结合外卖配送的实时数据（订单位置、路况、天气等），运用决策树、遗传算法或强化学习，构建动态路径规划模型，解决骑手配送超时、路径冗余等问题，可结合实际配送场景验证效果。采集外卖平台的用户评价数据，利用LSTM、BERT等模型进行情感倾向分析，提取用户对餐品、配送、服务的核心反馈，为商家优化服务和骑手改进工作提供数据支持。分析学生的学习行为数据（浏览记录、学习时长、成绩等），运用协同过滤、内容推荐等算

选题入门门槛较低，适合 Python 技术栈的同学，同时可通过接入第三方登录（如 GitHub、Gitee）、加入文章搜索的全文索引（Elasticsearch）等功能，体现技术创新性。该选题采用微服务架构，技术难度较高，适合想挑战分布式开发的同学，同时结合微信小程序的生态优势，让系统的使用场景更贴近校园用户，毕设的实用性和技术深度兼备。选题契合基层医疗信息化的发展需求，业务逻辑清晰，能锻炼 PH

技术栈：前端（React+Redux+Ant Design）、后端（SpringCloud+SpringBoot）、数据库（MySQL+Elasticsearch）- 技术栈：前端（Vue3+Vite+Element Plus）、后端（SpringBoot+MyBatis-Plus）、数据库（MySQL）- 技术栈：前端（UniApp，支持多端适配）、后端（SpringBoot+Dubbo）、数据

技术栈：Python（NLTK/Hugging Face Transformers）、FastAPI（接口服务）、MySQL（知识库存储）、WebSocket（实时对话）。技术栈：微信小程序（原生框架 /uni-app）、Node.js（Express/Koa）、MongoDB（非结构化数据存储）、Redis（缓存课程表 / 公告）。技术栈：Java（Spring Cloud Alibaba）、阿

工具：DataWorks数据治理平台、飞桨AI Studio算力支持。- 建模：TensorFlow搭建神经网络、Spark MLlib聚类。- 数据处理：Hadoop/Hive清洗、Pandas分析。- 教程：尚硅谷Spark实战、斯坦福CS229机器学习。- 数据采集：Scrapy爬虫、Selenium自动化。- 可视化：ECharts图表、Tableau仪表盘。1. 需求分析：明确研究目标（

人脸识别考勤系统的核心逻辑是：通过摄像头采集人脸图像，与数据库中的已注册人脸进行比对，确认身份后记录考勤时间，最终生成考勤报表。- 数据存储：将人脸图像与用户信息（姓名、工号）关联，保存至本地文件夹（按“工号_姓名”命名），同时在SQLite数据库中记录用户基本信息。- 特征提取：使用FaceNet模型，该模型通过深度学习将人脸图像映射为128维的特征向量，向量距离越近，人脸越相似。- 考勤记录：

大数据毕设的核心是 **“用数据解决真实问题”**，而非炫技式堆砌技术。选题时结合兴趣与可行性，开发中注重 “数据→模型→业务” 的闭环逻辑，答辩时突出创新点与落地价值。祝各位同学顺利通过答辩，在大数据领域迈出坚实第一步！

改动方向：增加细分功能→《基于OpenCV+Python的课堂学生考勤人脸检测系统设计》（增加“人脸与学生信息匹配”“缺勤记录自动统计”功能，对接简单的学生数据库，比单纯“人脸检测”多了“业务闭环”，且无需深入AI算法，用OpenCV现有接口即可实现）。改动方向：聚焦1个痛点→《基于Android的校园“失物招领+闲置交换”APP设计与实现》（针对学生“丢东西难找回”“闲置物品浪费”的痛点，增加“

数据科学方法在电子商务客户行为分析中的应用8.4.大数据环境下的实时数据流处理框架研究4.6.深度学习在大数据分类任务中的性能优化6.2.数据科学在医疗健康领域的数据挖掘与分析。5.数据可视化策略在大数据分析中的应用5.11.数据科学在环境监测与保护中的应用探索。12.大数据技术在教育资源分配中的优化策略。14.数据科学在农业精准化管理中的应用研究。3.基于大数据的社交媒体情感分析技术研究。15.

避免选过于宏大的题目（如“基于AI的全行业智能推荐系统”），也别选太简单的（如“简易计算器设计”），最好是“在现有知识基础上，通过查阅资料、学习新技术能完成”的题目（例如“基于Python的校园二手书交易小程序设计”）。4. 细化题目：将题目从“宽泛”变“具体”，例如把“电商推荐系统设计”细化为“基于协同过滤算法的校园零食电商推荐系统设计与实现”，明确研究对象、方法和范围。1. “假大空”题目：如