✍✍计算机毕设指导师**

⭐⭐个人介绍：自己非常喜欢研究技术问题！专业做Java、Python、小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。
⛽⛽实战项目：有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流！
⚡⚡有什么问题可以在主页上或文末下联系咨询博客~~
⚡⚡Java、Python、小程序、大数据实战项目集](https://blog.csdn.net/2301_80395604/category_12487856.html)

⚡⚡文末获取源码

温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的博客联系方式！
温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的博客联系方式！
温馨提示：文末有CSDN平台官方提供的博客联系方式！

结核病数据可视化分析系统-简介

基于Hadoop+Spark的结核病数据可视化分析系统是一个专门针对结核病患者数据进行深度挖掘和可视化展示的大数据分析平台。该系统采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为数据存储基础，利用Spark强大的内存计算能力进行大规模数据处理，通过Python+Django或Java+SpringBoot构建后端服务架构，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现交互式数据可视化界面。系统核心功能涵盖患者基本特征与结核病关联性分析、临床核心症状与患病概率分析、生活习惯及病史风险评估以及多维关联与核心风险因子挖掘四大维度。通过Spark SQL和Pandas、NumPy等数据分析工具，系统能够处理年龄分布、性别差异、症状严重程度、吸烟史、既往病史等多维度数据，生成直观的统计图表和热力图，为医疗工作者提供科学的数据支持。系统运用机器学习算法进行特征重要性排序和关联规则挖掘，能够识别结核病高危人群特征，分析症状共现模式，为临床诊断和公共卫生防控决策提供数据驱动的参考依据。

结核病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

结核病数据可视化分析系统-背景

结核病作为全球重要的公共卫生问题，其诊断和预防一直是医疗领域关注的焦点。传统的结核病数据分析主要依赖人工统计和简单的数据库查询，面对日益增长的患者数据量和复杂的多维度分析需求，传统方法已显露出处理效率低下、分析深度不足的局限性。随着大数据技术的快速发展，Spark等分布式计算框架为医疗数据的深度挖掘提供了新的技术路径。医疗机构积累的大量结核病患者临床数据，包含年龄、性别、症状严重程度、生活习惯等多维信息，这些数据蕴含着丰富的患病规律和关联模式，但缺乏有效的技术手段进行系统性分析。同时，医疗数据可视化技术的应用需求日益迫切，如何将复杂的统计分析结果以直观、易懂的方式呈现给医务人员，成为提高诊断效率和决策质量的关键环节。

本系统的设计与实现具有一定的理论价值和实际应用意义。从技术层面来看，该系统探索了大数据技术在医疗数据分析领域的应用模式，验证了Spark+Django技术栈处理医疗数据的可行性，为类似的医疗信息化项目提供了技术参考。通过机器学习算法挖掘结核病患病因素的关联规律，有助于加深对疾病发生机制的理解。从实用角度而言，系统能够帮助医务人员快速识别结核病高危人群，通过可视化图表直观展示患病风险分布，为临床诊断提供数据支撑。虽然这只是一个毕业设计项目，但其数据分析思路和可视化展示方法对医疗机构的信息化建设具有一定的借鉴价值。同时，该系统的实现过程也体现了计算机技术与医疗健康领域的交叉融合，展现了跨学科应用的技术潜力，为后续相关研究奠定了基础。

结核病数据可视化分析系统-视频展示

结核病数据可视化分析系统-图片展示

结核病数据可视化分析系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, when, desc
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
import pandas as pd
import numpy as np

spark = SparkSession.builder.appName("TuberculosisDataAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()

def analyze_patient_basic_features(data_path):
    df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(data_path)
    age_groups = df.withColumn("age_group", when(col("Age") < 18, "少年").when(col("Age") < 30, "青年").when(col("Age") < 50, "中年").otherwise("老年"))
    age_analysis = age_groups.groupBy("age_group", "Class").agg(count("*").alias("count")).orderBy("age_group", "Class")
    age_stats = age_analysis.toPandas()
    gender_analysis = df.groupBy("Gender", "Class").agg(count("*").alias("count")).orderBy("Gender", "Class")
    gender_stats = gender_analysis.toPandas()
    cross_analysis = df.groupBy("Gender", "age_group", "Class").agg(count("*").alias("count")).orderBy("Gender", "age_group", "Class")
    cross_stats = cross_analysis.toPandas()
    weight_analysis = df.groupBy("Class").agg(avg("Weight_Loss").alias("avg_weight_loss")).orderBy("Class")
    weight_stats = weight_analysis.toPandas()
    total_patients = df.count()
    positive_cases = df.filter(col("Class") == 1).count()
    infection_rate = positive_cases / total_patients if total_patients > 0 else 0
    high_risk_groups = cross_analysis.filter(col("count") > 10).toPandas()
    result_data = {"age_distribution": age_stats.to_dict("records"), "gender_distribution": gender_stats.to_dict("records"), "cross_analysis": cross_stats.to_dict("records"), "weight_loss_stats": weight_stats.to_dict("records"), "overall_infection_rate": infection_rate, "high_risk_groups": high_risk_groups.to_dict("records")}
    return result_data

def analyze_clinical_symptoms_correlation(data_path):
    df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(data_path)
    cough_analysis = df.groupBy("Cough_Severity", "Class").agg(count("*").alias("count")).orderBy("Cough_Severity", "Class")
    cough_stats = cough_analysis.toPandas()
    breathlessness_analysis = df.groupBy("Breathlessness", "Class").agg(count("*").alias("count")).orderBy("Breathlessness", "Class")
    breathlessness_stats = breathlessness_analysis.toPandas()
    fatigue_analysis = df.groupBy("Fatigue", "Class").agg(count("*").alias("count")).orderBy("Fatigue", "Class")
    fatigue_stats = fatigue_analysis.toPandas()
    fever_analysis = df.groupBy("Fever", "Class").agg(count("*").alias("count")).orderBy("Fever", "Class")
    fever_stats = fever_analysis.toPandas()
    positive_symptoms = df.select("Chest_Pain", "Night_Sweats", "Blood_in_Sputum", "Class")
    chest_pain_rate = positive_symptoms.filter(col("Chest_Pain") == 1).groupBy("Class").agg(count("*").alias("count")).toPandas()
    night_sweats_rate = positive_symptoms.filter(col("Night_Sweats") == 1).groupBy("Class").agg(count("*").alias("count")).toPandas()
    blood_sputum_rate = positive_symptoms.filter(col("Blood_in_Sputum") == 1).groupBy("Class").agg(count("*").alias("count")).toPandas()
    symptom_severity_avg = df.groupBy("Class").agg(avg("Cough_Severity").alias("avg_cough"), avg("Breathlessness").alias("avg_breathlessness"), avg("Fatigue").alias("avg_fatigue")).toPandas()
    high_severity_patients = df.filter((col("Cough_Severity") >= 7) | (col("Breathlessness") >= 3) | (col("Fatigue") >= 7))
    high_severity_stats = high_severity_patients.groupBy("Class").agg(count("*").alias("count")).toPandas()
    correlation_matrix = df.select("Cough_Severity", "Breathlessness", "Fatigue", "Fever", "Class").toPandas().corr()
    result_data = {"cough_severity_stats": cough_stats.to_dict("records"), "breathlessness_stats": breathlessness_stats.to_dict("records"), "fatigue_stats": fatigue_stats.to_dict("records"), "fever_stats": fever_stats.to_dict("records"), "chest_pain_positive": chest_pain_rate.to_dict("records"), "night_sweats_positive": night_sweats_rate.to_dict("records"), "blood_sputum_positive": blood_sputum_rate.to_dict("records"), "symptom_severity_avg": symptom_severity_avg.to_dict("records"), "high_severity_stats": high_severity_stats.to_dict("records"), "correlation_matrix": correlation_matrix.to_dict()}
    return result_data

def perform_feature_importance_analysis(data_path):
    df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(data_path)
    feature_columns = ["Age", "Gender", "Weight_Loss", "Cough_Severity", "Breathlessness", "Fatigue", "Fever", "Chest_Pain", "Night_Sweats", "Blood_in_Sputum", "Smoking_History", "Previous_TB_History"]
    numeric_df = df.select(*feature_columns, "Class")
    for col_name in numeric_df.columns:
        if col_name != "Class":
            numeric_df = numeric_df.withColumn(col_name, col(col_name).cast("double"))
    assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")
    vectorized_df = assembler.transform(numeric_df)
    train_data, test_data = vectorized_df.randomSplit([0.8, 0.2], seed=42)
    rf = RandomForestClassifier(labelCol="Class", featuresCol="features", numTrees=100, maxDepth=10, seed=42)
    rf_model = rf.fit(train_data)
    feature_importance = rf_model.featureImportances.toArray()
    importance_df = pd.DataFrame({"feature": feature_columns, "importance": feature_importance})
    importance_df = importance_df.sort_values("importance", ascending=False)
    predictions = rf_model.transform(test_data)
    evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(labelCol="Class", predictionCol="prediction", metricName="accuracy")
    accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
    correlation_analysis = numeric_df.toPandas().corr()["Class"].abs().sort_values(ascending=False)
    confirmed_patients = df.filter(col("Class") == 1)
    symptom_cooccurrence = confirmed_patients.select("Chest_Pain", "Night_Sweats", "Blood_in_Sputum", "Fever").toPandas()
    cooccurrence_stats = {}
    for i, col1 in enumerate(symptom_cooccurrence.columns):
        for j, col2 in enumerate(symptom_cooccurrence.columns[i+1:], i+1):
            both_positive = ((symptom_cooccurrence[col1] == 1) & (symptom_cooccurrence[col2] == 1)).sum()
            cooccurrence_stats[f"{col1}_{col2}"] = both_positive
    risk_factor_analysis = df.groupBy("Smoking_History", "Previous_TB_History", "Class").agg(count("*").alias("count")).toPandas()
    result_data = {"feature_importance": importance_df.to_dict("records"), "model_accuracy": accuracy, "correlation_with_class": correlation_analysis.to_dict(), "symptom_cooccurrence": cooccurrence_stats, "risk_factor_analysis": risk_factor_analysis.to_dict("records"), "top_features": importance_df.head(5).to_dict("records")}
    return result_data

结核病数据可视化分析系统-结语

Hadoop+Spark太复杂学不会？结核病数据可视化分析系统带你轻松入门

最具技术含量却最好通过的毕设：基于Hadoop+Spark的结核病可视化分析

终于找到心仪的毕设题目：基于Hadoop+Spark的结核病数据可视化分析系统

如果遇到具体的技术问题或计算机毕设方面需求，主页上咨询我，我会尽力帮你分析和解决问题所在，支持我记得一键三连，再点个关注，学习不迷路！

⛽⛽实战项目：有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流！
⚡⚡如果遇到具体的技术问题或其他需求，你也可以问我，我会尽力帮你分析和解决问题所在，支持我记得一键三连，再点个关注，学习不迷路！~~

转载自CSDN-专业IT技术社区

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

原文链接：https://blog.csdn.net/2301_80395604/article/details/152007785