《数据挖掘与大数据可视化课程设计题目全解析》
一、基于商业领域的题目
1、客户流失分析与可视化
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- 在当今竞争激烈的商业环境中，客户流失是企业面临的一个重大问题，对于这个课程设计题目，可以从企业的客户数据入手，如电信运营商、电商平台等的客户数据，通过数据挖掘技术，提取与客户流失相关的特征，例如客户的消费频率、消费金额、最近一次消费时间、投诉次数等，利用分类算法（如决策树、逻辑回归等）构建客户流失预测模型，使用大数据可视化技术将客户流失的趋势、不同客户群体的流失风险等信息以直观的图表（如折线图展示流失率随时间的变化、桑基图展示不同客户群体的流向等）展示出来，这有助于企业及时发现有流失风险的客户，制定针对性的营销策略。
2、商品销售趋势预测与可视化
- 零售企业需要准确预测商品的销售趋势，以便合理安排库存、制定促销策略等，可以收集企业的历史销售数据，包括不同商品的销售量、销售价格、销售时间（季节、节假日等因素）、促销活动信息等，运用时间序列分析（如ARIMA模型）、机器学习算法（如随机森林回归）等进行销售数据挖掘，之后，通过可视化手段，如柱状图对比不同商品的预测销售量与实际销售量、热力图展示不同时间段和地区的销售热度等，为企业的销售决策提供支持。
3、商业选址的数据分析与可视化
- 对于连锁企业来说，合适的商业选址至关重要，可以获取城市的地理信息数据（如人口密度、交通流量、周边商业设施分布等）、竞争对手分布数据以及企业自身的门店销售数据（如果有），采用聚类分析将城市划分为不同的商业潜力区域，再结合关联规则挖掘找出与成功门店选址相关的因素组合，利用地图可视化（如使用GIS工具）展示不同区域的商业潜力评分、适合开设的门店类型等信息，直观地为企业的商业选址决策提供依据。
二、医疗健康领域的题目
1、疾病预测与可视化
- 以医院的患者病历数据为基础，包含患者的基本信息（年龄、性别、家族病史等）、症状表现、检查结果（如血液指标、影像检查结果等）、疾病诊断等数据，利用数据挖掘中的分类算法，如支持向量机、神经网络等构建疾病预测模型，例如预测心血管疾病、糖尿病等慢性疾病的发病风险，通过可视化手段，如风险矩阵图展示不同患者群体的疾病风险等级、饼图展示不同疾病在特定人群中的分布比例等，帮助医生进行早期疾病筛查和预防干预。
2、医疗资源利用效率分析与可视化
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- 分析医院内部的医疗资源利用情况，包括病床的使用率、医疗器械的使用频率、医护人员的工作负荷等数据，通过数据挖掘中的关联规则挖掘，找出影响医疗资源利用效率的因素，如不同科室之间的患者流转关系、不同时间段的患者流量等，采用可视化技术，如甘特图展示医护人员的工作安排和空闲时间、流程图展示患者在医院内的就医流程和资源占用情况等，以便医院管理者优化医疗资源配置。
3、药物疗效分析与可视化
- 收集临床试验中的药物使用数据，包括患者服用的药物种类、剂量、用药时间、患者的症状改善情况、不良反应等数据，运用数据挖掘中的聚类分析将患者按照药物疗效分为不同的群体，再通过因子分析找出影响药物疗效的关键因素，利用可视化工具，如箱线图展示不同药物组的疗效分布、折线图展示药物疗效随时间的变化等，为药物研发和临床用药提供参考。
三、交通出行领域的题目
1、城市交通拥堵分析与可视化
- 利用交通部门提供的交通流量数据（如道路上的车辆数量、车速等）、道路基础设施数据（如道路宽度、路口数量等）、交通事件数据（如交通事故、道路施工等），通过数据挖掘中的密度聚类算法找出交通拥堵的热点区域，利用时间序列分析预测交通拥堵的发生时间，通过地图可视化（如在地图上用不同颜色表示拥堵程度）、3D可视化（如展示交通流量在三维空间中的分布）等方式直观地呈现城市交通拥堵状况，为交通管理部门制定交通疏导策略提供依据。
2、公共交通需求预测与可视化
- 收集公共交通的历史运营数据，如公交线路的客流量、乘客的上下车时间和地点、不同时间段的乘车需求等数据，采用数据挖掘中的回归分析、神经网络等方法构建公共交通需求预测模型，之后，通过可视化手段，如折线图展示不同公交线路的客流量随时间的变化、柱状图对比不同区域的公共交通需求等，帮助公交运营企业合理安排车辆调度和线路规划。
3、网约车乘客出行行为分析与可视化
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- 从网约车平台获取乘客的出行数据，包括订单的起点和终点、出行时间、出行距离、支付金额、乘客评价等数据，运用数据挖掘中的关联规则挖掘找出乘客出行的热门路线、不同时间段的出行偏好等，通过可视化技术，如热力图展示城市不同区域的网约车需求热度、弦图展示不同类型乘客（如上班族、游客等）的出行关联等，为网约车平台优化运营策略提供支持。
四、教育领域的题目
1、学生成绩分析与可视化
- 以学校的学生成绩数据为研究对象，包括学生的各科成绩、考试时间、学生的基本信息（如年级、班级、性别等），利用数据挖掘中的主成分分析找出影响学生成绩的主要因素，通过聚类分析将学生按照成绩水平和学习特点进行分类，使用可视化手段，如雷达图展示学生的各科成绩均衡情况、树状图展示班级或年级的成绩层次结构等，帮助教师了解学生的学习状况，制定个性化的教学策略。
2、课程关联分析与可视化
- 分析学校的课程选修数据，了解学生对不同课程的选修情况，采用关联规则挖掘找出课程之间的关联关系，例如哪些课程经常被同时选修，通过可视化技术，如关联图展示课程之间的关联强度、矩阵图展示不同课程组合的选修人数比例等，为学校的课程设置和教学资源分配提供参考。
3、教育资源公平性分析与可视化
- 收集不同地区、学校的教育资源数据，如师资力量（教师数量、学历结构等）、教学设施（实验室设备、图书数量等）、学生的学业表现等数据，运用数据挖掘中的差异分析方法（如基尼系数计算）评估教育资源的公平性，通过可视化手段，如地理信息可视化展示不同地区教育资源的差异、柱状图对比不同学校之间的教育资源差距等，为教育政策的制定提供依据。
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