深圳地铁大数据客流分析系统 如果图片不能正常显示请移步码云地址： 项目参考 本项目借鉴了 SZT-bigdata 深圳地铁大数据客流分析系统 ，对数据处理部分进行了借鉴，并在原作者的框架下进行了大量改动，原作者使用数据仓库的模式对数据进行查询和可视化取得了非常不俗的成果，本人由于时间原因和数据集规模不算特别大(百万级)没有走数据仓库的技术路线，使用 Flink 完成数据清洗和聚合后，再使用 Elasticsearch + Kibana 的的技术路线，完成了客流信息，地铁收入、乘客车费、乘车区间和乘车时间的查询和可视化。在此基础上，还使用 Flink 实现了计算各线路、站点和乘车区间的客流信息等实时计算功能，并将实时计算的结果写入到Hbase中，供下游业务查询使用。 再次对原作者的非凡的技术成果表示感谢，本人深受启发。原作者优秀的数仓建模和查询分析也已经列入本人后续的学习计划。 1 数据集

学生成绩统计分析系统，分为五大模块：信息录入模块、信息查看模块、信息修改模块、信息排序模块、信息统计分析模块。采取全局变量的方式，统筹模块中的函数。学生成绩信息包括学号、姓名、语文成绩、数学成绩、英语成绩、C语言成绩、大学物理成绩。其中信息统计分析模块包含学生各科平均成绩、不及格学生信息以及优秀学生信息，

针对煤炭销售数据量大而信息量少的问题,开发了基于Hadoop平台的OLAP煤炭销售数据分析系统,介绍了系统设计思想及架构,并以销售量统计为例阐述了实现数据深层次快速挖掘和直观显示的具体过程。该系统利用Hadoop云平台对数据进行ETL处理,创建Hive分布式数据仓库,并采用Hive的HQL语言进行OLAP统计分析,能够快速、准确地实现对销售量信息的多层次、多角度、深层次的数据挖掘、统计和分析,并直观、多角度地反映数据分析结果。

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Sentiment-Analysis:情感分析系统，用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数，决策树，支持向量机，神经网络等不同的模型进行训练