计算机毕设指导师

系统核心功能包括对膳食营养成分的综合分析、不同烹饪方式与健康关联的探究、全球菜系与饮食类型的特色挖掘，以及膳食准备时间成本的评估。

核心在于运用Spark对海量患者生命体征数据进行高效处理与分析，包括多维度关联分析、患者画像构建以及基于K-Means算法的聚类分群，旨在从复杂数据中挖掘健康风险模式，并通过可视化图表直观展示。

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Web应用开发的全过程。

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。