💖💖作者：計算機編程小咖
💙💙個人簡介：曾長期從事計算機專業培訓教學，本人也熱愛上課教學，語言擅長Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，開發項目包括大數據、深度學習、網站、小程序、安卓、算法。平常會做一些項目定制化開發、代碼講解、答辯教學、文檔編寫、也懂一些降重方面的技巧。平常喜歡分享一些自己開發中遇到的問題的解決辦法，也喜歡交流技術，大家有技術代碼這一塊的問題可以問我！
💛💛想說的話：感謝大家的關注與支持！
💜💜
網站實戰項目
安卓/小程序實戰項目
大數據實戰項目
深度學習實戰項目

慢性腎病數據可視化分析系統介紹

《基于大數據的慢性腎病數據可視化分析系統》是一款專為慢性腎病數據研究與分析設計的高效系統。本系統采用先進的大數據框架 Hadoop 和 Spark，支持 Python 和 Java 兩種開發語言，后端可選擇 Django 或 Spring Boot 框架，前端則融合了 Vue、ElementUI、Echarts 等技術，為用戶提供強大的數據處理與展示能力。系統功能豐富，涵蓋系統首頁、個人信息管理、密碼修改、大屏可視化展示、用戶管理、慢性腎病數據管理等核心模塊，還針對慢性腎病的血液生化指標、臨床模式、疾病流行率、疾病進展、腎功能以及多指標進行深度分析，幫助用戶全面了解慢性腎病數據，為科研和臨床決策提供有力支持。通過本系統，用戶可以輕松實現慢性腎病數據的高效采集、存儲、分析與可視化展示，提升研究效率和數據利用率，是慢性腎病研究領域不可或缺的有力工具。

慢性腎病數據可視化分析系統演示視頻

慢性腎病數據可視化分析系統演示圖片

慢性腎病數據可視化分析系統代碼展示

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：血液生化指標分析
def analyze_blood_biochemical_indicators(dataframe):# 計算平均值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()# 計算異常值數量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):# 計算不同地區的疾病流行率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區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：腎功能分析
def analyze_kidney_function(dataframe):# 計算腎功能指標的分布kidney_function_distribution = dataframe.groupBy("kidney_function_stage").agg(count("patient_id").alias("patient_count"))kidney_function_distribution.show()# 分析不同腎功能階段的患者平均年齡avg_age_by_stage = dataframe.groupBy("kidney_function_stage").agg(avg(col("age")).alias("avg_age"))avg_age_by_stage.show()# 找出腎功能最差的患者群體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")# 示例數據加載
# 假設數據已經加載到DataFrame中
# dataframe = spark.read.csv("path_to_your_data.csv", header=True, inferSchema=True)# 調用核心功能函數
# analyze_blood_biochemical_indicators(dataframe)
# analyze_disease_prevalence(dataframe)
# analyze_kidney_function(dataframe)

慢性腎病數據可視化分析系統文檔展示

💖💖作者：計算機編程小咖
💙💙個人簡介：曾長期從事計算機專業培訓教學，本人也熱愛上課教學，語言擅長Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，開發項目包括大數據、深度學習、網站、小程序、安卓、算法。平常會做一些項目定制化開發、代碼講解、答辯教學、文檔編寫、也懂一些降重方面的技巧。平常喜歡分享一些自己開發中遇到的問題的解決辦法，也喜歡交流技術，大家有技術代碼這一塊的問題可以問我！
💛💛想說的話：感謝大家的關注與支持！
💜💜
網站實戰項目
安卓/小程序實戰項目
大數據實戰項目
深度學習實戰項目