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【Python项目推荐】胆结石疾病大数据分析系统:Hadoop+Spark+Django实战毕业设计选题推荐毕设选题数据分析机器学习数据挖掘

2026-02-05 21:30:56

胆结石消化系统疾病数据分析系统-简介

本系统名为“基于Spark+Django的胆结石消化系统疾病数据分析系统”，其核心是构建一个集大数据处理、后端服务与前端可视化于一体的综合性医疗数据分析平台。系统技术架构上，我们采用Hadoop的HDFS作为海量医疗数据的分布式存储基础，利用Spark作为核心计算引擎，通过其高效的内存计算能力和Spark SQL对数据进行清洗、转换和多维度聚合分析，处理过程涉及Pandas与NumPy进行复杂的数据操作。后端采用Python语言的Django框架，负责构建RESTful API，将Spark分析后的结果数据存入MySQL数据库，并响应前端的请求。前端则通过Vue结合ElementUI构建用户界面，利用Echarts将分析结果以图表形式直观展现。系统功能上，紧密围绕胆结石疾病，从人口统计学特征（如年龄、性别、BMI）、体成分（如体脂率、内脏脂肪）、血脂代谢（如胆固醇、脂蛋白）、肝功能及合并症等多个维度，系统性地分析各项指标与胆结石发病率之间的关联性，旨在通过数据驱动的方式，挖掘潜在的致病风险因素与模式，为相关领域的医学研究提供数据支持与参考。

二

胆结石消化系统疾病数据分析系统-背景

选题背景

随着现代生活节奏的加快和饮食结构的改变，胆结石等消化系统疾病的发病率呈现出逐年上升的趋势，已成为影响公众健康的一个常见问题。在临床实践中，医生积累了大量包含患者基本信息、体格检查、生化指标等在内的医疗数据。然而，这些数据往往是孤立且分散的，传统的分析方法难以高效处理并从中发现隐藏在数据背后的复杂关联。面对日益增长的数据量，如何利用现代信息技术对这些宝贵的医疗资源进行有效整合与深度分析，从而揭示胆结石发病的关键影响因素，成为了一个具有现实意义的研究课题。这就为开发一个专门用于胆结石疾病数据分析的大数据系统提供了实际需求和应用场景。

选题意义

本课题的意义在于将大数据技术具体应用于医疗健康领域，具有一定的实践价值。从实际应用角度看，系统通过多维度数据分析，能够帮助医疗研究人员更直观地了解胆结石与各项生理指标之间的关系，比如识别出高风险人群的特征，为疾病的早期预防和干预策略制定提供数据参考。对于计算机专业的学生而言，完成这样一个项目，可以完整地经历从数据采集、存储、处理到分析可视化的全过程，是对Hadoop、Spark、Django等主流大数据与Web开发技术的一次综合性实践，能有效锻炼工程实现能力。当然，作为一个毕业设计，系统在模型的复杂度和预测的精准度上还有很大提升空间，但它搭建了一个坚实的技术框架，为后续更深入的研究打下了基础。

三

胆结石消化系统疾病数据分析系统-技术框架

开发语言：Python+Java

后端框架大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）

：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)

前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery

数据库：MySQL

四

胆结石消化系统疾病数据分析系统-视频展示

数据处理+可视化+分析：胆结石消化系统疾病大数据系统全搞定

五

胆结石消化系统疾病数据分析系统-图片展示

六

胆结石消化系统疾病数据分析系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql.functions import col, when, count, avg, corrdef analyze_demographics_risk(df):    age_groups = when((col("Age") >= 20) & (col("Age") <= 30), "20-30") \        .when((col("Age") >= 31) & (col("Age") <= 40), "31-40") \        .when((col("Age") >= 41) & (col("Age") <= 50), "41-50") \        .when((col("Age") >= 51) & (col("Age") <= 60), "51-60") \        .when((col("Age") >= 61) & (col("Age") <= 70), "61-70") \        .otherwise("71+")    df_with_group = df.withColumn("AgeGroup", age_groups)    risk_analysis = df_with_group.groupBy("AgeGroup", "Gender") \        .agg((count(when(col("Gallstone Status") == 1, True)) / count("*")).alias("Incidence_Rate"),             avg("Body Mass Index (BMI)").alias("Avg_BMI")) \        .orderBy("AgeGroup", "Gender")    return risk_analysisdef analyze_body_composition_risk(df):    df_bmi_category = df.withColumn("BMI_Category",        when(col("Body Mass Index (BMI)") < 18.5, "Underweight") \        .when((col("Body Mass Index (BMI)") >= 18.5) & (col("Body Mass Index (BMI)") < 25), "Normal") \        .when((col("Body Mass Index (BMI)") >= 25) & (col("Body Mass Index (BMI)") < 30), "Overweight") \        .otherwise("Obese"))    composition_risk = df_bmi_category.groupBy("BMI_Category") \        .agg(avg("Total Body Fat Ratio (TBFR)").alias("Avg_Body_Fat_Ratio"),             avg("Visceral Fat Area (VFA)").alias("Avg_Visceral_Fat_Area"),             (count(when(col("Gallstone Status") == 1, True)) / count("*")).alias("Incidence_Rate")) \        .orderBy(col("Incidence_Rate").desc())    return composition_riskdef analyze_lipid_metabolism_correlation(df):    lipid_correlation = df.select(corr("Total Cholesterol (TC)", "Gallstone Status").alias("TC_Correlation"),                                  corr("Low Density Lipoprotein (LDL)", "Gallstone Status").alias("LDL_Correlation"),                                  corr("Triglyceride", "Gallstone Status").alias("TG_Correlation"),                                  corr("High Density Lipoprotein (HDL)", "Gallstone Status").alias("HDL_Correlation"))    hyperlipidemia_impact = df.groupBy("Hyperlipidemia") \        .agg((count(when(col("Gallstone Status") == 1, True)) / count("*")).alias("Incidence_Rate")) \        .filter(col("Hyperlipidemia") == 1)    combined_result = lipid_correlation.crossJoin(hyperlipidemia_impact)    return combined_result