数据准备与清洗
通过Spark读取CSV/JSON格式的套餐数据，使用DataFrame API进行结构化处理：
- 过滤缺失值或异常资费条目
- 统一计量单位（如GB→MB）
- 标准化套餐名称字段
| 套餐名称 | 月费 | 流量(GB) |
|---|---|---|
| 经济版 | 30 | 10 |
套餐特征分析
使用Spark SQL计算核心指标：
- 每元流量单价 = 总流量 / 月费
- 套餐性价比评分（0-100分）
- 不同运营商套餐分布比例
用户行为建模
结合历史使用数据构建ML模型：
- 聚类分析用户消费模式
- 预测套餐适配度
- 构建推荐系统
成本效益评估
通过Spark可视化模块展示：
- 价格-流量散点图
- TOP10高性价比套餐
- 套餐续约优惠对比
通过Spark的分布式计算能力，可快速处理海量套餐数据并建立多维评估体系。建议结合个性化推荐算法，帮助用户精准匹配最优套餐。
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