💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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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基于大数据的中国租房信息可视化分析系统介绍
《基于大数据的中国租房信息可视化分析系统》旨在利用先进的大数据技术，对海量的中国租房市场数据进行深度采集、处理、分析与直观展示，为用户提供全面、多维度的租房信息洞察。面对当前租房市场数据庞杂、信息不对称、有效分析工具缺乏的痛点，本系统凭借其强大的数据处理能力和丰富的可视化功能，致力于构建一个高效、智能的租房信息分析平台。系统核心功能围绕“数据大屏可视化”展开，通过Hadoop和Spark等大数据框架，能够高效存储和处理TB级别甚至更大规模的租房相关数据，包括房源特征、地理位置、价格波动、配套设施、环境因素等多元化信息。在此基础上，系统提供了精细化的“租房信息”管理与查询，并进一步细化为“环境分析”、“价格分析”、“设施分析”、“市场分析”和“位置分析”五大核心分析模块。其中，“环境分析”可评估周边绿化、噪音、空气质量等对租房选择的影响；“价格分析”则能洞察区域租金走势、性价比高低，甚至预测未来价格波动；“设施分析”关注交通、教育、医疗、商业等配套设施的完善程度；“市场分析”则宏观把握不同区域、不同户型的供需关系与热度；而“位置分析”则深入探究地理位置优劣势对租金和租客偏好的影响。这些分析结果均通过Vue、ElementUI、Echarts等前端技术在直观的数据大屏上进行动态呈现，使得复杂的数据规律和市场趋势一目了然，极大地降低了数据理解门槛。系统底层采用Python或Java作为开发语言，结合Django或Spring Boot作为后端框架，配合MySQL数据库进行业务数据存储，并充分利用Pandas、NumPy等库进行数据科学计算，确保了系统运行的稳定性和数据分析的准确性。通过本系统，无论是个人租客寻找理想居所、房产中介评估市场潜力、抑或是城市规划者研究人口流动与住房需求，都能获得数据驱动的决策支持，从而有效提升中国租房市场的透明度和效率。
基于大数据的中国租房信息可视化分析系统演示视频
基于大数据的中国租房信息可视化分析系统演示图片
基于大数据的中国租房信息可视化分析系统代码展示
gemini-2.5-pro-preview-06-05 | Google Chrome
11/14 19:54
<PYTHON>
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
from datetime import datetime, timedelta
# 初始化Spark Session
# 在实际项目中，SparkSession通常在应用启动时初始化一次
spark = SparkSession.builder \
.appName("StrokePatientBigDataAnalysis") \
.master("local[*]") \
.config("spark.executor.memory", "4g") \
.config("spark.driver.memory", "4g") \
.getOrCreate()
# 假设stroke_patient_df是从HDFS加载的包含中风患者数据的Spark DataFrame
# 例如：stroke_patient_df = spark.read.parquet("hdfs:///user/data/stroke_patients.parquet")
# 这里为演示创建一个模拟数据框
data = [
(1, 65, "Male", "Guangdong", "Guangzhou", True, False, True, False, "ischemic", "2022-03-15", "severe"),
(2, 72, "Female", "Hubei", "Wuhan", True, True, False, True, "hemorrhagic", "2023-01-20", "fatal"),
(3, 58, "Male", "Guangdong", "Shenzhen", False, True, True, False, "ischemic", "2023-05-10", "mild"),
(4, 40, "Female", "Sichuan", "Chengdu", False, False, False, False, "ischemic", "2024-02-28", "mild"),
(5, 78, "Male", "Hubei", "Wuhan", True, True, True, True, "hemorrhagic", "2023-07-01", "severe"),
(6, 60, "Female", "Guangdong", "Guangzhou", True, False, False, True, "ischemic", "2022-11-05", "mild"),
(7, 55, "Male", "Sichuan", "Chongqing", False, True, False, False, "ischemic", "2024-01-10", "mild"),
(8, 80, "Female", "Jiangsu", "Nanjing", True, True, True, False, "hemorrhagic", "2023-09-22", "fatal"),
(9, 68, "Male", "Guangdong", "Guangzhou", True, False, True, True, "ischemic", "2024-04-01", "severe"),
(10, 50, "Female", "Hubei", "Wuhan", False, False, False, True, "ischemic", "2023-03-03", "mild"),
(11, 62, "Male", "Guangdong", "Shenzhen", True, True, False, False, "ischemic", "2023-06-20", "mild"),
(12, 70, "Female", "Sichuan", "Chengdu", True, False, True, False, "hemorrhagic", "2022-08-12", "severe"),
(13, 48, "Male", "Guangdong", "Guangzhou", False, True, False, False, "ischemic", "2024-05-01", "mild"),
(14, 75, "Female", "Hubei", "Wuhan", True, True, True, True, "hemorrhagic", "2023-10-10", "fatal"),
(15, 63, "Male", "Guangdong", "Guangzhou", True, False, True, False, "ischemic", "2024-04-15", "severe")
]
schema = ["patient_id", "age", "gender", "province", "city",
"has_hypertension", "has_diabetes", "is_smoker", "is_obese",
"stroke_type", "diagnosis_date", "stroke_outcome"]
stroke_patient_df = spark.createDataFrame(data, schema)
stroke_patient_df = stroke_patient_df.withColumn("diagnosis_date", F.to_date(F.col("diagnosis_date"), "yyyy-MM-dd"))
# 1. 患者群体基础画像分析核心处理函数
def analyze_patient_demographics(spark_session, stroke_patient_df):
age_distribution = stroke_patient_df.groupBy(F.floor(F.col("age") / 10) * 10).agg(F.count("patient_id").alias("patient_count")) \
.withColumnRenamed("floor((age / 10)) * 10", "age_group") \
.orderBy("age_group")
gender_distribution = stroke_patient_df.groupBy("gender").agg(F.count("patient_id").alias("patient_count")) \
.orderBy(F.desc("patient_count"))
province_distribution = stroke_patient_df.groupBy("province").agg(F.count("patient_id").alias("patient_count")) \
.orderBy(F.desc("patient_count"))
city_distribution = stroke_patient_df.groupBy("city").agg(F.count("patient_id").alias("patient_count")) \
.orderBy(F.desc("patient_count")) \
.limit(10)
yearly_stroke_count = stroke_patient_df.withColumn("year", F.year(F.col("diagnosis_date"))) \
.groupBy("year").agg(F.count("patient_id").alias("stroke_cases")) \
.orderBy("year")
return age_distribution, gender_distribution, province_distribution, city_distribution, yearly_stroke_count
# 2. 中风核心风险因素关联分析核心处理函数
def analyze_risk_factors(spark_session, stroke_patient_df):
total_patients = stroke_patient_df.count()
hypertension_prevalence = stroke_patient_df.filter(F.col("has_hypertension") == True).count() / total_patients
diabetes_prevalence = stroke_patient_df.filter(F.col("has_diabetes") == True).count() / total_patients
smoker_prevalence = stroke_patient_df.filter(F.col("is_smoker") == True).count() / total_patients
obese_prevalence = stroke_patient_df.filter(F.col("is_obese") == True).count() / total_patients
risk_factors_by_stroke_type = stroke_patient_df.groupBy("stroke_type") \
.agg(F.mean(F.col("has_hypertension").cast("integer")).alias("avg_hypertension_rate"),
F.mean(F.col("has_diabetes").cast("integer")).alias("avg_diabetes_rate"),
F.mean(F.col("is_smoker").cast("integer")).alias("avg_smoker_rate"),
F.mean(F.col("is_obese").cast("integer")).alias("avg_obese_rate")) \
.orderBy(F.desc("stroke_type"))
multiple_risk_factors_count = stroke_patient_df.filter((F.col("has_hypertension") == True).cast("integer") +
(F.col("has_diabetes") == True).cast("integer") +
(F.col("is_smoker") == True).cast("integer") +
(F.col("is_obese") == True).cast("integer") >= 2) \
.count()
return {"hypertension_prev": hypertension_prevalence, "diabetes_prev": diabetes_prevalence,
"smoker_prev": smoker_prevalence, "obese_prev": obese_prevalence}, \
risk_factors_by_stroke_type, multiple_risk_factors_count
# 3. 高风险特征组合画像分析核心处理函数
def analyze_high_risk_profiles(spark_session, stroke_patient_df):
patient_with_age_group = stroke_patient_df.withColumn("age_group", F.when(F.col("age") < 45, "Young")
.when((F.col("age") >= 45) & (F.col("age") < 65), "Middle-aged")
.otherwise("Elderly"))
elderly_ht_dm_combo = patient_with_age_group.filter((F.col("age_group") == "Elderly") &
(F.col("has_hypertension") == True) &
(F.col("has_diabetes") == True)).count()
common_risk_combos = patient_with_age_group.filter(F.col("has_hypertension") | F.col("has_diabetes") | F.col("is_smoker") | F.col("is_obese")) \
.groupBy("has_hypertension", "has_diabetes", "is_smoker", "is_obese") \
.agg(F.count("patient_id").alias("combo_count")) \
.orderBy(F.desc("combo_count")) \
.limit(5)
severe_outcome_combos = patient_with_age_group.filter(F.col("stroke_outcome").isin("severe", "fatal")) \
.groupBy("has_hypertension", "has_diabetes", "is_smoker", "is_obese") \
.agg(F.count("patient_id").alias("severe_outcome_count")) \
.orderBy(F.desc("severe_outcome_count")) \
.limit(5)
return elderly_ht_dm_combo, common_risk_combos, severe_outcome_combos
# 示例调用 (在实际应用中，这些结果会被传递给前端可视化)
# demographics_results = analyze_patient_demographics(spark, stroke_patient_df)
# risk_factor_results = analyze_risk_factors(spark, stroke_patient_df)
# high_risk_profile_results = analyze_high_risk_profiles(spark, stroke_patient_df)
基于大数据的中国租房信息可视化分析系统文档展示
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