關(guān)于珠寶鑒定評估方面，在Spark數(shù)據(jù)選擇上可偏重于機(jī)器學(xué)習(xí)算法用。由于涉及到大量的圖像識別和深度學(xué)習(xí)任務(wù)，利用Spark MLLib等工具，來實(shí)現(xiàn)高效率、高性能的模型訓(xùn)練和預(yù)測。

在制造業(yè)領(lǐng)域，Spark數(shù)據(jù)的選擇可著重于生產(chǎn)過程監(jiān)控和質(zhì)量控制。通過Spark Streaming收集分析生產(chǎn)線上的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況。通過Spark SQL對歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，進(jìn)步優(yōu)化生產(chǎn)工藝和提高產(chǎn)品質(zhì)量。

至于運(yùn)動(dòng)健身方面，Spark數(shù)據(jù)選擇則可關(guān)注用戶的健康和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的分析。使用Spark MLlib建立用戶健康狀況預(yù)測模型，或者用Spark GraphX構(gòu)建用戶社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖等。這樣能更好地理解用戶需求，為用戶提供更精準(zhǔn)的服務(wù)。