青少年抑郁症风险数据分析可视化系统-简介
本系统“基于Spark的青少年抑郁症风险数据分析可视化系统”是一个集大数据处理、后端服务与前端展示于一体的综合性分析平台。系统核心技术栈采用Hadoop生态进行数据存储，利用HDFS作为底层分布式文件系统来管理海量的青少年健康调查数据。数据处理与分析的核心引擎是Apache Spark，通过其高效的内存计算能力和Spark SQL模块，对数据集进行快速、多维度的聚合与关联分析。后端服务采用Python语言及Django框架开发，负责构建RESTful API，将Spark分析得出的结果进行封装，并响应前端的请求。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，将抑郁风险总体分布、不同性别与年龄段的抑郁对比、生活习惯（如吸烟、饮酒、睡眠）与抑郁程度的关联、社会经济状况及暴力暴露等超过15个维度的分析结果，以动态交互的图表形式直观呈现，为用户提供清晰、易懂的数据洞察。
青少年抑郁症风险数据分析可视化系统-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
青少年抑郁症风险数据分析可视化系统-背景
选题背景 近年来，青少年心理健康问题日益受到社会各界的广泛关注，抑郁风险已成为影响青少年健康成长的重要隐患。他们面临着来自学业、社交、家庭等多方面的压力，这些复杂的因素交织在一起，使得传统的个案分析方法难以全面、宏观地把握问题的全貌。随着信息技术的飞速发展，我们积累了大量与青少年行为、习惯及心理状态相关的数据，如何有效利用这些数据，从中发现潜在的规律和风险点，成为一个亟待解决的课题。大数据技术的出现，为处理和分析这类高维度、大规模的数据集提供了全新的可能。因此，本课题希望借助Spark等大数据处理框架，构建一个能够系统分析青少年抑郁症风险因素的平台，从而更科学地理解这一复杂的社会现象。
选题意义 本课题的意义主要体现在理论与实践两个层面。在理论层面，它探索了将大数据分析技术应用于社会心理健康研究领域的新路径，验证了Spark在处理健康调查数据时的有效性和高效性，为后续相关研究提供了一个技术范本。在实践层面，系统的分析结果能够为学校、家庭及社会机构提供数据参考。例如，通过分析可以揭示睡眠不足、缺乏社交支持或特定生活习惯与抑郁风险的关联性，这有助于制定更具针对性的预防和干预策略。对于即将毕业的计算机专业学生而言，完成这样一个项目不仅是对大数据技术栈的一次全面实践，从数据采集、清洗、存储到分析、可视化的完整流程锻炼，更能培养利用技术解决实际社会问题的思维与能力，其价值远超一个普通的课程作业。
青少年抑郁症风险数据分析可视化系统-视频展示
[video(video-A1UG5Cza-1768909917648)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/510… 毕业设计)]
青少年抑郁症风险数据分析可视化系统-图片展示
青少年抑郁症风险数据分析可视化系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
spark = SparkSession.builder.appName("YouthDepressionAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.csv("hdfs://path/to/depression_data.csv", header=True, inferSchema=True)
def analyze_depression_distribution(df):
df_clean = df.na.drop(subset=["depression_severity"])
result_df = df_clean.groupBy("depression_severity").count().orderBy(F.desc("count"))
result_df = result_df.withColumn("percentage", F.round((F.col("count") / df_clean.count()) * 100, 2))
return result_df
def analyze_by_demographics(df):
df_clean = df.na.drop(subset=["age", "gender", "depression_severity"])
df_binned = df_clean.withColumn("age_group", F.when(F.col("age") < 18, "Under 18").when((F.col("age") >= 18) & (F.col("age") <= 22), "18-22").otherwise("Over 22"))
result_df = df_binned.groupBy("age_group", "gender", "depression_severity").count()
total_counts = df_binned.groupBy("age_group", "gender").agg(F.sum("count").alias("total"))
final_df = result_df.join(total_counts, on=["age_group", "gender"], how="inner")
final_df = final_df.withColumn("percentage", F.round((F.col("count") / F.col("total")) * 100, 2)).orderBy("age_group", "gender", "depression_severity")
return final_df
def analyze_lifestyle_correlation(df):
df_clean = df.na.drop(subset=["smoking_cig_per_day", "alcohol_drinks_per_week", "depression_severity"])
df_lifestyle = df_clean.withColumn("smoking_status", F.when(F.col("smoking_cig_per_day") > 0, "Smoker").otherwise("Non-smoker")).withColumn("drinking_status", F.when(F.col("alcohol_drinks_per_week") > 0, "Drinker").otherwise("Non-drinker"))
smoking_analysis = df_lifestyle.groupBy("smoking_status", "depression_severity").count().withColumn("type", F.lit("smoking"))
drinking_analysis = df_lifestyle.groupBy("drinking_status", "depression_severity").count().withColumnRenamed("drinking_status", "status").withColumn("type", F.lit("drinking"))
combined_df = smoking_analysis.unionByName(drinking_analysis, allowMissingColumns=True)
final_result = combined_df.withColumn("status", F.coalesce(F.col("smoking_status"), F.col("status"))).drop("smoking_status").select("type", "status", "depression_severity", "count").orderBy("type", "status", "depression_severity")
return final_result
青少年抑郁症风险数据分析可视化系统-结语
希望这个将大数据技术与社会议题相结合的毕设项目，能为你提供一些新的思路和启发。它不仅是一次技术栈的综合运用，更是一次用代码关怀现实的尝试。如果这个项目对你的毕业设计有所帮助，别忘了点赞关注，你的支持是我持续分享干货的最大动力，祝大家毕设顺利！
刚肝完这个大数据毕设，用Spark跑数据的时候真的学到了很多！原来青少年抑郁和睡眠、社交这些因素关系这么大。做完感觉技术和社会责任感都满满了！大家觉得现在青少年面临的最大压力来源是什么？评论区聊聊你的看法！觉得内容不错的话，拜托大家一键三连支持一下学长/学姐吧！
