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項目描述：隨著各種打車軟件的發展，人們足不出戶就可以約車，本案例主要是來探究生活中存在的打車難的問題，這個問題限制了我們有些時間的出行，浪費了我們的時間。在哪些地方容易打車，什么時候的車更容易搭乘，這是我們要著手解決的問題。
項目解(jie)決方案(an)：本系統(tong)采(cai)用模(mo)塊化(hua)(hua)設(she)計，分為(wei)數據準備， 解(jie)析(xi)csv數據， 構建特征向量，聚(ju)類模(mo)型訓練，聚(ju)類模(mo)型測(ce)試， 分析(xi)預測(ce)結果，數據可(ke)視(shi)化(hua)(hua)。通(tong)過spark和(he)機器學習算法等(deng)相關技能，對打車的現狀進行分析(xi)，并最終用可(ke)視(shi)化(hua)(hua)的手(shou)段直(zhi)觀的展示分析(xi)結果。為(wei)用戶提供決策支持。

項目描述：互聯網時代輿論觀點都散布在各種社交網絡平臺或新聞提要中。對于這種網上海量分布的數據，可以挖掘各種重要信息，可以了解當前的輿論導向以及支持自身做出一些重要性的決定等等，所以針對網絡社交平臺中海量數據的挖掘分析顯得尤為重要。
項目解決方案：本系(xi)統架構分(fen)(fen)為(wei)數(shu)據(ju)準備模塊(kuai)(kuai)(kuai)(kuai)、文(wen)本轉換向量模塊(kuai)(kuai)(kuai)(kuai)、數(shu)據(ju)分(fen)(fen)詞模塊(kuai)(kuai)(kuai)(kuai)、可視(shi)(shi)化(hua)(hua)模塊(kuai)(kuai)(kuai)(kuai)、模型(xing)訓練(lian)模塊(kuai)(kuai)(kuai)(kuai)、模型(xing)預(yu)測(ce)(ce)模塊(kuai)(kuai)(kuai)(kuai)、程序運行(xing)模塊(kuai)(kuai)(kuai)(kuai)。通過從twitter數(shu)據(ju)中抽取有用(yong)信息，結(jie)合(he)文(wen)本分(fen)(fen)析算(suan)法(fa)處理文(wen)本內容(rong)，使用(yong)機器學(xue)習相關(guan)算(suan)法(fa)從訓練(lian)數(shu)據(ju)集中訓練(lian)出隨機森林(lin)模型(xing)，再使用(yong)模型(xing)針對測(ce)(ce)試數(shu)據(ju)集進行(xing)預(yu)測(ce)(ce)分(fen)(fen)析，結(jie)合(he)可視(shi)(shi)化(hua)(hua)組件(jian)直觀展示(shi)民(min)意(yi)分(fen)(fen)布，即時了解輿情(qing)導(dao)向。

項目描述：目前可以通過球隊的排名對比賽的結果進行賽前估計，但是這種猜測一般覺有不確定性。所以利用機器學習算法對球隊的以往表現，以及對手的表現綜合各方面的因素做一個統計，從中學習出某種規律，這樣我們就可以得到可靠性比較高的預測結果。
項目解決(jue)方案：本系統架構采(cai)用(yong)(yong)模(mo)(mo)塊化(hua)設計(ji)，分(fen)為數(shu)據(ju)獲取模(mo)(mo)塊、特(te)征(zheng)選擇(ze)模(mo)(mo)塊、數(shu)據(ju)分(fen)析模(mo)(mo)塊、模(mo)(mo)型(xing)訓練模(mo)(mo)塊、模(mo)(mo)型(xing)預測(ce)模(mo)(mo)塊，程序運(yun)行模(mo)(mo)塊等。通過從(cong)已有數(shu)據(ju)中抽取有用(yong)(yong)的信(xin)息(xi)并通過相應(ying)算法，將球隊重新(xin)劃分(fen)等級，利(li)用(yong)(yong)機(ji)器學(xue)習算法，從(cong)中學(xue)習出特(te)有的規律預測(ce)比賽(sai)結果。