计算机编程指导师

系统利用Spark对海量葡萄酒理化数据进行高效处理与多维度分析，结合Python的Django框架与前端Vue+Echarts技术，实现了分析结果的可视化展示。

系统利用Hadoop存储海量农业数据，通过Spark进行高效分布式计算，结合Django与Vue前后端分离架构。核心功能包括农作物需水量特征分析、环境因素影响分析、地区用水评估及种植优化建议。

系统利用Hadoop存储海量农业数据，通过Spark进行分布式计算与分析，并结合Django与Vue技术构建了交互式Web平台。

系统利用Hadoop与Spark大数据技术栈，对农产品电商数据进行高效处理，结合Python与Django后端，通过Vue与Echarts前端，实现了价格分布、地域供应、成交额分析等多维度可视化功能

系统实现了景点评分分布、游客情感倾向、来源地分析、关键词词云等功能，并通过Vue+Echarts进行可视化展示，旨在为旅游管理提供数据支持。

通过对全球旅游城市的气候、消费、文化等多维度数据进行深度分析，实现了“四季如春”城市筛选、避暑避寒胜地推荐、旅行主题聚类等15项核心功能。

系统采用Python语言，基于Django框架与Vue.js构建前后端分离架构。核心亮点在于引入大数据技术，利用Hadoop存储数据，通过Spark计算引擎对奥运数据进行深度的分布式处理与分析

系统利用Python爬虫获取的江西省景区数据为基础，采用Hadoop HDFS进行数据存储，并借助强大的分布式计算框架Spark对数据进行清洗、聚合与深度分析。

通过对海量招聘数据的分布式存储与并行计算，实现了对岗位地区分布、薪资与经验/学历关联、热门技术方向等多个维度的深度分析与动态可视化。