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餐饮大数据智能推荐

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一、项目背景随着信息时代互联网技术的高速发展，越来越多的消费者已经习惯于在餐饮外卖平台上订餐。现有某个餐饮外卖平台，向广大用户提供网上订餐服务。

杂草生长阶段识别

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项目技术目标如下。（1）数据探索。（2）图像预处理。（3）模型训练与评估。

美国房价数据统计分析

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二、技术点 Hive、Eclipse。三、建议前置课程大数据Hive数据仓库

实战案例：制造业产销数据可视化分析

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二、技术点 BI、ETL、可视化大屏

深度学习案例：利用循环神经网络（RNN）对路透社新闻进行分类

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二、技术点词嵌入word embedding、RNN网络、词向量训练。三、建议前置课程 TensorFlow2深度学习实战自然语言处理

供应链商品经营数据分析

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项目技术目标如下。（1）实现数据探索与数据预处理。（2）分析平台行业数据。（3）分析母婴行业数据。

广东省区采购数据分析

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二、技术点数据预处理；数据可视化分析。三、建议前置课程 Excel数据分析与可视化

基于MySQL的优惠券特征处理

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二、技术点表查询；表更新；函数；索引；分组聚合；表连接。三、建议前置课程大数据数据分析SQL基础

项目实操：餐饮大数据智能推荐

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W 餐饮平台的技术部门决定根据近期用户对菜品的评分历史数据，建立菜品推荐模型，向用户们提供菜品推荐。 2.

冠字号查询系统【HBase】

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二、技术点 Hbase、Eclipse、HDFS、系统设计。三、建议前置课程 Hadoop大数据基础（Hadoop3） HBase非关系型数据库

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