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基于Vue与spark的宫颈癌风险数据处理与可视化分析系统的研究内容主要集中在利用大数据技术对宫颈癌的风险因素进行综合分析，包括不同年龄段、性伴侣数量、怀孕次数、吸烟状况等因素对宫颈癌风险的影响。

本文介绍了一个基于大数据的国家公务员招录职位信息分析与可视化展示系统，该系统采用Python、Spark、Hadoop等技术框架，结合Django、Vue和Echarts实现数据可视化。

本文介绍了一个基于Spark大数据的各省碳排放聚类分析与可视化平台，该系统采用Spark、Hadoop、Django、Vue等技术框架，实现对全国各省份1990-2022年碳排放数据的多维度分析。

基于spark+机器学习+django的人类肥胖程度分析可视化系统采用Python语言开发，整合Spark、Hadoop、Django、Vue、ECharts等技术框架，MySQL作为数据库，旨在通过

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基于Hadoop+Pyhton的当当网图书大数据可视化系统综合运用Python、Spark、Hadoop、Vue、ECharts、MySQL等核心技术构建的智能化数据分析平台，该系统通过深度挖掘当当网

基于Python+Hadoop+Spark的美食数据分析可视化平台采用Python作为主要开发语言，结合Spark分布式计算框架和Hadoop大数据存储技术，构建了完整的大数据处理架构来处理海量的餐厅

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 在当今数字化时代，大

基于大数据的城镇居民食品消费量数据分析与可视化系统是一套采用Hadoop+Spark大数据技术架构的综合性数据分析平台，系统运用Python作为主要开发语言，结合Django后端框架构建稳定的服务层，

spark+hadoop基于大数据的癌症患者特征与治疗效果关联分析及可视化系统，聚焦于患者特征（如年龄、性别、地域、生活习惯等）与治疗效果之间的关联分析，体现系统在精准医疗研究中的应用价值。

基于spark+hadoop技术的北京市医保药品分析与可视化系统从药品的核心属性入手，分析医保目录等级分布、常见剂型、自付比例以及高频核心药品，宏观把握医保目录的整体构成和基本特征。