基于大数据技术的智能在线学习系统数据分析可视化，采用Spring Boot、Vue.js、MySQL和Hadoop等技术框架开发。系统通过Hadoop平台实现学习资源数据的智能分析与可视化，构建专业化的智能导学平台。研究重点包括大数据分析技术在教育领域的应用、学习行为数据的采集与处理，以及基于数据分析的个性化学习推荐等功能实现。该系统旨在提升在线学习效率，为教育信息化提供技术支持。

基于Hadoop的健康饮食推荐系统数据分析可视化，采用Spring Boot、Vue.js、MySQL、Hadoop、Spark等技术栈。系统包含用户管理、饮食记录、Python爬虫数据采集等功能模块，通过协同过滤算法实现个性化推荐，并利用Echarts进行数据可视化分析。系统采用B/S架构，支持海量数据处理与存储，提供高效的用户体验。核心功能包括食品安全数据爬取、协同算法推荐、大数据分析和可视化

基于Hadoop和机器学习技术的B站热门视频数据分析与可视化系统。系统采用Python（Django）和Java（SpringBoot）双框架开发，集成Scrapy爬虫采集B站数据，通过Hadoop处理海量数据，MySQL存储数据。核心功能包括：视频数据管理、情感分析预测（随机森林回归算法）、协同过滤推荐（余弦相似性）、Hadoop大数据分析及Echarts可视化展示。系统实现了从数据采集、存储、

基于SpringBoot框架的Hadoop大数据技术的音乐网站系统。系统采用Java开发，结合MySQL数据库和Vue.js前端技术，实现音乐播放、购买、评论及社交功能。通过Scrapy爬虫获取网易云音乐数据，使用协同过滤算法提供个性化推荐，并利用Echarts进行数据可视化展示。系统包含音乐数据管理、存储、分析和可视化模块，后端采用Hadoop、Spark等技术处理大数据，优化用户体验。管理员界

基于SpringBoot的电影评论情感分析及推荐系统，整合大数据与机器学习技术实现智能影评分析。系统采用Scrapy爬取豆瓣影评数据，通过Hadoop进行大数据处理，运用随机森林算法进行情感预测，并借助Echarts实现可视化展示。功能模块包括电影数据管理、情感分析预测、用户个性化推荐及社区互动等，为影迷提供全方位的观影决策支持。系统后端使用SpringBoot+MySQL架构，前端采用Vue.j

基于大数据的老旧小区改造需求评估与分析系统，采用Spring Boot、Vue.js、MySQL和Hadoop等技术构建。系统实现了用户管理、小区数据管理、改造需求评估和大数据可视化分析等功能模块，通过Hadoop集群处理大规模数据，提供个性化的需求评估服务。系统亮点包括数据管理、存储、Hadoop数据分析及Echarts可视化展示，支持管理员审核改造需求记录。模块化设计提升了系统可扩展性和维护性

基于Hadoop的宁波旅游景点及周边商城推荐系统，采用Spring Boot、Vue.js、MySQL和Hadoop等技术构建。系统通过用户注册、景点商品管理、个性化推荐（基于协同过滤算法）及数据分析大屏等功能，提供个性化旅游服务。Python爬虫实时采集携程景点数据，Hadoop处理大规模数据，Echarts实现可视化分析。系统模块化设计提升扩展性，管理员可高效管理用户及景点信息，用户能便捷获取

基于Hadoop的校园外卖点餐数据分析可视化系统，采用Spring Boot、Vue.js、MySQL和Hadoop等技术构建。系统实现了用户管理、外卖信息展示、数据爬取（美团）及可视化分析大屏（ECharts）等功能，通过协同过滤算法进行个性化推荐。Hadoop集群处理海量数据，模块化设计提升扩展性。管理员可动态管理数据并分析用户偏好，为外卖平台运营提供决策支持。系统整合前后端技术，优化用户体验

基于Hadoop和机器学习的信贷风险评估预测与可视化分析系统。该系统采用Java技术栈，整合Spring Boot框架、Hadoop大数据处理、MySQL数据库和随机森林回归算法，实现信贷数据的全流程管理。系统功能包括客户信息管理、风险评估、贷款申请处理、信用评分和大数据可视化分析，通过Echarts图表直观展示风险趋势。技术亮点涵盖数据清洗、预测分析、Hadoop数据处理和可视化大屏展示。系统为

基于Spark的西南天气数据分析系统，集成Hadoop、Hive等技术处理多源气象数据，挖掘空气质量、降水、风向等关键指标。系统采用Spring Boot+Vue.js架构，结合Scrapy爬虫获取实时数据，通过MySQL存储，并利用Matplotlib、Echarts实现可视化大屏展示。功能涵盖数据清洗、行业关联分析（如农业灾害预警、交通调度），代码示例展示了多维度统计查询与排序逻辑。研究成果为