💖💖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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【大数据Hadoop项目】基于大数据的痴呆症预测数据可视化分析系统-系统功能介绍
【大数据 Hadoop 项目】基于大数据的痴呆症预测数据可视化分析系统，是依托 Hadoop、Spark 等大数据技术开发的专业化分析平台，并非电商日志相关系统。该系统以痴呆症相关数据为分析对象，采用 Python 与 Java 双语言开发支持，后端适配 Spring Boot 与 Django 框架，前端通过 Vue+ElementUI+Echarts 构建可视化界面，结合 MySQL 数据库存储数据。系统借助 HDFS 实现数据分布式存储，利用 Spark SQL、Pandas、NumPy 等工具对痴呆症数据进行多维度分析，涵盖总体人口学特征、核心临床指标与认知功能、脑部影像学特征、痴呆转化过程追踪四大维度，可完成诊断状态分布、MMSE 得分对比、nWBV 指标分析、转化者数据追踪等功能，将复杂的数据分析结果以直观图表形式呈现，为痴呆症相关研究提供数据可视化支持，助力用户清晰把握痴呆症数据中的关键规律与关联。
【大数据Hadoop项目】基于大数据的痴呆症预测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
【大数据Hadoop项目】基于大数据的痴呆症预测数据可视化分析系统-系统背景意义
随着人口老龄化程度逐渐加深，痴呆症作为老年群体中常见的认知障碍疾病，其早期识别与相关特征分析越来越受关注。传统的痴呆症数据处理方式多依赖人工分析或简单统计工具，难以应对海量数据的高效处理需求，而且数据中蕴含的人口学特征、临床指标、脑部影像学特征等多维度信息，无法得到充分挖掘与关联分析。在大数据技术快速发展的当下，利用 Hadoop、Spark 等技术搭建专业化分析系统，对痴呆症相关数据进行集中处理与可视化呈现，成为解决传统分析方式局限的有效途径，也能为痴呆症相关研究提供更高效的数据分析支撑，基于这样的需求背景，开展本系统的设计与开发工作。本系统的开发作为毕业设计，从实际应用角度来看，能为相关研究人员或医疗从业者提供一个简单易用的痴呆症数据可视化分析工具，帮助他们更直观地观察不同诊断状态下各指标的分布与变化情况，比如通过年龄与 MMSE 得分的相关性分析，快速了解认知功能随年龄变化的趋势，为初步研究提供数据参考。从技术实践角度，通过搭建基于 Hadoop+Spark 的大数据处理架构，能将课堂所学的大数据技术知识应用到实际项目中，提升对分布式数据存储、数据处理与可视化开发的实践能力，为后续相关技术学习打下基础。不过受限于毕业设计的规模，系统在数据量处理能力与分析深度上还有提升空间，整体更偏向于技术应用与功能实现，为同类小型分析项目提供一定的参考思路。
【大数据Hadoop项目】基于大数据的痴呆症预测数据可视化分析系统-系统演示视频
【大数据Hadoop项目】基于大数据的痴呆症预测数据可视化分析系统-系统演示图片
【大数据Hadoop项目】基于大数据的痴呆症预测数据可视化分析系统-系统部分代码
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.functions;
import java.util.List;
public class DementiaDataAnalysis {
public static void main (String [] args) {
SparkSession spark = SparkSession.builder ().appName ("DementiaPredictionAnalysis").master ("local [*]").getOrCreate ();
// 核心功能 1：不同诊断状态的 MMSE 平均得分对比分析
Dataset dementiaData = spark.read().format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("hdfs://
localhost
:9000/
demen
tia_d
ata/c
leane
d_dem
entia
_data
.csv
");
Dataset mmseByGroup = dementiaData.groupBy("Group").agg(functions.avg("MMSE").alias("avg_mmse"),functions.count("MMSE").alias("sample_count")).orderBy(functions.desc("avg_mmse"));
mmseByGroup.show(false);
List mmseResultList = mmseByGroup.collectAsList ();
for (Row row : mmseResultList) {
String group = row.getString (0);
double avgMmse = row.getDouble (1);
long sampleCount = row.getLong (2);
System.out.println ("诊断状态：" + group + "，MMSE 平均得分：" + String.format ("%.2f", avgMmse) + "，样本数量：" + sampleCount);
}
// 核心功能 2：不同诊断状态的归一化全脑体积 (nWBV) 对比分析
Dataset nwbvByGroup = dementiaData.groupBy("Group").agg(functions.avg("nWBV").alias("avg_nwbv"),functions.stddev("nWBV").alias("std_nwbv")).orderBy(functions.asc("avg_nwbv"));
nwbvByGroup.show(false);
Dataset nwbvFiltered = nwbvByGroup.filter(functions.col("avg_nwbv").isNotNull());
List nwbvResultList = nwbvFiltered.collectAsList ();
for (Row row : nwbvResultList) {
String group = row.getString (0);
double avgNwbv = row.getDouble (1);
double stdNwbv = row.getDouble (2);
System.out.println ("诊断状态：" + group + "，平均 nWBV：" + String.format ("%.4f", avgNwbv) + "，标准差：" + String.format ("%.4f", stdNwbv));
}
// 核心功能 3：“转化者” 群体关键指标变化追踪分析
Dataset convertedData = dementiaData.filter(functions.col("Group").equalTo("Converted"));
Dataset convertedByVisit = convertedData.groupBy("Subject ID", "Visit").agg(functions.avg("MMSE").alias("visit_mmse"),functions.avg("nWBV").alias("visit_nwbv")).orderBy("Subject ID", "Visit");
convertedByVisit.show(false);
Dataset convertedStats = convertedByVisit.groupBy("Subject ID").agg(functions.min("Visit").alias("first_visit"),functions.max("Visit").alias("last_visit"),functions.first("visit_mmse").alias("first_mmse"),functions.last("visit_mmse").alias("last_mmse"),functions.first("visit_nwbv").alias("first_nwbv"),functions.last("visit_nwbv").alias("last_nwbv"));
Dataset convertedChange = convertedStats.withColumn("mmse_change", functions.col("last_mmse").minus(functions.col("first_mmse"))).withColumn("nwbv_change", functions.col("last_nwbv").minus(functions.col("first_nwbv")));
convertedChange.show(false);
List convertedChangeList = convertedChange.collectAsList ();
for (Row row : convertedChangeList) {
String subjectId = row.getString (0);
int firstVisit = row.getInt (1);
int lastVisit = row.getInt (2);
double firstMmse = row.getDouble (3);
double lastMmse = row.getDouble (4);
double mmseChange = row.getDouble (6);
double firstNwbv = row.getDouble (5);
double lastNwbv = row.getDouble (7);
double nwbvChange = row.getDouble (8);
System.out.println ("受试者 ID：" + subjectId + "，首次访问：" + firstVisit + "，末次访问：" + lastVisit + "，MMSE 变化：" + String.format ("%.2f", mmseChange) + "，nWBV 变化：" + String.format ("%.4f", nwbvChange));
}
spark.stop ();
}
}```
【大数据Hadoop项目】基于大数据的痴呆症预测数据可视化分析系统-结语
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