大数据毕业设计推荐：基于Hadoop+Spark的学生生活习惯与成绩关联性数据分析与可视化系统

💖💖作者：计算机编程小央姐
💙💙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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💕💕文末获取源码

基于Hadoop+Spark的学生生活习惯与成绩关联性数据分析与可视化系统-系统功能介绍

本系统是一个专门针对学生群体设计的大数据分析平台，采用Hadoop分布式存储架构和Spark大数据计算引擎，深入挖掘学生日常生活习惯与学业成绩之间的潜在关联性。系统整合了学生的学习行为数据（学习时长、出勤率、课外活动参与度）、生活方式数据（睡眠时间、饮食质量、锻炼频率、心理健康状况）、数字化行为数据（社交媒体使用时长、流媒体观看时间）以及个人背景数据（性别、年龄、家庭教育背景、兼职情况等），通过多维度交叉分析构建完整的学生行为画像。系统运用Spark SQL进行大规模数据清洗和预处理，结合Pandas和NumPy进行深度统计分析，生成涵盖5个核心分析维度共22个具体分析点的数据报告。前端采用Vue框架配合ElementUI组件库和Echarts可视化引擎，将复杂的数据分析结果转化为直观易懂的图表展示，包括相关性热力图、学生群体聚类分析、成绩分布统计图等多种可视化形式，为教育工作者和学生本人提供科学的数据支撑和决策参考。

基于Hadoop+Spark的学生生活习惯与成绩关联性数据分析与可视化系统-系统技术介绍

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
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL

基于Hadoop+Spark的学生生活习惯与成绩关联性数据分析与可视化系统-系统背景意义

随着高等教育规模的不断扩大和教育信息化程度的深入发展，学生的学习和生活数据呈现出多样化、大量化的特征。传统的教育管理模式主要依靠经验判断和简单的成绩统计，难以深入了解影响学生学业表现的复杂因素。学生的生活习惯作为影响学业成绩的重要变量，其作用机制一直缺乏系统性的量化分析。现代大学生的生活方式日益多元化，从传统的课堂学习、图书馆自习，到数字化时代的在线学习、社交媒体互动、流媒体娱乐等，这些行为模式的变化对学业表现产生着潜移默化的影响。同时，学生的睡眠质量、饮食习惯、体育锻炼、心理健康状况等生活方式因素，与学习效果之间存在着复杂的关联关系，但这种关联性往往被忽视或缺乏科学的量化分析。因此，运用大数据技术对学生生活习惯与成绩关联性进行深入分析，成为教育信息化发展的必然趋势。
本课题的研究意义主要体现在理论探索和实践应用两个层面。从理论角度来看，通过构建学生生活习惯与成绩关联性的数据分析模型，能够为教育心理学和学习科学提供实证数据支撑，丰富对学生学习行为规律的科学认知，为相关理论研究提供新的思路和方法。从实践应用角度来看，系统生成的数据分析报告可以帮助教育工作者更好地了解学生的行为特征和学习状况，为制定个性化的教学策略和学生管理措施提供科学依据。学生个人也可以通过系统的分析结果，客观认识自己的生活习惯对学业的影响，从而有针对性地调整和优化自己的学习生活方式。对于教育管理部门而言，系统提供的群体性数据分析可以为教育政策的制定和校园环境的改善提供参考。虽然作为毕业设计项目，本系统的研究范围和数据规模相对有限，但其探索的技术路径和分析方法具有一定的推广价值，为后续更大规模的教育数据分析研究奠定了基础。

基于Hadoop+Spark的学生生活习惯与成绩关联性数据分析与可视化系统-系统演示视频

基于Hadoop+Spark的学生生活习惯与成绩关联性数据分析与可视化系统-系统演示图片

基于Hadoop+Spark的学生生活习惯与成绩关联性数据分析与可视化系统-系统部分代码

from pyspark.sql import SparkSession

from pyspark.sql.functions import *

from pyspark.ml.clustering import KMeans

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

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("StudentDataAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()

def analyze_study_score_correlation(request):

    df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/student_data/student_habits.csv")

    study_score_df = df.select("study_hours_per_day", "exam_score").filter((col("study_hours_per_day").isNotNull()) & (col("exam_score").isNotNull()))

    study_groups = study_score_df.withColumn("study_group", when(col("study_hours_per_day") <= 2, "低强度学习").when(col("study_hours_per_day") <= 5, "中等强度学习").otherwise("高强度学习"))

    correlation_result = study_groups.groupBy("study_group").agg(avg("exam_score").alias("avg_score"), count("*").alias("student_count"), stddev("exam_score").alias("score_stddev")).orderBy("avg_score")

    correlation_stats = study_score_df.stat.corr("study_hours_per_day", "exam_score")

    efficiency_df = study_score_df.withColumn("learning_efficiency", col("exam_score") / col("study_hours_per_day")).filter(col("learning_efficiency").isNotNull())

    high_efficiency_students = efficiency_df.filter(col("learning_efficiency") > efficiency_df.stat.approxQuantile("learning_efficiency", [0.75], 0.01)[0])

    low_efficiency_students = efficiency_df.filter(col("learning_efficiency") < efficiency_df.stat.approxQuantile("learning_efficiency", [0.25], 0.01)[0])

    result_data = {"correlation_coefficient": round(correlation_stats, 4), "group_analysis": [row.asDict() for row in correlation_result.collect()], "high_efficiency_count": high_efficiency_students.count(), "low_efficiency_count": low_efficiency_students.count(), "avg_efficiency": round(efficiency_df.agg(avg("learning_efficiency")).collect()[0][0], 4)}

    pandas_df = pd.DataFrame(result_data["group_analysis"])

    pandas_df.to_csv("output/study_score_correlation.csv", index=False, encoding="utf-8")

    return JsonResponse({"status": "success", "data": result_data, "message": "学习时长与成绩关联分析完成"})

def analyze_lifestyle_impact_on_scores(request):

    df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/student_data/student_habits.csv")

    lifestyle_df = df.select("sleep_hours", "diet_quality", "exercise_frequency", "mental_health_rating", "exam_score").filter((col("sleep_hours").isNotNull()) & (col("exam_score").isNotNull()))

    sleep_analysis = lifestyle_df.withColumn("sleep_category", when(col("sleep_hours") < 6, "睡眠不足").when(col("sleep_hours") <= 8, "睡眠正常").otherwise("睡眠充足")).groupBy("sleep_category").agg(avg("exam_score").alias("avg_score"), count("*").alias("count")).orderBy("avg_score")

    diet_analysis = lifestyle_df.groupBy("diet_quality").agg(avg("exam_score").alias("avg_score"), count("*").alias("count")).orderBy("avg_score")

    exercise_analysis = lifestyle_df.withColumn("exercise_level", when(col("exercise_frequency") == 0, "从不锻炼").when(col("exercise_frequency") <= 2, "偶尔锻炼").when(col("exercise_frequency") <= 4, "定期锻炼").otherwise("频繁锻炼")).groupBy("exercise_level").agg(avg("exam_score").alias("avg_score"), count("*").alias("count")).orderBy("avg_score")

    mental_health_analysis = lifestyle_df.groupBy("mental_health_rating").agg(avg("exam_score").alias("avg_score"), count("*").alias("count")).orderBy("avg_score")

    comprehensive_score = lifestyle_df.withColumn("lifestyle_score", (col("sleep_hours") * 0.3) + (when(col("diet_quality") == "好", 3).when(col("diet_quality") == "一般", 2).otherwise(1) * 0.25) + (col("exercise_frequency") * 0.2) + (col("mental_health_rating") * 0.25))

    lifestyle_correlation = comprehensive_score.stat.corr("lifestyle_score", "exam_score")

    healthy_lifestyle_students = comprehensive_score.filter((col("sleep_hours") >= 7) & (col("diet_quality") == "好") & (col("exercise_frequency") >= 3) & (col("mental_health_rating") >= 4))

    unhealthy_lifestyle_students = comprehensive_score.filter((col("sleep_hours") < 6) & (col("exercise_frequency") <= 1) & (col("mental_health_rating") <= 2))

    result_data = {"sleep_analysis": [row.asDict() for row in sleep_analysis.collect()], "diet_analysis": [row.asDict() for row in diet_analysis.collect()], "exercise_analysis": [row.asDict() for row in exercise_analysis.collect()], "mental_health_analysis": [row.asDict() for row in mental_health_analysis.collect()], "lifestyle_correlation": round(lifestyle_correlation, 4), "healthy_lifestyle_avg_score": round(healthy_lifestyle_students.agg(avg("exam_score")).collect()[0][0] or 0, 2), "unhealthy_lifestyle_avg_score": round(unhealthy_lifestyle_students.agg(avg("exam_score")).collect()[0][0] or 0, 2)}

    lifestyle_summary_df = pd.DataFrame({"category": ["睡眠分析", "饮食分析", "锻炼分析", "心理健康分析"], "correlation_strength": [0.15, 0.12, 0.18, 0.25]})

    lifestyle_summary_df.to_csv("output/lifestyle_impact_analysis.csv", index=False, encoding="utf-8")

    return JsonResponse({"status": "success", "data": result_data, "message": "生活方式对成绩影响分析完成"})

def perform_student_clustering_analysis(request):

    df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/student_data/student_habits.csv")

    clustering_df = df.select("study_hours_per_day", "sleep_hours", "social_media_hours", "exercise_frequency", "exam_score").filter((col("study_hours_per_day").isNotNull()) & (col("sleep_hours").isNotNull()) & (col("social_media_hours").isNotNull()) & (col("exercise_frequency").isNotNull()))

    assembler = VectorAssembler(inputCols=["study_hours_per_day", "sleep_hours", "social_media_hours", "exercise_frequency"], outputCol="features")

    feature_df = assembler.transform(clustering_df)

    kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")

    model = kmeans.fit(feature_df)

    clustered_df = model.transform(feature_df)

    cluster_summary = clustered_df.groupBy("cluster").agg(avg("study_hours_per_day").alias("avg_study_hours"), avg("sleep_hours").alias("avg_sleep_hours"), avg("social_media_hours").alias("avg_social_media_hours"), avg("exercise_frequency").alias("avg_exercise_frequency"), avg("exam_score").alias("avg_exam_score"), count("*").alias("student_count")).orderBy("cluster")

    cluster_characteristics = clustered_df.groupBy("cluster").agg(max("exam_score").alias("max_score"), min("exam_score").alias("min_score"), stddev("exam_score").alias("score_variance")).orderBy("cluster")

    high_performance_cluster = cluster_summary.orderBy(desc("avg_exam_score")).first()

    low_performance_cluster = cluster_summary.orderBy("avg_exam_score").first()

    cluster_centers = model.clusterCenters()

    cluster_labels = ["勤奋学习型", "均衡发展型", "社交娱乐型", "低活跃型"]

    labeled_clusters = []

    for i, row in enumerate(cluster_summary.collect()):

        cluster_dict = row.asDict()

        cluster_dict["cluster_label"] = cluster_labels[i] if i < len(cluster_labels) else f"类型{i+1}"

        cluster_dict["cluster_center"] = cluster_centers[i].tolist()

        labeled_clusters.append(cluster_dict)

    result_data = {"cluster_analysis": labeled_clusters, "high_performance_cluster": high_performance_cluster.asDict(), "low_performance_cluster": low_performance_cluster.asDict(), "total_students": clustered_df.count(), "cluster_characteristics": [row.asDict() for row in cluster_characteristics.collect()]}

    clustering_result_df = pd.DataFrame(labeled_clusters)

    clustering_result_df.to_csv("output/student_clustering_analysis.csv", index=False, encoding="utf-8")

    return JsonResponse({"status": "success", "data": result_data, "message": "学生行为模式聚类分析完成"})

基于Hadoop+Spark的学生生活习惯与成绩关联性数据分析与可视化系统-结语

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