本文介绍了一个基于大数据技术的电子游戏销售分析系统的设计与实现。该系统采用分布式架构，整合数据采集、存储、处理与可视化功能，为游戏企业提供市场趋势分析、用户行为洞察和销售预测支持。通过Hadoop、Spark等技术实现海量数据处理，结合ECharts实现交互式数据可视化。系统具有可扩展性和安全性，能有效辅助企业决策优化。研究成果不仅推动游戏产业数字化转型，也为大数据在文化产业中的应用提供了实践案例

本文研究了基于自然语言处理技术的旅游评论分析方法，针对三亚四大景区（亚特兰蒂斯水世界、蜈支洲岛等）的在线评论数据，构建了一套完整的"获取-清洗-建模-分析"流程。研究比较了TF-IDF、LDA、NMF和BERT等多种文本分析方法，发现NMF在主题聚焦性上优于LDA，而结合BERT预训练模型与K-Means聚类的方法表现最佳，能有效识别"亲子娱乐"、&quot

本项目基于hadoop的社交媒体用户进行大数据分析，数据来源于微博用户信息，共计二十余万条，通过数据预处理之后，再将结构化数据上传到hadoop进行大数据分析，通过MapReduce执行系列分析语句，完成数据分析并通过sqoop将结果指标导出到MySQL，在利用Pyecharts进行连接数据源进行编程可视化，最终将可视化渲染为web界面，完成分析。过程细节涉及过多，有大量的细致语法实现，需要仔细的

本文介绍了一个电信诈骗预测与分析系统，通过整合大数据处理、机器学习与交互式可视化技术，构建了一套综合性反诈骗解决方案。系统包含数据预处理、可视化分析、预测建模（随机森林/XGBoost/LightGBM）和用户界面四大模块，具备实时预警、多维分析和报告生成功能。技术亮点包括分布式计算、模型优化和流数据处理，应用价值覆盖运营商风控、监管决策和公众防护。未来计划拓展NLP分析、移动端应用和区块链技术，

沙田柚作为中国国家地理标志产品，因果实饱满、口感独特而享誉中外，是当地乡村振兴战略下的重要支柱产业。近年来，随着种植面积和产量的不断增长，沙田柚的年产量已超过40万吨，产业总值超过40亿元。然而，沙田柚的分拣环节仍主要依赖人工方式，人工分拣效率低、成本高，且分拣标准易受人为主观因素影响，难以保证统一的质量标准。在果品规模化生产背景下，这些问题已经成为制约产业进一步发展的关键瓶颈。随着人工智能和计算

基于Hadoop部署实践对网站日志分析项目概述本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖。至此，我们通过Python网络爬虫手段进行数据抓取，将我们网站数据（2013-05-30,2013-05-31）保存为两个日志文件，由于文件大小超出我们一般的分析工具处理的范围，故借助Hadoop来完成本次的实践。利用hdfs将我们的数据上

本文介绍了一个基于Spring Boot和MySQL的健身管理系统，旨在解决传统健身房管理效率低下、信息化不足的问题。系统采用B/S架构，分为会员、教练和管理员三大模块，提供在线预约、会员卡管理、课程维护等功能。通过分层设计和RBAC权限控制，保障了系统的安全性和可扩展性。测试表明，系统能有效支持高并发访问，提升健身房的运营效率。该项目为健身行业数字化转型提供了实用参考，未来可扩展AI和物联网功能

有需要本项目的代码或文档以及全部资源，或者部署调试可以私信博主！！！！！！！！！！本文基于Python的网络爬虫手段对豆瓣电影网站进行数据的抓取，通过合理的分析豆瓣网站的网页结构，并设计出规则来获取电影数据的JSON数据包，采用正态分布的延时措施对数据进行大量的获取。并利用Python的Pandas数据分析库，对获取的数据进行预处理，将非结构化的数据清洗为干净的数据，便于后续的大数据分析，分别对数

本项目基于Hadoop大数据平台与机器学习技术，构建美妆个性化推荐系统。通过Python爬虫采集微博、电商平台百万级用户行为数据，利用jieba分词、HiveSQL进行数据预处理与分析。采用LightFM和SVD++混合推荐算法实现精准推荐，并通过Flask+Vue搭建响应式Web界面。系统整合数据采集、处理、算法优化及可视化全流程，为美妆行业提供智能推荐解决方案，实现用户需求与市场趋势的双向洞察

研究首先利用Hadoop的HDFS存储系统存储数据，然后通过Flume组件自动加载数据到Hive数据库中进行分析。研究重点关注了电子商务关键指标，如PV、UV、跳失率、重复购买率等，并进行多维度透视分析以洞察用户行为和活跃度。此外，研究还详细分析了热销商品ID、商品类别和用户地理位置，以探索不同产品类别的销售业绩和电子商务指标。分析结果存储于Hive数据库后，通过Sqoop组件导出到MySQL，然