强迫症特征与影响因素数据分析系统-简介
本系统“基于Hadoop的强迫症特征与影响因素数据分析系统”是一个集大数据存储、计算、分析与可视化于一体的综合性平台。系统整体架构依托于Hadoop生态，利用HDFS作为底层分布式文件系统，实现对海量强迫症调研数据的可靠存储。核心计算引擎采用Apache Spark，通过Spark SQL对结构化数据进行高效的多维度查询与聚合分析，并借助Pandas与NumPy库进行复杂的数据预处理与特征工程。后端服务采用Python语言与Django框架进行开发，负责构建RESTful API，将Spark分析得出的结果以JSON格式提供给前端。前端界面则基于Vue.js框架，结合ElementUI组件库与Echarts可视化图表库，动态渲染人口学特征分布、临床症状关联性、治疗现状以及K-Means聚类结果等多维度分析图表。系统功能全面，涵盖了从患者基本画像描绘、临床指标与严重程度关联探究、诊断治疗现状统计，到利用机器学习算法进行患者亚群识别与画像的完整分析流程，旨在为强迫症的研究提供一个直观、高效的数据分析工具。
强迫症特征与影响因素数据分析系统-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
强迫症特征与影响因素数据分析系统-背景
选题背景 强迫症作为一种常见的精神障碍，以其复杂的症状表现和对患者生活质量造成的显著影响而备受关注。患者的症状组合、严重程度、功能损害以及治疗反应等方面存在巨大的个体差异，这使得临床诊断和个性化治疗方案的制定面临挑战。传统的临床研究多依赖于小样本和统计分析，难以全面揭示众多影响因素之间错综复杂的关系。随着信息技术的发展，大规模的临床调研数据得以积累，如何有效利用这些数据，从中发现有价值的模式和规律，成为了一个新的课题。本项目正是在这样的背景下提出，尝试运用大数据技术，对强迫症相关的多维度数据进行系统性分析，以期能更清晰地理解这一疾病的内在特征。 选题意义 本课题的意义在于将前沿的大数据技术应用于具体的医学数据分析场景，具有一定的实践探索价值。对于计算机专业的学生而言，它提供了一个完整运用Hadoop、Spark等技术栈解决实际问题的机会，涵盖了从数据清洗、分布式计算到结果可视化的全过程，能够有效锻炼工程实践能力。从应用角度看，系统通过多维度分析，可以帮助研究人员更直观地了解强迫症患者在人口学、临床特征上的分布规律，探索不同症状组合与严重程度、治疗选择之间的潜在联系。特别是通过聚类分析识别出的不同患者亚群，或许能为未来的精细化分型和个性化干预提供一些数据上的参考和思路。当然，作为一个毕业设计，其结论仅供参考，但它搭建了一个可扩展的数据分析框架，为后续更深入的研究打下了基础。
强迫症特征与影响因素数据分析系统-视频展示
[video(video-8z8V1LwS-1768818487281)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/510… 毕业设计)]
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.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
def analyze_age_severity(df):
age_bins = [0, 18, 30, 45, 60, 100]
labels = ["<18", "18-30", "31-45", "46-60", ">60"]
df = df.withColumn("age_group", F.when((F.col("age") >= 0) & (F.col("age") <= 18), "<18")
.when((F.col("age") > 18) & (F.col("age") <= 30), "18-30")
.when((F.col("age") > 30) & (F.col("age") <= 45), "31-45")
.when((F.col("age") > 45) & (F.col("age") <= 60), "46-60")
.otherwise(">60"))
result_df = df.groupBy("age_group", "ocd_severity").count().orderBy("age_group", "ocd_severity")
avg_severity_df = df.groupBy("age_group").agg(F.avg("ocd_severity").alias("avg_severity"))
return result_df, avg_severity_df
def cluster_patients(df):
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(0, subset=symptom_cols))
kmeans = KMeans(featuresCol="features", predictionCol="cluster", k=4, seed=42)
model = kmeans.fit(assembled_df)
clustered_df = model.transform(assembled_df)
centers = model.clusterCenters()
return clustered_df.select("patient_id", "cluster"), centers
def analyze_treatment_severity(df):
treatment_severity_count = df.groupBy("treatment_status", "ocd_severity").count()
treatment_severity_pivot = treatment_severity_count.groupBy("treatment_status").pivot("ocd_severity").sum("count").fillna(0)
total_by_treatment = df.groupBy("treatment_status").count().withColumnRenamed("count", "total_patients")
treatment_distribution = treatment_severity_count.join(total_by_treatment, "treatment_status")
treatment_distribution = treatment_distribution.withColumn("percentage", F.col("count") / F.col("total_patients"))
return treatment_severity_pivot, treatment_distribution
强迫症特征与影响因素数据分析系统-结语
这个毕设项目从数据处理到算法实现，再到前端可视化，走完了大数据分析的全流程。虽然只是个学生项目，但它完整地展示了如何用技术解决实际问题。希望这个分享能给正在做毕设的你一点启发，大家加油！ 2026毕设的同学看过来！还在为选题发愁吗？这个Hadoop+Spark的项目或许能给你思路。觉得有用别忘了点赞收藏，一键三连支持一下！有什么问题或者想法，欢迎在评论区留言交流，我们一起进步！
