强迫症特征与影响因素数据分析系统-简介
本系统是一个基于大数据技术栈构建的强迫症特征与影响因素数据分析平台，旨在为精神健康领域的研究提供数据驱动的决策支持。系统整体采用前后端分离的架构，后端以Python语言为核心，依托Django框架搭建业务逻辑与API接口，负责接收前端请求、调度分析任务并返回结果。核心的数据处理引擎采用Hadoop与Spark，利用HDFS进行海量数据的分布式存储，并通过Spark SQL及MLlib库对大规模患者数据进行高效的清洗、转换、统计分析与机器学习建模。前端则采用Vue框架结合ElementUI组件库，构建了用户友好的交互界面，并借助Echarts强大的可视化能力，将复杂的分析结果以直观的图表形式呈现。系统功能全面，涵盖了四大核心模块：一是通过多维度交叉分析描绘强迫症患者的人口学画像；二是深入探究临床指标与病情严重程度的内在关联；三是评估诊断与治疗的现状及效果；四是运用K-Means聚类算法对患者进行分群，挖掘潜在的强迫症亚型，为精细化研究提供新的视角。
强迫症特征与影响因素数据分析系统-技术
开发语言：Python或Java 大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis) 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
强迫症特征与影响因素数据分析系统-背景
选题背景 强迫症是一种常见且致残性较高的精神障碍，患者常被反复的强迫思维和/或强迫行为所困扰，严重影响其生活质量和社会功能。长期以来，对强迫症的研究多依赖于临床访谈和小样本的问卷调查，这种研究方式虽然能提供深入的个案洞察，但在样本代表性、研究效率和发现普适性规律方面存在局限。随着信息技术的飞速发展，医疗健康领域积累了海量的临床数据，这些数据中蕴含着关于疾病发生、发展和转归的宝贵信息。如何有效地利用这些数据，从宏观层面揭示强迫症的特征与影响因素，成为了当前精神健康研究面临的一个重要课题。因此，构建一个能够处理大规模数据、进行多维度分析的系统，对于深化对强迫症的理解具有重要的现实需求。
选题意义 这个毕业设计的意义，我觉得可以从几个方面来看。对学生个人而言，它提供了一个完整实践大数据技术栈的机会，从数据采集、存储、清洗到利用Spark进行分布式计算和机器学习建模，再到前后端联调实现可视化，整个流程走下来能极大地提升工程能力和解决复杂问题的能力。从学术研究的角度看，本系统提供了一个高效的数据分析工具，研究者可以利用它快速验证一些关于强迫症的假设，比如不同人群的患病风险、特定症状与严重程度的关系等，为后续更深入的科学研究提供方向性的参考和数据支持。在实际应用层面，虽然它还只是一个毕业设计，但系统产出的分析报告，比如症状聚类结果，或许能为临床医生理解患者群体的异质性提供一些新的思路，间接辅助于更精准的健康宣教或干预策略的制定。
强迫症特征与影响因素数据分析系统-视频展示
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强迫症特征与影响因素数据分析系统-图片展示
强迫症特征与影响因素数据分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, count, when, corr
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator
spark = SparkSession.builder.appName("OCD_Analysis").getOrCreate()
def analyze_age_severity(df):
age_bins = when((col("age") >= 18) & (col("age") < 26), "18-25") \
.when((col("age") >= 26) & (col("age") < 36), "26-35") \
.when((col("age") >= 36) & (col("age") < 46), "36-45") \
.otherwise("46+")
result_df = df.withColumn("age_group", age_bins) \
.groupBy("age_group") \
.agg(
avg("ocd_severity").alias("avg_severity"),
count("patient_id").alias("patient_count")
) \
.orderBy("age_group")
return result_df.collect()
def analyze_ritual_severity(df):
correlation = df.select(corr("hours_rituals_per_day", "ocd_severity")).collect()[0][0]
ritual_bins = when(col("hours_rituals_per_day") < 1, "<1小时") \
.when((col("hours_rituals_per_day") >= 1) & (col("hours_rituals_per_day") < 3), "1-3小时") \
.when((col("hours_rituals_per_day") >= 3) & (col("hours_rituals_per_day") < 6), "3-6小时") \
.otherwise(">=6小时")
severity_by_ritual = df.withColumn("ritual_group", ritual_bins) \
.groupBy("ritual_group") \
.agg(avg("ocd_severity").alias("avg_severity"), count("patient_id").alias("patient_count")) \
.orderBy(col("avg_severity").desc())
return {"correlation": correlation, "grouped_analysis": severity_by_ritual.collect()}
def perform_symptom_clustering(df, k=4):
symptom_cols = [f"C{i}" for i in range(1, 6)] + [f"CH{i}" for i in range(1, 6)] + \
[f"S{i}" for i in range(1, 6)] + [f"IT{i}" for i in range(1, 6)]
assembler = VectorAssembler(inputCols=symptom_cols, outputCol="features")
assembled_df = assembler.transform(df.na.fill(subset=symptom_cols, value=0))
kmeans = KMeans(featuresCol="features", predictionCol="cluster", k=k, seed=42)
model = kmeans.fit(assembled_df)
clustered_df = model.transform(assembled_df)
evaluator = ClusteringEvaluator(featuresCol="features", predictionCol="cluster", metricName="silhouette")
silhouette_score = evaluator.evaluate(clustered_df)
cluster_centers = model.clusterCenters()
cluster_analysis = clustered_df.groupBy("cluster").agg(
avg("ocd_severity").alias("avg_severity"),
avg("distress_level_0_10").alias("avg_distress"),
count("patient_id").alias("patient_count")
).orderBy("cluster")
return {"silhouette_score": silhouette_score, "cluster_analysis": cluster_analysis.collect(), "centers": cluster_centers}
强迫症特征与影响因素数据分析系统-结语
项目到这里就告一段落啦，希望能给正在做毕设的同学一些启发。大数据项目其实没那么难，关键是把流程跑通。感谢大家的观看，觉得有用别忘了支持一下哦！
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