💖💖作者：计算机编程小咖
💙💙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！
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慢性肾病数据可视化分析系统介绍

《基于大数据的慢性肾病数据可视化分析系统》是一款专为慢性肾病数据研究与分析设计的高效系统。本系统采用先进的大数据框架 Hadoop 和 Spark，支持 Python 和 Java 两种开发语言，后端可选择 Django 或 Spring Boot 框架，前端则融合了 Vue、ElementUI、Echarts 等技术，为用户提供强大的数据处理与展示能力。系统功能丰富，涵盖系统首页、个人信息管理、密码修改、大屏可视化展示、用户管理、慢性肾病数据管理等核心模块，还针对慢性肾病的血液生化指标、临床模式、疾病流行率、疾病进展、肾功能以及多指标进行深度分析，帮助用户全面了解慢性肾病数据，为科研和临床决策提供有力支持。通过本系统，用户可以轻松实现慢性肾病数据的高效采集、存储、分析与可视化展示，提升研究效率和数据利用率，是慢性肾病研究领域不可或缺的有力工具。

慢性肾病数据可视化分析系统演示视频

慢性肾病数据可视化分析系统演示图片

慢性肾病数据可视化分析系统代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, count, sum# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder \.appName("Chronic Kidney Disease Data Analysis") \.getOrCreate()# 核心功能1：血液生化指标分析
def analyze_blood_biochemical_indicators(dataframe):# 计算平均值avg_values = dataframe.select(avg(col("creatinine")).alias("avg_creatinine"),avg(col("blood_urea")).alias("avg_blood_urea"),avg(col("uric_acid")).alias("avg_uric_acid"))avg_values.show()# 计算异常值数量abnormal_counts = dataframe.filter((col("creatinine") > 1.2) | (col("blood_urea") > 20) | (col("uric_acid") > 7)).count()print(f"Abnormal blood biochemical indicators count: {abnormal_counts}")# 核心功能2：疾病流行率分析
def analyze_disease_prevalence(dataframe):# 计算不同地区的疾病流行率prevalence_by_region = dataframe.groupBy("region").agg(count("patient_id").alias("patient_count"))total_patients = dataframe.count()prevalence_by_region = prevalence_by_region.withColumn("prevalence_rate", col("patient_count") / total_patients * 100)prevalence_by_region.show()# 找出流行率最高的地区highest_prevalence_region = prevalence_by_region.orderBy(col("prevalence_rate").desc()).first()print(f"Highest prevalence region: {highest_prevalence_region['region']} with rate {highest_prevalence_region['prevalence_rate']}%")# 核心功能3：肾功能分析
def analyze_kidney_function(dataframe):# 计算肾功能指标的分布kidney_function_distribution = dataframe.groupBy("kidney_function_stage").agg(count("patient_id").alias("patient_count"))kidney_function_distribution.show()# 分析不同肾功能阶段的患者平均年龄avg_age_by_stage = dataframe.groupBy("kidney_function_stage").agg(avg(col("age")).alias("avg_age"))avg_age_by_stage.show()# 找出肾功能最差的患者群体worst_kidney_function_stage = dataframe.groupBy("kidney_function_stage").agg(sum(col("patient_id")).alias("patient_sum")).orderBy(col("patient_sum").desc()).first()print(f"Worst kidney function stage: {worst_kidney_function_stage['kidney_function_stage']} with {worst_kidney_function_stage['patient_sum']} patients")# 示例数据加载
# 假设数据已经加载到DataFrame中
# dataframe = spark.read.csv("path_to_your_data.csv", header=True, inferSchema=True)# 调用核心功能函数
# analyze_blood_biochemical_indicators(dataframe)
# analyze_disease_prevalence(dataframe)
# analyze_kidney_function(dataframe)

慢性肾病数据可视化分析系统文档展示

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