本研究构建了一个基于大数据的中医药传承平台，整合了大数据、云计算和人工智能技术，实现了中医药数据的高效处理和分析。平台具备数据采集、分布式存储、数据分析及可视化功能，通过MySQL、HDFS和Spark等技术实现数据处理，并采用ECharts、Vue等前端技术进行可视化展示。系统能够统计医生信息、病例数据、用户行为等，提供直观的数据看板，支持用户查询和分析，助力中医药知识的传承与创新。该平台在技术

本研究开发了一个基于机器学习的智能交通流量预测系统，整合多源交通数据，利用大数据处理技术实现北京交通流量的实时分析和预测。系统通过数据挖掘和模式识别揭示交通流量的时空特征，采用Python爬虫采集数据、Hadoop存储、Spark计算，并利用Django和Vue.js构建前后端。可视化面板提供实时流量监控、预测分析、历史数据查询和事件预警等功能，以热力图、折线图等形式直观展示交通状况。实验证明系统

本研究开发了一个基于机器学习的智能交通流量预测系统，整合多源交通数据，利用大数据处理技术实现北京交通流量的实时分析和预测。系统通过数据挖掘和模式识别揭示交通流量的时空特征，采用Python爬虫采集数据、Hadoop存储、Spark计算，并利用Django和Vue.js构建前后端。可视化面板提供实时流量监控、预测分析、历史数据查询和事件预警等功能，以热力图、折线图等形式直观展示交通状况。实验证明系统