大数据毕业设计的“万能公式”

前言

博主18年大数据毕设思路实现设计链接

最近，很多同学都在问大数据的毕业设计如何做，如何能把大数据的毕业设计做出点东西等等，今天就主要写写大数据毕业设计如何做，以及大数据毕业的设计的难点在哪。

大多数的大数据毕设，其实万变不离其宗，有一个固定的“框架”，总结起来就两部分：数据处理、数据可视化。至于数据处理、数据可视化用到的技术，需要根据题目要求“填充”到框架中。

题目分析

比较常见的大数据毕业的题目：xxxx推荐系统和基于大数据技术的xxx系统。从题目来看，大数据毕业设计的前半部分是技术实现，后面的”系统“对应的就是前端展示。

推荐系统，一般使用协同过滤算法来实现推荐的功能，这就是技术实现。通过算法对用户A进行推荐，如何把推荐结果拿老师看，总不能直接让老师看数据库或者文本的数据吧，所以这就涉及到了前端开发。

至于基于大数据技术的xxx系统，首先分析需要哪些大数据技术，是做离线分析还是实时计算，然后来选择技术栈。但是不论是离线分析还是实时计算，最后都会生成结果数据，这就是技术实现部分。将结果数据展示出来，这就是系统对应的前端展示。

毕设技术栈

从命题角度分析完了大数据毕业是如何实现的，那难点在哪里呢？对于大部分同学来说，难点在于技术的广度。

大数据技术

首先对于大数据专业的学生来说，技术实现部分涉及的算法和大数据技术，通过大学课程的学习，多多少少还是有些了解的。例如离线分析涉及的Hadoop、hi