计算机毕设指导师

系统利用Hadoop生态进行海量数据存储，通过Spark进行高效的数据处理与分析，并结合Python与Django框架开发后端，Vue与Echarts构建前端可视化界面。...

系统利用Hadoop生态进行数据存储与计算，通过Spark对门店的地理位置、营业策略等数据进行多维度分析，并结合DBSCAN聚类算法探究市场饱和度。...

系统利用Hadoop存储海量高校数据，通过Spark进行高效计算与多维度分析，涵盖资源分布、属性结构、交叉分析及聚类挖掘。...

系统通过Django框架提供后端服务，并借助Vue和Echarts构建了直观的前端可视化界面。核心功能包括宏观招录态势分析、职位特征与要求分析、竞争格局洞察以及多维交叉分析...

平台功能涵盖了价格波动性、行业板块表现、交易活跃度、估值水平等多个分析维度，旨在将复杂的股市数据转化为直观的图表，为用户提供决策参考。该项目完整实践了从大数据存储、处理到W...

核心功能涵盖时间、天气、用户行为等多维度分析，并通过聚类算法挖掘典型骑行模式，旨在为共享单车运营提供数据决策支持，展现了大数据技术在智慧交通领域的应用价值。...

系统通过分析用户画像、地理文化等多维度数据，挖掘口味偏好，并利用聚类算法实现用户分群，最终提供精准的饮食推荐，旨在解决用户在信息过载时代的饮食选择难题。...

系统利用Hadoop生态进行数据存储，并通过Spark大数据计算引擎，从收支结构、储蓄能力、债务水平和财务稳定性四个维度，对个人财务数据进行深度分析与量化评估。...

研究内容涵盖了豆类品种特征、几何形态、形状质量等多个维度的统计分析与综合排名，旨在为豆类的品质评估和品种筛选提供一种客观、量化的数据支持方法。该系统完整地展示了大数据技术在...

本项目利用Spark大数据框架和Django后端，对肥胖风险因素进行多维度分析。系统从人口学、饮食、生活习惯等角度出发，通过数据挖掘揭示肥胖成因，并利用Echarts进行可...

核心功能包括图书特征分布、作者与出版社价值挖掘、以及基于K-Means算法的图书智能分群，最终通过Echarts将分析结果进行多维度可视化展示，为理解图书市场提供了数据支持...

我们利用Python爬取豆瓣电影数据，通过Spark进行大规模数据处理与计算，结合Django后端与Vue前端，实现了对用户评分行为、评论情感及市场趋势等多维度的可视化分析...

系统利用Spark对海量电影数据进行分布式处理与分析，结合Django与Vue.js构建前后端分离的Web应用，通过Echarts将评分分布、类型趋势、地区对比等多维度分析...

系统利用Hadoop进行数据存储，通过Spark SQL对豆瓣高分电影数据进行高效的多维度分析，并结合Python的Django框架与Vue.js+Echarts技术，将分...

核心功能包括市场趋势、读者偏好、价格营销及作者出版社四大分析模块，通过Django后端与Vue+Echarts前端，将复杂的分析结果以直观图表形式展现。...

系统整合Hadoop与Spark进行大数据处理，通过Django提供后端服务，并利用Echarts实现前端动态展示。核心功能包括评分分布、人气趋势、年代特征等多维度分析。...

系统利用Hadoop与Spark技术处理海量招聘数据，通过Python的Django框架和Vue前端，实现了对岗位地域分布、薪资水平、技能需求等多维度的可视化分析，为理解大...

实现了一个基于Hadoop+Spark的餐饮外卖平台数据分析系统。系统利用Python语言，结合Django后端与Vue前端，对海量外卖数据进行多维度分析，涵盖商家经营、菜...

本项目基于Hadoop与Spark，对北京旅游景点数据进行分析。系统从热度口碑、消费成本、空间分布、主题特色四个维度入手，利用K-Means聚类等算法，结合Python与D...

利用Hadoop、Spark等大数据技术处理海量酒店数据，并结合Python与Django、Vue框架，从价格、地理、服务、设施和客群画像五个维度进行深入分析，最终通过Ec...