计算机编程指导师

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、直观的数据决策支持平台。

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向分析，通过聚类、关联分析等

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Echarts实现分析结果的动态

系统利用Hadoop生态存储数据，通过Spark进行分布式计算，完成情感分析、趋势预测、KOL识别等核心功能，再由Django提供后端接口，最终借助Vue和Echarts将分析结果以图表形式动态展示。

通过Spark SQL对海量餐饮数据进行多维度分析，实现了区域分布、消费水平、服务质量和竞争格局的可视化展示。项目完整实践了大数据处理的全流程，为城市商业分析提供了一个有效的技术方案和直观的数据洞察

核心功能包括基础统计分析、特征重要性评估与K-means聚类分析，旨在为医疗数据研究提供一个直观、高效的分析工具，完整展现了大数据技术在医疗领域的应用潜力。

系统完成了全球威胁时空分析、攻击特征剖析、影响后果评估及防御效率分析四大功能模块，旨在将复杂的安全数据转化为直观的态势洞察，为网络安全决策提供数据支持。

系统围绕健康状况、睡眠质量、医疗利用等维度，构建了多指标评估模型与风险预警机制，并结合Vue与Echarts将分析结果进行可视化展示，为理解老年群体健康状况提供了数据支持。