给出10个大数据方向的本科毕业设计题目要求包含：题目相关技术和工具5个功能实现要求说明预期成果给出对应的国内可下载的数据源地址
- 基于机器学习的销售预测系统 相关技术和工具：Python、Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、Seaborn 功能实现要求：
- 数据预处理和清洗
- 特征工程和选择
- 模型训练和优化
- 预测结果可视化
- 模型评估和分析 预期成果：能够准确预测销售额，并提供可视化的结果分析。 数据源地址：https://www.kaggle.com/c/rossmann-store-sales/data
- 基于深度学习的图像分类器 相关技术和工具：Python、TensorFlow、Keras、OpenCV、Matplotlib 功能实现要求：
- 数据集预处理和清洗
- 模型选择和训练
- 图像分类和预测
- 可视化分类结果
- 模型优化和精度提升 预期成果：能够准确分类图像，并提供可视化的分类结果。 数据源地址：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/data
- 基于自然语言处理的情感分析系统 相关技术和工具：Python、NLTK、Scikit-learn、Pandas、Matplotlib 功能实现要求：
- 数据集预处理和清洗
- 特征提取和选择
- 模型训练和优化
- 情感分析和结果可视化
- 模型评估和分析 预期成果：能够准确分析文本情感，并提供可视化的结果分析。 数据源地址：https://www.kaggle.com/c/sentiment-analysis-on-movie-reviews/data
- 基于推荐算法的电影推荐系统 相关技术和工具：Python、Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、Surprise 功能实现要求：
- 数据集预处理和清洗
- 推荐算法选择和实现
- 推荐结果可视化
- 用户反馈和评价
- 模型优化和精度提升 预期成果：能够准确推荐用户感兴趣的电影，并提供可视化的推荐结果。 数据源地址：https://grouplens.org/datasets/movielens/latest/
- 基于数据挖掘的航空安全分析系统 相关技术和工具：Python、Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、Seaborn 功能实现要求：
- 数据集预处理和清洗
- 特征提取和选择
- 模型训练和优化
- 安全事件分析和可视化
- 模型评估和分析 预期成果：能够准确分析航空安全事件，并提供可视化的结果分析。 数据源地址：https://www.kaggle.com/airbnb/seattle/data
- 基于大数据分析的股票预测系统 相关技术和工具：Python、Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、Yahoo Finance API 功能实现要求：
- 数据集预处理和清洗
- 特征提取和选择
- 模型训练和优化
- 股票预测和结果可视化
- 模型评估和分析 预期成果：能够准确预测股票价格，并提供可视化的结果分析。 数据源地址：https://finance.yahoo.com/
- 基于大数据分析的疾病预测系统 相关技术和工具：Python、Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、Seaborn 功能实现要求：
- 数据集预处理和清洗
- 特征提取和选择
- 模型训练和优化
- 疾病预测和结果可视化
- 模型评估和分析 预期成果：能够准确预测患者可能患上的疾病，并提供可视化的结果分析。 数据源地址：https://www.kaggle.com/ronitf/heart-disease-uci/data
- 基于大数据分析的客户流失预测系统 相关技术和工具：Python、Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、Seaborn 功能实现要求：
- 数据集预处理和清洗
- 特征提取和选择
- 模型训练和优化
- 客户流失预测和结果可视化
- 模型评估和分析 预期成果：能够准确预测客户是否会流失，并提供可视化的结果分析。 数据源地址：https://www.kaggle.com/blastchar/telco-customer-churn/data
- 基于大数据分析的网络入侵检测系统 相关技术和工具：Python、Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、Seaborn 功能实现要求：
- 数据集预处理和清洗
- 特征提取和选择
- 模型训练和优化
- 入侵检测和结果可视化
- 模型评估和分析 预期成果：能够准确检测网络入侵，并提供可视化的结果分析。 数据源地址：https://www.kaggle.com/sampadab17/network-intrusion-detection/data
- 基于大数据分析的气象预测系统 相关技术和工具：Python、Scikit-learn、Pandas、Matplotlib、Seaborn 功能实现要求：
- 数据集预处理和清洗
- 特征提取和选择
- 模型训练和优化
- 气象预测和结果可视化
- 模型评估和分析 预期成果：能够准确预测气象情况，并提供可视化的结果分析。 数据源地址：https://www.kaggle.com/berkeleyearth/climate-change-earth-surface-temperature-data/dat
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