大数据毕业设计选题推荐-设备环境监测平台-Hadoop-Spark-Hive

备故障率,优化维修流程,降低运营成本。同时,本课题的研究还将推动工业4.0和物联网(IoT)的发展,增进工业智能化和信息化。此外,本课题还将为其他相关领域的研究提供实践经验和理论依据。 二、开发环境 大数据技术:Hadoop、Spark、Hive开发技术:Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习软件工具:Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机 三、系统界面...

大数据毕业设计选题推荐-家具公司运营数据分析平台-Hadoop-Spark-Hive

台,家具公司可以更好地了解市场趋势和消费者需求,优化产品组合和提高销售业绩,从而增强竞争力。同时,这种数据驱动的决策方式也可以提高公司的透明度和诚信度,增强公司的社会责任感和品牌形象。 二、开发环境 大数据技术:Hadoop、Spark、Hive开发技术:Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习软件工具:Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机 三、系统界面...

大数据毕业设计选题推荐-营业厅营业效能监控平台-Hadoop-Spark-Hive

台,通信公司可以更好地了解市场趋势和消费者需求,优化资源配置和提高服务水平,从而增强竞争力。同时,这种数据驱动的决策方式也可以提高公司的透明度和诚信度,增强公司的社会责任感和品牌形象。 二、开发环境 大数据技术:Hadoop、Spark、Hive开发技术:Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习软件工具:Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机 三、系统界面...

大数据毕业设计选题推荐-无线网络大数据平台-Hadoop-Spark-Hive

代社会信息交流的重要基础设施。为了满足日益增长的网络需求,提高无线网络的覆盖范围和服务质量变得尤为重要。然而,这需要解决许多技术挑战,其中之一就是如何规划、设计、维护和优化无线网络。 在当前的无线网络大数据平台中,存在一些问题和挑战。首先,网络规划数据不准确,无法满足实际需求。其次,网络设计数据不完整,无法了解在网分布系统和直放站现状。此外,缺乏无线网络大数据采集终端监控点,导致网络维护和优化数据不充分...

大模型时代的人工智能+大数据平台,加速创新涌现

大模型和MaaS概念的出现,定义了以模型为中心的一整套AI开发新范式,而这背后日益增长的巨大算力需求,对AI工程底座提出了新的挑战。今天,大模型时代下的人工智能+大数据平台,需要具备计算效率、开发效率、处理效率为一体的高效能力,才能保障服务AI时代下的业务创新。10月31日,2023云栖大会上,阿里云副总裁、阿里云计算平台事业部负责人汪军华宣布阿里云人工智能+大数据平台升级发布,以服务大模型时代下各行...

大数据毕业设计选题推荐-收视点播数据分析-Hadoop-Spark-Hive

文章目录 一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、代码参考五、论文参考六、系统视频结语 一、前言 随着数字化和网络化进程的加速,大数据技术已经成为了现代社会的重要组成部分。在这个背景下,电视台、视频网站等媒体平台在播出大量的视频内容的同时,也积累了海量的观众收视数据。这些数据包含了丰富的信息,如地区点播人数、节目访问排行、栏目点播时长、点播内容排行、影视类型占比、节目点播数据、清晰度占比、栏目点播人数...

大数据Doris(十七):关于 Partition 和 Bucket 的数量和数据量的建议

文章目录 关于 Partition 和 Bucket 的数量和数据量的建议 关于 Partition 和 Bucket 的数量和数据量的建议 一个表的 Tablet 总数量等于 (Partition num * Bucket num)。 一个表的 Tablet 数量,在不考虑扩容的情况下,推荐略多于整个集群的磁盘数量。 单个 Tablet 的数据量理论上没有上下界,但建议在 1G - 10G 的范围内...

大数据毕业设计选题推荐-自媒体舆情分析平台-Hadoop-Spark-Hive

导,为政府和企业提供更加、准确、及时的网络舆情管理方案,网络空间的健康有序发展。同时,本研究也可以为学术界提供更加丰富、准确、深入的网络舆情数据和研究案例,推动网络舆情研究的深入发展。 二、开发环境 大数据技术:Hadoop、Spark、Hive开发技术:Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习软件工具:Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机 三、系统界面...

大数据毕业设计选题推荐-旅游景点游客数据分析-Hadoop-Spark-Hive

文章目录 一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、部分代码设计五、论文参考六、系统视频结语 一、前言 随着现代科技的发展和互联网的普及,大数据技术正在逐渐渗透到各行各业,包括旅游业。传统的旅游业数据分析主要依赖于抽样调查和实地考察,这种方法不仅需要大量的人力和物力,而且往往存在数据不准确的问题。然而,大数据技术的出现,使得我们可以更准确、更快速地分析游客数据,从而更好地规划旅游资源和服务。因此,基于大...

大数据毕业设计选题推荐-热门旅游景点数据分析-Hadoop-Spark-Hive

文章目录 一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、代码参考五、论文参考六、系统视频结语 一、前言 随着现代科技的发展和人们生活水平的提高,旅游已经变成了一种日常的休闲方式。同时,大数据技术的出现为旅游行业提供了机遇。通过收集和分析海量的数据,我们能够更深入地理解游客的行为和需求,进一步优化旅游服务,提高游客满意度。因此,基于大数据的热门旅游景点数据分析成为了当前研究的热点问题。本课题旨在通过对旅游规模...
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