2026 届最新大数据专业毕设选题推荐，毕业设计题目汇总

💕💕作者：计算机源码社
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1、前言

  Hi，大家好呀，2026 届的大四同学们马上就要踏上毕业设计的征程啦，大家准备好了吗？学长我精心为大家整理了一份最新鲜、最实用的大数据专业毕设选题清单，希望能助大家一臂之力，让大家在毕业设计这条路上走得顺顺利利的。要是大家在选题过程中有任何疑问，尽管来找学长哦，毕设选题、技术难题解答，学长统统都在线。

2、如何选题

  说到选题，这可是难倒了一大片同学的关键问题呀。大家都怕选的题目难度过高，自己使出浑身解数也完不成；又担心选的题目太过于简单，到了答辩环节没法拿出有深度、有亮点的东西，过不了关。这几年毕业答辩的难度可是在不断攀升呢，从 2022 年开始，本科毕业答辩的 “门槛” 就越来越高啦，要是选题没选好，那可真是给自己挖了个大坑。

选题技巧：如何避坑（重中之重）

  毕设选题对于很多同学来说，真就是一个 “大坑”。每年都有不少同学稀里糊涂地就跳进去了，选题选得不好，后面写论文、准备答辩那可真是要命，简直就是一个无尽的折磨。要是选题选得好，那后续的整个过程都会轻松许多，简直是事半功倍。

为什么这么说呢？
这主要是因为大部分同学对具体场景下所需要用到的技术并不熟悉，不清楚到底要掌握哪些知识点、用到哪些工具才能把课题顺利开展下去。在定题的时候，大家往往凭借自己的主观臆断，觉得某个功能实现起来应该很容易，结果真正动手做的时候才发现困难重重，完全不是自己想象的那样。
所以，学长在这里给大家提个醒，要是你对课题的实现技术心里没底，最好提前找自己的研究生学长或者老师，把关键技术点以及整个实现流程仔仔细细地梳理清楚。当然啦，你也可以来找学长，我也会尽我所能帮你把关。

难度把控
对于那些只求顺利毕业的同学来说，定题的时候一定要把握好难度。不能把题目定得太难，否则自己根本完成不了；也不能把题目定得太简单，那样工作量不够，论文内容也写不充实，甚至连答辩的资格都拿不到。

最近有不少同学向学长抱怨，自己定的题目总是被老师打回来，这可真是让人头疼。其实呀，这还真不能全怪老师，学长看了那些被退回的题目，也真是有点哭笑不得。学长在这里给大家分享一个定题的小标准，大家按照这个标准来定题，肯定不会出错：“使用了什么算法（技术） + 在什么场景下 + 解决了哪一类问题”。只要把这三要素都涵盖进去，你的题目就基本过关啦，下面学长将为你介绍100个大数据毕设选题，帮你轻松通过开题阶段。

3、100个大数据毕设选题

基于大数据的世界五百强企业数据分析与可视化系统
本课题旨在构建一个综合分析世界五百强企业数据的系统。通过大数据技术收集企业的财务数据、市场表现、行业排名等多维度信息，运用数据可视化工具将复杂的数据转化为直观的图表，帮助企业决策者快速了解企业在全球范围内的竞争态势和发展趋势，为战略规划提供数据支持。
基于Spark的手机个性化推荐用户体验提升策略系统
该课题聚焦于提升手机用户的个性化推荐体验。利用Spark强大的数据处理能力，分析用户的使用习惯、浏览历史和偏好数据，结合机器学习算法，如协同过滤、内容推荐等，为用户提供精准的个性化推荐内容，如应用推荐、新闻推荐等，从而提高用户对手机应用的满意度和使用频率。
基于Spark的手机详细信息数据分析系统
本课题专注于对手机产品的详细信息进行深度分析。通过Spark处理手机的硬件配置、用户评价、市场销量等数据，挖掘不同品牌、型号手机的市场表现和用户反馈，为企业的产品研发和市场推广提供数据依据，同时也为消费者提供购买决策参考。
基于Spark+的天猫商品推荐系统
该课题旨在优化天猫平台的商品推荐机制。结合Spark的数据处理能力和先进的推荐算法，如深度学习中的神经网络，分析用户的购买历史、浏览行为和搜索记录，为用户提供更加精准、个性化的商品推荐，提高用户的购物体验和平台的销售转化率。
基于Hadoop的脱发影响因素分析与可视化系统
本课题通过Hadoop处理大量的医疗数据和社会调查数据，分析脱发的多种影响因素，如年龄、性别、生活习惯、遗传因素等。利用数据可视化技术将分析结果直观展示，为医学研究和公众健康教育提供有力支持，帮助人们更好地了解脱发的成因和预防方法。
基于Hadoop的网约车平台运营数据分析系统
该课题针对网约车平台的运营数据进行深度分析。利用Hadoop处理订单数据、司机行为数据、用户评价等，分析平台的运营效率、用户满意度和市场竞争力。通过数据挖掘技术，为网约车平台优化运营策略、提升服务质量提供数据支持。
基于大数据的我国婚姻状况数据分析与可视化系统
本课题通过大数据技术收集和分析我国婚姻登记数据、离婚率数据、婚姻满意度调查等信息。运用数据可视化工具将这些数据转化为直观的图表，展示我国婚姻状况的现状和趋势，为社会学研究、政策制定和公众教育提供数据支持。
基于Hadoop的无人驾驶网约车抖音社会舆情可视化分析系统
该课题结合Hadoop和社交媒体数据，分析无人驾驶网约车在抖音等平台上的社会舆情。通过文本挖掘和情感分析技术，了解公众对无人驾驶网约车的态度和关注点，利用可视化工具展示舆情动态，为相关企业和监管部门提供舆情监测和应对策略的参考。
基于Spark+Hadoop的物流仓库分析系统
本课题利用Spark和Hadoop处理物流仓库的海量数据，包括货物库存、物流流转、仓储成本等。通过数据分析优化仓库布局、库存管理策略和物流配送流程，提高物流效率，降低运营成本，为企业物流管理提供决策支持。
基于大数据的消费者信用评分画像数据分析与可视化系统
该课题通过大数据技术收集消费者的信用数据，包括信用卡使用记录、贷款还款情况、消费行为等。运用数据分析和机器学习算法构建消费者信用评分模型，生成信用画像，并通过可视化工具展示消费者的信用状况，为金融机构的风险评估和信贷决策提供有力支持。

基于Hadoop的全球学生移民与高等教育趋势数据分析系统
本课题利用Hadoop处理全球学生移民数据和高等教育相关数据，分析学生移民趋势、留学目的地选择、学科偏好等，为教育政策制定和留学咨询提供数据支持。
基于Spark的全球用水量数据可视化分析系统
该课题通过Spark处理全球用水量数据，分析不同地区、不同行业的用水情况，利用可视化技术展示用水趋势和水资源分布，为水资源管理提供参考。
基于大数据的人口普查收入数据分析与可视化系统
本课题基于大数据技术处理人口普查中的收入数据，分析不同地区、不同职业人群的收入水平和分布情况，通过可视化展示收入差距和发展趋势，为社会经济研究提供数据支持。
基于Hadoop的人类健康生活方式数据分析与可视化系统
该课题利用Hadoop处理与健康生活方式相关的数据，如运动习惯、饮食结构、睡眠质量等，分析健康生活方式的现状和趋势，通过可视化展示促进公众健康意识提升。
基于Spark的人体生理指标管理数据可视化分析系统
本课题通过Spark处理人体生理指标数据，如心率、血压、血糖等，分析生理指标的变化趋势和健康风险，利用可视化技术为个人健康管理提供直观的展示和预警。
基于Hadoop的人体体能活动能量消耗数据分析与可视化系统
该课题利用Hadoop处理人体体能活动数据，分析不同运动类型、强度下的能量消耗情况，通过可视化展示帮助人们更好地规划运动和健身计划。
基于Spark的瑞幸咖啡全国门店数据可视化分析系统
本课题通过Spark处理瑞幸咖啡全国门店的运营数据，分析门店分布、销售情况、顾客偏好等，利用可视化技术展示瑞幸咖啡的市场表现和发展趋势。
基于Spark的商店购物趋势分析与可视化系统
该课题利用Spark处理商店购物数据，分析消费者的购物行为、购买趋势和偏好，通过可视化展示帮助商家优化商品布局和营销策略。
基于大数据的商店销售数据分析与可视化系统
本课题基于大数据技术处理商店销售数据，分析销售业绩、热门商品、顾客群体等，通过可视化展示为商家提供销售分析和决策支持。
基于Spark的商业银行信贷违约数据可视化系统
该课题通过Spark处理商业银行的信贷违约数据，分析违约风险因素和违约趋势，利用可视化技术为银行的风险管理和信贷决策提供直观的展示和参考。

基于Hadoop的诺贝尔奖可视化分析系统
本课题利用Hadoop处理诺贝尔奖相关数据，包括获奖者信息、获奖领域、获奖年份等，通过可视化展示诺贝尔奖的分布趋势和各领域的获奖情况，为学术研究和教育提供参考。
基于Hadoop的帕金森病数据可视化分析系统
该课题通过Hadoop处理帕金森病患者的医疗数据，分析疾病症状、治疗效果和发病趋势，利用可视化技术展示帕金森病的临床特征和研究进展，为医学研究和临床诊断提供支持。
基于Spark的皮肤癌数据可视化分析系统
本课题利用Spark处理皮肤癌患者的病理数据和影像数据，分析皮肤癌的发病特征和诊断结果，通过可视化展示帮助医生和研究人员更好地理解皮肤癌的临床表现和治疗效果。
基于大数据的期货分析设计与实现
该课题通过大数据技术收集和分析期货市场的交易数据、价格走势和市场情绪，设计并实现一个期货分析系统，为投资者提供市场趋势预测和投资决策支持。
基于Hadoop的气候驱动的疾病传播可视化分析系统
本课题利用Hadoop处理气候数据和疾病传播数据，分析气候因素对疾病传播的影响，通过可视化展示疾病传播的时空分布和气候关联，为公共卫生政策制定提供数据支持。
基于Hadoop的气象地质灾害数据可视化分析系统
该课题通过Hadoop处理气象和地质灾害数据，分析灾害的类型、发生频率和影响范围，利用可视化技术展示灾害的时空分布和风险评估，为灾害预防和应急管理提供参考。
基于Spark的汽车各品牌投诉数据分析与可视化系统
本课题利用Spark处理汽车投诉数据，分析不同品牌的投诉情况和常见问题，通过可视化展示帮助消费者选择汽车品牌和促使汽车厂商改进产品质量。
基于大数据的汽车之家数据分析系统
该课题通过大数据技术收集和分析汽车之家平台的用户数据和汽车销售数据，分析用户行为、购车偏好和市场趋势，为汽车厂商和经销商提供市场分析和营销策略支持。
基于Spark的青光眼数据可视化分析系统
本课题利用Spark处理青光眼患者的医疗数据，分析疾病的发病机制、治疗效果和预后情况，通过可视化展示帮助医生和研究人员更好地理解青光眼的临床特征和研究进展。
基于Spark的全国高校数据分析平台
该课题通过Spark处理全国高校的教育数据，包括学生信息、课程设置、科研成果等，构建一个数据分析平台，为高校的教育管理和决策提供数据支持，同时为学生和家长提供高校选择的参考。

基于Hadoop的京东评价数据系统
本课题利用Hadoop处理京东平台上的用户评价数据，分析评价内容、情感倾向和用户满意度，为商家改进产品和服务提供数据支持。
基于Hadoop的京东数码相机数据分析系统
该课题通过Hadoop处理京东数码相机的销售数据、用户评价和浏览行为，分析市场趋势、用户偏好和产品竞争力，为数码相机厂商和京东平台提供市场分析支持。
基于Spark的京东图书数据分析系统
本课题利用Spark处理京东图书的销售数据、用户评价和浏览行为，分析图书的热门类别、用户阅读偏好和市场趋势，为图书出版商和京东平台提供数据支持。
基于Hadoop的京东药品数据分析系统
该课题通过Hadoop处理京东药品的销售数据、用户评价和药品信息，分析药品的销售趋势、用户需求和市场反馈，为药品供应商和京东平台提供数据支持。
基于Spark的可视化学情分析平台
本课题利用Spark处理学生的学习数据，包括学习进度、成绩、学习行为等，通过可视化展示学生的学业情况，为教师和学校提供教学管理和个性化辅导的依据。
基于大数据的客户购物订单数据分析与可视化系统
该课题通过大数据技术处理客户的购物订单数据，分析购买行为、消费习惯和市场趋势，利用可视化技术展示数据分析结果，为企业提供市场分析和营销策略支持。
基于Hadoop的快手平台用户活跃度分析系统
本课题利用Hadoop处理快手平台的用户行为数据，分析用户活跃度、内容偏好和互动情况，为快手平台优化内容推荐和提升用户体验提供数据支持。
基于大数据的兰州市二手房数据分析与可视化系统
该课题通过大数据技术收集和分析兰州市二手房的交易数据、房价走势和市场供需情况，利用可视化技术展示二手房市场的动态变化，为购房者和房地产商提供参考。
基于大数据的卵巢癌风险数据可视化分析系统
本课题利用大数据技术处理卵巢癌相关的医疗数据，分析风险因素、发病趋势和治疗效果，通过可视化展示帮助医生和研究人员更好地理解卵巢癌的风险特征和研究进展。
基于Spark的旅游网站用户行为数据分析系统
加粗样式该课题通过Spark处理旅游网站的用户行为数据，分析用户的浏览习惯、预订偏好和旅游需求，为旅游网站优化内容推荐和提升用户体验提供数据支持。

基于Spark的国家医用消耗选品采集数据可视化分析系统
本课题利用Spark处理国家医用消耗品的选品和采集数据，分析不同地区、不同医院的医用消耗品使用情况和采购趋势，通过可视化展示为医疗物资采购和管理提供决策支持。
基于Spark的国内各省高校数据分析可视化系统
该课题通过Spark处理国内各省高校的教育数据，包括学生信息、师资力量、科研成果等，分析各高校的教育质量和科研水平，利用可视化技术展示高校的综合情况，为教育管理和学生选择高校提供参考。
基于Hadoop+Spark的国内空气污染系统
本课题结合Hadoop和Spark处理国内空气污染数据，分析不同地区、不同时间段的空气质量变化趋势和污染源分布，通过可视化展示为环境保护政策制定和公众健康提供数据支持。
基于大数据的国内旅游景点游客数据分析系统
该课题利用大数据技术收集和分析国内旅游景点的游客数据，包括游客来源、停留时间、消费行为等，通过可视化展示旅游景点的市场表现和游客偏好，为旅游管理部门和景区运营提供决策支持。
基于Spark的哈尔滨气候环境分析系统
本课题通过Spark处理哈尔滨地区的气候数据，分析气温、降水、风速等气象要素的变化趋势和季节性特征，利用可视化技术展示哈尔滨的气候环境特征，为城市规划和居民生活提供参考。
基于Spark的海底捞门店数据可视化系统
该课题利用Spark处理海底捞门店的运营数据，包括顾客流量、菜品销售、服务质量等，通过可视化展示门店的经营状况和顾客满意度，为海底捞的门店管理和市场拓展提供数据支持。
基于大数据的海洋塑料污染数据分析与可视化系统
本课题通过大数据技术收集和分析海洋塑料污染数据，包括污染源、分布范围、影响因素等，利用可视化技术展示海洋塑料污染的现状和趋势，为环境保护和海洋治理提供数据支持。
基于Hadoop的航空旅客满意度数据分析系统
该课题利用Hadoop处理航空旅客的满意度数据，分析旅客对航班服务、机场设施、航空公司的评价和反馈，通过可视化展示为航空公司和机场优化服务提供决策支持。
基于Hadoop的呼伦贝尔财政分析系统
本课题通过Hadoop处理呼伦贝尔地区的财政数据，分析财政收入、支出、预算执行情况等，利用可视化技术展示财政运行状况，为地方政府的财政管理和决策提供数据支持。
基于Hadoop的胡润榜全球企业估值分析与可视化系统
该课题利用Hadoop处理胡润榜发布的全球企业估值数据，分析不同行业、不同地区的企业估值和市场表现，通过可视化展示为投资者和企业决策者提供市场趋势和投资机会的参考。

基于Spark的儿童出生体重和妊娠期数据可视化分析系统
本课题利用Spark处理儿童出生体重和妊娠期的相关数据，分析影响儿童出生体重的因素，如母亲健康状况、生活习惯等，通过可视化展示为妇幼保健提供数据支持。
基于Spark的肥胖风险分析与可视化系统
该课题通过Spark处理与肥胖相关的数据，包括饮食习惯、运动频率、家族病史等，分析肥胖风险因素，利用可视化技术展示肥胖风险的分布和趋势，为健康管理提供参考。
基于Hadoop的肥胖风险数据可视化分析系统
本课题利用Hadoop处理肥胖风险数据，分析不同地区、不同人群的肥胖风险，通过可视化展示肥胖风险的分布和变化趋势，为公共卫生政策制定提供数据支持。
基于Hadoop的肺癌数据分析与可视化系统
该课题通过Hadoop处理肺癌患者的医疗数据，分析肺癌的发病因素、治疗效果和生存率，利用可视化技术展示肺癌的临床特征和研究进展，为医学研究和临床诊断提供支持。
基于Hadoop的分化型甲状腺癌复发数据可视化分析系统
本课题利用Hadoop处理分化型甲状腺癌复发的相关数据，分析复发风险因素和治疗效果，通过可视化展示为医生提供复发风险评估和治疗决策支持。
基于机器学习的福州二手房价数据分析与可视化系统
该课题通过机器学习算法处理福州二手房的交易数据，分析房价走势、影响因素和市场趋势，利用可视化技术展示二手房市场的动态变化，为购房者和房地产商提供参考。
基于机器学习的肝硬化患者生存预测数据可视化分析系统
本课题利用机器学习算法处理肝硬化患者的医疗数据，预测患者的生存期和治疗效果，通过可视化展示为医生提供生存预测和治疗决策支持。
基于Spark的肝硬化患者数据可视化分析系统
该课题通过Spark处理肝硬化患者的医疗数据，分析疾病的发病机制、治疗效果和预后情况，利用可视化技术展示肝硬化的临床特征和研究进展，为医学研究和临床诊断提供支持。
基于Spark的高级大豆农业数据分析与可视化系统
本课题利用Spark处理大豆种植的农业数据，包括土壤条件、气候因素、产量等，分析大豆种植的最优条件和产量影响因素，通过可视化展示为农业生产和科研提供数据支持。
基于大数据的高血压风险数据可视化分析系统
该课题通过大数据技术处理高血压相关的医疗数据，分析高血压的发病因素、风险人群和预防措施，利用可视化技术展示高血压风险的分布和变化趋势，为健康管理提供参考。

基于Spark的中国常见传染病数据分析与可视化系统
本课题利用Spark处理中国常见传染病的监测数据，分析传染病的传播趋势、发病因素和防控措施，通过可视化展示为公共卫生部门提供决策支持。
基于大数据的中国国民健康可视化分析系统
该课题通过大数据技术收集和分析中国国民的健康数据，包括体检数据、疾病分布等，利用可视化技术展示国民健康的整体状况和趋势，为健康政策制定提供参考。
基于Hadoop的中国火车站站点地理数据可视化分析系统
本课题利用Hadoop处理中国火车站站点的地理数据，分析站点分布、客流量和交通网络，通过可视化展示为铁路规划和运营管理提供数据支持。
基于Hadoop的中国水污染监测数据可视化分析系统
该课题通过Hadoop处理中国水污染监测数据，分析水质变化、污染源分布和治理效果，利用可视化技术展示水污染的时空分布，为环境保护提供决策支持。
基于Spark的中医药数据分析与可视化系统
本课题利用Spark处理中医药相关的数据，包括药材质量、临床疗效等，分析中医药的应用现状和效果，通过可视化展示为中医药研究和应用提供支持。
基于Hadoop的综合糖尿病健康数据分析系统
该课题通过Hadoop处理糖尿病患者的综合健康数据，包括血糖水平、饮食习惯、运动情况等，分析糖尿病的发病机制和治疗效果，为糖尿病管理提供数据支持。
基于Spark的足球用品销售数据采集与分析
本课题利用Spark采集和分析足球用品的销售数据，包括销售趋势、消费者偏好和市场分布，为足球用品制造商和零售商提供市场分析和营销策略支持。
基于Spark对全国受教育程度的分析和研究
该课题通过Spark处理全国人口的教育数据，分析不同地区的受教育程度分布、教育水平的变化趋势，为教育政策制定和资源分配提供参考。
基于机器学习的职场人群睡眠健康分析与预测系统
本课题利用机器学习算法处理职场人群的睡眠数据，分析睡眠质量、影响因素和健康风险，预测睡眠健康趋势，为健康管理提供支持。
基于数据挖掘技术的大学生网络学习行为的设计研究
该课题通过数据挖掘技术分析大学生的网络学习行为，包括学习时间、学习内容、学习效果等，为在线教育平台的设计和优化提供数据支持，提升网络学习的效果和体验。

基于Hadoop的淘宝海鲜交易数据分析与可视化
本课题利用Hadoop处理淘宝平台上海鲜类商品的交易数据，分析销售趋势、消费者偏好和热门产品，通过可视化展示为商家提供市场洞察和营销策略支持。
基于Hadoop平台的电信客服数据处理与分析系统
该课题通过Hadoop处理电信客服数据，包括客户咨询、投诉和反馈，分析客服服务质量、热点问题和客户满意度，为电信运营商优化客服流程提供数据支持。
基于大数据的大众点评美食数据分析与可视化系统
本课题利用大数据技术收集和分析大众点评上的美食评价和评分数据，分析热门餐厅、菜品和消费趋势，通过可视化展示为消费者提供决策参考，为餐厅提供市场反馈。
基于Spark的1688商品类目关系分析与可视化系统
该课题通过Spark处理1688平台的商品数据，分析不同商品类目之间的关联关系和销售趋势，通过可视化展示帮助商家优化商品布局和推荐策略。
基于大数据的B站热门视频评论情感可视化分析系统
本课题利用大数据技术收集B站热门视频的评论数据，通过情感分析算法识别评论中的情感倾向，利用可视化技术展示视频的受欢迎程度和观众反馈，为内容创作者和平台运营提供参考。
基于大数据的旅游数据分析与可视化系统
该课题通过大数据技术收集旅游相关的数据，包括旅游景点的游客流量、旅游消费、热门路线等，通过可视化展示旅游市场的动态变化，为旅游企业和管理部门提供决策支持。
基于Spark的癌症数据分析与可视化系统
本课题利用Spark处理癌症相关的医疗数据，分析癌症的发病率、治疗效果和生存率，通过可视化展示为医学研究和临床诊断提供支持，帮助医生和研究人员更好地理解癌症的特征和趋势。
基于Spark的保险理赔欺诈检测系统
该课题通过Spark处理保险理赔数据，利用机器学习算法检测潜在的欺诈行为，通过可视化展示欺诈风险的分布和趋势，为保险公司优化风险管理提供数据支持。
基于大数据的奥运会金牌榜可视化分析系统
本课题利用大数据技术收集奥运会的奖牌数据，分析各国在不同项目中的表现和奖牌分布，通过可视化展示奥运会的竞技格局和各国体育实力，为体育研究和观众提供直观的参考。
基于Spark的丙型肝炎患者数据可视化分析系统
该课题通过Spark处理丙型肝炎患者的医疗数据，分析疾病的发病机制、治疗效果和预后情况，通过可视化展示为医生提供临床决策支持，帮助患者更好地理解病情和治疗方案。

基于Hadoop的苍蝇菜馆美食平台数据分析
本课题利用Hadoop处理苍蝇菜馆美食平台的数据，分析用户评价、菜品热度和消费趋势，为平台优化推荐系统和商家提供市场洞察。
基于大数据的肥胖风险分析与可视化系统
该课题通过大数据技术分析肥胖风险因素，如饮食习惯、运动频率等，利用可视化展示肥胖风险的分布和趋势，为健康管理提供参考。
基于大数据的北京旅游景点可视化分析系统
本课题利用大数据技术收集北京旅游景点的游客流量、评价和消费数据，通过可视化展示景点的热门程度和游客偏好，为旅游规划和管理提供支持。
基于大数据的肺癌数据分析与可视化系统
该课题通过大数据技术处理肺癌患者的医疗数据，分析肺癌的发病因素、治疗效果和生存率，利用可视化展示为医学研究和临床诊断提供支持。
基于Spark的福州二手房价数据分析与可视化
本课题利用Spark处理福州二手房价数据，分析房价走势、区域差异和影响因素，通过可视化展示为购房者和房地产商提供市场参考。
基于大数据的肝硬化患者数据可视化分析系统
该课题通过大数据技术处理肝硬化患者的医疗数据，分析疾病的发病机制、治疗效果和预后情况，利用可视化展示为医生提供临床决策支持。
基于Spark的当当网图书畅销榜分析与可视化
本课题利用Spark处理当当网图书销售数据，分析畅销书的类别、作者和销售趋势，通过可视化展示为出版社和书店提供市场洞察。
基于大数据的北京气象站数据可视化分析系统
该课题通过大数据技术收集北京气象站的数据，分析气温、降水、风速等气象要素的变化趋势，通过可视化展示为气象研究和公众生活提供参考。
基于大数据的倒闭企业数据分析及可视化系统
本课题利用大数据技术分析倒闭企业的财务数据、市场表现和行业趋势，通过可视化展示倒闭企业的特征和原因，为商业研究和风险管理提供支持。
基于Spark+Hadoop的电脑硬件数据分析系统
该课题结合Spark和Hadoop处理电脑硬件的销售数据、用户评价和技术参数，分析市场趋势和用户偏好，通过可视化展示为硬件制造商和零售商提供市场分析和产品优化建议。

基于大数据的超市销售数据统计分析系统
本课题利用大数据技术收集和分析超市的销售数据，包括商品销售量、销售额、顾客购买行为等，通过数据挖掘技术发现销售趋势和顾客偏好，为超市的库存管理和营销策略提供支持。
基于Spark的天气数据的收集和分析
该课题通过Spark收集和处理天气数据，包括气温、降水、风速等，分析天气变化趋势和季节性特征，为气象预报和相关研究提供数据支持。
基于Hadoop的城市空气污染数据分析系统
本课题利用Hadoop处理城市空气污染监测数据，分析污染物的分布、来源和变化趋势，通过可视化展示为环境保护和政策制定提供依据。
基于大数据的城市人口分布监测系统
该课题通过大数据技术收集和分析城市人口数据，包括人口密度、流动趋势、年龄结构等，为城市规划和资源分配提供数据支持。
基于LSTM+Spark的降雨预测系统
本课题结合LSTM神经网络和Spark技术，收集和分析历史降雨数据，建立降雨预测模型，提高降雨预测的准确性和时效性，为防洪和水资源管理提供支持。
基于Python可视化的渔船轨迹系统
该课题利用Python和数据可视化技术，收集和分析渔船的航行轨迹数据，展示渔船的活动范围和航行模式，为渔业管理和海洋资源保护提供参考。
基于Spark的大学生就业因素数据分析系统
本课题通过Spark处理大学生就业相关数据，分析影响就业的因素，如专业、学历、实习经历等，为大学生就业指导和职业规划提供数据支持。
基于大数据的痴呆症预测数据可视化分析系统
该课题利用大数据技术收集和分析痴呆症相关数据，包括患者病史、生活习惯等，通过数据挖掘和可视化技术预测痴呆症发病风险，为早期干预和治疗提供依据。
基于Hadoop的京东网站食品数据分析系统
本课题利用Hadoop处理京东网站的食品销售数据，分析食品的销售趋势、消费者偏好和市场反馈，为食品供应商和京东平台提供市场分析和营销策略支持。
基于Hadoop的网易云歌单数据的收集与分析
该课题通过Hadoop收集和分析网易云音乐的歌单数据，包括歌单内容、用户喜好、播放量等，为音乐推荐系统和内容创作提供数据支持。

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