基于python的零食销售数据采集与可视化分析系统旨在通过Scrapy爬虫技术从京东平台自动化采集零食销售数据，并将这些数据经过清洗和处理后，存储在MySQL数据库中。随后，利用Django框架搭建一个Web平台，通过Echarts实现数据的可视化展示。用户可以在平台上查看零食类别、价格、产地、店铺等信息的统计分析结果，从而更好地了解市场动态，支持管理层做出科学决策。系统还将具备用户登录、零食信息

本文介绍了一个基于大数据技术的车辆二氧化碳排放量可视化分析系统，旨在解决传统监测方法数据不全面、效率低下的问题。该系统整合Python、Spark、Hadoop等技术，通过数据挖掘和机器学习算法，分析车型、燃料类型等因素对排放的影响，并提供趋势预测和优化评估功能。系统具有车辆类型分布、燃油效率分析等核心模块，支持政策制定和公众环保意识提升。文中展示了系统界面设计，并提供了获取源码的联系方式。参考文

基于Python+hadopp的城市空气污染数据关联性可视化分析系统包含空气质量评价、气象因素影响分析、污染物关联性分析、时空分布特征分析、数据大屏等 多个模块。

本文介绍了基于Hadoop大数据的肺癌数据分析与可视化系统。该系统整合医疗数据，通过数据挖掘和机器学习技术分析肺癌发病趋势、风险因素及症状关联，为临床决策提供支持。系统包含数据收集、预处理、分析和可视化模块，提供用户管理、风险评估等功能，并采用图表等形式直观展示结果。开发该系统的意义在于辅助医疗诊断、提高公众健康意识，并推动医疗大数据技术发展。文末附有核心代码片段，展示数据加载、预处理及模型训练流

本文介绍了一个基于数据挖掘技术的台风灾害预测系统，旨在通过随机森林算法和多元技术栈（Python、Django、Vue、Scrapy）提升台风路径、强度及影响范围的预测精度。系统整合气象数据采集、清洗、建模与可视化功能，为防灾决策提供科学支持。核心模块包括Scrapy爬虫数据获取、随机森林模型训练及交互式前端展示，有效解决传统预警系统的滞后性问题。项目具备显著社会价值，可优化资源配置，减少灾害损失

本文介绍了一个基于Hadoop+Spark的瑞幸咖啡全国门店数据分析与可视化系统,该系统通过整合大数据技术（Hadoop、Spark）、机器学习算法和前端可视化工具（Vue、Echarts），实现了对门店分布、业务指标等多维度数据的采集、处理、分析和展示。系统包含数据采集、处理、分析和可视化四大模块，能够为管理层提供直观的决策支持，优化门店布局和运营策略。开发具有8年经验的作者提供了系统页面设计图

本文介绍了一个基于Spark大数据技术的中医药数据分析与可视化系统，该系统整合了Python、Spark、Hadoop等技术，实现中医药数据的高效处理和分析，并通过Vue和Echarts提供可视化展示。系统功能包括药材数据管理、功效分析、价格分析、质量安全评估、供应链管理及智能用药推荐等。研究旨在解决传统中医药数据处理效率低、信息孤岛等问题，为中医药研究提供数据支持和决策参考。系统页面设计展示了丰

本文介绍了大数据专业毕业设计的选题指南，重点针对100个大数据相关选题进行详细解析。作者作为拥有8年开发经验的技术专家，从选题技巧、难度把控等角度提供实用建议，强调选题应包含"技术+场景+问题"三要素。推荐的选题涵盖多个应用领域，如企业数据分析、个性化推荐系统、医疗健康分析等，每个选题均附有技术实现方案说明（如Spark、Hadoop等框架应用）。文章还提供了各类型项目资源链接

本文介绍了一个基于大数据的家庭能源消耗数据分析与可视化系统。该系统整合Python、Spark、Hadoop等技术，通过数据挖掘和机器学习算法分析家庭用电、用水等能耗数据，识别能源浪费并提供节能建议。系统采用Vue和Echarts实现可视化展示，包含能耗占比、温度变化等图表功能。研究旨在帮助用户优化能源使用，降低能源成本，推动家庭能源管理的智能化和绿色化发展。文中展示了系统页面设计示例，并提供了核

本文介绍了一个基于Spark的食物口味偏好挖掘与可视化分析系统，旨在通过大数据技术分析不同地区、年龄、气候等因素对食物口味偏好的影响。系统集成了Python、Spark、Hadoop等技术，提供数据挖掘、机器学习分析和可视化功能，帮助餐饮企业优化策略，并为个人用户提供个性化饮食建议。文章详细阐述了系统背景、研究目的、页面设计及核心代码实现，并附有参考文献。