💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
目录
- 乳腺癌数据分析与可视化系统介绍
- 乳腺癌数据分析与可视化系统演示视频
- 乳腺癌数据分析与可视化系统演示图片
- 乳腺癌数据分析与可视化系统代码展示
- 乳腺癌数据分析与可视化系统文档展示
乳腺癌数据分析与可视化系统介绍
本系统名为《基于大数据的乳腺癌数据分析与可视化》，面向计算机专业大四学生毕业设计场景，围绕乳腺癌相关数据展开大数据分析、指标挖掘与可视化展示。系统采用Hadoop与Spark作为大数据处理核心，使用HDFS进行数据存储，借助Spark SQL、Pandas、NumPy完成数据清洗、统计分析与特征处理，后端提供Python+Django与Java+Spring Boot两个版本，前端使用Vue、ElementUI、Echarts、HTML、CSS、JavaScript、jQuery构建交互页面，数据库采用MySQL。功能上涵盖系统首页、数据大屏、诊断初览、风险分档、乳腺数据、形态指标、形态挖掘、个人信息和修改密码等模块。用户可以在数据大屏中直观查看乳腺癌数据的整体分布情况，在诊断初览中了解基础诊断信息，在风险分档中对病例风险进行分层观察，在乳腺数据与形态指标中查看具体字段和指标变化，在形态挖掘中结合Spark SQL与Pandas对形态特征进行进一步分析。整体来说，这个系统不是单纯做一个后台管理页面，而是把大数据处理、指标分析和可视化展示串起来，让乳腺癌数据看起来更清楚，也方便后续做毕设展示和功能说明。
乳腺癌数据分析与可视化系统演示视频
项目演示视频
乳腺癌数据分析与可视化系统演示图片
乳腺癌数据分析与可视化系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, when, avg, desc
import pandas as pd
import numpy as np
spark = SparkSession.builder.appName("BreastCancerBigDataAnalysis").enableHiveSupport().getOrCreate()
def load_breast_data():
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("hdfs:///breast_cancer/breast_data.csv")
df = df.dropDuplicates()
df = df.fillna({"radius_mean": 0, "texture_mean": 0, "perimeter_mean": 0, "area_mean": 0})
return df
def diagnosis_overview_service():
df = load_breast_data()
total_count = df.count()
benign_count = df.filter(col("diagnosis") == "B").count()
malignant_count = df.filter(col("diagnosis") == "M").count()
benign_rate = round(benign_count / total_count * 100, 2) if total_count else 0
malignant_rate = round(malignant_count / total_count * 100, 2) if total_count else 0
result = {"total": total_count, "benign": benign_count, "malignant": malignant_count, "benign_rate": benign_rate, "malignant_rate": malignant_rate}
spark.createDataFrame([result]).write.mode("overwrite").format("json").save("hdfs:///breast_cancer/result/diagnosis_overview")
return result
def risk_level_service():
df = load_breast_data()
risk_df = df.withColumn("risk_level", when((col("radius_mean") > 20) | (col("area_mean") > 1000), "高风险").when((col("radius_mean") > 15) | (col("area_mean") > 700), "中风险").otherwise("低风险"))
risk_count = risk_df.groupBy("risk_level").agg(count("*").alias("num")).orderBy(desc("num"))
risk_pd = risk_count.toPandas()
risk_pd["ratio"] = np.round(risk_pd["num"] / risk_pd["num"].sum() * 100, 2)
risk_result = risk_pd.to_dict(orient="records")
spark.createDataFrame(risk_pd).write.mode("overwrite").format("json").save("hdfs:///breast_cancer/result/risk_level")
return risk_result
def morphology_mining_service():
df = load_breast_data()
morphology_df = df.select("radius_mean", "texture_mean", "perimeter_mean", "area_mean", "smoothness_mean", "compactness_mean", "concavity_mean", "concave_points_mean")
stats_df = morphology_df.select(avg("radius_mean").alias("avg_radius"), avg("texture_mean").alias("avg_texture"), avg("perimeter_mean").alias("avg_perimeter"), avg("area_mean").alias("avg_area"), avg("smoothness_mean").alias("avg_smoothness"), avg("compactness_mean").alias("avg_compactness"), avg("concavity_mean").alias("avg_concavity"), avg("concave_points_mean").alias("avg_concave_points"))
stats_pd = stats_df.toPandas()
corr_pd = morphology_df.toPandas().corr(numeric_only=True)
corr_result = corr_pd.round(4).to_dict()
mining_result = {"avg_stats": stats_pd.to_dict(orient="records"), "correlation": corr_result}
spark.createDataFrame(stats_pd).write.mode("overwrite").format("json").save("hdfs:///breast_cancer/result/morphology_stats")
return mining_result
乳腺癌数据分析与可视化系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
