计算机毕业设计Spark+Tensorflow股票推荐系统 股票预测系统 股票可视化 股票数据分析 量化交易系统 股票爬虫 股票K线图 大数据毕业设计 AI
1. 需求分析
基于Spark的股票大数据分析及可视化系统是一个利用Spark分布式计算框架进行股票市场数据处理、分析和可视化的系统。它能够处理大规模的实时股票数据，包括股票价格、交易量、市场指标等，提供实时数据处理、数据可视化与展示和并提供相应决策支持。
因此基于Spark的股票大数据分析及可视化系统是一个基于数据分析及可视化的平台，其主要目的是：根据整理好的股票真实数据，进行数据分析与建模，实现股票走势可视化图标以及关于未来一段时间内股票的预测。要想实现以上功能，该系统就必须实现以下功能：
（1）用户登录：实现用户账号登录。
（2）股票检索：用户根据关键字快速检索到对应股票的具体信息。
（3）股票数据分析与计算：利用Spark流数据模型以及对股票数据进行评价的指标，对股票数据进行处理和量化。
（4）股票数据可视化：将处理好的、能体现用户需求的数据进行可视化展示。
（5）推荐和预测功能：对部分股票数据进行拟合预测，并预估出其相应指标进行展示。
（6）后台管理股票信息功能：管理股票数据是否可用以及能否可见。
（7）公告管理发布功能：管理员可以发布相应的公告来通知各位用户相关信息。
（8）个人信息管理：管理员在后台可以统计、管理、维护用户的相关信息，以维持相应的服务。
技术方案可行性分析：
计划打造一个基于Spark的股票大数据分析及可视化系统。该系统将利用Spark的分布式计算能力，处理大规模的股票市场数据，并提供实时的数据处理和决策支持。我们将使用Scala或Python编程语言来实现系统的核心功能。
Spark的分布式计算框架具有一定的可行性，特别适用于处理大规模数据集。股票市场数据通常包含大量的股票价格、交易量、市场指标等信息，而Spark的并行计算能力使得系统能够高效地处理和分析这些数据。
通过Spark的分布式数据处理和机器学习库，我们可以实现多种分析功能，如技术分析、基本面分析、投资组合优化等。这些功能可以帮助投资者做出更明智的投资决策并管理风险。
此外，Spark还提供了强大的数据可视化工具，如Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib等，可以将数据转化为直观的图表、图形和仪表盘。这些可视化工具为用户提供了交互式的数据探索和分析能力，帮助他们更好地理解和分析股票市场数据。
综上所述，基于Spark的股票大数据分析及可视化系统的设计方案也具有很强的可行性。利用Spark的分布式计算能力和丰富的数据处理库，可以高效地处理大规模的股票市场数据，提供实时的数据处理和决策支持。同时，Spark提供的数据可视化工具也能帮助用户更好地理解和分析数据。
使用Scala或Python作为编程语言，可以充分发挥Spark的优势，实现高效、可扩展的系统。同时，借助Spark的分布式计算能力，系统能够处理庞大的数据集，并具备良好的性能和可伸缩性。
然而，在实施基于Spark的股票大数据分析及可视化系统时，还需要考虑到集群的计算和存储资源，以确保系统能够处理大规模的数据。此外，对于系统的算法设计和数据模型建立，需要深入理解股票市场的特点和投资分析的需求，以确保系统提供准确、可靠的分析结果。
因此，在充分考虑资源和算法设计的前提下，基于Spark的股票大数据分析及可视化系统的设计方案也是可行的，并能够提供有价值的决策支持和市场洞察力。
