注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

• 1.开发环境
• 2 系统设计
• 3 系统展示
• • 3.1 功能展示视频
  • 3.2 大屏页面
  • 3.3 分析页面
  • 3.4 基础页面
• 4 更多推荐
• 5 部分功能代码

1.开发环境

发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

诺贝尔奖作为全球最具权威性的科学奖项，自1901年设立以来已有超过一个世纪的颁奖历史，积累了丰富的获奖者信息、研究领域分布、地理来源等多维度数据。这些数据蕴含着科学发展的历史轨迹、人才培养规律、国际科研合作模式等宝贵信息，但长期以来主要以静态的文本形式存在，缺乏系统性的数据分析和直观的可视化展示。随着大数据技术的日趋成熟，Spark分布式计算框架和Hadoop大数据存储技术为处理这类历史数据提供了强有力的技术支撑，使得对诺贝尔奖数据进行深度挖掘成为可能。传统的数据分析方法往往局限于单一维度的统计，难以揭示数据背后的深层规律和关联关系。而现代大数据技术能够从时间演变、地理分布、学科特征、获奖者特征等多个角度进行综合分析，通过可视化技术将复杂的分析结果以图表形式直观呈现，这为深入理解科学发展规律和人才成长模式提供了新的技术路径。

本课题的实际意义主要体现在几个方面。从技术角度来看，通过构建基于Spark+Hadoop的大数据分析系统，能够在一定程度上验证大数据技术在实际数据处理场景中的应用效果，为类似的数据分析项目提供了可参考的技术实现方案。从数据价值挖掘角度来看，系统通过对诺贝尔奖历史数据的多维度分析，可能会发现一些有趣的规律和趋势，比如不同学科的发展热度变化、获奖者年龄分布特征、国际科研合作模式演变等，这些发现虽然规模有限，但对于了解科学发展历程具有一定的参考价值。从教育意义角度来看，可视化的分析结果能够以更加直观的方式展现科学史的发展轨迹，为科普教育和学术研究提供一些辅助材料。从个人学习角度来看，作为一个毕业设计项目，它整合了Python编程、大数据处理、数据可视化等多项技术，能够帮助加深对现代数据分析技术栈的理解和实践能力的提升，为今后从事相关技术工作打下基础。

基于Spark+Hadoop的诺贝尔学奖可视化分析系统是一套专门针对计算机专业毕业设计开发的大数据分析平台，该系统运用Python作为核心编程语言，结合Spark分布式计算框架和Hadoop大数据存储技术，对历届诺贝尔奖获奖数据进行深度挖掘和多维度分析。系统从时间演变、地理分布、学科特征和获奖者特征四个核心维度构建了完整的分析体系，涵盖历年各学科获奖数量趋势、获奖者年龄分布变化、女性获奖者比例演进、各国获奖实力对比、人才流动模式、学科优势分析、获奖者特征统计等26个专业分析模块。系统采用Vue前端框架构建用户交互界面，通过ECharts可视化组件将复杂的大数据分析结果转化为直观的图表展示，包括趋势图、柱状图、热力图、地理分布图等多种可视化形式，并使用MySQL数据库存储分析结果和系统数据。整个系统充分展现了大数据技术在实际场景中的应用价值，不仅实现了对诺贝尔奖百年历史数据的全面分析，更通过现代化的可视化技术让数据洞察变得生动易懂，为计算机专业学生提供了一个集大数据处理、分布式计算、数据可视化于一体的综合性毕业设计项目。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

3.2 大屏页面

3.3 分析页面

3.4 基础页面

4 更多推荐

计算机专业毕业设计新风向，2026年大数据 + AI前沿60个毕设选题全解析，涵盖Hadoop、Spark、机器学习、AI等类型
基于大数据的脑卒中风险数据分析与可视化系统
基于大数据技术的慢性肾病数据可视化分析系统
基于Hadoop的软科大学排名可视化分析系统
基于大数据和Python的金融风险评估与数据可视化分析系统
基于机器学习+spark的农作物产量数据分析与可视化系统

5 部分功能代码

spark = SparkSession.builder.appName("NobelPrizeAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/nobel_prize_data.csv")
df_cleaned = df.filter(col("year").isNotNull() & col("category").isNotNull() & col("birth_date").isNotNull())
df_with_age = df_cleaned.withColumn("birth_year", year(to_date(col("birth_date"), "yyyy-MM-dd"))).withColumn("award_age", col("year") - col("birth_year"))
yearly_category_stats = df_with_age.groupBy("year", "category").agg(count("*").alias("award_count"), avg("award_age").alias("avg_age"), sum(when(col("sex") == "female", 1).otherwise(0)).alias("female_count"), sum(when(col("prize_share") == "1", 1).otherwise(0)).alias("solo_awards"))
yearly_trends = yearly_category_stats.withColumn("female_ratio", col("female_count") / col("award_count")).withColumn("solo_ratio", col("solo_awards") / col("award_count"))
time_series_result = yearly_trends.orderBy("year", "category").collect()
mysql_conn = mysql.connector.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='nobel_analysis')
cursor = mysql_conn.cursor()
cursor.execute("DELETE FROM time_evolution_analysis")
for row in time_series_result:
   insert_query = "INSERT INTO time_evolution_analysis (year, category, award_count, avg_age, female_ratio, solo_ratio) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s)"
   cursor.execute(insert_query, (row['year'], row['category'], row['award_count'], float(row['avg_age']) if row['avg_age'] else 0, float(row['female_ratio']) if row['female_ratio'] else 0, float(row['solo_ratio']) if row['solo_ratio'] else 0))
mysql_conn.commit()
trend_analysis_data = [{"year": row['year'], "category": row['category'], "award_count": row['award_count'], "avg_age": round(float(row['avg_age']) if row['avg_age'] else 0, 2), "female_ratio": round(float(row['female_ratio']) if row['female_ratio'] else 0, 4), "solo_ratio": round(float(row['solo_ratio']) if row['solo_ratio'] else 0, 4)} for row in time_series_result]
df_geo = df_cleaned.filter(col("birth_country").isNotNull() & col("organization_country").isNotNull())
country_stats = df_geo.groupBy("birth_country").agg(count("*").alias("total_awards"), countDistinct("category").alias("category_diversity"), avg("award_age").alias("avg_award_age"), sum(when(col("sex") == "female", 1).otherwise(0)).alias("female_awards"))
talent_flow = df_geo.withColumn("is_domestic", when(col("birth_country") == col("organization_country"), 1).otherwise(0)).groupBy("birth_country").agg(count("*").alias("total_laureates"), sum("is_domestic").alias("domestic_work"), (count("*") - sum("is_domestic")).alias("overseas_work"))
talent_flow_ratio = talent_flow.withColumn("overseas_ratio", col("overseas_work") / col("total_laureates")).withColumn("retention_ratio", col("domestic_work") / col("total_laureates"))
org_influence = df_geo.groupBy("organization_name", "organization_country", "organization_city").agg(count("*").alias("laureate_count"), countDistinct("category").alias("disciplines"), countDistinct("birth_country").alias("nationality_diversity"))
geo_comprehensive = country_stats.join(talent_flow_ratio, "birth_country", "left").select("birth_country", "total_awards", "category_diversity", "avg_award_age", "female_awards", "overseas_ratio", "retention_ratio").orderBy(desc("total_awards"))
geo_result = geo_comprehensive.collect()
cursor.execute("DELETE FROM geographic_analysis")
for row in geo_result:
   geo_insert_query = "INSERT INTO geographic_analysis (country, total_awards, category_diversity, avg_award_age, female_awards, overseas_ratio, retention_ratio) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"
   cursor.execute(geo_insert_query, (row['birth_country'], row['total_awards'], row['category_diversity'], float(row['avg_award_age']) if row['avg_award_age'] else 0, row['female_awards'], float(row['overseas_ratio']) if row['overseas_ratio'] else 0, float(row['retention_ratio']) if row['retention_ratio'] else 0))
geographic_analysis_data = [{"country": row['birth_country'], "total_awards": row['total_awards'], "category_diversity": row['category_diversity'], "avg_award_age": round(float(row['avg_award_age']) if row['avg_award_age'] else 0, 2), "female_awards": row['female_awards'], "overseas_ratio": round(float(row['overseas_ratio']) if row['overseas_ratio'] else 0, 4), "retention_ratio": round(float(row['retention_ratio']) if row['retention_ratio'] else 0, 4)} for row in geo_result]
df_laureate = df_cleaned.filter(col("full_name").isNotNull() & col("laureate_type") == "individual")
age_distribution = df_laureate.withColumn("age_group", when(col("award_age") < 30, "Under_30").when(col("award_age") < 40, "30-39").when(col("award_age") < 50, "40-49").when(col("award_age") < 60, "50-59").when(col("award_age") < 70, "60-69").otherwise("70_Plus")).groupBy("age_group").agg(count("*").alias("laureate_count"), countDistinct("category").alias("category_spread"))
gender_analysis = df_laureate.groupBy("sex", "category").agg(count("*").alias("count"), avg("award_age").alias("avg_age")).pivot("sex").agg(first("count"), first("avg_age"))
multiple_winners = df_laureate.groupBy("full_name").agg(count("*").alias("award_times"), collect_list("category").alias("categories"), collect_list("year").alias("years")).filter(col("award_times") > 1)
career_longevity = df_laureate.filter(col("death_date").isNotNull()).withColumn("death_year", year(to_date(col("death_date"), "yyyy-MM-dd"))).withColumn("post_award_years", col("death_year") - col("year")).filter(col("post_award_years") > 0)
longevity_stats = career_longevity.groupBy("category").agg(avg("post_award_years").alias("avg_post_award_years"), max("post_award_years").alias("max_post_award_years"), min("post_award_years").alias("min_post_award_years"))
domestic_vs_international = df_laureate.withColumn("is_local_talent", when(col("birth_country") == col("organization_country"), "Domestic").otherwise("International")).groupBy("is_local_talent", "category").agg(count("*").alias("laureate_count"), avg("award_age").alias("avg_age"))
laureate_characteristics = age_distribution.collect()
cursor.execute("DELETE FROM laureate_analysis")
for row in laureate_characteristics:
   laureate_insert_query = "INSERT INTO laureate_analysis (analysis_type, category, metric_name, metric_value, additional_info) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)"
   cursor.execute(laureate_insert_query, ("age_distribution", "ALL", row['age_group'], row['laureate_count'], str(row['category_spread'])))
mysql_conn.commit()
cursor.close()
mysql_conn.close()
spark.stop()
laureate_analysis_data = [{"age_group": row['age_group'], "laureate_count": row['laureate_count'], "category_spread": row['category_spread']} for row in laureate_characteristics]

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