注意：该项目只展示部分功能

1.开发环境

发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

随着大数据技术的快速发展和普及，健康与生活方式数据的收集与分析变得越来越重要。印度作为一个人口众多的国家，其居民的健康与生活方式数据具有极高的研究价值。然而，由于数据量大且复杂，如何有效地分析和利用这些数据成为了一个挑战。因此，开发一个基于Hadoop的健康生活方式影响因素分析系统与数据可视化，不仅能够提高数据分析的效率，还能帮助研究人员和决策者更好地理解居民的健康状况和生活方式，从而制定更有效的健康政策和干预措施。
基于Hadoop的健康生活方式影响因素分析系统与数据可视化系统的开发旨在通过大数据技术对居民的健康与生活方式进行深入分析，以数据可视化的形式直观展示分析结果。这不仅有助于揭示不同年龄、性别、城乡分布的居民在健康和生活方式上的差异，还能分析吸烟、饮酒、饮食习惯等行为对健康的影响。通过这些分析，可以为公共卫生政策的制定提供科学依据，促进居民健康行为的改善，提高整个社会的健康状况。
本系统主要包括以下核心功能模块：
用户管理：允许管理员添加、删除和修改用户信息。
数据可视化：包括年龄结构分布、性别与城乡人口构成、居民吸烟习惯、城乡居民饮食结构、压力与饮酒行为、健康生活评分分布、健康分与工作压力关系、城乡居民风险行为对比等。
数据分析：提供各年龄段的饮食习惯分析、不同年龄段的健康与生活方式演变趋势、各年龄段的医疗观念变迁等。
健康评估：通过健康生活方式与工作压力的关系、城乡居民健康生活方式评分对比等模块，评估居民的健康状态。
系统公告管理：用于发布和管理系统公告。

3 系统展示

3.1 大屏页面

大屏上.png

大屏下.png

3.2 分析页面

对比分析.png

居民分析.png

年龄分析.png

生活分析.png

行为分析.png

3.3 基础页面

登录.png

用户.png

数据.png

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5 部分功能代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有一个CSV文件，包含健康与生活方式的数据
data_file = 'health_lifestyle_data.csv'

# 加载数据
data = pd.read_csv(data_file)

# 数据预览
print(data.head())

# 年龄结构分布
plt.figure(figsize=(8, 6))
data['age_group'].value_counts().plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')
plt.title('Age Structure Distribution')
plt.ylabel('')  # 隐藏y轴标签
plt.show()

# 性别与城乡人口构成
plt.figure(figsize=(10, 6))
data.groupby(['gender', 'urban_rural']).size().unstack().plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title('Gender and Urban/Rural Population Composition')
plt.xlabel('Gender')
plt.ylabel('Number of People')
plt.show()

# 居民吸烟习惯
plt.figure(figsize=(8, 6))
data['smoking_habit'].value_counts().plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')
plt.title('Resident Smoking Habits')
plt.ylabel('')  # 隐藏y轴标签
plt.show()

# 城乡居民饮食结构
plt.figure(figsize=(10, 6))
diet_data = data.groupby(['urban_rural', 'diet_type']).size().unstack()
diet_data.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title('Urban and Rural Resident Diet Structure')
plt.xlabel('Diet Type')
plt.ylabel('Number of People')
plt.show()

# 压力与饮酒行为
plt.figure(figsize=(10, 6))
stress_drinking_data = data.groupby(['stress_level', 'drinking_habit']).size().unstack()
stress_drinking_data.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title('Stress and Drinking Behavior')
plt.xlabel('Stress Level')
plt.ylabel('Number of People')
plt.show()

# 健康生活评分分布
plt.figure(figsize=(8, 6))
data['health_score'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.title('Health Lifestyle Score Distribution')
plt.xlabel('Health Score')
plt.ylabel('Number of People')
plt.show()

# 健康分与工作压力关系
plt.figure(figsize=(10, 6))
data.plot(kind='scatter', x='work_pressure', y='health_score')
plt.title('Health Score and Work Pressure Relationship')
plt.xlabel('Work Pressure')
plt.ylabel('Health Score')
plt.show()

# 城乡居民风险行为对比
plt.figure(figsize=(10, 6))
risk_behavior_data = data.groupby(['urban_rural', 'risk_behavior']).size().unstack()
risk_behavior_data.plot(kind='bar', stacked=True)
plt.title('Urban and Rural Resident Risk Behavior Comparison')
plt.xlabel('Risk Behavior')
plt.ylabel('Number of People')
plt.show()

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