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基于大数据的肥胖风险因素数据分析系统-功能介绍

本项目是一个基于Python大数据技术栈的肥胖风险因素数据分析系统，它旨在利用现代数据处理框架，深入探究影响肥胖的多种复杂因素。系统核心采用Hadoop作为分布式存储基础，并运用Spark进行高效的大规模数据计算与分析，后端则选用轻量而强大的Django框架进行业务逻辑封装与API接口开发。我们处理的数据集涵盖了个体的人口学特征、饮食习惯、生活方式等多个维度的详细信息，系统首先对这些原始数据进行严格的清洗、转换和特征工程，例如修正数据错误、计算关键的BMI指数等。随后，通过Spark的分布式计算能力，系统从四个核心维度展开深度分析：基本人口学特征与肥胖的关联、饮食习惯对肥胖的影响、生活方式与肥胖风险的关系，以及对肥胖人群进行精准的综合画像。最终，所有分析结果通过Vue前端结合Echarts图表库，以直观、动态的可视化图表形式呈现给用户，将复杂的数据关系转化为清晰易懂的洞察，为理解和预防肥胖问题提供了一个数据驱动的分析平台。

基于大数据的肥胖风险因素数据分析系统-选题背景意义

选题背景
随着现代社会生活节奏的加快和饮食结构的改变，肥胖问题日益成为一个影响广泛的公共健康议题。它不再是简单的体重超标，而是与多种慢性疾病紧密相关的复杂状态，其背后涉及到遗传、饮食、运动、心理等诸多因素的相互作用。日常生活中，我们常常听到各种关于健康和减肥的建议，但这些建议往往缺乏针对性和数据支撑，人们很难清晰地了解哪些生活习惯对自己的体重影响最大。传统的健康研究多依赖于小样本的问卷调查和统计分析，难以全面、深入地揭示海量数据中隐藏的复杂关联。在这样的大背景下，利用大数据技术来处理和分析海量的健康相关数据，挖掘其中潜在的规律和风险因素，就成为一种全新的、更有效的研究思路。本课题正是顺应这一趋势，尝试构建一个数据分析系统，来系统性地探究肥胖背后的多种风险因素。
选题意义
这个项目的意义在于，它提供了一个将大数据技术应用于具体健康问题的实践范例。从实际应用层面来看，系统能够帮助普通公众更直观地理解不同生活习惯与肥胖风险之间的关系，比如，是缺乏运动还是爱吃零食对体重的影响更大，这种量化的分析比空泛的说教更有说服力，有助于引导人们建立更健康的生活方式。对于公共卫生领域的研究者或管理者而言，该系统可以作为一个辅助工具，通过分析特定人群的数据，识别出肥胖问题的高风险群体及其主要行为特征，从而为制定更有针对性的健康干预策略提供数据参考。从技术学习角度来说，本项目完整地走过了从数据采集、清洗、分布式计算分析到最终可视化展示的全流程，综合运用了Hadoop、Spark、Python、Django等多种技术，对于掌握现代大数据应用开发的全貌是一个非常好的锻炼，算是一个有价值的技术实践。

基于大数据的肥胖风险因素数据分析系统-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

基于大数据的肥胖风险因素数据分析系统-图片展示

基于大数据的肥胖风险因素数据分析系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.types import FloatType

spark = SparkSession.builder.appName("ObesityAnalysis").getOrCreate()

# 核心功能1: 数据预处理与特征工程
def preprocess_and_feature_engineering(df):
    # 修正目标变量字段名和拼写错误
    df = df.withColumnRenamed("0be1dad", "obesity_level").withColumn("obesity_level", F.when(F.col("obesity_level") == "0rmal_Weight", "Normal_Weight").otherwise(F.col("obesity_level")))
    # 计算BMI指数并保留两位小数
    df = df.withColumn("BMI", F.format_number(F.col("Weight") / (F.col("Height") ** 2), 2).cast(FloatType()))
    # 对频率字段进行分箱处理，将其语义化
    df = df.withColumn("FAF_category", F.when(F.col("FAF") <= 1, "低频率").when((F.col("FAF") > 1) & (F.col("FAF") <= 2), "中频率").otherwise("高频率"))
    df = df.withColumn("FCVC_category", F.when(F.col("FCVC") <= 1, "偶尔").when((F.col("FCVC") > 1) & (F.col("FCVC") <= 2), "经常").otherwise("总是"))
    # 将二元特征映射为中文语义
    df = df.withColumn("FAVC_label", F.when(F.col("FAVC") == 1, "是").otherwise("否"))
    df = df.withColumn("family_history_label", F.when(F.col("family_history_with_overweight") == 1, "有").otherwise("无"))
    # 处理分类值不一致问题，例如CALC字段中的0值
    df = df.withColumn("CALC", F.when(F.col("CALC") == "0", "无").otherwise(F.col("CALC")))
    return df

# 核心功能2: 饮食与运动习惯的交叉影响分析
def diet_exercise_cross_analysis(processed_df):
    # 分析“高热量饮食”和“运动频率”组合下的肥胖水平分布
    cross_analysis_df = processed_df.groupBy("FAVC_label", "FAF_category", "obesity_level").count()
    # 计算在每个（高热量饮食，运动频率）组合下，各肥胖等级的占比
    total_counts = cross_analysis_df.groupBy("FAVC_label", "FAF_category").agg(F.sum("count").alias("total_count"))
    result_df = cross_analysis_df.join(total_counts, on=["FAVC_label", "FAF_category"], how="left")
    result_df = result_df.withColumn("percentage", F.format_number((F.col("count") / F.col("total_count")) * 100, 2))
    # 清理并排序结果，使输出更易读
    final_result = result_df.select("FAVC_label", "FAF_category", "obesity_level", "percentage").orderBy("FAVC_label", "FAF_category", F.desc("percentage"))
    return final_result

# 核心功能3: 重度肥胖人群主要风险因素分析
def severe_obesity_profiling(processed_df):
    # 筛选出重度肥胖人群
    severe_obese_df = processed_df.filter(F.col("obesity_level").isin("Obesity_Type_II", "Obesity_Type_III"))
    total_severe_count = severe_obese_df.count()
    # 计算该人群中各种风险因素的普遍性（占比）
    risk_factors_profile = severe_obese_df.agg(
        (F.sum(F.when(F.col("FAVC_label") == "是", 1).otherwise(0)) / total_severe_count).alias("high_calorie_food_ratio"),
        (F.sum(F.when(F.col("family_history_label") == "有", 1).otherwise(0)) / total_severe_count).alias("family_history_ratio"),
        (F.sum(F.when(F.col("FAF_category") == "低频率", 1).otherwise(0)) / total_severe_count).alias("low_exercise_ratio"),
        (F.sum(F.when(F.col("CALC") == "Frequently", 1).otherwise(0)) / total_severe_count).alias("frequent_alcohol_ratio"),
        (F.avg("BMI")).alias("average_BMI")
    )
    # 将比率转换为百分比格式，方便理解
    formatted_profile = risk_factors_profile.withColumn("high_calorie_food_ratio", F.format_number(F.col("high_calorie_food_ratio") * 100, 2)) \
        .withColumn("family_history_ratio", F.format_number(F.col("family_history_ratio") * 100, 2)) \
        .withColumn("low_exercise_ratio", F.format_number(F.col("low_exercise_ratio") * 100, 2)) \
        .withColumn("frequent_alcohol_ratio", F.format_number(F.col("frequent_alcohol_ratio") * 100, 2)) \
        .withColumn("average_BMI", F.format_number("average_BMI", 2))
    return formatted_profile

基于大数据的肥胖风险因素数据分析系统-结语

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