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将分析结果以图表形式直观呈现。

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，验证了大数据技术在医疗数据分析领域的应用

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，为健康研究提供数据支持。

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，为交通安全管理提供直观的数据支

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、国家对比、奖牌效率等多维度分析。