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学生抑郁数据可视化分析系统-简介

本系统是基于Hadoop生态圈构建的学生抑郁数据可视化分析平台，采用Hadoop+Spark作为核心大数据处理框架，结合Django后端框架和Vue前端技术栈，实现对学生抑郁相关数据的深度挖掘与直观展示。系统运用HDFS分布式存储海量学生心理健康数据，通过Spark SQL进行高效的数据清洗和预处理，利用Pandas和NumPy进行统计分析计算，最终通过Echarts图表库将分析结果以多维度可视化图表形式呈现。系统涵盖学生抑郁群体基础画像分析、学业因素与抑郁情绪关联分析、生活方式影响因素探查、个人及家庭背景深度分析四大核心功能模块，能够从性别年龄分布、学习压力满意度、睡眠饮食习惯、经济压力家族史等多个维度全面剖析影响学生心理健康的关键因素，为学校心理健康教育和预警干预提供数据支撑和决策参考，同时展现了大数据技术在教育心理学领域的实际应用价值。

学生抑郁数据可视化分析系统-技术

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
数据库：MySQL

学生抑郁数据可视化分析系统-背景

随着高等教育规模不断扩大和社会竞争日益激烈，大学生群体面临着前所未有的学业压力、经济负担和就业焦虑，心理健康问题逐渐成为高校关注的重点领域。抑郁症作为最常见的心理障碍之一，在大学生群体中呈现出发病率上升、隐蔽性强、影响因素复杂等特点，不仅严重影响学生的学习生活质量，还可能导致学业中断、社交障碍甚至自伤行为等严重后果。传统的学生心理健康评估主要依赖问卷调查和个体访谈等方式，数据收集效率低、样本规模有限，难以全面反映群体性规律和深层次关联关系。与此同时，高校积累了大量学生基本信息、学业表现、生活习惯等数据资源，但缺乏有效的技术手段进行整合分析和价值挖掘，导致这些宝贵的数据资源未能充分发挥预警和指导作用。

本课题通过构建基于大数据技术的学生抑郁数据分析系统，能够为高校心理健康工作提供科学化的技术支撑和决策依据。系统运用Hadoop分布式存储和Spark并行计算能力，可以处理大规模学生数据并挖掘出传统方法难以发现的关联模式，有助于识别抑郁高危学生群体和主要影响因素，为制定针对性的预防干预措施提供数据基础。可视化分析功能使复杂的统计结果以直观的图表形式呈现，便于心理健康工作者快速理解数据内涵和趋势变化，提升工作效率和决策质量。从技术角度而言，本系统将大数据技术应用于心理健康领域，探索了跨学科融合的可能性，展现了计算机技术在解决社会问题方面的实用价值。作为毕业设计项目，本系统涵盖了大数据存储、处理、分析、可视化等完整技术链条，体现了对Hadoop生态系统和现代Web开发技术的综合运用能力，具有一定的学术价值和实践意义，当然这些意义相对有限，主要还是作为学习和技术验证的载体。

学生抑郁数据可视化分析系统-视频展示

学生抑郁数据可视化分析系统-图片展示

学生抑郁数据可视化分析系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, desc, asc, when
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("StudentDepressionAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled","true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled","true").getOrCreate()

@csrf_exempt
def analyze_depression_basic_portrait(request):
    df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/student_depression_data.csv")
    total_count = df.count()
    depression_stats = df.groupBy("是否抑郁").agg(count("*").alias("人数")).collect()
    depression_rate = df.filter(col("是否抑郁") == 1).count() / total_count * 100
    gender_depression = df.groupBy("性别", "是否抑郁").agg(count("*").alias("人数")).orderBy("性别", "是否抑郁").collect()
    male_total = df.filter(col("性别") == "男").count()
    female_total = df.filter(col("性别") == "女").count()
    male_depression = df.filter((col("性别") == "男") & (col("是否抑郁") == 1)).count()
    female_depression = df.filter((col("性别") == "女") & (col("是否抑郁") == 1)).count()
    male_depression_rate = (male_depression / male_total * 100) if male_total > 0 else 0
    female_depression_rate = (female_depression / female_total * 100) if female_total > 0 else 0
    age_groups = df.withColumn("年龄段", when(col("年龄") <= 22, "18-22岁").when(col("年龄") <= 27, "23-27岁").otherwise("28岁及以上"))
    age_depression = age_groups.groupBy("年龄段", "是否抑郁").agg(count("*").alias("人数")).orderBy("年龄段", "是否抑郁").collect()
    age_specific = df.groupBy("年龄", "是否抑郁").agg(count("*").alias("人数")).orderBy("年龄", "是否抑郁").collect()
    depression_ages = df.filter(col("是否抑郁") == 1).groupBy("年龄").agg(count("*").alias("抑郁人数")).orderBy(desc("抑郁人数")).collect()
    result = {"总体抑郁率": round(depression_rate, 2), "抑郁统计": [{"类别": row["是否抑郁"], "人数": row["人数"]} for row in depression_stats], "性别对比": {"男性抑郁率": round(male_depression_rate, 2), "女性抑郁率": round(female_depression_rate, 2)}, "年龄段分布": [{"年龄段": row["年龄段"], "是否抑郁": row["是否抑郁"], "人数": row["人数"]} for row in age_depression], "具体年龄": [{"年龄": row["年龄"], "抑郁人数": row["抑郁人数"]} for row in depression_ages[:10]]}
    spark_df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame([result]))
    spark_df.write.mode("overwrite").parquet("hdfs://localhost:9000/analysis_results/basic_portrait")
    return JsonResponse(result)

@csrf_exempt
def analyze_academic_factors_correlation(request):
    df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/student_depression_data.csv")
    stress_depression = df.groupBy("学习压力", "是否抑郁").agg(count("*").alias("人数")).orderBy("学习压力", "是否抑郁").collect()
    stress_levels = df.groupBy("学习压力").agg(count("*").alias("总人数"), count(when(col("是否抑郁") == 1, 1)).alias("抑郁人数")).collect()
    stress_rates = []
    for row in stress_levels:
        depression_rate = (row["抑郁人数"] / row["总人数"] * 100) if row["总人数"] > 0 else 0
        stress_rates.append({"学习压力等级": row["学习压力"], "抑郁率": round(depression_rate, 2), "总人数": row["总人数"], "抑郁人数": row["抑郁人数"]})
    satisfaction_depression = df.groupBy("学习满意度", "是否抑郁").agg(count("*").alias("人数")).orderBy("学习满意度", "是否抑郁").collect()
    satisfaction_levels = df.groupBy("学习满意度").agg(count("*").alias("总人数"), count(when(col("是否抑郁") == 1, 1)).alias("抑郁人数")).collect()
    satisfaction_rates = []
    for row in satisfaction_levels:
        depression_rate = (row["抑郁人数"] / row["总人数"] * 100) if row["总人数"] > 0 else 0
        satisfaction_rates.append({"学习满意度等级": row["学习满意度"], "抑郁率": round(depression_rate, 2), "总人数": row["总人数"], "抑郁人数": row["抑郁人数"]})
    study_time_groups = df.withColumn("学习时长类别", when(col("学习时间") <= 4, "少于4小时").when(col("学习时间") <= 8, "4-8小时").otherwise("超过8小时"))
    time_depression = study_time_groups.groupBy("学习时长类别").agg(count("*").alias("总人数"), count(when(col("是否抑郁") == 1, 1)).alias("抑郁人数")).collect()
    time_rates = []
    for row in time_depression:
        depression_rate = (row["抑郁人数"] / row["总人数"] * 100) if row["总人数"] > 0 else 0
        time_rates.append({"学习时长": row["学习时长类别"], "抑郁率": round(depression_rate, 2), "总人数": row["总人数"]})
    cross_analysis = df.groupBy("学习压力", "学习满意度").agg(count("*").alias("总人数"), count(when(col("是否抑郁") == 1, 1)).alias("抑郁人数")).collect()
    cross_results = []
    for row in cross_analysis:
        depression_rate = (row["抑郁人数"] / row["总人数"] * 100) if row["总人数"] > 0 else 0
        cross_results.append({"学习压力": row["学习压力"], "学习满意度": row["学习满意度"], "抑郁率": round(depression_rate, 2), "样本数": row["总人数"]})
    result = {"压力等级分析": stress_rates, "满意度分析": satisfaction_rates, "学习时长分析": time_rates, "交叉影响分析": sorted(cross_results, key=lambda x: x["抑郁率"], reverse=True)}
    return JsonResponse(result)

@csrf_exempt
def analyze_lifestyle_depression_correlation(request):
    df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/student_depression_data.csv")
    sleep_categories = df.withColumn("睡眠类别", when(col("睡眠时间") < 5, "少于5小时").when(col("睡眠时间") < 7, "5-6小时").when(col("睡眠时间") <= 8, "7-8小时").otherwise("超过8小时"))
    sleep_analysis = sleep_categories.groupBy("睡眠类别").agg(count("*").alias("总人数"), count(when(col("是否抑郁") == 1, 1)).alias("抑郁人数")).collect()
    sleep_results = []
    for row in sleep_analysis:
        depression_rate = (row["抑郁人数"] / row["总人数"] * 100) if row["总人数"] > 0 else 0
        sleep_results.append({"睡眠时长": row["睡眠类别"], "抑郁率": round(depression_rate, 2), "总人数": row["总人数"], "抑郁人数": row["抑郁人数"]})
    diet_analysis = df.groupBy("饮食习惯").agg(count("*").alias("总人数"), count(when(col("是否抑郁") == 1, 1)).alias("抑郁人数")).collect()
    diet_results = []
    for row in diet_analysis:
        depression_rate = (row["抑郁人数"] / row["总人数"] * 100) if row["总人数"] > 0 else 0
        diet_results.append({"饮食习惯": row["饮食习惯"], "抑郁率": round(depression_rate, 2), "总人数": row["总人数"], "抑郁人数": row["抑郁人数"]})
    lifestyle_combination = sleep_categories.groupBy("睡眠类别", "饮食习惯").agg(count("*").alias("总人数"), count(when(col("是否抑郁") == 1, 1)).alias("抑郁人数")).collect()
    combination_results = []
    for row in lifestyle_combination:
        if row["总人数"] >= 10:
            depression_rate = (row["抑郁人数"] / row["总人数"] * 100) if row["总人数"] > 0 else 0
            combination_results.append({"睡眠": row["睡眠类别"], "饮食": row["饮食习惯"], "抑郁率": round(depression_rate, 2), "样本数": row["总人数"]})
    depressed_avg_study = df.filter(col("是否抑郁") == 1).agg(avg("学习时间")).collect()[0][0]
    non_depressed_avg_study = df.filter(col("是否抑郁") == 0).agg(avg("学习时间")).collect()[0][0]
    study_time_comparison = {"抑郁学生平均学习时长": round(float(depressed_avg_study), 2) if depressed_avg_study else 0, "非抑郁学生平均学习时长": round(float(non_depressed_avg_study), 2) if non_depressed_avg_study else 0, "时长差异": round(float(non_depressed_avg_study - depressed_avg_study), 2) if depressed_avg_study and non_depressed_avg_study else 0}
    high_risk_combinations = sorted([combo for combo in combination_results if combo["抑郁率"] > 50], key=lambda x: x["抑郁率"], reverse=True)
    result = {"睡眠时长分析": sorted(sleep_results, key=lambda x: x["抑郁率"], reverse=True), "饮食习惯分析": sorted(diet_results, key=lambda x: x["抑郁率"], reverse=True), "生活方式组合": sorted(combination_results, key=lambda x: x["抑郁率"], reverse=True)[:10], "学习时长对比": study_time_comparison, "高风险组合": high_risk_combinations}
    lifestyle_df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame(combination_results))
    lifestyle_df.coalesce(1).write.mode("overwrite").option("header","true").csv("hdfs://localhost:9000/analysis_results/lifestyle_patterns")
    return JsonResponse(result)

学生抑郁数据可视化分析系统-结语

大数据专业导师推荐：基于Hadoop的学生抑郁数据可视化分析系统值得深入研究

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