【Python大数据毕设推荐】基于Hadoop的体脂数据分析系统源码毕业设计选题推荐毕设选题数据分析机器学习

原创于 2025-11-24 21:48:24 发布 · 647 阅读

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#大数据 #python #hadoop #spark #数据分析 #体脂 #计算机毕设

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体脂数据可视化分析系统-简介

本系统是一个基于Hadoop与Django的体脂数据可视化分析系统，旨在为个人健康管理提供科学、直观的数据支持。系统后端采用Python语言，利用Hadoop的HDFS作为海量体脂数据的存储基础，并通过Spark进行高效的分布式计算与数据分析。前端则结合Vue框架与Echarts可视化库，将复杂的分析结果以图表形式清晰呈现。核心功能涵盖了从基础指标到高级算法的全方位分析：首先，系统会对体脂率、BMI（身体质量指数）等核心健康指标进行分布统计与评估，帮助用户快速了解自身基本健康状况；其次，通过计算腰臀比（WHR）和腰围身高比（WHtR），系统可以进行更精细的健康风险预警，识别中心性肥胖等潜在问题；更进一步，系统运用相关性热力图分析，揭示身体各部位围度与体脂率之间的内在联系，找出关键影响因素；最后，系统引入K-Means聚类算法，基于多维度身体测量数据对用户进行科学的体型分群，深入挖掘不同体型人群的特征差异，从而为用户提供更具个性化的健康建议与运动指导，实现了从数据采集、处理、分析到可视化展示的完整闭环。

体脂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

体脂数据可视化分析系统-背景

选题背景
如今，大家对健康生活的追求是越来越高了，很多人都会用智能手环、体重秤这些设备来记录自己的身体数据。但问题来了，这些数字，比如体重、BMI、体脂率，到底代表了什么？很多人看着一堆数据还是一头雾水，不清楚自己的真实健康状况，更不知道从何入手去改善。市面上虽然有很多健康APP，但大多只是简单记录，缺少深度的、个性化的分析。特别是对于想系统了解自己身体特征、寻找潜在健康风险的人来说，一个能把所有数据串联起来，并用通俗易懂的方式展示出来的工具就显得特别重要。正是在这种对个人健康深度分析有实际需求的背景下，我们想到了开发这样一个系统，希望能利用大数据技术，把零散的身体数据变成有价值的健康洞察。

选题意义
这个课题的意义，我觉得可以从几个方面来看。首先，对于我个人而言，这是一个非常宝贵的学习机会。它让我能把课堂上学到的Hadoop、Spark、Django这些零散的技术点，真正地串联起来，去解决一个具体的问题，这比单纯看书本要深刻得多。其次，从实际应用的角度来说，这个系统算是一个小小的健康管理工具。它虽然不能替代专业的医疗建议，但至少能帮助普通人更直观地理解自己的身体数据，看到自己属于哪个体型类别，哪些指标可能存在风险，从而激发大家关注健康的动力。最后，对于计算机专业的同学来说，这个项目也算是一个比较完整的毕设参考，它展示了如何将大数据技术应用于生活场景，希望能给其他正在为选题发愁的同学提供一点思路和启发。

体脂数据可视化分析系统-视频展示

基于Hadoop+Django的体脂数据可视化分析系统

体脂数据可视化分析系统-图片展示

在这里插入图片描述

体脂数据可视化分析系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, count, lit
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
import pandas as pd
import numpy as np

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

def analyze_bmi_distribution(spark_df):
    bmi_df = spark_df.withColumn("BMI", col("Weight") / ((col("Height") / 100) ** 2))
    categorized_df = bmi_df.withColumn("BMICategory",
        when(col("BMI") < 18.5, "偏瘦")
        .when((col("BMI") >= 18.5) & (col("BMI") < 25), "正常")
        .when((col("BMI") >= 25) & (col("BMI") < 30), "超重")
        .otherwise("肥胖")
    )
    result_df = categorized_df.groupBy("BMICategory").agg(count("*").alias("Count"))
    result_list = result_df.collect()
    chart_data = [{"name": row["BMICategory"], "value": row["Count"]} for row in result_list]
    return chart_data

def perform_kmeans_clustering(spark_df, k=4):
    feature_cols = ["Age", "Weight", "Height", "Abdomen", "Hip", "Thigh"]
    assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
    assembled_df = assembler.transform(spark_df)
    kmeans = KMeans(featuresCol="features", predictionCol="cluster", k=k, seed=1)
    model = kmeans.fit(assembled_df)
    clustered_df = model.transform(assembled_df)
    pandas_df = clustered_df.select("Age", "BodyFat", "cluster").toPandas()
    cluster_summary = pandas_df.groupby("cluster").agg(
        avg_age=('Age', 'mean'),
        avg_bodyfat=('BodyFat', 'mean')
    ).reset_index()
    return cluster_summary.to_dict('records')

def calculate_correlation_heatmap(spark_df):
    pandas_df = spark_df[["BodyFat", "Neck", "Chest", "Abdomen", "Hip", "Thigh"]].toPandas()
    correlation_matrix = pandas_df.corr()
    cols = correlation_matrix.columns.tolist()
    heatmap_data = []
    for i, col_name in enumerate(cols):
        for j, row_name in enumerate(cols):
            heatmap_data.append([i, j, round(correlation_matrix.iloc[i, j], 2)])
    return {"columns": cols, "data": heatmap_data}