2023年大数据专业毕设选题推荐
选题注意事项：
（1）数据是否能够获取
（2）工作量是否满足毕设要求
（3）代码是否通俗易懂，能否在短期内掌握
（4）选题是否具有现实意义
（5）个人电脑硬件是否支持运行大数据项目
大数据毕设项目主要流程：
（1）大数据环境搭建：虚拟机搭建（分布式、伪分布式）、Hadoop、Hbase、Zookeeper、Hive、Hbase、Kafka、Flume等组件的安装
（2）数据获取与清洗：爬虫、公开渠道获取等
（3）数据分析：选择合适的大数据分析技术
（4）数据挖掘：聚类、预测、推荐等
（5）可视化展示：大屏、导航栏跳转等
一、Hive数据仓库相关选题
Hive数据仓库项目的核心仓库分层：ODS（源数据层）、DWD（数据明细层）、DWS（数据汇总层）、ADS（数据应用层）
（1）基于hive的民宿价格分析系统
选题意义：在消费升级背景下，消费转型、消费提升成为新的研究热点．当前，中国旅游市场在加速复兴中，新型优质的中高端旅游产品推动旅游市场的迅速恢复．近两年民宿标准化文件相继出台，民宿行业对民宿评级工作的有序开展，使得民宿业进入了转型升级通道，也为民宿的理论研究创造出有利的条件。利用Hadoop、Hive、MapReduce等技术为用户解决在民宿选择问题，通过对用户所提供房屋的容纳人数、便利设施、洗手间数量、
床的数量、卧室数量等相关信息，来进行可视化展示，更加详细的面向用户，更加清晰的展示当前房屋情况，为用户提供最合理的价格方案，该系统的设计目标是为用户提供可靠的可视化数据分析服务。
创新点：（1）对Hive数据仓库进行分层建设
（2）聚焦热点领域，较强的现实意义
（3）可视化大屏展示
技术路线：
1、数据爬取：基于python爬取去哪网相关民宿信息，并进行数据清洗
    2、数据分析：基于Hive数据仓库进行数据存储和分析，分析维度包括：民宿价格均值、民宿评分排名、各区域民宿数量、民宿简介词云、民宿均价等
3、数据迁移：Sqoop
    4、数据可视化：springBoot+echarts+MySQL可视化
（2）基于hive的厨具用品数据分析可视化
    选题意义：python虚拟机目前智能手机随处可见，各种年龄段的人都可以在网络上随心所欲的购买商品。巨量电商数据的存储及分析成为了人们普遍关注的话题。在大批量数据的计算场景中，时效性低的离线数据仓库是大多数业务的首要选择。
依托Hadoop大数据平台，基于Hive数据仓库对电商网站中厨具用品销售数据进行分析。以可视化大屏的形式对分析结果进行可视化展示。首先运用Python技术爬取京东网站厨具用品销售数据，爬取的数据存储至HDFS文件系统。基于Hive数据仓库和HiveSQL工具对数据进行分析。运用Sqoop数据迁移工具，将分析完成的数据迁移至MySQL数据库。最后，以SpringBoot、MyBaties、Echart等技术构建可视化大屏，将分析结果以可视化图表的形式进行展示。
创新点：（1）对Hive数据仓库进行分层建设
（2）聚焦热点领域，较强的现实意义
（3）可视化大屏展示
技术路线：
1、数据爬取：基于python爬取京东网站相关厨具销售信息，并进行数据清洗
2、数据分析：基于Hive数据仓库进行数据存储和分析，分析维度包括：品牌平均销量、商品好评率分析、用户来源、销售标题词云、品牌价格、产品销量           
3、数据迁移：Sqoop
    4、数据可视化：springBoot+echarts+MySQL可视化
（3）基于Hive的天气数据分析系统的设计与实现
    选题意义：随着互联网、计算和存储技术的快速发展，气象部门存储的气象数据量日益剧增，我国每年新增的气象资料达到PB量级，同时气象数据类型相对复杂，这使得传统的数据存储和处理技术不能很好解决目前用户的需求。当前国内外许多研究团队都致力于归纳分析这些海量数据，并从中挖掘出具有现实意义的气象规律或模式。近几年，云计算技术作为互联网领域的新产物，它为海量数据存储和处理提供了新的契机，它在海量数据挖掘技术领域中具有显著的优势，且已经得到了广泛的应用。
创新点：（1）对Hive数据仓库进行分层建设
（2）聚焦民生领域，较强的现实意义
（3）可视化大屏展示
技术路线：
1、数据爬取：基于python爬取中国天气网站某城市历史天气信息，并进行数据清洗
2、数据分析：每个月的不同天气占比，气温变化情况研究，不同天气类型在本年出现的占比，不同风向类型在本年出现的占比，风力级别的分布占比，天气和风向的关系，天气和风力的关系           
3、数据迁移：Sqoop
    4、数据可视化：springBoot+echarts+MySQL可视化
（4）基于Hive的高校资产管理系统（工作量较大）
  选题意义：如今高速发展的社会科技发达信息流通，人们的交流密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。而数据中台可以整合加工数据使数据服务可视化，让数据价值变现，所以此次将就高校资产数据中台的数据资产智能采集展开研究。本课题研究的高校资产数据中台将重点关注于高校固定资产的智能分析及展示，以确保数据的丰富与完善并使数据管理易用。
创新点：（1）对Hive数据仓库进行分层建设
（2）运用Hive数据仓库进行数据储存
（3）数据上传、查询实现自动化
  技术路线：数据储存：MySQL+Hive
            系统搭建：SpringBoot+MyBaties+JSP+Layui
            主要功能：用户信息管理、权限管理、数据管理、系统管理、资产查询等。
二、Hadoop/MapReduce相关选题
    该类题目主要应用三个方向：（1）基于Hadoop、HDFS的特点，完成海量数据的储存（工作量较大）。（2）基于MapReduce计算框架的计算能力，进行海量数据分析。（3）基于MapReduce计算框架实现相关算法（算法模型实现、理解难度较大）
2.1 Hadoop数据储存相关题目
    （1）基于Hadoop的校园网盘管理系统（工作量较大）
选题意义：随着校园信息化不断发展，高校信息数据存储问题迅速涌现出来。然而，现存的数据存储平台不能够满足日益增长的海量数据的需求。现有的网盘对于普通用户在存储空间、数据上传速度等方面进行了限制。用户若想要获得更大的储存空间、更快的数据上传速度则需要付费。这对于在校师生来说，不够友好。因此，针对高校师生研究并开发一个有效的存储平台来存储这些信息数据显得尤其重要。
创新点：（1）管理系统与大数据技术相结合
      （2）将大数据技术应用到校园信息化建设
技术路线：数据储存：Hadoop+HDFS
          后台管理系统：SpringBoot+MyBaties
          前台页面：JSP+CSS+Layui
2.2 MapReduce数据分析相关题目
  （1）基于Hadoop的租房数据分析系统的设计与实现
选题意义：现如今租房现象十分普遍，由于房价的飞涨，尤其在一、二线城市，短时间内想拥有一个属于自己的居室简直难如登天，对于更多人尤其是外出工作的人来说租房更是他们的上上之选，因此，房屋租赁一直是人们热点关切的问题，也是大多数人们的需求，由此可见，一个良好的租房数据分析平台的实现是非常有意义的。
技术路线：
1、数据爬取：基于python爬取贝壳网站的租房信息，并进行数据清洗
2、数据分析：基于MapReduce计算框架进行数据分析，分析维度包括：租房类型分析、各小区租房数量分析、各小区租房均价、租房价格范围分析、居室类型分析等       
    3、数据可视化：Python+Flask+echarts+MySQL可视化
（2）基于Hadoop的网络舆情数据分析系统的设计与实现
选题意义：随着移动互联网的快速普及加上网络舆情传播的积极性和参与方便，成本低，人气积极性集聚快，传播的规模和影响力也可以迅速增强，网络舆情在我国经济发展过程中的集聚效果十分显著。而各类网民因为其个体所处的生活条件、教育文化背景及其个人品格素质等参差不齐，对社会事件的理解各不相同，往往很容易产生负面舆论，特别是大学生体，容易受负面信息影响。

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