数据科学与
大数据技术的
毕业设计题目通常围绕以下几个
方向:
1. **
数据分析项目**:如市场趋势分析、用户行为挖掘、
社交媒体情感分析等,可以运用Python的Pandas、NumPy、Scikit-Learn库,或SQL进行数据处理和机器学习模型构建。
2. **预测建模**:例如销售预测、流量预测或疾病传播预测,涉及时间序列分析、回归分析或深度学习算法。
3. **推荐
系统**:通过协同过滤、内容-ba
sed推荐或深度学习模型,为用户个性化推荐商品、信息或服务。
4. **数据
可视化**:利用Matplotlib、Seaborn或Tableau创建复杂的数据
可视化报告,展示数据洞察。
5. **
大数据架构与管理**:研究
Hadoop、Spark、Fl
ink等分布式计算框架,或者NoSQL数据库的
设计和优化。
6. **实时流处理**:探讨Kafka、Flume或Apache Storm在实时数据处理中的应用。
7. **数据隐私与安全**:研究数据加密、脱敏技术以及合规性问题。