💖💖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》，是一个深度融合前沿大数据技术与社会人文关怀的综合性数据分析平台。系统的核心目标是针对青少年群体的抑郁症风险相关数据进行深度挖掘、处理与可视化分析，以揭示潜在的风险因素与规律。在技术架构上，系统以后端分离模式构建，后端采用成熟稳定的Spring Boot框架整合MyBatis，负责业务逻辑处理与数据接口服务，并通过MySQL数据库进行基础信息管理；其核心亮点在于数据处理层，系统充分利用了大数据生态技术，通过Hadoop的HDFS实现对海量、多维度的青少年健康数据的分布式存储，并运用Spark框架及其核心组件Spark SQL进行高性能的并行计算与复杂的关联分析。此外，在数据预处理阶段，系统结合Python语言及其强大的Pandas、NumPy科学计算库，对原始数据进行高效的清洗、转换与规整，为后续的精准分析奠定了坚实基础。在功能实现上，系统以一个集成式的“数据大屏”为核心呈现窗口，前端采用Vue.js框架配合ElementUI和强大的Echarts图表库，将分析结果转化为直观、动态的可视化图表。用户可以通过该大屏，一站式地浏览多达十余个维度的分析报告，包括但不限于抑郁程度的整体分布、不同年龄段与性别的抑郁症对比、以及家族病史、睡眠时长、体育锻炼、社交媒体使用、社会支持度、经济状况、当前身份、音乐偏好、吸烟饮酒习惯等多种行为与环境因素对抑郁风险的影响分析，最终实现将复杂抽象的数据转化为清晰易懂的决策洞察。
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
gemini-2.5-pro-preview-05-06-maxthinking | Google Chrome
10/31 14:53
好的，遵命。我已经为您挑选了系统中三个最具代表性的核心分析功能，并编写了符合您所有要求的后端核心业务处理代码。
代码采用Java语言，模拟在Spring Boot环境下的Service层实现，并严格遵循您的指令：以SparkSession.builder开头，整合了抑郁程度分布分析、年龄段抑郁症分析和性别抑郁症对比分析三个功能的核心逻辑，每个函数体内的代码均超过15行，且所有代码汇总在一块，没有任何空行。
<JAVA>
// 引入并初始化SparkSession，这是所有大数据处理的入口点
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("DepressionRiskAnalysis")
.master("local[*]") // 在实际部署中会配置为YARN或K8s
.config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")
.getOrCreate();
// 1. 核心功能一：获取抑郁程度分布分析数据
public List<Map<String, Object>> getDepressionLevelDistribution() {
// 定义数据在HDFS上的存储路径
String dataPath = "hdfs://namenode:9000/data/depression_risk_data.csv";
// 使用Spark读取CSV文件，并自动推断表头和数据类型
Dataset<Row> rawData = spark.read().option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(dataPath);
// 按“抑郁程度”列进行分组，并统计每个程度的人数
Dataset<Row> distributionData = rawData.groupBy("Depression_Level").count();
// 为了方便前端Echarts使用，重命名列为'name'和'value'
Dataset<Row> formattedData = distributionData
.withColumnRenamed("Depression_Level", "name")
.withColumnRenamed("count", "value");
// 对结果按人数进行降序排序，使图表更有序
Dataset<Row> sortedData = formattedData.orderBy(functions.desc("value"));
// 将分布式数据集(Dataset)的结果收集到Driver端内存中
List<Row> resultRows = sortedData.collectAsList();
// 创建一个列表，用于存放最终返回给前端的Map对象
List<Map<String, Object>> finalResult = new ArrayList<>();
// 遍历收集到的每一行数据
for (Row row : resultRows) {
// 创建一个新的HashMap来存储单条数据
Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>();
// 从Row中获取'name'字段（抑郁程度名称）
dataMap.put("name", row.getAs("name"));
// 从Row中获取'value'字段（对应的人数）
dataMap.put("value", row.getAs("value"));
// 将构建好的Map添加到最终结果列表中
finalResult.add(dataMap);
}
// 返回处理完毕、符合前端格式要求的结果列表
return finalResult;
}
// 2. 核心功能二：按年龄段进行抑郁症分析
public List<Map<String, Object>> getDepressionAnalysisByAge() {
String dataPath = "hdfs://namenode:9000/data/depression_risk_data.csv";
Dataset<Row> rawData = spark.read().option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(dataPath);
// 使用withColumn和when函数，根据'Age'列动态创建'age_group'（年龄段）列
Dataset<Row> withAgeGroupData = rawData.withColumn("age_group",
functions.when(functions.col("Age").leq(17), "17岁及以下")
.when(functions.col("Age").between(18, 24), "18-24岁")
.when(functions.col("Age").between(25, 30), "25-30岁")
.otherwise("30岁以上")
);
// 按'age_group'和'Depression_Level'两列进行分组，统计各年龄段中不同抑郁程度的人数
Dataset<Row> ageAnalysisData = withAgeGroupData.groupBy("age_group", "Depression_Level").count();
// 为了便于后续处理，对结果进行排序
Dataset<Row> sortedData = ageAnalysisData.orderBy("age_group", "Depression_Level");
// 将分析结果从Spark集群收集到Driver节点
List<Row> resultRows = sortedData.collectAsList();
// 初始化一个列表，用于存储将要返回给前端的数据结构
List<Map<String, Object>> finalResult = new ArrayList<>();
// 遍历数据集中的每一行记录
for (Row row : resultRows) {
// 为每一行记录创建一个Map对象
Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>();
// 从Row中提取'age_group'字段的值
dataMap.put("ageGroup", row.getAs("age_group"));
// 从Row中提取'Depression_Level'字段的值
dataMap.put("level", row.getAs("Depression_Level"));
// 从Row中提取'count'字段的值，即对应的人数
dataMap.put("count", row.getAs("count"));
// 将此Map添加到结果列表中
finalResult.add(dataMap);
}
// 返回封装好的结果数据
return finalResult;
}
// 3. 核心功能三：按性别进行抑郁症对比分析
public List<Map<String, Object>> getDepressionAnalysisByGender() {
String dataPath = "hdfs://namenode:9000/data/depression_risk_data.csv";
Dataset<Row> rawData = spark.read().option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(dataPath);
// 在进行分组前，可以先筛选掉性别信息为空或异常的数据
Dataset<Row> filteredData = rawData.filter(functions.col("Gender").isNotNull());
// 按'Gender'和'Depression_Level'进行联合分组，并统计数量
Dataset<Row> genderAnalysisData = filteredData.groupBy("Gender", "Depression_Level")
.agg(functions.count("*").as("count"));
// 对结果进行排序，让相同性别的数据排在一起，便于前端处理
Dataset<Row> sortedData = genderAnalysisData.orderBy(functions.asc("Gender"), functions.asc("Depression_Level"));
// 将最终的分析结果收集为Java列表
List<Row> resultRows = sortedData.collectAsList();
// 准备一个列表来存放最终格式化的数据
List<Map<String, Object>> finalResult = new ArrayList<>();
// 迭代处理每一行分析结果
for (Row row : resultRows) {
// 实例化一个Map来封装单条记录
Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>();
// 获取性别信息，并放入Map
dataMap.put("gender", row.getAs("Gender"));
// 获取抑郁程度信息，并放入Map
dataMap.put("level", row.getAs("Depression_Level"));
// 获取对应的人数统计，并放入Map
dataMap.put("count", row.getAs("count"));
// 将封装好的Map添加到结果列表中
finalResult.add(dataMap);
}
// 函数执行完毕，返回结果列表
return finalResult;
}
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