# 云原生大数据计算服务 MaxCompute #
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【赵渝强老师】阿里云大数据MaxCompute的体系架构
阿里云MaxCompute是快速、全托管的EB级数据仓库解决方案，适用于离线计算场景。它由计算与存储层、逻辑层、接入层和客户端四部分组成，支持多种计算任务的统一调度与管理。
基于python大数据的音乐可视化与推荐系统
本研究基于Python实现音乐数据采集、清洗、分析与可视化，并结合协同过滤算法构建个性化推荐系统。通过Echarts展示音乐热度及用户偏好，提升用户体验，助力音乐产业智能化发展。
基于python大数据的旅游景点可视化与推荐系统
本系统基于大数据与网络技术，构建个性化旅游推荐平台。通过收集用户偏好及行为数据，结合机器学习算法，提供精准的旅游目的地、住宿及交通推荐，旨在优化旅游信息传递，提升用户决策效率与旅行体验。
数据当“安全带”：金融市场如何用大数据玩转风险控制？
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基于大数据的旅游可视化及推荐系统
本项目围绕数字化旅游系统的开发与应用展开研究，结合SpringBoot、Layui、MySQL、Java等技术，构建基于协同过滤算法的智能推荐系统。内容涵盖项目背景、研究现状、开发工具及功能结构，旨在提升旅游体验与管理效率，推动旅游业数字化转型。
基于大数据的电影点评与推荐
本系统基于大数据与人工智能技术，构建电影点评与推荐平台，提供个性化电影推荐、用户点评及社交互动功能。通过分析用户行为与电影属性，优化推荐算法，提升用户体验与满意度，促进电影产业发展与市场活跃。
基于python大数据的用户行为数据分析系统
本系统基于Python大数据技术，深入研究用户行为数据分析，结合Pandas、NumPy等工具提升数据处理效率，利用B/S架构与MySQL数据库实现高效存储与访问。研究涵盖技术背景、学术与商业意义、国内外研究现状及PyCharm、Python语言等关键技术，助力企业精准营销与产品优化，具有广泛的应用前景与社会价值。
基于python大数据的招聘数据可视化及推荐系统
本研究聚焦于基于协同过滤的就业推荐系统设计与实现。随着就业压力增大和信息技术发展，传统求职方式面临挑战。通过分析用户行为与职位特征，协同过滤技术可实现个性化职位推荐，提升求职与招聘效率。研究涵盖系统架构、数据采集、算法实现及可视化展示，旨在优化就业匹配，促进人才与岗位精准对接，助力就业市场智能化发展。
巧用苏宁易购 API，精准分析苏宁易购家电销售大数据
在数据驱动的电商时代，精准分析销售数据能助力企业优化库存、提升营销效果。本文详解如何利用苏宁易购API获取家电销售数据，结合Python进行数据清洗与统计分析，实现销量预测与洞察提取，帮助企业降本增效。
大数据如何影响新兴市场投资决策？——数据才是真正的风向标
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