🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大数据的优衣库销售数据分析系统-功能介绍

基于大数据的孕产妇健康风险数据可视化分析系统是一个综合运用现代大数据技术栈的医疗健康数据分析平台。该系统采用Hadoop+Spark大数据框架作为核心计算引擎，支持Python和Java双语言开发模式，后端分别基于Django和Spring Boot框架构建，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现交互式数据可视化界面。系统主要针对孕产妇群体的健康数据进行深度挖掘和分析，通过收集年龄、血压、血糖、体温、心率等关键生理指标，运用Spark SQL和Pandas、NumPy等数据处理工具进行多维度统计分析。平台能够实现孕产妇基础健康状况分析、心血管健康风险评估、代谢健康状况评估、高危人群特征识别以及临床预警指标体系构建等核心功能模块，通过HDFS分布式存储确保大规模数据的高效处理，最终以直观的图表形式展示分析结果，为医疗机构提供科学的数据支撑和决策参考。

基于大数据的优衣库销售数据分析系统-选题背景意义

选题背景
随着人口老龄化趋势加剧和生育政策调整，孕产妇健康管理已成为公共卫生领域的重要议题。现代医疗机构在孕产妇健康监测过程中积累了大量的生理指标数据，包括血压、血糖、心率、体温等关键健康参数，这些数据蕴含着丰富的健康风险信息。传统的数据处理方式多依赖人工统计和简单的表格分析，难以应对日益增长的数据规模和复杂的多维度分析需求。与此同时，大数据技术的快速发展为医疗数据分析提供了新的技术路径，Hadoop和Spark等分布式计算框架能够高效处理海量医疗数据，而机器学习算法的成熟应用也使得健康风险预测成为可能。在这样的技术背景下，构建一个专门针对孕产妇健康数据的大数据分析平台，不仅能够充分利用现有的医疗数据资源，还能为临床决策提供更加科学和精准的数据支撑。
选题意义
本课题的研究具有一定的理论价值和实践意义。从技术角度来看，该系统探索了大数据技术在医疗健康领域的具体应用模式，验证了Hadoop+Spark技术栈在处理医疗时序数据方面的可行性，为类似的医疗大数据项目提供了技术参考。从实际应用层面分析，系统通过对孕产妇多维度健康指标的综合分析，能够帮助医护人员更好地识别高风险群体，及时采取干预措施，在一定程度上提升医疗服务的精准性。对于医疗机构而言，该平台可以优化现有的数据管理流程，将原本分散的健康数据进行集中化处理和可视化展示，提高工作效率。同时，系统产生的统计分析结果也可以为医疗管理部门制定相关政策提供数据参考。虽然作为毕业设计项目，系统在功能完整性和性能优化方面还有提升空间，但其体现的技术融合思路和应用场景设计理念，对于推动大数据技术在医疗健康领域的普及应用具有一定的借鉴意义。

基于大数据的优衣库销售数据分析系统-技术选型

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
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL

基于大数据的优衣库销售数据分析系统-视频展示

基于大数据的优衣库销售数据分析系统-图片展示

基于大数据的优衣库销售数据分析系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, count, avg, stddev, percentile_approx
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json

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

@csrf_exempt
def age_risk_distribution_analysis(request):
    df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/pregnant_health").option("dbtable", "health_records").option("user", "root").option("password", "123456").load()
    age_categorized = df.withColumn("age_group", when(col("Age") < 25, "青年").when((col("Age") >= 25) & (col("Age") <= 35), "适龄").otherwise("高龄"))
    risk_distribution = age_categorized.groupBy("age_group", "RiskLevel").agg(count("*").alias("count")).orderBy("age_group", "RiskLevel")
    age_group_totals = age_categorized.groupBy("age_group").agg(count("*").alias("total_count"))
    result_with_percentage = risk_distribution.join(age_group_totals, "age_group").withColumn("percentage", (col("count") / col("total_count") * 100).cast("decimal(5,2)"))
    high_risk_by_age = result_with_percentage.filter(col("RiskLevel") == "High").select("age_group", "count", "percentage").collect()
    risk_trends = []
    for row in high_risk_by_age:
        risk_trends.append({"age_group": row.age_group, "high_risk_count": row.count, "high_risk_percentage": float(row.percentage)})
    age_stats = age_categorized.groupBy("age_group").agg(avg("Age").alias("avg_age"), count("*").alias("total_count"), avg("SystolicBP").alias("avg_systolic"), avg("DiastolicBP").alias("avg_diastolic"), avg("BS").alias("avg_bs")).collect()
    comprehensive_analysis = []
    for stat in age_stats:
        comprehensive_analysis.append({"age_group": stat.age_group, "average_age": round(stat.avg_age, 1), "total_count": stat.total_count, "avg_systolic_bp": round(stat.avg_systolic, 1), "avg_diastolic_bp": round(stat.avg_diastolic, 1), "avg_blood_sugar": round(stat.avg_bs, 1)})
    return JsonResponse({"status": "success", "risk_trends": risk_trends, "comprehensive_analysis": comprehensive_analysis})

@csrf_exempt
def cardiovascular_risk_assessment(request):
    df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/pregnant_health").option("dbtable", "health_records").option("user", "root").option("password", "123456").load()
    bp_categorized = df.withColumn("bp_category", when((col("SystolicBP") < 120) & (col("DiastolicBP") < 80), "正常").when(((col("SystolicBP") >= 120) & (col("SystolicBP") < 140)) | ((col("DiastolicBP") >= 80) & (col("DiastolicBP") < 90)), "高血压前期").otherwise("高血压"))
    hr_categorized = bp_categorized.withColumn("hr_category", when(col("HeartRate") < 60, "心动过缓").when((col("HeartRate") >= 60) & (col("HeartRate") <= 100), "正常").otherwise("心动过速"))
    pulse_pressure = hr_categorized.withColumn("pulse_pressure", col("SystolicBP") - col("DiastolicBP")).withColumn("map_pressure", (col("SystolicBP") + 2 * col("DiastolicBP")) / 3)
    cardiovascular_risk = pulse_pressure.groupBy("bp_category", "hr_category", "RiskLevel").agg(count("*").alias("count"), avg("pulse_pressure").alias("avg_pulse_pressure"), avg("map_pressure").alias("avg_map_pressure")).orderBy("bp_category", "hr_category")
    high_risk_combinations = cardiovascular_risk.filter(col("RiskLevel") == "High").collect()
    risk_patterns = []
    for pattern in high_risk_combinations:
        risk_patterns.append({"bp_category": pattern.bp_category, "hr_category": pattern.hr_category, "high_risk_count": pattern.count, "avg_pulse_pressure": round(pattern.avg_pulse_pressure, 1), "avg_map_pressure": round(pattern.avg_map_pressure, 1)})
    bp_risk_correlation = pulse_pressure.groupBy("bp_category").agg(count("*").alias("total_count"), (count(when(col("RiskLevel") == "High", 1)) / count("*") * 100).alias("high_risk_rate"), avg("SystolicBP").alias("avg_systolic"), avg("DiastolicBP").alias("avg_diastolic"), stddev("pulse_pressure").alias("pulse_pressure_std")).collect()
    bp_analysis = []
    for bp_data in bp_risk_correlation:
        bp_analysis.append({"bp_category": bp_data.bp_category, "total_count": bp_data.total_count, "high_risk_rate": round(bp_data.high_risk_rate, 2), "avg_systolic": round(bp_data.avg_systolic, 1), "avg_diastolic": round(bp_data.avg_diastolic, 1), "pulse_pressure_variation": round(bp_data.pulse_pressure_std, 1)})
    critical_thresholds = pulse_pressure.filter((col("SystolicBP") > 140) | (col("DiastolicBP") > 90) | (col("HeartRate") > 100) | (col("HeartRate") < 60)).groupBy("RiskLevel").agg(count("*").alias("critical_count")).collect()
    threshold_analysis = [{"risk_level": threshold.RiskLevel, "critical_indicators_count": threshold.critical_count} for threshold in critical_thresholds]
    return JsonResponse({"status": "success", "risk_patterns": risk_patterns, "bp_analysis": bp_analysis, "threshold_analysis": threshold_analysis})

@csrf_exempt
def high_risk_clustering_analysis(request):
    df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/pregnant_health").option("dbtable", "health_records").option("user", "root").option("password", "123456").load()
    feature_cols = ["Age", "SystolicBP", "DiastolicBP", "BS", "BodyTemp", "HeartRate"]
    assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
    feature_df = assembler.transform(df)
    kmeans = KMeans(k=4, featuresCol="features", predictionCol="cluster", seed=42, maxIter=100)
    model = kmeans.fit(feature_df)
    clustered_df = model.transform(feature_df)
    cluster_analysis = clustered_df.groupBy("cluster", "RiskLevel").agg(count("*").alias("count"), avg("Age").alias("avg_age"), avg("SystolicBP").alias("avg_systolic"), avg("DiastolicBP").alias("avg_diastolic"), avg("BS").alias("avg_bs"), avg("BodyTemp").alias("avg_temp"), avg("HeartRate").alias("avg_hr")).collect()
    cluster_profiles = []
    for cluster in cluster_analysis:
        cluster_profiles.append({"cluster_id": cluster.cluster, "risk_level": cluster.RiskLevel, "count": cluster.count, "avg_age": round(cluster.avg_age, 1), "avg_systolic": round(cluster.avg_systolic, 1), "avg_diastolic": round(cluster.avg_diastolic, 1), "avg_blood_sugar": round(cluster.avg_bs, 1), "avg_temperature": round(cluster.avg_temp, 1), "avg_heart_rate": round(cluster.avg_hr, 1)})
    high_risk_clusters = clustered_df.filter(col("RiskLevel") == "High").groupBy("cluster").agg(count("*").alias("high_risk_count"), percentile_approx("Age", 0.5).alias("median_age"), percentile_approx("SystolicBP", 0.75).alias("bp_75th"), percentile_approx("BS", 0.75).alias("bs_75th")).collect()
    risk_cluster_insights = []
    for risk_cluster in high_risk_clusters:
        risk_cluster_insights.append({"cluster_id": risk_cluster.cluster, "high_risk_population": risk_cluster.high_risk_count, "median_age": risk_cluster.median_age, "systolic_bp_75th_percentile": round(risk_cluster.bp_75th, 1), "blood_sugar_75th_percentile": round(risk_cluster.bs_75th, 1)})
    extreme_values = clustered_df.filter((col("SystolicBP") > 160) | (col("DiastolicBP") > 100) | (col("BS") > 180) | (col("HeartRate") > 120)).groupBy("cluster").agg(count("*").alias("extreme_count")).collect()
    extreme_analysis = [{"cluster_id": extreme.cluster, "extreme_values_count": extreme.extreme_count} for extreme in extreme_values]
    cluster_centers = model.clusterCenters()
    center_coordinates = []
    for i, center in enumerate(cluster_centers):
        center_coordinates.append({"cluster_id": i, "age_center": round(center[0], 1), "systolic_center": round(center[1], 1), "diastolic_center": round(center[2], 1), "bs_center": round(center[3], 1), "temp_center": round(center[4], 1), "hr_center": round(center[5], 1)})
    return JsonResponse({"status": "success", "cluster_profiles": cluster_profiles, "risk_cluster_insights": risk_cluster_insights, "extreme_analysis": extreme_analysis, "cluster_centers": center_coordinates})

基于大数据的优衣库销售数据分析系统-结语

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