计算机编程指导师

系统利用HDFS存储海量保险数据，通过Spark进行高效的分布式计算与数据分析，包括医疗费用关联、投保人画像及保费特征分析。后端采用Django框架提供数据服务，前端通过Vue和Echarts实现动态

系统利用Hadoop与Spark大数据技术栈，对海量门店数据进行高效处理与多维度分析，涵盖了地理分布、经营策略、市场饱和度及选址模式四大核心维度。

核心功能包括：分析高校资源的空间分布（如各省总量、顶尖高校数量）、探究高校自身的属性结构（如类型、办学性质）、进行区域与类型的交叉分析（如各省主流高校类型），并利用K-Means聚类算法对高校进行智能

前端则利用Vue和Echarts，将宏观态势、职位要求、竞争格局等多维度的分析结果进行可视化呈现，旨在为考生提供一个直观、高效的报考决策辅助工具，同时完整实践了大数据项目从数据处理到应用展示的全过程。

系统后端采用Python语言及Django框架，利用Spark对存储于HDFS中的海量股市数据进行分布式计算与分析，核心功能包括价格波动性、行业表现、交易活跃度及估值水平的多维度分析。

利用Spark强大的分布式计算能力处理海量骑行数据，结合Django后端框架与Echarts前端图表库，实现了从时间、天气、用户等多维度对共享单车使用规律的深度洞察。

系统利用Hadoop生态中的HDFS进行海量用户数据存储，并采用Spark作为核心计算引擎，对用户画像（年龄、作息、运动）及环境因素（气候、菜系）进行多维度统计分析。

核心功能利用Spark对存储于HDFS中的用户财务数据进行高效处理与分析，从收支结构、储蓄投资、债务信用和财务压力四个维度，对用户的财务健康状况进行多角度评估，并通过Echarts将分析结果可视化。

核心功能包括多维度豆类特征分析、质量评价与综合排名，旨在为农业数据分析提供一套完整、直观的解决方案，展现了大数据技术在现代农业领域的应用潜力。