大数据毕业设计PyFlink+Hadoop+Hive车险数据分析可视化大屏 车险推荐系统 汽车保险分析 车险爬虫 车险大数据 知识图谱 机器学习 计算机毕业设计

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文章包含：项目选题 + 项目展示图片 （必看）

1.模拟生成/爬虫采集1000万条车险数据存入mysql作为数据集；
2.使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；
3.使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；
4.离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Flink之Scala、FlinkSQL完成;
5.统计指标使用sqoop导入mysql数据库；
6.使用flask+echarts进行可视化大屏幕炫酷展示；
创新点/特色：
0.全新PyFlink而不是Flink!吊打一切！全网都没啥教程！属于最新最屌最流行！
1.Python爬虫/模拟数据生成；
2.可视化炫酷大屏幕；
3.虚拟机显摆敲命令碾压答辩现场(市面上全是假算法假爬虫假大数据都不带用虚拟机的)；
4.1000万海量数据集；
5.Flink实时计算+Hive、Hadoop离线计算双实现有效避免导师喷你；
注意：如果还被喷项目工作量简单或者课设级别等理由不让你过，直接1秒内无缝对接选装推荐系统、后台管理、前台系统、预测算法、知识图谱等
## 可选装项目模块如下：
1.推荐系统(4种深度学习推荐算法 协同过滤基于用户 基于物品 SVD神经网络 MLP)。附带AI、支付、短信、lstm情感分析。
2.预测系统(KNN CNN RNN卷积神经预测 K-means 线性回归)。
3.知识图谱neo4j可视化关系网络图。
4.后台管理系统。

 

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import numpy as np  
import pandas as pd  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.linear_model import LinearRegression  
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score  
  
# 假设你有一个CSV文件，其中包含用于预测车险费用的特征（如驾驶者年龄、车辆类型、驾驶记录等）和对应的车险费用  
data = pd.read_csv('car_insurance_data.csv')  
  
# 查看数据的前几行  
print(data.head())  
  
# 选择特征和目标变量  
# 假设'age'是驾驶者年龄，'vehicle_type'是车辆类型（编码为数字或类别），'driving_record'是驾驶记录（可能是违规次数或类似指标），'insurance_cost'是车险费用  
X = data[['age', 'vehicle_type', 'driving_record']]  
y = data['insurance_cost']  
  
# 将数据分为训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 创建并训练线性回归模型  
model = LinearRegression()  
model.fit(X_train, y_train)  
  
# 预测测试集的车险费用  
y_pred = model.predict(X_test)  
  
# 计算均方误差和R^2得分  
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)  
r2 = r2_score(y_test, y_pred)  
  
print(f"Mean Squared Error: {mse}")  
print(f"R^2 Score: {r2}")  
  
# 可视化结果（可选）  
import matplotlib.pyplot as plt  
plt.scatter(y_test, y_pred)  
plt.xlabel('Actual Insurance Cost')  
plt.ylabel('Predicted Insurance Cost')  
plt.title('Actual vs Predicted Insurance Cost')  
plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'k--', lw=4)  
plt.show()