基于Spark零售业数据挖掘技术研究与实现的功能实现、相关技术及预期成果

功能实现：

1. 数据清洗：使用Spark进行数据清洗，包括缺失值处理、异常值处理、重复数据处理等。
2. 数据预处理：使用Spark进行数据预处理，包括特征选择、特征提取、特征转换等。
3. 数据分析：使用Spark进行数据分析，包括聚类分析、关联规则挖掘、分类分析等。
4. 可视化分析：使用Spark进行可视化分析，包括图表展示、数据可视化等。
5. 预测模型：使用Spark进行预测模型的建立和评估，包括回归分析、分类模型等。

相关技术：

1. Spark：利用Spark进行大数据分析和处理。
2. Scala：Spark的编程语言。
3. Hadoop：Spark的底层存储系统。
4. SQL：利用Spark SQL进行数据查询和分析。
5. MLlib：Spark的机器学习库，提供常用的机器学习算法。

预期成果：

1. 实现对零售业数据的深度挖掘和分析，为企业决策提供支持。
2. 实现数据可视化分析，方便用户对数据的理解和使用。
3. 建立预测模型，为企业提供更精准的预测和决策依据。
4. 提高企业的数据处理效率和精度，为企业创造更大的商业价值。