计算机编程指导师

系统采用HDFS存储海量数据，利用Spark进行高效计算，通过Python的Django框架构建后端，并使用Vue与Echarts实现前端交互。系统功能涵盖时间维度趋势分析...

本系统基于Hadoop生态进行海量健康数据存储，运用Spark进行高效计算与清洗，后端采用Django框架提供API服务，前端通过Vue与Echarts实现动态可视化。...

后端采用Python Django框架，利用Spark SQL对HDFS中的肝硬化患者数据进行高效的多维度聚合分析，涵盖人口学、临床体征、生化指标及Kaplan-Meier...

系统后端采用Python与Django框架，利用Spark SQL对海量医疗数据进行高效处理与计算，实现了从人口特征到风险因素的多层次分析。...

本系统基于Hadoop与Spark大数据技术，结合Django框架，对肥胖相关数据进行多维度分析，旨在揭示生活习惯与肥胖风险间的潜在联系，并通过可视化直观呈现分析结果，为健...

本系统基于Spark大数据框架，对海量道路交通事故数据进行多维度分析，旨在通过可视化手段揭示事故规律，为交通安全管理提供数据支持与决策参考。...

后端采用Python与Django，利用Spark SQL对存储于HDFS的医疗数据进行高效分布式计算，分析年龄、性别、BMI、体脂率、血脂等指标与胆结石发病率的关系。...

后端采用Python与Django框架，前端利用Vue与Echarts实现交互。系统实现了餐厅地理分布、菜系偏好、价格评分关系、高性价比餐厅挖掘等多维度分析。...

系统后端利用Spark对海量交通数据进行高效清洗与多维度分析，涵盖客流时空分布、拥堵状况、外部因素影响及城市聚类。前端基于Vue与Echarts，将分析结果以动态图表形式直...

系统采用Python与Django作为后端，Vue与Echarts作为前端，实现了对车辆品牌、类型、发动机技术等六大维度的CO2排放量进行统计、关联与预测分析。...

本系统利用Hadoop与Spark大数据技术，对百年奥运奖牌数据进行分布式处理与多维度分析，通过Django与Echarts构建可视化平台，旨在直观揭示奥运格局变迁、国家实...

本项目针对海量癌症数据分析难题，设计并实现了一套基于Hadoop与Spark的大数据分析系统。系统利用分布式技术高效处理数据，通过多维度分析挖掘患者特征、临床方案及生存预后...

系统通过爬取市场数据，利用Spark SQL与Pandas进行多维度分析，揭示了账号价值核心因素、市场供给特征及安全风险，最终通过Echarts将分析结果直观呈现，为买卖双...

系统利用Spark对海量订单数据进行高效处理，从总体销售、地域分布、用户行为及客户价值四个维度进行深度分析，并通过ECharts将结果以动态图表形式直观呈现，旨在为电商运营...

系统利用Spark对海量用户日志进行高效处理，完成了流量统计、转化漏斗、用户价值（RFM）及商品热度等多维度分析，并结合Django与ECharts技术，将分析结果以动态图...

系统采用Hadoop生态存储，利用Spark SQL进行高效计算，结合Python与Django后端及Vue前端，实现了市场宏观、品牌竞争、品类功效和营销策略四大维度的可视...

本项目基于Hadoop与Django构建，利用Spark处理上海二手房大数据，通过多维度分析揭示房价规律、区域差异及用户偏好。系统实现了从宏观市场概览到微观房源挖掘的可视化...

本课题基于Hadoop与Spark构建上海餐饮数据分析系统，利用Python+Django进行后端开发。系统从宏观市场、质量口碑、消费行为、空间分布和客群画像五个维度，对海...

系统通过Django框架整合后端逻辑，利用Spark对海量香水数据进行高效计算，实现了品牌市场份额、香调流行趋势、性别市场细分等核心分析功能，并借助Echarts进行可视化...

系统利用Hadoop存储海量数据，通过Spark进行高效的多维度分析，涵盖留学流向、专业选择、就业前景等。前端采用Vue与Echarts实现交互式图表，将复杂的数据分析结果...