💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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
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基于大数据的全面皮肤病症状数据可视化分析系统介绍
《基于大数据的全面皮肤病症状数据可视化分析系统》是一个旨在利用前沿大数据技术，对海量皮肤病症状数据进行深度挖掘、处理、分析与可视化呈现的综合性信息平台。本系统在技术架构上展现了高度的灵活性与先进性，后端支持Java（基于Spring Boot框架，整合Spring、SpringMVC、Mybatis）与Python（基于Django框架）两种主流技术栈实现，为不同技术偏好的开发者提供了便利；前端则采用Vue框架结合ElementUI组件库，构建了响应式、现代化的用户交互界面。系统的核心竞争力在于其强大的大数据处理与分析能力：它以Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量原始数据的可靠存储基石，并引入Apache Spark作为核心分布式计算引擎，利用其内存计算的优势和Spark SQL组件，对存储于HDFS上的大规模数据集进行高效的批处理与交互式查询。在数据处理流程中，结合Python的Pandas与NumPy库进行精细化的数据清洗、转换与统计分析，并将最终的结构化分析结果存入MySQL数据库，以供业务层快速调用。在功能层面，系统除了提供完善的用户管理、个人信息维护等基础模块外，更聚焦于数据的价值转化，设计了包括“数据大屏可视化”、“基础分布分析”、“疾病特征分析”、“治疗效果分析”及“综合关联分析”在内的五大核心功能模块。这些模块能够将复杂的皮肤病数据，通过Echarts图表库转化为直观的柱状图、折线图、饼图等多种可视化图表，动态呈现在数据大屏上，帮助使用者从不同维度洞察疾病的分布规律、关键特征、治疗方案的有效性以及多因素间的潜在关联，从而将原始数据转化为具有决策支持价值的知识与洞见，充分展示了从数据采集、存储、计算到最终可视化分析的全链路大数据解决方案的实现能力。
基于大数据的全面皮肤病症状数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的全面皮肤病症状数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的全面皮肤病症状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, count, avg, min, max, split, explode, desc
# 初始化SparkSession，这是与大数据框架交互的入口点
spark = SparkSession.builder \
.appName("SkinDiseaseAnalysisSystem") \
.master("local[*]") \
.config("spark.some.config.option", "some-value") \
.getOrCreate()
# 核心功能一：基础分布分析 (get_basic_distribution_data)
# 此函数负责从HDFS读取数据，并对患者年龄和疾病类型进行分组统计
def get_basic_distribution_data(hdfs_path="hdfs://namenode:9000/data/skin_disease_data.csv"):
# 从HDFS读取原始数据集创建DataFrame
df = spark.read.option("header", "true").csv(hdfs_path)
# 1. 按疾病类型进行分布统计
disease_type_distribution = df.groupBy("disease_type").agg(count("*").alias("count"))
# 2. 对患者年龄进行分段处理，以进行更精细的分析
age_df = df.withColumn("age_group",
when(col("age") < 18, "少年 (Under 18)")
.when((col("age") >= 18) & (col("age") <= 40), "青年 (18-40)")
.when((col("age") > 40) & (col("age") <= 65), "中年 (41-65)")
.otherwise("老年 (Over 65)")
)
# 3. 按新生成的年龄段进行分布统计
age_group_distribution = age_df.groupBy("age_group").agg(count("*").alias("count"))
# 将Spark DataFrame的计算结果收集到驱动程序节点
disease_results = disease_type_distribution.collect()
age_results = age_group_distribution.collect()
# 格式化数据以适应前端图表库（如Echarts）的需求
formatted_disease_data = [{"name": row["disease_type"], "value": row["count"]} for row in disease_results]
formatted_age_data = [{"name": row["age_group"], "value": row["count"]} for row in age_results]
# 最终返回一个包含两种分析结果的字典
return {
"diseaseDistribution": formatted_disease_data,
"ageDistribution": formatted_age_data
}
# 核心功能二：疾病特征分析 (get_disease_feature_data)
# 此函数用于分析特定疾病最常出现的伴随症状
def get_disease_feature_data(disease_name, hdfs_path="hdfs://namenode:9000/data/skin_disease_data.csv"):
df = spark.read.option("header", "true").csv(hdfs_path)
# 首先筛选出目标疾病的数据记录
filtered_df = df.filter(col("disease_type") == disease_name)
# 假设症状在一个字段中以逗号分隔，例如 "红肿,瘙痒,脱皮"
# 使用split函数将症状字符串拆分成数组
symptoms_df = filtered_df.withColumn("symptom_array", split(col("symptoms"), ","))
# 使用explode函数将数组中的每个症状扩展成单独的行，这是处理多对多关系的关键步骤
exploded_df = symptoms_df.withColumn("symptom", explode(col("symptom_array")))
# 对拆分后的单个症状进行分组计数
symptom_counts = exploded_df.groupBy("symptom").agg(count("*").alias("symptom_count"))
# 按出现次数降序排序，以找出最主要的特征症状
top_symptoms = symptom_counts.orderBy(desc("symptom_count")).limit(10)
# 收集结果
symptom_results = top_symptoms.collect()
# 格式化为前端所需的键值对列表
formatted_symptoms = [{"name": row["symptom"].strip(), "value": row["symptom_count"]} for row in symptom_results]
return formatted_symptoms
# 核心功能三：治疗效果分析 (get_treatment_effect_data)
# 此函数通过分析不同治疗方案的平均恢复天数来评估其效果
def get_treatment_effect_data(hdfs_path="hdfs://namenode:9000/data/skin_disease_data.csv"):
df = spark.read.option("header", "true").csv(hdfs_path)
# Spark会自动推断schema，为安全起见，我们显式将恢复天数列转换为数值类型
df = df.withColumn("recovery_days", col("recovery_days").cast("integer"))
# 按治疗方法进行分组，并计算多项聚合指标
treatment_analysis = df.groupBy("treatment_method").agg(
count("*").alias("case_count"), # 统计每种疗法的样本数量
avg("recovery_days").alias("avg_recovery_days"), # 计算平均恢复天数
min("recovery_days").alias("min_recovery_days"), # 计算最快恢复天数
max("recovery_days").alias("max_recovery_days") # 计算最慢恢复天数
)
# 为了结果的健壮性，可以过滤掉样本量过少的数据
robust_analysis = treatment_analysis.filter(col("case_count") > 10)
# 收集分析结果
analysis_results = robust_analysis.collect()
# 格式化为包含多个指标的复杂对象列表，供前端进行多维度展示
formatted_analysis = [
{
"treatment": row["treatment_method"],
"cases": row["case_count"],
"avgDays": round(row["avg_recovery_days"], 2),
"minDays": row["min_recovery_days"],
"maxDays": row["max_recovery_days"]
}
for row in analysis_results
]
return formatted_analysis
基于大数据的全面皮肤病症状数据可视化分析系统文档展示
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