这几年做哪些网站能致富国家重大项目建设库网站打不开

这几年做哪些网站能致富,国家重大项目建设库网站打不开,家用电脑如何做网站,word发布wordpress#x1f34a;作者#xff1a;计算机毕设匠心工作室 #x1f34a;简介#xff1a;毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发#xff0c;至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。 擅长#xff1a;按照需求定制化开发项目…作者计算机毕设匠心工作室简介毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。擅长按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。心愿点赞 收藏 ⭐评论 精彩专栏推荐订阅 不然下次找不到哟~Java实战项目Python实战项目微信小程序|安卓实战项目大数据实战项目PHP|C#.NET|Golang实战项目 ↓↓文末获取源码联系↓↓这里写目录标题基于大数据的上海餐饮数据分析与可视化系统-功能介绍基于大数据的上海餐饮数据分析与可视化系统-选题背景意义基于大数据的上海餐饮数据分析与可视化系统-技术选型基于大数据的上海餐饮数据分析与可视化系统-图片展示基于大数据的上海餐饮数据分析与可视化系统-代码展示基于大数据的上海餐饮数据分析与可视化系统-结语基于大数据的上海餐饮数据分析与可视化系统-功能介绍本系统是一个基于大数据技术的上海餐饮行业深度分析与可视化平台旨在为复杂的市场数据提供清晰、直观的洞察。系统后端以Python语言为核心充分利用Hadoop分布式文件系统HDFS对海量上海餐饮数据进行存储并借助Apache Spark强大的并行计算能力进行高效的数据清洗、转换与深度分析。在数据处理层面系统通过Spark SQL及Pandas、NumPy等库对原始数据中存在的无效值、重复项进行预处理确保分析结果的准确性。分析维度覆盖了市场宏观格局、店铺口碑质量、消费行为洞察、地理空间分布及基于K-Means算法的客群画像等多个层面。业务逻辑层采用Django框架构建RESTful API负责向前端提供经过计算和分析的结构化数据。前端则基于Vue.js框架结合ElementUI组件库与Echarts可视化图表库将复杂的分析结果以交互式热力图、多维度柱状图、散点图及排名列表等形式动态呈现为用户提供了从数据到洞察的一站式分析体验。基于大数据的上海餐饮数据分析与可视化系统-选题背景意义选题背景上海作为国际化大都市其餐饮行业不仅品类繁多、竞争激烈更是一个高度数据化的市场。每天有海量的消费数据、评分数据和地理位置数据在各大平台上产生这些数据背后隐藏着消费者的真实偏好、市场的流行趋势以及商家的经营状况。对于传统的餐饮从业者或市场研究者来说面对如此庞大且复杂的数据集往往感到无从下手难以进行系统性的科学分析。简单的统计方法无法挖掘数据之间的深层关联更无法从空间和时间维度上理解市场的动态变化。因此如何利用现代大数据技术对这些分散、海量的餐饮信息进行有效整合与深度挖掘从而提炼出有价值的商业洞察便成了一个具有现实挑战和探索价值的课题。本项目正是在这样的背景下尝试构建一个完整的数据分析流程以应对真实世界中的复杂数据问题。选题意义对于即将毕业的计算机专业学生而言这个课题的价值在于它提供了一个完整的大数据项目实战机会让我们能将课堂上学到的Hadoop、Spark等理论知识与实际的业务需求相结合真正走通从数据获取、清洗、分析到可视化的全链路。从实际应用角度看本系统能为普通消费者提供一个相对客观的餐饮选择参考通过数据可视化帮助他们快速了解不同区域、不同品类餐厅的特色与口碑辅助做出更明智的消费决策。对于餐饮行业的经营者或潜在创业者系统分析出的市场热点区域、品类分布、价格区间以及高口碑餐厅的成功要素能够为他们提供一种数据驱动的视角来洞察市场动态为店铺选址、菜品定价和营销策略调整提供一定的决策依据。虽然作为一个毕业设计其分析深度和数据广度有限但它所构建的分析框架和展示思路具有一定的参考和启发意义。基于大数据的上海餐饮数据分析与可视化系统-技术选型大数据框架HadoopSpark本次没用Hive支持定制开发语言PythonJava两个版本都支持后端框架DjangoSpring Boot(SpringSpringMVCMybatis)两个版本都支持前端VueElementUIEchartsHTMLCSSJavaScriptjQuery详细技术点Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy数据库MySQL基于大数据的上海餐饮数据分析与可视化系统-图片展示基于大数据的上海餐饮数据分析与可视化系统-代码展示frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,when,trim,regexp_replace,log,row_numberfrompyspark.sql.windowimportWindowfrompyspark.ml.featureimportVectorAssemblerfrompyspark.ml.clusteringimportKMeans sparkSparkSession.builder.appName(ShanghaiRestaurantAnalysis).getOrCreate()defpreprocess_data(df):dfdf.filter((col(review_count)!0)(col(taste_score)!0)(col(environment_score)!0)(col(service_score)!0)(col(avg_price)!0))dfdf.dropDuplicates()dfdf.withColumn(category,when(trim(col(category))啡厅,咖啡厅).otherwise(col(category)))dfdf.withColumn(category,regexp_replace(col(category), ,))df_cleaneddf.drop(city)returndf_cleaneddefcalculate_weighted_ranking(df):dfdf.withColumn(log_review_count,log(col(review_count)1))dfdf.withColumn(weighted_score,(col(taste_score)*0.4col(environment_score)*0.3col(service_score)*0.3)*col(log_review_count))windowSpecWindow.partitionBy(district).orderBy(col(weighted_score).desc())df_rankeddf.withColumn(rank,row_number().over(windowSpec))top_restaurantsdf_ranked.filter(col(rank)10)returntop_restaurants.select(district,category,name,taste_score,environment_score,service_score,avg_price,weighted_score,rank)defkmeans_clustering(df):feature_cols[taste_score,environment_score,service_score,avg_price,review_count]assemblerVectorAssembler(inputColsfeature_cols,outputColfeatures)df_featuresassembler.transform(df)kmeansKMeans(featuresColfeatures,predictionColcluster,k4,seed1)modelkmeans.fit(df_features)df_clusteredmodel.transform(df_features)centersmodel.clusterCenters()print(Cluster Centers: )forcenterincenters:print(center)returndf_clustered.select(category,district,taste_score,environment_score,service_score,avg_price,review_count,cluster)基于大数据的上海餐饮数据分析与可视化系统-结语 精彩专栏推荐订阅 不然下次找不到哟~Java实战项目Python实战项目微信小程序|安卓实战项目大数据实战项目PHP|C#.NET|Golang实战项目 主页获取源码联系