心理测试方法|基于大数据分析的心理问题预警方法研究.docx 4页

基于大数据分析的心理问题预警方法研究 摘要：针对大学生心理动态管理问题心理测试方法，基于网络、数据库等大数据技术，提出了一种心理预警动态管理系统。具有很高的可靠性和准确性。通过对当今大学生心理问题发生及原因的详细分析，形成了科学有效的心理动态管理机制和模式。在此基础上，利用HDFS技术建立了一个实时性更好的动态管理平台。同时引入SQL数据库软件技术，实现大学生心理问题的查询、记录、预警等数据处理功能。共享平台心理预警动态管理系统。实验和数据测试结果表明，该系统能够充分实现设计功能并运行良好，分析结果和数据也具有较好的准确性。随着科技和经济的全面发展，社会贫富分化逐渐加剧，直接导致许多心理问题的集中爆发。例如，为了避免传统大学生心理预警机制存在的焦虑、抑郁、躁狂等诸多不足，本文通过引入大数据技术，提出了一种实时性和有效性更好的心理问题预警方法。采用ASP和AJAX技术实现心理健康实时动态管理平台，引入SQL数据库。目前，在高校的日常工作中，大部分大学生刚刚离开原生家庭，思想还处于不成熟的阶段。

一旦发生影响自己情绪的大事，很容易诱发严重的心理障碍。本文利用传统的心理普查软件，对某高校大学生的心理状况进行了综合统计和分析，如表1所示。统计数据表明，不少大学生存在严重的心理问题。因此，为了更好地监测学生的心理问题，本文通过引入大数据分析技术，提出了一种实时性和准确性更高的心理问题预警系统。 2 该系统旨在减轻高校心理咨询师的工作强度，提高大学生心理监测的实时性和准确性。本文在传统心理监测流程的前提下，基于多种跟踪评价技术，设计了大学生心理问题预警系统。具体内容如下。 2.1 总体方案 在新生入学时，高校通常会对所有学生进行必要的心理普查测试，并在后续的学习过程中尽量做到实时监控和预警。为了达到这个目的，本文提出了心理问题预警系统的总体设计方案，如图1所示。 2.2 数据库设计 为了提高数据处理速度和效率系统，根据系统的总体设计方案，利用SQL软件，对预警系统的数据库进行了必要的优化设计，具体介绍如下。从系统的总体规划可以看出，心理咨询站需要承担上报、预警等各项工作。因此，将心理咨询站作为系统预警工作的核心，其他用户集中在心理咨询站开展心理问题的预警工作。

其心理问题监测预警的工作系统如图2所示。根据图2给出的工作系统，本文设计了详细的数据表格式，并应用于具体的预警系统。在SQL软件中，文中设置了Units、Orga_等18种数据表格式。限于篇幅，文中仅列出Units和两个数据表设置，如图3、4所示。 2.3 大数据技术 为建立高实时有效的预警系统，本文介绍了多种大数据分析技术，主要包括）技术是一种分布式计算平台，广泛应用于大数据领域，该技术基于Java语言开发，可应用于多种平台，提供透明的底层细节。一般而言，该技术可以实现可扩展的数据处理，其主要特点有以下几点：(1)可靠性高，这是因为该技术采用了冗余数据存储方式，即使单个数据复制到一个一定程度上在发生故障的情况下，其他数据副本可以继续提供服务；（2)执行效率高，因为该技术采用分布式存储和处理技术，可以并行处理PB数据；（3)具有较好的扩展性，主要体现在该技术对执行设备没有特殊要求，配置较低的计算机设备也可以运行该技术；(4)容错性高，当执行任务发生错误后，该技术可以重新分配故障任务，保证分布式计算的正常运行。

2)JSP技术 JSP技术是Sun提出的一种网站开发语言工具，全称Java Pages，即服务器页面技术。 JSP技术在静态HTML页面代码的基础上，集成Java Bean等软件平台，实现强大的程序站点管理。 3)HDFS技术 HDFS技术是一种适用于架构的分布式存储方式。该技术采用流式传输方式，具备执行海量数据的处理能力，可在通用设备上运行。通常在执行大数据量的处理任务时，因为HDFS采用了简单的一致性模型，即一次写入可以多次读取。从而保证了数据存储系统的安全性，降低了大数据存储系统的复杂度，同时提高了系统的吞吐量。 4)B/S结构为了实现学生心理问题的预警系统，本文介绍了B/S结构，即浏览器和服务器系统结构。一般来说，B/S结构也是从C/S结构（客户端和服务器结构）演变而来的，其工作原理是用户使用浏览器和后台服务器进行必要的交互和通信。较少的信息处理等任务在客户端完成，大量的交易信息等处理任务由远端的服务器完成。 B/S结构的工作方式大大降低了用户设备的工作压力心理测试方法，从而提高了系统的运行效率和速度。 3 系统实现根据系统的总体设计方案，基于B/S结构，利用大数据分析技术和常规网络技术，实现了高精度、高可靠性的心理问题预警系统。

在系统的实现中，论文使用多种计算机语言对系统的外观和内核模块进行编程和实现。这些模块主要包括自公开类、数据库、用户登录界面和主界面。限于篇幅，本文只展示公共类和数据库函数的具体代码。 1）将ASP技术引入公共类正文，系统数据库的公共类定义可以减少一定的代码量。同时实现各种数据的操作功能。 Db公共类源码如下： 2）数据库函数为了实现数据库查询、插入、读取等功能，文中写了相应的函数。鉴于篇幅有限，本文仅列出插入函数的源代码，如下： 4 测试与数据分析 为了验证预警系统的可行性，本文对系统实施的基础。需要说明的是，基于完整的外观和内核系统代码，针对预警系统的可靠性，本文进行了多次运行测试，比较了传统手动预警模式的平均运行时间。具体情况如表2所示。从表2的测试结果可以看出，与传统预警模型相比，基于大数据分析的心理预警模型反应更灵敏，所需时间更短。此外，本文还对这两种预警模式的预警精度进行了必要的操作和分析。从其运行过程可以看出，基于HDFS等大数据技术的心理问题预警系统能够顺利运行。登录、通话记录等各项功能都可以准确执行，达到系统设计初衷。

此外，为了衡量系统的预警准确性，本文利用某高校的真实数据，对传统的人工预警模式和拟建的预警系统进行了必要的测试。测试统计数据如表3所示。从表3可以看出，与传统的人工预警模式相比，基于这种大数据技术的预警系统具有更高的预测精度，显示了该方法的有效性和优越性。本文提出的预警系统。 5 结论 本文在大数据分析技术的基础上，提出了一种适用于大学生心理监测的预警系统。相关仿真结果证明了系统的可靠性和准确性。但是由于计算能力和平台的限制，本文无法对系统的稳定性进行测试；也就是说，大量并发可能会导致系统崩溃。未来将对此问题进行更深入的研究。