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作物与杂草区分系统

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项目技术目标如下。（1）数据读取与探索。（2）图像预处理。（3）模型搭建与训练。（4）模型评估。

大数据开发项目实战

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‖ 课程简介本课程是图书《大数据开发项目实战》的配套学习视频，适用于开设有大数据相关课程的高校的教师和学生，或是转行大数据的IT技术人员或大数据技术爱好者。

实战案例：某保险公司数据可视化分析

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二、技术点 BI、ETL、可视化大屏

【Excel】新零售智能销售数据分析

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通过本案例的学习，学生将真正理解与掌握Excel数据分析相关技术。本案例的主要分析目标如下。（1）了解新零售智能销售的现状和数据分析的流程。

基于Flink在线交易反欺诈检测

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二、技术点 Kafka、Filnk 三、建议前置课程大数据流处理kafka Flink大数据实时处理

工作室项目：基于WPS的旅客运输量可视化分析

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核心技术（1）使用WPS绘制饼图、面积图、折线图和组合图（2）数据统计

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

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