(1)需求分析：首先，需要明确毕设的需求，包括需要分析的电商商品数据的来源、数据类型、分析目标等。这需要与导师或相关人员进行深入的交流和讨论，以确保需求分析的准确性和完整性。(2)技术选型：本题目涉及了多种技术和工具，包括Hadoop、Spark、大数据技术（如数据存储、数据处理、数据挖掘等）、机器学习（如分类、聚类、推荐等）、数据可视化等。需要根据需求和分析目标，选择合适的技术和工具，并进行相应的配置和优化。(3)数据预处理：电商商品数据通常包含大量的噪声和异常值，需要进行数据清洗和预处理，以提高分析的准确性和可靠性。这包括数据筛选、缺失值处理、异常值处理、数据转换等。(4)模型构建：根据需求和分析目标，选择合适的机器学习模型进行建模。可以考虑使用分类模型对商品进行分类，或者使用聚类模型对用户进行分组等。同时，需要考虑模型的评估和优化，以确保模型的准确性和泛化能力。(5)数据可视化：利用数据可视化技术将分析结果呈现给用户，以便更直观地了解和分析数据。可以选择使用大屏展示可视化结果，以提供更好的交互性和实时性。(6)系统设计和实现：根据需求和技术选型，设计并实现一个完整的电商商品数据分析可视化系统。需要考虑系统的可扩展性、可维护性、可重用性等。(7)测试和优化：对系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，以确保系统的稳定性和可靠性。同时，对系统进行优化，以提高系统的性能和用户体验。(8)论文撰写：撰写毕设论文，总结整个毕设过程，包括需求分析、技术选型、数据预处理、模型构建、数据可视化、系统设计和实现等方面的内容。同时，需要注意论文的格式和排版，以及学术规范和引用格式等
2. 预测模型【代码如下（示例）：】