2023最新大数据毕业设计项目推荐
Hi，大家好，大四的同学马上要开始毕业设计啦，大家做好准备了没！学长给大家详细整理了最新的 大数据专业 相关选题，对选题有任何疑问，都可以问学长哦~学长限时开放开题指导，对开题有任何不明白的，对某项技术或算法不理解的，不知道怎么下手毕设的，都可以问学长，学长会根据你的情况提供帮助，希望能帮助到你。
数据分析案例-往届世界杯数据可视化
数据集来源于天池，世界杯成绩信息表：WorldCupsSummaryYear: 举办年份HostCountry: 举办国家Winner: 冠军队伍Second: 亚军队伍Third: 季军队伍Fourth: 第四名队伍GoalsScored: 总进球数QualifiedTeams: 总参赛队伍数Ma
数据仓库与数据挖掘——Apriori算法
Apriori算法汇报记录
数据分析与数据挖掘实战案例本地房价预测（716）：
原2022 年首届钉钉杯大学生大数据挑战赛练习题目练习题 A：二手房房价分析与预测解题代码，分享学习住房一直以来都是人们关心的热门话题，房价也是人们时时刻刻关心的热点。虽然新房子更加上档次，但是二手房有着现房交易，地段较好，配套设施完善，选择面更加广泛等优势，因此二手房越来越受到广大消费者的青睐。根
数据挖掘(7.1)--数据仓库
数据库因数据处理的需要而产生。例如，在20世纪60年代后期，美国为了战争的需要，将各种情报收集在一起，存储隐藏在计算机内，这就是数据库的起源。随着计算机技术的发展，数据库从文件系统阶段发展为数据库阶段，再到高级数据库阶段。现在，数据库已经广泛应用于实际应用、计算机技术和网络技术中，如分布式数据库、面
一文速学-HiveSQL解析JSON数据详解+代码实战
JSON文件存储格式十分常见，在各个数据库中以及业务场景都有关于该文件的处理方式。但是有时候处理JSON文件在不同的数据库处理方法也不同，掌握一些高效的函数可以大大简化我们处理JSON数据格式的效率。面对一些复杂的存储形式，例如JSON数组存储这种就必须采取一定的处理方式，下面是处理HiveSQL解
python数据分析与挖掘实战（财政收入影响因素分析及预测）
随着信息化的发展和科学技术的进步，数据分析与挖掘技术开始得到广泛应用。人们无时无刻不面对着海量的数据，这些海量数据中隐藏着人们所需要的具有决策意义的信息。数据分析与挖掘技术的产生和发展就是帮助人们利用这些数据，并从中发现隐藏的有用的信息。 在此背景下，本文主要运用数据分析与挖掘技术对市财政收人进
数据仓库基础
数据仓库的概念 数据仓库核心特征 面向主题性 集成性 不可更新性 时变性数据库和数据仓库的区别 数据仓库分层架构 ETL和ELT
【Python实战】数据预处理（数据清理、集成、变换、归约）
因疫情原因，距上次写博客已过许久这次回看以前的书籍，发现数据预处理这块在业务中极其重要业务中，数据的准确率对业务的影响至关重要好的数据往往百利而无一害，相对的，不好的数据会带来无法预期的损失管理好数据，就能管理好业务，环环相扣，生生不息所以这次复习并巩固这块相关知识技术之路任重而道远，负重前行，坚持
大数据安全目前面临得主要挑战有哪些
根据大数据安全标准体系框架，通过对大数据基础标准、平台和技 术、数据安全、服务安全、行业应用五个类别的标准需求梳理，明确了大 数据安全标准化需求，通过对已发布及在研大数据安全相关标准的适用性 分析和大数据安全标准缺口分析，编制了如图3-2所示的大数据安全标准 规划，为我国近期的大数据安全标准的制修订
SparkSQL-对数据缺失和异常值进行处理
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毕业设计 基于大数据的高校校园学生一卡通数据分析
今天学长向大家介绍一个数据分析项目基于大数据的高校校园学生一卡通数据分析基于国内某高校校园一卡通系统一个月的运行数据，使用数据分析和建模的方法，挖掘数据中所蕴含的信息，分析学生在校园内的学习生活行为为了将学生的整体校园消费行为进行分类，选择了当月消费总金额，消费次数，卡内存款作为特征进行聚类，采用的
山东大学软件学院2022-2023数据仓库数据挖掘期末考试（回忆版）
山东大学软件学院2022-2023数据仓库数据挖掘期末考试（回忆版）
快来参与：2023全国大数据与计算智能挑战赛正在报名中
2023全国大数据与计算智能挑战赛正在火热报名中，欢迎全国各工业部门、科研院所、高校、民营企业的业内优势团队踊跃报名！
数据清洗是什么？如何进行数据清洗？
数据清洗包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值和转换数据格式等操作，以提高数据的准确性和可靠性。数据清洗通常是数据处理过程的一个必要步骤，它可以消除数据错误和噪声，并提高分析和建模的精度。总之，数据清洗是数据治理不可或缺的一环，它对于数据质量和准确性有着至关重要的影响。在实践中，数据清洗需要根据具
大数据的4v特征、数据预处理
数据预处理主要包含数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约。1、数据清洗：删除原始数据集中无关数据、重复数据、平滑噪声数据，处理缺失值、异常值等。2、数据集成：将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储中的过程。在数据集成时，来自多个数据源的现实世界实体的表达形式是不一样的，有可能不匹配，要考虑实体识别
数据分析案例-航空公司客户价值分析（聚类）
目录项目背景原始数据情况挖掘目标分析方法与过程加载数据数据预处理构建模型项目背景在企业的客户关系管理中，对客户分类，区分不同价值的客户。针对不同价值的客户提供个性化服务方案，采取不同营销策略，将有限营销资源集中于高价值客户，实现企业利润最大化目标。在竞争激烈的航空市场里，很多航空公司都推出了优惠的营
【业务数据分析】——十大常用数据分析方法
如果把数据分析比作盖房子，那么数据分析方法就是设计方案，解决房子装修的各种问题。如果没有学习数据分析方法，在面对一堆数据分析问题时，只会手足无措，根本不知道从哪里开始分析，需要分析什么。
