大数据

基于大数据技术的学生心理健康状况分析平台生抑郁群体基础画像分析模块，负责从性别、年龄等人口统计学维度描绘学生抑郁群体的基本特征；学业因素与抑郁关联分析模块，深入分析学习压力、学习满意度、学习时长等学业

-基于Hadoop+python的学生辍学风险因素数据分析与可视化平台从五个核心维度分析学生辍学风险因素：人口统计学特征、学业背景、在校表现、财务状况等。

基于Spark的心脏病多维数据挖掘与可视化系统运用Python、Spark、Hadoop等大数据处理技术进行深度数据挖掘，结合机器学习算法和统计分析方法，从人口统计学特征、生理指标关联性、风险因素综合

基于大数据的消费者信用评分画像分析与可视化基于机器学习的消费者信用评分预测与用户画像分析系统帮助金融机构和企业更精准地识别高价值用户，优化营销策略，降低信用风险，保障业务安全

基于大数据和情感分析技术的无人驾驶网约车社会舆情分析与监测平台以抖音平台的视频评论数据为研究对象，从情感分析、用户画像、内容话题和传播互动四个维度深入挖掘舆情特征和演变规律。在数据处理层面

基于大数据和随机森林算法的个性化脱发风险预测平台采用Python、Spark、Hadoop等技术框架，整合Django和Vue前端，通过随机森林算法构建预测模型。

基于Python的世界500强企业地理分布与经济贡献度分析系统运用大数据分析技术，从地理分布、行业结构、规模效益和特殊群体四个维度，构建了全面的企业分析体系。

基于机器学习+python的食管癌临床特征分析与预测系统设计了四个核心功能模块，涵盖了食管癌研究的关键维度从流行病学、病因学、预后学和治疗学四个层面深入挖掘食管癌的发病规律和临床特征。

基于spark大数据+可视化的超市销售数据分析预测系统包含商品销售分析模块、促销效果分析模块、时间维度分析模块、顾客行为分析模块、商品关联分析模块、大屏模块、用户模块、注册登录模块等

基于spark大数据与机器学习的养老资源优化配置分析平台通过对各行政区养老机构数量、床位资源、性质构成、平均规模和护理能力的深入剖析，全面揭示深圳市养老资源的地理配置格局和区域差异特征

基于Spark+机器学习的人口收入画像分析可视化平台涵盖了从基础统计到高级算法应用的全谱分析方法，通过对年龄、性别、种族、教育程度、职业类别、工作时长、婚姻状况、家庭角色、资本收益等多个维度的深度挖掘

基于Python和spark大数据的租房信息可视化及价格预测系统通过大数据技术分析房源分布、租金水平、交通便利性等核心维度，包含区域分析、交通便利性评估、房源特征分析、市场洞察和租金预测五大模块。

基于spark大数据+ECharts的世界经济数据动态可视化系统从宏观经济健康度、经济格局对比和多维聚类分析四个维度，对GDP、通胀率、失业率等核心指标进行深度挖掘。

基于python+大数据的全球能源消耗量分析可视化系统能够高效处理海量的全球能源数据，包括各国历年总能源消耗量、人均能源使用量、可再生能源占比、化石燃料依赖度、碳排放量等关键指标。

基于Spark与Echarts的全球二氧化碳数据可视化分析系统该系统采用Python、Spark、Hadoop等技术框架，结合Django和Vue实现前后端开发，利用MySQL存储数据。

基于Spark大数据处理的饮品门店数据可视化分析系统涵盖了品牌市场竞争力分析、饮品品类市场格局分析、价格区间与市场定位分析以及品牌发展潜力与聚类分析等多个维度。通过对品牌门店数量、平均价格、品类分布

本文介绍了一个基于Spark技术与机器学习的内向外向型性格行为模式识别与大屏可视化分析系统，系统通过数据采集、预处理、分析挖掘和可视化展示，对内向和外向人群的行为特征进行多维度对比分析。

Python+Spark+Hadoop诺贝尔学奖可视化分析系统结合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

基于 python+大数据的农作物产量数据分析与可视化系统通过五大分析维度（地理环境、农业措施、作物种类、气候条件、多维度分析）对农作物产量数据进行深度挖掘，包含24个具体分析项目。

基于K-Means聚类分析的脑卒中风险因素挖掘与可视化系统系统实现了五大核心功能模块：人口特征分析、风险维度分析、症状关联挖掘、高风险人群画像和算法模式发现，通过Vue+Echarts实现数据可视化。