中国政府也积极制定相关节能减排与新能源汽车的发展战略,推动新能源汽车产业的发展。然而,新能源汽车市场的快速增长也带来了用户选择困难、信息不对称等问题。因此,设计并实现一个基于Flask+Vue.js的新能源汽车推荐系统,对于提升用户体验、推动新能源汽车市场的健康发展具有重要意义。 选题背景 通过近些年的发展,中国已成为...
本文基于DBSCAN聚类和K-means聚类算法,通过某型新能源汽车T-BOX实时采集的海量数据,应用数据挖掘技术对数据进行预清洗、聚类分析、通过建立预测模型去预测用户的居住地,从而丰富某型新能源汽车的用户画像。 1数据预处理 1.1数据样本 新能源汽车终端基于GB/T32960-2016《电动汽车远程服务与管理系统技术规范》,定时采集CAN...
6.使用Flask+echarts进行可视化大屏实现; 创新点:nlp文本分类情感分析、装杯大屏幕、Python爬虫采集海量(10万+数据)、hive离线计算+spark实时计算双实现防止导师喷你! 注意:如果你还觉得系统工作量不够或者太low可以选装推荐算法、预测算法、知识图谱、后台管理等,实现效果如下(本人保证可以0秒无缝选装无缝对接!): ht...
因此，设计并实现一个基于Flask+Vue.js的新能源汽车推荐系统，对于提升用户体验、推动新能源汽车市场的健康发展具有重要意义。选题背景 通过近些年的发展，中国已成为世界排名第一的汽车生产国家和消费国家。预计到2030年，中国的乘用车保有量将达到2.5亿辆之多。随着大众绿色环保生态意识的增强，以及汽油价格的连续上涨...
1.技术成熟度：Hadoop生态系统已经成熟，包括HDFS、MapReduce、Hive、Spark等组件，能够支持大规模数据的存储、处理和分析，为新能源汽车销售数据分析提供了可靠的技术基础。2.大数据需求：新能源汽车销售数据通常具有大规模、多样化的特点，需要处理和分析海量数据，而Hadoop的分布式计算和存储能力能够满足这一需求。3.数据...
6.使用Flask+echarts进行可视化大屏实现; 创新点:nlp文本分类情感分析、装杯大屏幕、Python爬虫采集海量(10万+数据)、hive离线计算+spark实时计算双实现 注意:如果你还觉得系统工作量不够或者太low可以选装推荐算法、预测算法、知识图谱、后台管理等 1.png ...
1.技术成熟度:Hadoop生态系统已经成熟,包括HDFS、MapReduce、Hive、Spark等组件,能够支持大规模数据的存储、处理和分析,为新能源汽车销售数据分析提供了可靠的技术基础。 2.大数据需求:新能源汽车销售数据通常具有大规模、多样化的特点,需要处理和分析海量数据,而Hadoop的分布式计算和存储能力能够满足这一需求。
流程: 1.Python爬虫采集懂车帝汽车评分数据、汽车评论数据、车评人数据等存入mysql和.csv文件; 2.使用pandas+numpy或者MapReduce对上面的数据集进行数据清洗生成最终上传到hdfs; 3.使用hive数据仓库完成建库建表导入.csv数据集; 4.使用hive之hive_sql进行离线计算,使用
1.Python爬虫采集懂车帝汽车评分数据、汽车评论数据、车评人数据等存入mysql和.csv文件; 2.使用pandas+numpy或者MapReduce对上面的数据集进行数据清洗生成最终上传到hdfs; 3.使用hive数据仓库完成建库建表导入.csv数据集; 4.使用hive之hive_sql进行离线计算,使用spark之scala进行实时计算; ...
本篇基于聚类算法的新能源汽车用户居住地预测,用户画像中居住地属性往往不易通过访谈的形式获取,针对上述问题,文章提出了一种基于聚类算法的用户居住地预测模型。借助于车辆行驶的大数据,通过DBSCAN聚类和K-means聚类混合算法来分析用户行驶的数据,进而预测用户的居住地,从而丰富新能源汽车的用户画像。实验表明,利用DBSCAN聚...