计算机编程指导师

系统利用Spark对海量景点数据进行处理，通过热度口碑分析、消费成本分析、空间分布聚类等多维度挖掘，为游客提供数据驱动的决策支持。...

系统从价格、地理、口碑、设施及客群画像五个维度，对北京高档酒店市场进行了全面分析，揭示了其内在规律与特征，为相关决策提供了数据支持。...

核心功能包括区域房价对比、户型供给分析、建筑特征影响评估及基于K-Means的房产性价比聚类，旨在为市场参与者提供直观、数据驱动的决策参考。...

系统利用Python作为开发语言，通过Spark对存储于HDFS的海量弹幕数据进行分布式计算，核心完成了情感极性分析、时间维度分布和用户关注点挖掘等功能。...

本项目设计并实现了一个基于Spark的BOSS直聘数据可视化分析系统。系统采用Hadoop进行数据存储，利用Spark进行大规模数据处理和分析，后端采用Django框架，前...

系统利用Hadoop生态存储海量交通数据，通过Spark进行高效计算，结合Django后端与Vue前端，实现了交通流量、停车需求、环境影响及安全应急等多维度分析...

系统利用Python作为开发语言，后端采用Django框架，核心数据处理依托Spark分布式计算引擎，对海量用户阅读数据进行高效的多维度分析，包括用户画像、阅读习惯及聚类分...

本系统基于Spark大数据框架和Django后端，对海量玉米产量数据进行多维度分析。通过Echarts实现可视化，涵盖产量分布、品种排行、环境影响等核心功能，为农业研究提供...

系统利用Spark大数据处理框架，对学生的学习、生活、社交等多维度数据进行深度分析，探究了学习时长、睡眠、屏幕使用时间等因素与学业成绩的关联。...

系统采用Python语言，结合Hadoop生态与Spark计算框架对海量销售数据进行高效处理与分析，后端使用Django框架，前端利用Vue和Echarts进行动态图表展示...

核心功能包括用户评分分布、评论情感分析、城市酒店对比等多个维度，旨在将海量评论数据转化为直观的图表与洞察，为理解用户行为和酒店运营提供数据支持。...

系统利用Hadoop的HDFS存储海量达人数据，并通过Spark进行高效分布式计算。核心功能包括达人总体特征画像、商业价值量化评估、内容领域热度分析以及基于K-Means算...

系统实现了包括全球销售统计、平台市场份额、游戏类型偏好、年度趋势分析等在内的15个核心分析功能，旨在将复杂的游戏销售数据转化为直观的可视化图表，为市场分析和决策提供数据支持...

系统利用Python和Spark对海量城市数据进行多维度处理，涵盖经济、公共服务与环境等层面，并通过Vue与Echarts实现数据可视化。...

系统利用Hadoop存储海量MCN数据，通过Spark进行高效计算分析，结合Django与Vue技术搭建前后端，实现了对MCN机构规模、地域分布、运营效率及内容领域的多维度...

系统利用Spark对海量体脂数据进行高效处理与分析，实现了包括体脂率分布、BMI与WHR健康评估、多指标相关性分析及K-Means体型聚类等核心功能。...

通过Django后端与Vue前端，实现了包括描述性统计、关联性分析、分组对比等15项核心分析功能，并利用Echarts进行数据可视化，旨在探索睡眠与压力的内在联系。...

前端采用Vue和Echarts进行可视化展示。系统涵盖了统计分析、相关性分析、K-Means聚类、PCA降维等14个核心功能，旨在为水质安全评估与污染溯源提供一个全面、直观...

系统利用Django作为后端支撑，结合Vue与Echarts前端技术，构建了交互式的可视化平台。核心功能涵盖安全状况综合评估、产地与供应链分析、检测体系有效性评价及消费者导...

系统利用Spark大数据框架对手机配置数据进行高效处理与多维度分析，包括价格分布、硬件关联、功能聚类及性能评分等。后端采用Django框架提供数据接口，前端通过Vue和Ec...