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Python大数据毕设:Spark+Django肺癌数据可视化系统完整方案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 00:47:36

肺癌数据分析与可视化系统-简介

本系统是一个基于大数据技术栈的肺癌数据分析与可视化平台，整体架构采用Hadoop作为分布式存储基础，利用HDFS对原始肺癌数据集进行统一管理。核心计算引擎选用Apache Spark，通过其高效的内存计算能力和Spark SQL模块，对海量医疗数据进行快速清洗、转换和多维度聚合分析。后端服务采用Python的Django框架进行搭建，负责处理前端请求、调用Spark计算任务以及将分析结果通过API接口进行返回。系统功能上，围绕肺癌风险因素构建了四大核心分析模块：人口统计学特征分析模块，通过Spark对不同年龄段、性别进行分组计算，揭示基础患病规律；行为风险因素分析模块，重点探究吸烟、饮酒等不良习惯与肺癌的关联强度；临床症状与疾病表现分析模块，利用关联规则和聚类算法挖掘症状组合模式；多维度综合风险评估模块，则借助Spark MLlib中的随机森林模型计算各风险因素的权重，并构建高风险人群画像，最终所有分析结果均通过Echarts图表库在前端进行动态可视化展示，形成一个完整的数据处理与呈现闭环。

二

肺癌数据分析与可视化系统-背景

选题背景

肺癌作为一种高发性且危害严重的疾病，一直是全球公共卫生领域关注的焦点。随着医疗信息化的发展，医院和研究机构积累了大量关于患者的临床数据，这些数据中蕴含着丰富的疾病规律和风险因素信息。然而，这些数据往往是结构化与非结构化并存，数据量大且维度复杂，传统的数据处理方法难以高效地从中挖掘出有价值的知识。与此同时，大数据技术的成熟为处理这类复杂医疗数据提供了全新的解决方案。如何利用Hadoop、Spark等分布式计算框架，对肺癌相关的多维度数据进行系统性分析，并构建一个直观的可视化平台，将隐藏在数据背后的规律清晰地呈现出来，成为了一个具有现实需求的研究方向，也为计算机技术在医疗健康领域的应用提供了实践场景。

选题意义

本课题的实际意义体现在几个层面。对于即将毕业的计算机专业学生而言，完成这样一个项目能够系统地锻炼和整合所学的知识，将大数据处理、Web开发、数据可视化等多项技能融会贯通，是一次非常宝贵的综合性实践。从技术应用的角度看，本系统提供了一个将Spark计算引擎与Django Web框架相结合的范例，展示了如何构建一个从数据存储、后台计算到前端展示的完整数据分析应用，为类似的数据分析型系统开发提供了参考。虽然这只是一个毕业设计级别的原型系统，但它所实现的多维度分析功能，或许能为相关领域的研究人员提供一个探索数据、发现潜在关联的辅助工具，为后续更深入的医学研究或健康宣教提供一点点数据上的支持。

三

肺癌数据分析与可视化系统-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

肺癌数据分析与可视化系统-视频展示

肺癌数据分析与可视化系统-图片展示

六

肺癌数据分析与可视化系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession, functions as Ffrom pyspark.ml.feature import VectorAssemblerfrom pyspark.ml.classification import RandomForestClassifierspark = SparkSession.builder.appName("LungCancerAnalysis").getOrCreate()def analyze_age_gender_prevalence(df):    df = df.withColumn("age_group", F.when(F.col("AGE").between(30, 40), "30-40")    .when(F.col("AGE").between(41, 50), "41-50")    .when(F.col("AGE").between(51, 60), "51-60")    .when(F.col("AGE").between(61, 70), "61-70")    .when(F.col("AGE").between(71, 80), "71-80")    .otherwise("81+"))    result_df = df.groupBy("age_group", "GENDER").agg(        F.count("LUNG_CANCER").alias("total_count"),        F.sum("LUNG_CANCER").alias("cancer_count")    ).withColumn("prevalence_rate", (F.col("cancer_count") / F.col("total_count")).cast("double"))    result_df = result_df.orderBy("age_group", "GENDER")    return result_df.collect()def analyze_smoking_alcohol_interaction(df):    smoking_effect = df.groupBy("SMOKING").agg(        (F.sum("LUNG_CANCER") / F.count("LUNG_CANCER")).alias("prevalence_rate")    )    alcohol_effect = df.groupBy("ALCOHOL_CONSUMING").agg(        (F.sum("LUNG_CANCER") / F.count("LUNG_CANCER")).alias("prevalence_rate")    )    combined_effect = df.filter((F.col("SMOKING") == 1) & (F.col("ALCOHOL_CONSUMING") == 1)).agg(        F.count("*").alias("combined_count"),        (F.sum("LUNG_CANCER") / F.count("*")).alias("combined_prevalence")    )    return {"smoking": smoking_effect.collect(), "alcohol": alcohol_effect.collect(), "combined": combined_effect.collect()}def calculate_feature_importance_with_sparkml(df):    feature_cols = [c for c in df.columns if c not in ["LUNG_CANCER"]]    assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")    data = assembler.transform(df).select("features", F.col("LUNG_CANCER").alias("label"))    rf = RandomForestClassifier(featuresCol="features", labelCol="label", numTrees=10, seed=42)    model = rf.fit(data)    importances = model.featureImportances.toArray()    feature_importance_list = [(feature_cols[i], importances[i]) for i in range(len(feature_cols))]    sorted_importances = sorted(feature_importance_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)    return sorted_importances