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** 1、基于Flink的电影票房实时分析:使用Flink处理实时票房数据,分析电影票房排名、趋势和影响因素。
2、基于Hive的图书阅读行为分析:分析图书借阅和阅读行为数据,使用Hive进行数据聚合和用户偏好分析。
3、基于Spark的市场营销效果分析:分析市场推广数据,使用Spark进行数据挖掘,评估不同营销策略的效果。
4、基于Flink的疫情预测模型:使用Flink处理实时疫情数据,构建预测模型,预测未来疫情趋势。
5、基于Hadoop和Hive的交通流量热点分析:分析交通流量数据,使用Hadoop存储和Hive查询,识别城市交通热点区域。
6、基于Spark的宠物健康分析:分析宠物健康数据,使用Spark的机器学习算法预测宠物健康风险。
7、基于Hive和Flink的地震预警系统:分析地震数据,使用Hive存储数据,结合Flink实时监测地震情况,提供地震预警。
8、基于Flink的二手车价格预测:分析二手车交易数据,使用Flink的时间序列分析算法预测二手车价格变化。
9、基于Hadoop和Spark的航空公司数据分析:分析航空公司数据,使用Hadoop进行大数据处理,使用Spark进行航班准点率和旅客满意度分析。
10、基于Flink的化妆品用户行为分析:分析化妆品用户行为数据,使用Flink进行实时用户行为分析,优化化妆品推荐。
11、基于Hive和Spark的热点舆情分析:分析社交媒体和新闻数据,使用Hive存储数据,使用Spark进行热点舆情分析和情感倾向分析。
12、基于Hadoop和Flink的个性化新闻推荐:根据用户兴趣和阅读历史,使用Hadoop存储数据,结合Flink进行实时个性化新闻推荐。
13、基于Spark的营养品市场趋势预测:分析营养品销售数据,使用Spark的时间序列分析算法预测市场趋势。
14、基于Hive和Spark的在线教育课程推荐:分析学生的学习历史和兴趣,利用Hive存储数据,使用Spark进行个性化课程推荐。
15、基于Flink的健康监测与预警系统:使用传感器数据,实时监测个体健康状况,利用Flink进行异常检测和健康预警。
16、基于Hadoop的能源消耗分析:分析能源消耗数据,使用Hadoop处理大量数据,识别能源使用模式和节能潜力。
17、基于Spark的社交媒体用户影响力分析:分析社交媒体数据,使用Spark进行用户影响力评估,识别影响力用户和趋势。
18、基于Hive和Flink的金融交易异常检测:分析金融交易数据,使用Hive存储数据,使用Flink进行交易异常检测,防止欺诈行为。
19、基于Spark的农作物种植预测:分析气象和土壤数据,使用Spark的机器学习算法预测最佳农作物种植方案。
20、基于Hive和Hadoop的社会网络分析:分析社交网络数据,使用Hive和Hadoop处理数据,探索社交关系和用户行为。
21、基于Flink的人流量分析:分析人流量数据,使用Flink进行实时监测,优化人流管理和场所布局。
22、基于Hive的零售销售分析:分析零售销售数据,使用Hive进行数据处理和统计,了解产品销售趋势和季节性变化。
23、基于Spark的环境污染趋势分析:分析环境监测数据,使用Spark进行趋势分析,监测污染情况和影响。
24、基于Flink的物流路径优化:分析物流数据,使用Flink进行路径规划和优化,降低物流成本和时间。
25、基于Hive和Spark的在线购物用户行为分析:分析在线购物数据,使用Hive存储数据,使用Spark进行用户购物行为分析和个性化推荐。
26、基于Hadoop的农业智能监测:分析农田数据,使用Hadoop处理数据,优化农业生产管理和资源利用。
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