计算机毕设指导师

后端利用Spark对海量肺癌数据进行高效处理，通过人口统计学、行为风险、临床症状等多维度分析，挖掘关键影响因素。Django框架负责搭建Web服务，结合Echarts将分析...

系统围绕患者人口学、临床体征、生化指标、治疗方案及生存曲线等多个维度展开分析，旨在将复杂的医疗数据转化为直观的洞察，辅助理解肝硬化疾病进展与预后的关键影响因素，验证了大数据...

本系统针对肥胖风险问题，运用Hadoop与Spark大数据技术，结合Python语言开发。系统旨在通过分析多维度健康数据，构建肥胖风险分析模型，并以可视化方式呈现结果，为健...

本系统针对道路交通事故数据复杂、信息量大的特点，利用Hadoop与Spark大数据技术，构建了一个集数据存储、处理与可视化分析于一体的平台。系统旨在从多维度揭示事故规律，为...

利用Hadoop存储海量医疗数据，通过Spark SQL及Pandas进行多维度分析，涵盖人口统计学、体成分、血脂等指标。系统实现了数据清洗、统计分析和可视化展示。...

后端采用Python与Django框架，结合Spark SQL进行数据清洗与多维度聚合分析，涵盖区域特征、消费者偏好及餐厅质量评价体系。...

系统利用HDFS存储海量交通数据，采用Spark SQL及Pandas进行高效的数据清洗与多维度分析，涵盖客流时空分布、拥堵状况剖析、外部因素影响评估及城市交通模式聚类。...

本项目聚焦于车辆环保性能，利用大数据技术构建一个车辆二氧化碳排放量可视化分析系统，旨在揭示不同技术参数与碳排放之间的内在联系，为绿色出行提供数据参考。...

本设计实现了一个基于Hadoop+Spark的奥运会金牌榜可视化分析系统。系统利用HDFS存储海量奥运数据，通过Spark SQL进行高效分布式计算，完成时间序列趋势、国家...

通过实践，加深了对大数据技术栈和Web全栈开发的理解。当然，系统仍有可完善之处，例如分析模型的深度和实时数据处理能力。未来可以引入更复杂的机器学习算法进行预测分析，并优化系...

这是一个基于Hadoop和Django的毕设项目，主要对天猫订单数据进行可视化分析。后端用Spark处理海量数据，前端用Echarts画出销售趋势、地域分布等图表，帮你把复...

系统利用Hadoop与Spark大数据技术栈，对海量交易数据进行高效处理与多维度分析，探究了贵族等级、皮肤数量、安全属性等对账号价格的影响，并通过聚类算法挖掘高价值账号特征...

系统利用Python和Django作为后端，通过Spark SQL对海量用户日志进行高效处理，实现了流量统计、转化漏斗、RFM用户分群及商品热度分析等核心功能。...

系统对海量交易数据进行清洗、整合与分析，从市场宏观、品牌竞争、产品品类等多个维度揭示销售规律与消费者偏好，最终通过Echarts将复杂数据转化为直观图表，为理解美妆电商市场...

系统利用HDFS存储海量房产数据，通过Spark SQL进行分布式计算与多维度分析，并结合Django与Vue+Echarts技术栈，构建了交互式的前端可视化界面，直观揭示...

系统利用Hadoop生态存储海量餐饮数据，通过Spark进行高效的多维度分析，结合Django框架开发后端API，最终由Vue+Echarts实现数据可视化。...

通过Python处理海量香水数据，从品牌格局、产品特征、性别偏好等多个维度进行分析，并利用Echarts进行可视化展示，旨在为市场研究提供直观的数据支持，是一个完整的大数据...

本项目基于Hadoop与Spark构建大数据处理pipeline，利用Django与Echarts实现全球留学移民数据的交互式可视化分析。系统涵盖留学流向、专业选择、就业薪...

后端采用Python及Django框架，利用Spark SQL与MLlib对海量数据进行处理，涵盖消费模式、睡眠质量、健康风险等多维度分析，并通过Echarts进行可视化展...