基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据系统 | 这套基于Hadoop+Spark的儿童出生体重数据系统，究竟有什么神奇之处？

💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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

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• 基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据系统介绍
• 基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据系统演示视频
• 基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据系统演示图片
• 基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据系统代码展示
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基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据系统介绍

《儿童出生体重和妊娠期数据系统》是一套基于大数据技术架构的医疗健康数据分析平台，采用Hadoop分布式存储框架和Spark大数据计算引擎作为核心技术支撑，实现对儿童出生体重及相关妊娠期数据的深度挖掘与智能分析。系统支持Python+Django和Java+Spring Boot双技术栈开发模式，前端采用Vue+ElementUI+Echarts构建现代化交互界面，后端通过MySQL数据库进行数据持久化存储，利用Spark SQL、Pandas、NumPy等数据科学工具库实现高效的数据处理与统计分析。系统核心功能涵盖用户管理、儿童出生体重和妊娠期数据管理、孕期体重关联分析、健康习惯影响分析、母亲特征影响分析、多因素综合分析以及核心指标分布分析等多个维度，通过HDFS分布式文件系统保障海量医疗数据的安全存储，运用Spark强大的内存计算能力对妊娠期各项指标与新生儿出生体重之间的关联性进行深入挖掘，为医疗工作者提供科学的数据支撑和决策依据，同时为孕产妇健康管理提供个性化的指导建议，充分展现了大数据技术在医疗健康领域的实际应用价值。

基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据系统演示视频

基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据系统 | 这套基于Hadoop+Spark的儿童出生体重数据系统，究竟有什么神奇之处？

基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据系统演示图片

基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据系统代码展示

# 1. 孕期体重关联分析核心功能
def pregnancy_weight_correlation_analysis(pregnancy_data):
# 数据预处理和清洗
cleaned_data = pregnancy_data.dropna(subset=['pregnancy_week', 'mother_weight', 'baby_birth_weight'])
cleaned_data['weight_gain'] = cleaned_data['mother_weight'] – cleaned_data['initial_weight']
cleaned_data['weight_gain_rate'] = cleaned_data['weight_gain'] / cleaned_data['pregnancy_week']

# 计算孕期各阶段体重增长情况
early_stage = cleaned_data[cleaned_data['pregnancy_week'] <= 12]
middle_stage = cleaned_data[(cleaned_data['pregnancy_week'] > 12) & (cleaned_data['pregnancy_week'] <= 28)]
late_stage = cleaned_data[cleaned_data['pregnancy_week'] > 28]

# 使用Spark SQL进行大数据关联分析
spark_df = spark.createDataFrame(cleaned_data)
spark_df.createOrReplaceTempView("pregnancy_weight_view")

correlation_result = spark.sql("""
SELECT
CASE WHEN pregnancy_week <= 12 THEN 'early'
WHEN pregnancy_week <= 28 THEN 'middle'
ELSE 'late' END as stage,
AVG(weight_gain) as avg_weight_gain,
AVG(baby_birth_weight) as avg_birth_weight,
CORR(weight_gain, baby_birth_weight) as correlation_coefficient
FROM pregnancy_weight_view
GROUP BY CASE WHEN pregnancy_week <= 12 THEN 'early'
WHEN pregnancy_week <= 28 THEN 'middle'
ELSE 'late' END
""").collect()

# 计算体重增长异常检测
weight_gain_std = np.std(cleaned_data['weight_gain'])
weight_gain_mean = np.mean(cleaned_data['weight_gain'])
abnormal_threshold = weight_gain_mean + 2 * weight_gain_std

abnormal_cases = cleaned_data[cleaned_data['weight_gain'] > abnormal_threshold]
risk_analysis = {
'total_cases': len(cleaned_data),
'abnormal_cases': len(abnormal_cases),
'risk_percentage': len(abnormal_cases) / len(cleaned_data) * 100,
'correlation_by_stage': correlation_result
}

return risk_analysis

基于大数据的儿童出生体重和妊娠期数据系统文档展示

💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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