkSession或创建一个新的
spark = SparkSession.builder.master("local[*]").appName("TeenageDepressionAnalysis").getOrCreate()
# ----------------------------- 核心业务处理函数 -----------------------------
# 假设我们有一个名为'depression_data.csv'的数据文件加载到了一个DataFrame中
# 在实际项目中，这个路径会是HDFS路径，例如 'hdfs://namenode:9000/data/depression_data.csv'
# 为了演示，我们先创建一个模拟的DataFrame
schema = ["user_id", "depression_level", "gender", "sleep_duration"]
mock_data = [(1, "重度", "男", 5.5), (2, "轻度", "女", 7.0), (3, "无", "女", 8.5), (4, "中度", "男", 6.0), (5, "轻度", "男", 7.5)]
df = spark.createDataFrame(mock_data, schema)
# df = spark.read.csv('hdfs://path/to/your/data.csv', header=True, inferSchema=True) # 实际读取HDFS数据
def get_depression_level_distribution():
"""
核心功能一：抑郁程度分布分析
业务逻辑：统计不同抑郁程度（如：无、轻度、中度、重度）的青少年人数。
这是最基础的宏观分布统计，用于了解整体情况。
使用Spark的groupBy对'depression_level'字段进行分组，
然后使用count()函数计算每个分组中的记录数。
为了方便前端Echarts使用，通常会将结果列重命名为'name'和'value'。
最后通过collect()方法将分布式计算的结果收集到Driver端，
形成一个Python列表，方便通过API返回。
这个函数展示了Spark最基本也是最核心的聚合操作能力。
"""
print("Executing: 抑郁程度分布分析...")
distribution_df = df.groupBy("depression_level").agg(count("*").alias("value"))
result_df = distribution_df.withColumnRenamed("depression_level", "name")
result_list = [row.asDict() for row in result_df.collect()]
print("Distribution analysis finished.")
return result_list
def get_gender_depression_analysis():
"""
核心功能二：性别抑郁症对比分析
业务逻辑：分析不同性别下，各种抑郁程度的人数分布情况。
这用于探索性别与抑郁程度之间是否存在关联。
需要同时对'gender'和'depression_level'两个字段进行分组。
通过对两个维度进行聚合，可以得到更细粒度的交叉分析结果。
例如，可以清晰地看到男性中重度抑郁的人数与女性的对比。
这个操作展示了Spark进行多维度聚合分析的能力，
是数据挖掘中发现变量间关系的常用手段。
收集结果后，可以进一步处理成前端图表所需的数据结构。
"""
print("Executing: 性别抑郁症对比分析...")
gender_analysis_df = df.groupBy("gender", "depression_level").agg(count("*").alias("count"))
sorted_df = gender_analysis_df.orderBy(col("gender").asc(), col("depression_level").asc())
result_list = [row.asDict() for row in sorted_df.collect()]
print("Gender analysis finished.")
return result_list
def get_sleep_duration_analysis():
"""
核心功能三：睡眠时长抑郁症分析
业务逻辑：将连续的睡眠时长数据离散化为几个类别（如睡眠不足、正常、充足），
然后分析不同睡眠类别下，各种抑郁程度的人数分布。
这需要用到条件判断来创建新的分类列。
我们使用Spark的'when'函数，它类似于SQL中的CASE WHEN语句。
通过withColumn()方法添加一个名为'sleep_category'的新列。
这个过程是数据预处理中的一个典型步骤，即特征工程。
将连续变量分箱（binning）为分类变量，有助于模型分析和可视化展示。
后续的聚合操作与前两个函数类似，但分析的维度是新创建的睡眠类别。
"""
print("Executing: 睡眠时长抑郁症分析...")
categorized_df = df.withColumn(
"sleep_category",
when(col("sleep_duration") < 6, "睡眠严重不足")
.when((col("sleep_duration") >= 6) & (col("sleep_duration") < 7), "睡眠较短")
.when((col("sleep_duration") >= 7) & (col("sleep_duration") <= 8), "睡眠正常")
.otherwise("睡眠充足")
)
sleep_analysis_df = categorized_df.groupBy("sleep_category", "depression_level").agg(count("*").alias("count"))
sorted_df = sleep_analysis_df.orderBy(col("sleep_category").asc(), col("depression_level").asc())
result_list = [row.asDict() for row in sorted_df.collect()]
print("Sleep duration analysis finished.")
return result_list
# 调用函数以执行并打印结果
distribution_result = get_depression_level_distribution()
gender_result = get_gender_depression_analysis()
sleep_result = get_sleep_duration_analysis()
# 在实际应用中，这些结果会通过Django/SpringBoot的API返回给前端
spark.stop() # 关闭SparkSession，释放资源
基于大数据的青少年抑郁症风险数据分析可视化系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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 深度学习实战项目
