本系统采用Python与Django框架构建，前端基于Vue与Echarts呈现，核心依托Hadoop与Spark大数据生态。系统针对宫颈癌变光谱特征数据，实现了数据上传、分布式存储、Spark清洗及特征提取功能，并通过可视化大屏展示分析结果，有效检验了大数据技术在医疗数据处理场景的落地效果，是一套技术完善的毕设方案。

本系统利用Hadoop与Spark处理大规模轨迹数据，通过Django搭建后端接口。系统实现了智能体分布、动作选择率、策略熵分布等十六项核心数据分析功能，并运用K-Means聚类、FP-Growth序列挖掘及Isolation Forest异常检测算法探索轨迹模式。最终结合Vue与Echarts实现数据可视化，帮助用户直观理解强化学习智能体的决策过程与行为特征。

系统基于Hadoop与Spark大数据框架，结合Django后端与Vue前端技术，专注于跨平台消费者评论的情感强度分析。系统通过预处理机制生成实体标签与情感强度，利用Spark SQL及Pandas完成热度榜、时段活跃度等宏观统计，并融合K-Means聚类、孤立森林异常检测与FP-Growth关联规则算法，计算实体活跃画像与异常热度点，最终通过Echarts实现数据可视化展示。

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本系统是一个基于Spark的生成式AI软件服务用户行为与算力消耗数据分析与可视化系统。技术采用Python语言，依托Hadoop与Spark框架处理海量数据，结合Django和Vue实现前后端搭建。系统覆盖套餐占比、Token消耗、采纳率等分析功能，并融合K-Means、FP-Growth及Isolation Forest算法对用户分群、关联规则与异常算力进行挖掘，最终通过Echarts直观呈现数

本课题设计并实现了一个基于Hadoop的电商与本地服务消费评论数据分析系统。系统利用HDFS存储海量数据，通过Spark进行多维时间切片统计与总体量排名，计算波动系数和零值小时比。核心模块引入K-Means对实体行为聚类，用Isolation Forest揪出异常波动实体，并借助FP-Growth挖掘活跃时段关联规则，最终通过Echarts实现可视化展示。

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