癌症数据分析与可视化系统-简介
本系统“基于Spark+Django的癌症数据分析与可视化系统”是一个集大数据处理、Web服务与数据可视化于一体的综合性分析平台。其技术核心在于构建了高效的数据处理流水线：底层采用Hadoop HDFS对海量癌症患者原始数据进行分布式存储，计算层则利用Apache Spark作为核心引擎，通过Spark SQL对结构化数据进行快速查询与聚合分析，并结合Pandas与NumPy进行复杂的数据清洗与转换操作，充分发挥了Spark内存计算的优越性，有效应对传统单机工具无法处理的大规模数据集挑战。后端服务基于Python的Django框架搭建，负责处理前端请求、调用Spark分析任务并将分析结果持久化存储到MySQL数据库中，同时提供RESTful API接口。前端界面采用Vue.js结合ElementUI组件库，实现了响应式布局与良好的用户交互，并借助Echarts强大的图表渲染能力，将后端返回的复杂数据结果以直观的柱状图、折线图、地图、饼图等多种形式动态呈现。系统功能全面覆盖了患者人口统计学特征、临床特征与治疗方案、生存预后与风险因素以及时空模式与趋势四大分析维度，具体包括年龄分布、性别与癌症类型关联、分期与治疗关系、多因素生存风险评估、地域差异分析等数十个细分分析点，旨在为医疗研究者和决策者提供一个一站式、高效率的数据洞察工具。
癌症数据分析与可视化系统-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
癌症数据分析与可视化系统-背景
选题背景 随着医疗信息化水平的提升，各大医院及研究机构积累了海量的癌症患者数据，这些数据包含了从患者基本人口学信息到详细临床诊断、治疗方案、基因检测结果及长期随访记录在内的多维度信息。然而，这些宝贵的数据资产往往呈现出体量巨大、结构复杂、价值密度稀疏的特点，传统的数据分析软件和数据库技术在处理如此规模的数据时显得力不从心，分析效率低下且难以进行深层次的关联与模式发现。与此同时，精准医疗和智慧医疗的快速发展，对如何从海量数据中快速提取有价值的临床洞见、发现潜在风险因素、评估治疗方案效果提出了迫切需求。因此，如何运用现代大数据技术，构建一个能够高效处理、深度分析并直观展示癌症数据的系统，将沉睡的数据转化为推动医学研究和临床决策的实用知识，成为一个具有现实挑战和应用价值的研究课题。本课题正是在这样的背景下提出的，旨在探索大数据技术在医疗健康领域的具体应用路径。 选题意义 本课题的意义主要体现在实际应用层面和技术实践层面。从实际应用角度看，这个系统能为医疗领域的研究人员提供一个相对便捷的分析工具。它可以将原本分散、杂乱的患者数据整合起来，通过多维度的交叉分析，帮助研究人员发现一些以往难以察觉的规律，比如特定地区高发的癌症类型、某些生活习惯与癌症的潜在关联，或者不同治疗方案的长期效果对比。这些分析结果虽然不能直接作为临床诊断的依据，但可以为后续的深入研究和公共卫生政策的制定提供一些数据上的参考和启发，算是一个有价值的探索性尝试。从技术实践层面看，这个项目完整地走通了从大数据存储、分布式计算到Web应用开发和前端可视化的全流程。它将Hadoop、Spark这类主流大数据框架与Django、Vue这类流行的Web开发技术相结合，对于计算机专业的学生来说，是一个很好的综合性工程实践，能有效锻炼解决复杂问题的能力，也算是对所学知识的一次全面检验和应用。
癌症数据分析与可视化系统-视频展示
[video(video-BFVHV1Dj-1769516940797)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/512…)]
癌症数据分析与可视化系统-图片展示
癌症数据分析与可视化系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
from pyspark.sql.window import Window
spark = SparkSession.builder.appName("CancerDataAnalysis").getOrCreate()
def analyze_age_distribution(df):
df_with_age_group = df.withColumn('AgeGroup', F.when((F.col('Age') >= 0) & (F.col('Age') < 18), '0-17岁')
.when((F.col('Age') >= 18) & (F.col('Age') < 40), '18-39岁')
.when((F.col('Age') >= 40) & (F.col('Age') < 60), '40-59岁')
.otherwise('60岁及以上'))
age_distribution_df = df_with_age_group.groupBy('AgeGroup').agg(F.count('PatientID').alias('PatientCount'))
total_patients = df.count()
age_distribution_with_percentage = age_distribution_df.withColumn('Percentage', F.round((F.col('PatientCount') / total_patients) * 100, 2))
final_result = age_distribution_with_percentage.orderBy(F.col('AgeGroup').asc())
return final_result
def analyze_stage_treatment(df):
stage_treatment_count = df.groupBy('CancerStage', 'TreatmentType').agg(F.count('PatientID').alias('PatientCount'))
window_spec = Window.partitionBy('CancerStage').orderBy(F.col('PatientCount').desc())
stage_treatment_with_rank = stage_treatment_count.withColumn('Rank', F.rank().over(window_spec))
stage_total = df.groupBy('CancerStage').agg(F.count('PatientID').alias('StageTotal'))
result_df = stage_treatment_with_rank.join(stage_total, on='CancerStage', how='left')
final_result = result_df.withColumn('PercentageInStage', F.round((F.col('PatientCount') / F.col('StageTotal')) * 100, 2)).select('CancerStage', 'TreatmentType', 'PatientCount', 'PercentageInStage', 'Rank')
return final_result
def analyze_survival_risk_factors(df):
risk_score_df = df.withColumn('AgeRisk', F.when(F.col('Age') > 60, 2).otherwise(1))
risk_score_df = risk_score_df.withColumn('StageRisk', F.when(F.col('CancerStage') == 'IV期', 3).when(F.col('CancerStage') == 'III期', 2).otherwise(1))
risk_score_df = risk_score_df.withColumn('MetastasisRisk', F.when(F.col('Metastasis') == '是', 2).otherwise(0))
risk_score_df = risk_score_df.withColumn('TotalRiskScore', F.col('AgeRisk') + F.col('StageRisk') + F.col('MetastasisRisk'))
risk_analysis = risk_score_df.groupBy('TotalRiskScore', 'SurvivalStatus').agg(F.count('PatientID').alias('PatientCount'))
window_spec = Window.partitionBy('TotalRiskScore').orderBy(F.col('PatientCount').desc())
survival_rate_df = risk_analysis.withColumn('TotalInRiskGroup', F.sum('PatientCount').over(window_spec.unboundedPreceding()))
survival_rate_df = survival_rate_df.withColumn('SurvivalRate', F.when(F.col('SurvivalStatus') == '存活', F.round((F.col('PatientCount') / F.col('TotalInRiskGroup')) * 100, 2)).otherwise(0))
final_result = survival_rate_df.filter(F.col('SurvivalStatus') == '存活').select('TotalRiskScore', 'PatientCount', 'SurvivalRate').orderBy(F.col('TotalRiskScore').asc())
return final_result
癌症数据分析与可视化系统-结语
本次毕业设计基本完成了基于Spark+Django的癌症数据分析与可视化系统的开发，实现了从数据处理到前端展示的完整流程。通过实践，加深了对大数据技术栈和Web全栈开发的理解。当然，系统仍有可完善之处，例如分析模型的深度和实时数据处理能力。未来可以引入更复杂的机器学习算法进行预测分析，并优化系统性能，使其更具实际应用价值。
毕设季又来啦！还在为大数据方向的题目发愁吗？这个基于Spark+Django的癌症数据分析系统，技术栈主流，功能完整，思路清晰，绝对是个不错的选择。需要源码和详细实现思路的同学，可以点我主页私信我哦！如果觉得这个分享对你有帮助，别忘了给UP主一个一键三连！有任何问题或想法，都欢迎在评论区留言交流，我们一起进步！
