💖💖作者：计算机编程小央姐 💙💙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！ 💜💜
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【Spark+hive毕设】基于大数据的宫颈癌风险因素分析与可视化系统-系统功能介绍
本系统以宫颈癌风险因素分析为核心目标，依托大数据技术构建高效可靠的分析与可视化平台，采用 Spark 作为核心大数据处理框架，结合 Kmeans 聚类算法实现对宫颈癌相关风险因素的深度挖掘与分析。系统支持基于 risk_factors_cervical_cancer.csv 数据集，从人口学及生活方式、性行为及性传播疾病、筛查方法效能、多因素风险画像四大维度展开 16 项具体分析，涵盖不同年龄段患病风险统计、HPV 感染与宫颈癌关联性验证、多种筛查方法一致性评估、高风险人群聚类识别等核心分析场景。技术实现上融合 Hadoop 生态组件与 Python 开发语言，后端通过 Spark SQL、Pandas 等工具完成数据清洗、转换与建模，前端借助 Echarts 实现风险因素热力图、聚类结果分布图等多样化可视化展示，让分析结果更直观易懂，整体架构兼顾数据处理效率与分析结果的实用性，为宫颈癌风险相关研究提供可操作的技术支撑。
【Spark+hive毕设】基于大数据的宫颈癌风险因素分析与可视化系统-系统技术介绍
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
【Spark+hive毕设】基于大数据的宫颈癌风险因素分析与可视化系统-系统背景意义
宫颈癌作为女性常见的恶性肿瘤之一，对女性健康构成了不容忽视的威胁，其发病机制与多种因素存在复杂关联，尽早明确关键风险因素并进行针对性防控尤为重要。当前临床与公共卫生领域对宫颈癌风险因素的研究多依赖传统分析方法，处理大规模数据时存在效率低、维度单一等问题，难以全面挖掘多因素间的潜在关联。随着大数据技术的快速发展，利用 Spark 等分布式处理框架对医疗健康数据进行深度分析成为可能，能够有效整合多维度风险信息，提升分析的全面性与准确性。考虑到毕业设计对实践能力的培养需求，结合医疗大数据的应用趋势，选择以宫颈癌风险因素为分析对象，借助大数据技术构建分析与可视化系统，既贴合实际应用场景，又能充分锻炼大数据处理与数据分析的综合能力，为相关研究提供轻量化的技术实现方案。 本课题的开展具有较为务实的实践价值与学习意义，从实际应用来看，系统通过多维度分析宫颈癌风险因素，能够直观呈现不同因素与患病风险的关联模式，为基层医疗筛查工作提供数据参考，帮助更精准地识别高风险人群，为针对性防控提供轻量化支持。从技术实践角度，系统整合了 Spark 大数据处理、Kmeans 聚类算法与可视化技术，完整实现了从数据预处理到分析建模再到结果展示的全流程，能够有效巩固大数据相关技术的应用能力，积累医疗数据处理的实践经验。对于毕业设计而言，课题聚焦具体医疗健康场景，既保证了研究方向的实用性与针对性，又通过实际项目开发锻炼了问题解决能力与系统设计能力，其分析结果虽不能直接替代临床诊断，但可为相关研究提供数据参考与技术借鉴，具有一定的学习价值与实践意义。
【Spark+hive毕设】基于大数据的宫颈癌风险因素分析与可视化系统-系统演示视频
【Spark+hive毕设】基于大数据的宫颈癌风险因素分析与可视化系统-系统演示图片
【Spark+hive毕设】基于大数据的宫颈癌风险因素分析与可视化系统-系统部分代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, when, corr
import pandas as pd
import numpy as np
spark = SparkSession.builder.appName("CervicalCancerRiskAnalysis").master("local[
]").getOrCreate ()def analyze_age_risk ():df = spark.read.format ("csv").option ("header", "true").option ("inferSchema", "true").load ("risk_factors_cervical_cancer.csv")age_groups = [(0, 20, "<20 岁"), (20, 30, "20-29 岁"), (30, 40, "30-39 岁"), (40, 50, "40-49 岁"), (50, 100, "50 + 岁")]df_with_age_group = dffor min_age, max_age, group_name in age_groups:if min_age == 0:df_with_age_group = df_with_age_group.withColumn (group_name, when ((col ("Age") >= min_age) & (col ("Age") < max_age), 1).otherwise (0))else:df_with_age_group = df_with_age_group.withColumn (group_name, when ((col ("Age") >= min_age) & (col ("Age") < max_age), 1).otherwise (0))age_risk_stats = df_with_age_group.groupBy ().agg (count (when ((col ("<20 岁") == 1) & (col ("Biopsy") == 1), 1)).alias ("<20 岁患病数"),count (when ((col ("<20 岁") == 1), 1)).alias ("<20 岁总人数"),count (when ((col ("20-29 岁") == 1) & (col ("Biopsy") == 1), 1)).alias ("20-29 岁患病数"),count (when ((col ("20-29 岁") == 1), 1)).alias ("20-29 岁总人数"),count (when ((col ("30-39 岁") == 1) & (col ("Biopsy") == 1), 1)).alias ("30-39 岁患病数"),count (when ((col ("30-39 岁") == 1), 1)).alias ("30-39 岁总人数"),count (when ((col ("40-49 岁") == 1) & (col ("Biopsy") == 1), 1)).alias ("40-49 岁患病数"),count (when ((col ("40-49 岁") == 1), 1)).alias ("40-49 岁总人数"),count (when ((col ("50 + 岁") == 1) & (col ("Biopsy") == 1), 1)).alias ("50 + 岁患病数"),count (when ((col ("50 + 岁") == 1), 1)).alias ("50 + 岁总人数"))age_risk_df = age_risk_stats.toPandas ()for group_name in ["<20 岁", "20-29 岁", "30-39 岁", "40-49 岁", "50 + 岁"]:患病数 = age_risk_df [f"{group_name} 患病数"].iloc [0]总人数 = age_risk_df [f"{group_name} 总人数"].iloc [0]患病率 = 患病数 / 总人数 if 总人数！= 0 else 0age_risk_df.at [0, f"{group_name} 患病率"] = 患病率result_df = spark.createDataFrame (age_risk_df)result_df.show (truncate=False)return result_dfdef analyze_hpv_correlation ():df = spark.read.format ("csv").option ("header", "true").option ("inferSchema", "true").load ("risk_factors_cervical_cancer.csv")cleaned_df = df.na.fill ({"STDs:HPV": 0, "Dx:HPV": 0, "Biopsy": 0})hpv_positive_df = cleaned_df.filter ((col ("STDs:HPV") == 1) | (col ("Dx:HPV") == 1))hpv_negative_df = cleaned_df.filter ((col ("STDs:HPV") == 0) & (col ("Dx:HPV") == 0))hpv_positive_cancer = hpv_positive_df.filter (col ("Biopsy") == 1).count ()hpv_positive_total = hpv_positive_df.count ()hpv_negative_cancer = hpv_negative_df.filter (col ("Biopsy") == 1).count ()hpv_negative_total = hpv_negative_df.count ()hpv_positive_rate = hpv_positive_cancer /hpv_positive_total if hpv_positive_total != 0 else 0hpv_negative_rate = hpv_negative_cancer /hpv_negative_total if hpv_negative_total != 0 else 0correlation_result = spark.createDataFrame ([(hpv_positive_total, hpv_positive_cancer, round (hpv_positive_rate, 4),hpv_negative_total, hpv_negative_cancer, round (hpv_negative_rate, 4))], ["HPV 阳性总人数", "HPV 阳性患病数", "HPV 阳性患病率", "HPV 阴性总人数", "HPV 阴性患病数", "HPV 阴性患病率"])correlation_result.show (truncate=False)stds_hpv_biopsy_corr = cleaned_df.stat.corr ("STDs:HPV", "Biopsy")dx_hpv_biopsy_corr = cleaned_df.stat.corr ("Dx:HPV", "Biopsy")print (f"STDs:HPV 与 Biopsy 的相关系数: {round (stds_hpv_biopsy_corr, 4)}")print (f"Dx:HPV 与 Biopsy 的相关系数: {round (dx_hpv_biopsy_corr, 4)}")return correlation_resultdef kmeans_risk_profiling ():df = spark.read.format ("csv").option ("header", "true").option ("inferSchema", "true").load ("risk_factors_cervical_cancer.csv")feature_cols = ["Age", "Number of sexual partners", "First sexual intercourse", "Num of pregnancies", "Smokes", "STDs"]cleaned_df = df.na.fill ({col: 0 for col in feature_cols}).select (feature_cols + ["Biopsy"])assembler = VectorAssembler (inputCols=feature_cols, outputCol="features")feature_df = assembler.transform (cleaned_df)scaler = StandardScaler (inputCol="features", outputCol="scaledFeatures", withStd=True, withMean=True)scaler_model = scaler.fit (feature_df)scaled_df = scaler_model.transform (feature_df)kmeans = KMeans (k=3, seed=1, featuresCol="scaledFeatures", predictionCol="cluster")kmeans_model = kmeans.fit (scaled_df)clustered_df = kmeans_model.transform (scaled_df)cluster_stats = clustered_df.groupBy ("cluster").agg (count ("
").alias (" 群体人数 "),
count (when (col ("Biopsy") == 1, 1)).alias ("患病数"),
avg ("Age").alias ("平均年龄"),
avg ("Number of sexual partners").alias ("平均性伴侣数"),
avg ("First sexual intercourse").alias ("平均初次性交年龄"),
avg ("Num of pregnancies").alias ("平均怀孕次数"),
avg ("Smokes").alias ("吸烟比例"),
avg ("STDs").alias ("STDs 感染比例")
).orderBy ("cluster")
cluster_stats = cluster_stats.withColumn ("患病率", col ("患病数") /col ("群体人数"))
cluster_stats.show (truncate=False)
cluster_centers = kmeans_model.clusterCenters ()
centers_df = pd.DataFrame (cluster_centers, columns=feature_cols)
centers_df ["聚类编号"] = range (len (cluster_centers))
spark_centers_df = spark.createDataFrame (centers_df)
spark_centers_df.show (truncate=False)
return cluster_stats, spark_centers_df
analyze_age_risk ()
analyze_hpv_correlation ()
kmeans_risk_profiling ()
spark.stop ()
【Spark+hive毕设】基于大数据的宫颈癌风险因素分析与可视化系统-结语
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