健康保险数据可视化分析系统-简介
本系统是一个基于Hadoop与Spark大数据框架构建的健康保险数据可视化分析系统，旨在应对健康保险领域海量数据带来的存储与计算挑战。系统后端采用Python语言及Django框架进行开发，前端则利用Vue、ElementUI和Echarts技术实现动态交互与数据可视化。整体架构上，原始健康保险数据被采集并存储于Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，利用Spark Core和Spark SQL进行高效的分布式数据清洗、转换与分析计算。系统的核心功能模块包括大屏可视化分析，它能通过多个图表直观展示整体业务态势；综合聚类分析模块运用K-Means等算法对投保人或理赔案件进行分群，挖掘潜在客户群体特征；医疗费用关联分析模块探究不同因素与医疗费用之间的内在联系；投保人画像分析模块则通过多维度数据聚合，为每个用户构建精准的行为与特征标签；保费特征分析模块则专注于保费数据的分布与规律研究。所有分析结果最终会存入MySQL数据库，并通过Django提供的API接口供前端调用，实现了从大数据处理到前端展示的完整闭环，为健康保险业务决策提供数据支持。
健康保险数据可视化分析系统-技术
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 数据库：MySQL
健康保险数据可视化分析系统-背景
选题背景
随着健康保险业务的迅速发展，保险公司积累了海量的数据，这些数据涵盖了投保人基本信息、保单详情、医疗费用记录、理赔情况等多个方面。这些数据体量巨大、结构多样，传统的单机数据库处理方式已经难以满足高效存储和快速分析的需求。如何从这些庞杂的数据中提取有价值的信息，比如识别高风险客户、优化保险产品、预测理赔趋势等，成为了保险公司提升竞争力的关键。大数据技术的出现，特别是以Hadoop和Spark为代表的分布式计算框架，为解决这一难题提供了可行的技术路径。它们能够对海量数据进行并行处理，大大提升了数据分析的效率和深度。因此，选择健康保险这一实际场景，运用大数据技术进行数据挖掘与可视化，不仅贴合行业发展趋势，也是一个具有现实应用价值的毕业设计课题。 选题意义
本课题的意义主要体现在实践应用和学术探索两个层面。从实际应用角度看，这个系统能够帮助保险公司的业务人员更直观地理解数据，通过聚类分析找到不同特征的客户群体，从而实现精准营销；通过关联分析发现影响医疗费用的关键因素，为产品定价和风险控制提供参考。虽然作为一个毕业设计，它的规模和深度有限，但算是一个有益的尝试，展示了如何利用大数据技术解决特定行业的实际问题。对于学生个人而言，完成这个课题意味着完整地走了一遍大数据项目开发的流程，从数据采集、存储、清洗到分析计算和可视化，能够有效锻炼和提升运用Hadoop、Spark等主流大数据技术解决实际问题的能力，为将来从事相关工作打下坚实的基础。这种将理论与具体业务场景结合的经历，其价值远超单纯学习理论知识。
健康保险数据可视化分析系统-视频展示
[video(video-VDoqNyUT-1768144239707)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/509…)]
健康保险数据可视化分析系统-图片展示
健康保险数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.stat import Correlation
from pyspark.sql.functions import col, avg, sum, count
spark = SparkSession.builder.appName("HealthInsuranceAnalysis").getOrCreate()
def comprehensive_clustering_analysis(df):
feature_cols = ["age", "annual_premium", "claim_amount"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
feature_data = assembler.transform(df)
kmeans = KMeans(k=3, seed=1)
model = kmeans.fit(feature_data)
clustered_data = model.transform(feature_data)
centers = model.clusterCenters()
print("Cluster Centers: ")
for center in centers:
print(center)
return clustered_data.select("user_id", "prediction").toPandas()
def medical_cost_correlation_analysis(df):
df = df.na.fill({"age": 0, "claim_amount": 0.0, "treatment_duration": 0})
assembler = VectorAssembler(inputCols=["age", "claim_amount", "treatment_duration"], outputCol="features")
df_vector = assembler.transform(df)
matrix = Correlation.corr(df_vector, "features").head()[0].toArray()
print("Correlation matrix:")
print(matrix)
correlation_list = []
for i, col_name in enumerate(["age", "claim_amount", "treatment_duration"]):
for j, other_col_name in enumerate(["age", "claim_amount", "treatment_duration"]):
correlation_list.append((col_name, other_col_name, float(matrix[i][j])))
return correlation_list
def policyholder_profile_analysis(df):
profile_df = df.groupBy("user_id").agg(
avg("annual_premium").alias("avg_premium"),
sum("claim_amount").alias("total_claimed"),
count("claim_id").alias("claim_count"),
avg("age").alias("user_age")
)
profile_df = profile_df.withColumn("risk_level",
col("total_claimed") / (col("avg_premium") + 1e-6)
)
return profile_df.orderBy(col("risk_level").desc()).toPandas()
健康保险数据可视化分析系统-结语
通过本次毕业设计，我完整地经历了一个大数据项目的开发全过程，从最初的技术选型、环境搭建，到后续的数据处理、算法实现，再到最后的系统整合与可视化，收获颇丰。虽然项目在算法优化和系统性能上还有很多可以完善的地方，但它让我对Hadoop和Spark技术有了更深入的理解，也提升了解决实际问题的能力。这段经历将是我未来学习和工作中一笔宝贵的财富。
我的毕设是基于Hadoop+Spark的健康保险数据分析系统，最近终于把聚类分析模块跑通了，给投保人分群的效果还不错！整个过程踩了不少坑，但也学到了很多。正在做答辩准备的同学们，你们的项目进展怎么样了？欢迎在评论区交流经验，别忘了点赞收藏关注一键三连哦！
