💖💖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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【Hive+Hadoop+python毕设】基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据可视化分析系统-系统功能介绍
《基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据可视化分析系统》以 Hive、Hadoop 和 Python 为核心技术支撑，聚焦儿童出生体重与妊娠期相关数据的深度挖掘和可视化呈现。系统依托 Hadoop 的分布式存储与计算能力实现海量数据的高效处理，通过 Hive 完成数据的结构化管理与预处理，结合 Python 的 Pandas、NumPy 库进行数据清洗、转换及特征提取，再借助 Spark SQL 实现多维度数据查询与统计分析。前端基于 Echarts 等可视化工具，将婴儿出生体重分布、母亲生理特征与妊娠结果的关联、妊娠期时长影响因素等核心分析结果，以直观的图表形式展示，涵盖整体分布探索、母亲生理特征影响、健康行为习惯影响等多个分析维度，为用户提供清晰、全面的数据洞察，助力高效完成毕业设计相关的数据分析与展示需求。
【Hive+Hadoop+python毕设】基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据可视化分析系统-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
【Hive+Hadoop+python毕设】基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据可视化分析系统-系统背景意义
儿童出生体重和妊娠期状况是反映母婴健康水平的重要指标，其相关数据中蕴含着诸多有价值的规律，对了解母婴健康影响因素具有重要参考。随着医疗数据的不断积累，儿童出生体重、母亲年龄、BMI 指数、吸烟情况、妊娠期时长等相关数据量持续增长，传统的数据处理方式已难以高效应对这些海量、多维度的数据。对于计算机专业毕业生而言，选择一个贴合实际应用场景的大数据分析类课题，既能锻炼分布式处理、数据挖掘、可视化等核心技能，又能将技术与实际需求相结合。而当前针对这类母婴相关大数据的可视化分析系统，在毕业设计场景中缺乏成熟、易落地的实现方案，因此设计开发一款基于大数据技术的儿童出生体重和妊娠期数据可视化分析系统，成为满足毕业设计实践需求的合理选择。 从学习实践角度来看，该课题能让毕业生全面掌握 Hadoop、Hive、Spark 等大数据核心技术的应用，熟悉数据从预处理、存储、分析到可视化的完整流程，有效提升分布式数据处理、数据挖掘及前端可视化等实操能力，为毕业设计提供扎实的技术实践支撑。从实际应用价值来说，系统通过多维度分析母亲生理特征、健康习惯等因素与儿童出生体重、妊娠期的关联，能直观呈现相关数据规律，为母婴健康相关的基础研究提供简单的数据参考，具有一定的实际应用价值。同时，系统的实现过程符合毕业设计的难度要求，既不会过于复杂难以完成，也能充分体现大数据技术的应用场景，兼顾了学习性与实用性，对于提升毕业生的综合技术应用能力和课题设计能力有积极作用。
【Hive+Hadoop+python毕设】基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据可视化分析系统-系统演示视频
【Hive+Hadoop+python毕设】基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据可视化分析系统-系统演示图片
【Hive+Hadoop+python毕设】基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据可视化分析系统-系统部分代码
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, avg, count, when, corr, round from pyspark.sql.types import DoubleType, IntegerType import pandas as pd import numpy as np # 初始化SparkSession，配置Hadoop相关参数 spark = SparkSession.builder \ .appName("ChildrenBirthWeightAnalysis") \ .config("spark.hadoop.fs.defaultFS", "hdfs://localhost:9000") \ .config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") \ .config("spark.executor.memory", "2g") \ .config("spark.driver.memory", "2g") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() # 核心功能1：婴儿出生体重与母亲BMI等级关联分析（含数据预处理与统计） def analyze_bwt_with_bmi(): # 从Hive读取预处理后的数据集 df = spark.sql("SELECT bwt_g, BMI, age, smoke_label FROM default.birth_weight_data") # 数据清洗：过滤BMI为空、出生体重异常的值（1000g以下或6000g以上视为异常） cleaned_df = df.filter( col("BMI").isNotNull() & col("bwt_g").isNotNull() & (col("bwt_g") >= 1000) & (col("bwt_g") <= 6000) ) # 定义BMI分类规则，添加BMI等级列 bmi_analysis_df = cleaned_df.withColumn( "BMI_category", when(col("BMI") < 18.5, "偏瘦") .when((col("BMI") >= 18.5) & (col("BMI") < 24), "正常") .when((col("BMI") >= 24) & (col("BMI") < 28), "超重") .otherwise("肥胖") ) # 按BMI等级分组，统计每组的平均出生体重、样本数量、体重标准差 result_df = bmi_analysis_df.groupBy("BMI_category") \ .agg( round(avg("bwt_g"), 2).alias("avg_birth_weight_g"), count("bwt_g").alias("sample_count"), round(col("bwt_g").cast(DoubleType()).stddev(), 2).alias("weight_std_dev"), round(avg("age"), 1).alias("avg_mother_age") ) # 按平均出生体重降序排序 sorted_result = result_df.orderBy(col("avg_birth_weight_g").desc()) # 转换为Pandas DataFrame用于后续可视化处理 pandas_result = sorted_result.toPandas() # 计算各BMI等级低体重儿（<2500g）的比例 low_weight_df = bmi_analysis_df.withColumn( "is_low_weight", when(col("bwt_g") < 2500, 1).otherwise(0) ).groupBy("BMI_category") \ .agg( round((sum("is_low_weight") / count("is_low_weight")) * 100, 2).alias("low_weight_rate") ) # 合并低体重儿比例数据 final_result = pandas_result.merge( low_weight_df.toPandas(), on="BMI_category", how="left" ) return final_result # 核心功能2：妊娠期时长与出生体重关系分析（含分段统计与趋势计算） def analyze_gestation_with_bwt(): # 从Hive读取数据，包含妊娠期天数和出生体重字段 df = spark.sql("SELECT gestation, bwt_g, parity_label FROM default.birth_weight_data") # 数据清洗：过滤妊娠期异常值（180天以下或300天以上视为异常） cleaned_df = df.filter( col("gestation").isNotNull() & col("bwt_g").isNotNull() & (col("gestation") >= 180) & (col("gestation") <= 300) ) # 妊娠期分段：按每15天为一个区间分组 gestation_df = cleaned_df.withColumn( "gestation_group", when((col("gestation") >= 180) & (col("gestation") < 195), "180-194天") .when((col("gestation") >= 195) & (col("gestation") < 210), "195-209天") .when((col("gestation") >= 210) & (col("gestation") < 225), "210-224天") .when((col("gestation") >= 225) & (col("gestation") < 240), "225-239天") .when((col("gestation") >= 240) & (col("gestation") < 255), "240-254天") .when((col("gestation") >= 255) & (col("gestation") < 270), "255-269天") .when((col("gestation") >= 270) & (col("gestation") < 285), "270-284天") .otherwise("285-300天") ) # 按妊娠期分段分组，计算每组的核心统计指标 gestation_result = gestation_df.groupBy("gestation_group") \ .agg( round(avg("bwt_g"), 2).alias("avg_bwt_g"), round(col("bwt_g").cast(DoubleType()).stddev(), 2).alias("bwt_std"), count("bwt_g").alias("sample_num"), round(avg("gestation"), 1).alias("avg_gestation_days") ) # 定义妊娠期分组顺序，确保排序正确 group_order = ["180-194天", "195-209天", "210-224天", "225-239天", "240-254天", "255-269天", "270-284天", "285-300天"] # 转换为Pandas DataFrame并按自定义顺序排序 pandas_result = gestation_result.toPandas() pandas_result["gestation_group"] = pd.Categorical( pandas_result["gestation_group"], categories=group_order, ordered=True ) pandas_result = pandas_result.sort_values("gestation_group") # 计算各分段异常体重儿（低体重<2500g或巨大儿>4000g）比例 abnormal_weight_df = gestation_df.withColumn( "is_abnormal", when((col("bwt_g") < 2500) | (col("bwt_g") > 4000), 1).otherwise(0) ).groupBy("gestation_group") \ .agg( round((sum("is_abnormal") / count("is_abnormal")) * 100, 2).alias("abnormal_rate") ).toPandas() # 合并异常体重比例数据 abnormal_weight_df["gestation_group"] = pd.Categorical( abnormal_weight_df["gestation_group"], categories=group_order, ordered=True ) abnormal_weight_df = abnormal_weight_df.sort_values("gestation_group") final_result = pandas_result.merge(abnormal_weight_df, on="gestation_group", how="left") # 计算出生体重随妊娠期增长的趋势斜率（简单线性回归） x = np.array(pandas_result["avg_gestation_days"]).reshape(-1, 1) y = np.array(pandas_result["avg_bwt_g"]) from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(x, y) trend_slope = round(model.coef_[0], 2) final_result["weight_growth_trend"] = trend_slope return final_result # 核心功能3：母亲吸烟状态与婴儿出生体重及妊娠期的综合分析 def analyze_smoking_impact(): # 从Hive读取包含吸烟状态、出生体重、妊娠期、母亲年龄的数据集 df = spark.sql("SELECT smoke_label, bwt_g, gestation, age, BMI FROM default.birth_weight_data") # 数据清洗：过滤关键字段为空或异常的值 cleaned_df = df.filter( col("smoke_label").isNotNull() & col("bwt_g").isNotNull() & col("gestation").isNotNull() & (col("bwt_g") >= 1000) & (col("bwt_g") <= 6000) & (col("gestation") >= 180) & (col("gestation") <= 300) ) # 按吸烟状态分组，计算核心指标 smoking_result = cleaned_df.groupBy("smoke_label") \ .agg( round(avg("bwt_g"), 2).alias("avg_bwt_g"), round(col("bwt_g").cast(DoubleType()).stddev(), 2).alias("bwt_std_dev"), round(avg("gestation"), 1).alias("avg_gestation_days"), count("bwt_g").alias("sample_count"), round(avg("age"), 1).alias("avg_mother_age"), round(avg("BMI"), 1).alias("avg_mother_bmi") ) # 转换为Pandas DataFrame pandas_result = smoking_result.toPandas() # 计算吸烟组与不吸烟组的低体重儿（<2500g）比例 low_weight_rate = cleaned_df.withColumn( "is_low_weight", when(col("bwt_g") < 2500, 1).otherwise(0) ).groupBy("smoke_label") \ .agg( round((sum("is_low_weight") / count("is_low_weight")) * 100, 2).alias("low_weight_rate") ).toPandas() # 计算早产（妊娠期<270天）比例 preterm_rate = cleaned_df.withColumn( "is_preterm", when(col("gestation") < 270, 1).otherwise(0) ).groupBy("smoke_label") \ .agg( round((sum("is_preterm") / count("is_preterm")) * 100, 2).alias("preterm_rate") ).toPandas() # 合并低体重儿比例和早产比例数据 final_result = pandas_result \ .merge(low_weight_rate, on="smoke_label", how="left") \ .merge(preterm_rate, on="smoke_label", how="left") # 按年龄段细分吸烟影响：将母亲年龄分为20-25岁、26-30岁、31-35岁、35岁以上 age_group_result = cleaned_df.withColumn( "age_group", when((col("age") >= 20) & (col("age") <= 25), "20-25岁") .when((col("age") >= 26) & (col("age") <= 30), "26-30岁") .when((col("age") >= 31) & (col("age") <= 35), "31-35岁") .otherwise("35岁以上") ).groupBy("smoke_label", "age_group") \ .agg( round(avg("bwt_g"), 2).alias("avg_bwt_by_age_group"), count("bwt_g").alias("sample_count_by_age") ).toPandas() # 将年龄段细分结果合并到最终结果中（按吸烟状态关联） age_pivot = age_group_result.pivot( index="smoke_label", columns="age_group", values="avg_bwt_by_age_group" ).reset_index() final_result = final_result.merge(age_pivot, on="smoke_label", how="left") # 计算吸烟对出生体重的影响差值（不吸烟组 - 吸烟组） non_smoke_avg = final_result[final_result["smoke_label"] == "不吸烟"]["avg_bwt_g"].values[0] smoke_avg = final_result[final_result["smoke_label"] == "吸烟"]["avg_bwt_g"].values[0] weight_diff = round(non_smoke_avg - smoke_avg, 2) final_result["weight_impact_diff_g"] = weight_diff return final_result
【Hive+Hadoop+python毕设】基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据可视化分析系统-结语
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