🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
🍊心愿：点赞 👍 收藏 ⭐评论 📝
👇🏻 精彩专栏推荐订阅 👇🏻 不然下次找不到哟~
🍅 ↓↓文末获取源码联系↓↓🍅
基于大数据的肥胖风险因素数据分析系统-功能介绍
本系统【Python大数据】肥胖风险因素数据分析系统，是一个旨在通过现代大数据技术深度挖掘肥胖成因及其影响因素的综合性分析平台。系统以Python作为核心开发语言，后端依托强大的Hadoop生态系统进行分布式数据存储，并利用Spark计算引擎实现高效的数据清洗、转换与多维度分析处理，确保了即使面对海量健康数据也能保持出色的性能。前端则采用Vue框架结合ECharts可视化库，为用户提供了直观、交互式的数据洞察界面。系统功能覆盖了从原始数据接入、预处理（包括字段修正、中文映射、BMI指数计算及数据分箱等）到深度分析的全过程。具体分析维度包括基本人口学特征（如性别、年龄、家族史）与肥胖水平的关联，饮食习惯（高热量食物、蔬菜摄入、主餐次数等）对肥胖的影响，以及生活方式（运动频率、电子设备使用、交通方式等）与肥胖风险的关系。最终，系统能够生成不同肥胖等级人群的综合画像，精准定位关键风险因素，并以图表形式清晰呈现，为公共卫生研究和个人健康管理提供坚实的数据支持与决策参考。
基于大数据的肥胖风险因素数据分析系统-选题背景意义
选题背景 如今，肥胖已经不再仅仅是个人形象问题，它演变成一个全球性的公共健康挑战，跟很多慢性病都有着千丝万缕的联系。大家生活水平提高了，饮食选择多了，但运动量却好像变少了，这种生活方式的转变让肥胖问题日益突出，而且越来越年轻化。我们都知道，吃得多、动得少容易胖，但具体是哪些因素在背后起决定性作用？是遗传基因影响大，还是后天的生活习惯更关键？比如，喜欢吃零食的人和不爱喝水的人，谁的肥胖风险更高？这些问题单靠经验和直觉很难回答。数据时代给了我们一个新思路，我们手头积累了大量关于个人生活习惯和健康状况的数据，但这些数据往往是零散和复杂的。如何从这些看似杂乱的信息中，理出头绪，找出导致肥胖的关键风险因素，就成了一个亟待解决的课题，这也正是我们想用大数据技术去探索的方向。 选题意义 当然，作为一个毕业设计，这个系统并不能直接解决全社会的肥胖问题，但它的意义还是挺实在的。对我们计算机专业的学生来说，这是一个把课堂上学到的大数据理论，比如Hadoop的分布式存储和Spark的快速计算，真正用在解决实际问题上的好机会。从数据清洗、特征工程到模型分析，整个流程走下来，能让我们对大数据项目开发有个全面的认识，这比单纯看书本要深刻得多。从另一个角度看，这个系统也像是一个健康科普的小工具。它能把枯燥的数据，变成一张张清晰的图表，告诉大家“原来经常吃高热量食物的人，肥胖风险真的会高这么多”，或者“你看，那些保持健康体重的人，大多都有规律运动的习惯”。这种直观的展示，能让更多人意识到生活习惯和健康之间的关系，或许能鼓励大家从一些小事做起，比如多走走路、少吃点零食。所以，它的价值更多在于实践学习和健康意识的启蒙，这已经很不错了。
基于大数据的肥胖风险因素数据分析系统-技术选型
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
基于大数据的肥胖风险因素数据分析系统-视频展示
基于大数据的肥胖风险因素数据分析系统-图片展示
基于大数据的肥胖风险因素数据分析系统-代码展示
# from pyspark.sql import SparkSession
# from pyspark.sql.functions import col, when, round, sum as _sum, count as _count
# spark = SparkSession.builder.appName("ObesityAnalysis").getOrCreate()
def data_preprocessing_analysis(spark_df):
df = spark_df.withColumnRenamed("0be1dad", "obesity_level")
df = df.withColumn("obesity_level", when(col("obesity_level") == "0rmal_Weight", "Normal_Weight").otherwise(col("obesity_level")))
df = df.withColumn("Gender", when(col("Gender") == "Male", "男").otherwise("女"))
df = df.withColumn("family_history_with_overweight", when(col("family_history_with_overweight") == 1, "有").otherwise("无"))
df = df.withColumn("FAVC", when(col("FAVC") == 1, "是").otherwise("否"))
df = df.withColumn("BMI", round(col("Weight") / (col("Height") * col("Height")), 2))
df = df.withColumn("FAF_level", when(col("FAF") < 1, "不运动").when((col("FAF") >= 1) & (col("FAF") < 2), "低频运动").when((col("FAF") >= 2) & (col("FAF") < 3), "中频运动").otherwise("高频运动"))
df = df.withColumn("FCVC_level", when(col("FCVC") < 2, "低").when((col("FCVC") >= 2) & (col("FCVC") < 3), "中").otherwise("高"))
df = df.fillna({'Age': 0, 'Height': 0.0, 'Weight': 0.0, 'CH2O': 0.0, 'FAF': 0.0, 'TUE': 0.0}, subset=["Age", "Height", "Weight", "CH2O", "FAF", "TUE"])
df = df.fillna({'Gender': '未知', 'MTRANS': '未知', 'CAEC': '从不', 'CALC': '无'}, subset=["Gender", "MTRANS", "CAEC", "CALC"])
return df
def dietary_habits_analysis(processed_df):
favc_analysis = processed_df.groupBy("FAVC", "obesity_level").count().orderBy("FAVC", "obesity_level")
fcvc_analysis = processed_df.groupBy("FCVC_level", "obesity_level").count().orderBy("FCVC_level", "obesity_level")
caec_analysis = processed_df.groupBy("CAEC", "obesity_level").count().orderBy("CAEC", "obesity_level")
calc_analysis = processed_df.groupBy("CALC", "obesity_level").count().orderBy("CALC", "obesity_level")
ncp_analysis = processed_df.withColumn("NCP_level", when(col("NCP") < 2, "少于三餐").when((col("NCP") >= 2) & (col("NCP") < 3), "三餐").otherwise("多于三餐"))
ncp_analysis = ncp_analysis.groupBy("NCP_level", "obesity_level").count().orderBy("NCP_level", "obesity_level")
return {"favc_analysis": favc_analysis, "fcvc_analysis": fcvc_analysis, "caec_analysis": caec_analysis, "calc_analysis": calc_analysis, "ncp_analysis": ncp_analysis}
def severe_obesity_profile_analysis(processed_df):
severe_obesity_df = processed_df.filter((col("obesity_level") == "Obesity_Type_II") | (col("obesity_level") == "Obesity_Type_III"))
total_severe_count = severe_obesity_df.count()
family_history_ratio = severe_obesity_df.groupBy("family_history_with_overweight").count().withColumn("ratio", round(col("count") / total_severe_count, 2))
favc_ratio = severe_obesity_df.groupBy("FAVC").count().withColumn("ratio", round(col("count") / total_severe_count, 2))
faf_ratio = severe_obesity_df.groupBy("FAF_level").count().withColumn("ratio", round(col("count") / total_severe_count, 2))
caec_ratio = severe_obesity_df.groupBy("CAEC").count().withColumn("ratio", round(col("count") / total_severe_count, 2))
mtrans_ratio = severe_obesity_df.groupBy("MTRANS").count().withColumn("ratio", round(col("count") / total_severe_count, 2))
avg_bmi = severe_obesity_df.agg(round(_avg("BMI"), 2).alias("average_BMI")).collect()[0]["average_BMI"]
profile_data = {
"total_count": total_severe_count,
"average_bmi": avg_bmi,
"family_history_ratio": family_history_ratio.toJSON().collect(),
"favc_ratio": favc_ratio.toJSON().collect(),
"faf_ratio": faf_ratio.toJSON().collect(),
"caec_ratio": caec_ratio.toJSON().collect(),
"mtrans_ratio": mtrans_ratio.toJSON().collect()
}
return profile_data
基于大数据的肥胖风险因素数据分析系统-结语
👇🏻 精彩专栏推荐订阅 👇🏻 不然下次找不到哟~
🍅 主页获取源码联系🍅
