項目描述：隨著通信行業的普及以及人們對網絡的需求越來越大，因此運營商的在線服務需求劇增。對于客戶體驗來說，電子渠道提供了一個足不出戶辦理業務的便捷方式，對于運營商來說，電子渠道低成本分流了實體渠道的業務壓力中釋放出來。
項目解決方案：本系統架構采用模塊化設計，分為數據預處理、數據存儲模塊、數據處理模塊、數據ETL模塊、結果展現模塊。可多維度統計數據、投訴風險預測、區域服務效能監控、實時展現故障區域位置及故障信息等。

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：本系統架構分為數據準備模塊、文本轉換向量模塊、數據分詞模塊、可視化模塊、模型訓練模塊、模型預測模塊、程序運行模塊。通過從twitter數據中抽取有用信息，結合文本分析算法處理文本內容，使用機器學習相關算法從訓練數據集中訓練出隨機森林模型，再使用模型針對測試數據集進行預測分析，結合可視化組件直觀展示民意分布，即時了解輿情導向。

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。
項目解決方案：本系統采用模塊化設計，分為數據準備， 解析csv數據， 構建特征向量，聚類模型訓練，聚類模型測試， 分析預測結果，數據可視化。通過spark和機器學習算法等相關技能，對打車的現狀進行分析，并最終用可視化的手段直觀的展示分析結果。為用戶提供決策支持。

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：本系統架構分為數據準備模塊、文本轉換向量模塊、數據分詞模塊、可視化模塊、模型訓練模塊、模型預測模塊、程序運行模塊。通過從twitter數據中抽取有用信息，結合文本分析算法處理文本內容，使用機器學習相關算法從訓練數據集中訓練出隨機森林模型，再使用模型針對測試數據集進行預測分析，結合可視化組件直觀展示民意分布，即時了解輿情導向。

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。
項目解決方案：本系統架構采用模塊化設計，分為數據獲取模塊、特征選擇模塊、數據分析模塊、模型訓練模塊、模型預測模塊，程序運行模塊等。通過從已有數據中抽取有用的信息并通過相應算法，將球隊重新劃分等級，利用機器學習算法，從中學習出特有的規律預測比賽結果。