摘要：近年来,随着大数据的快速发展,地震数据的采集、存储和分析技术取得了巨大的进步,海量数据得以充分利用。使用Spark SQL对实时爬取到的地震数据进行分析,同时使用Pandas对历史地震数据进行离线分析,采用Django作为前端框架,结合ECharts进行可视化,使用户能够直观地了解地震活动的变化和趋势。这些研究成果有助于提高地震预测的准确性,为相关领域的决策者提供有价值的信息。

摘要：决策树算法可以对数据集进行有效的训练学习和快速准确的分类,其中ID3算法是最早提出的一种决策树算法,但是,此算法只适用于处理取值较多属性的数据,不能处理连续数据,对噪声也比较敏感。C4.5算法是对ID3算法的优化,不仅可以对连续值属性进行处理,而且增加了对空值数据的处理功能。在研究和分析主流决策树算法基础上,针对二手汽车数据库在Weka数据挖掘平台进行了C4.5算法的设计与实现。实验结果表明该算法对预测数据集中的相应属性能进行较为准确的预测。