有数据到论文题目

有数据到论文题目

大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

内容如下：

1、大数据对商业模式影响

2、大数据下地质项目资金内部控制风险

3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进

4、大数据时代下线上餐饮变革

5、基于大数据小微金融

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

有本统计学与应用，你参考下里面有关统计学的论文，看看里面哪些好找数据

寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。

有关数据论文题目

数据挖掘得概念，关键技术及应用 数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用数据挖掘的关联规则、概念、算法（以两种算法规则为例）归纳算法过程

有本统计学与应用，你参考下里面有关统计学的论文，看看里面哪些好找数据

寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。

当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。

财务论文题目有数据

论文的题目是论文的眼睛 ,是一篇文章写作的关键。下面是我带来的关于财务报表论文题目的内容，欢迎阅读参考!

1. 公司筹资管理

2. 企业适度负债研究

3. 公司营运资金管理

4. 公司经营的杠杆效应

5. 公司资本结构的选择方式

6. 公司筹资方式的选择与比较

7. 财务杠杆及其在筹资决策中的运用

8. 融资管理的问题及优化策略

9. 中小企业融资问题研究

10. 上市公司融资偏好研究

11. 我国企业融资租赁的现状及创新发展方向

12. 企业融资结构的比较分析

13. 负债经营对公司价值的影响研究—以某公司为例

14. 再融资方式与成本的比较

15. 上市公司融资优序问题研究

16. 上市公司资本结构优化研究

17. 公司治理与融资成本实证研究

18. 民营企业融资管理的问题及优化策略

19. 供应链融资研究

20. 公司债券融资研究

21. 上市公司资本结构实证研究

1. 上市公司再融资问题研究

2. 上市公司并购融资问题研究

3. 民营企业融资困境及其对策分析

4. 小微企业融资机制研究

5. 中小企业集群融资研究

6. 电子商务与中小企业融资

7. 中小金融机构发展与中小企业融资

8. 长期投资决策评价指标及其比较分析

9. 上市公司投资绩效研究

10. 上市公司投资决策研究

11. 上市公司市值管理研究

12. 中小投资者利益保护问题研究

13. 企业价值评估方法研究-----以某上市公司为例

14. 投资决策、筹资决策与股利政策的关系

15. 投资项目的财务可行性分析

16. 投资者保护理论与实证研究综述

17. 股权分置改革后的大股东行为研究

18. 上市公司投资者关系管理研究

19. 上市公司高管涉案的市场反应研究

20. 企业并购效应研究

1、财务管理目标的研究

2、公司财务制度设计

3、股利理论与股利政策

4、企业破产若干财务问题研究

5、企业财务竞争力研究

6、网络环境下的财务管理

7、财务杠杆原理及其应用研究

8、企业价值创造的衡量：EVA还是Tobin's Q

9、低碳经济对企业理财环境的影响

10、财务总监的角色定位与素质要求

11、财务管理学科建设问题研究

12、出资者财务论

13、财务管理质量研究

14、财务管理模式创新

15、公司财务治理研究

16、期权定价理论在公司价值评估中的应用

17、企业财务核心竞争能力的分析与评价

18、公司财务预警系统研究

19、财务管理体制改革研究

20、财务管理环境研究

仅提供一些财务管理的论文选题，供你参考。1．管理层收购问题探讨2．MBO对财务的影响与信息披露3．论杠杆收购4．财务风险的分析与防范5．投资组合理论与财务风险的防范6．代理人理论与财务监督7．金融市场与企业筹资8．市场经济条件下企业筹资渠道9．中西方企业融资结构比较10．论我国的融资租赁11．企业绩效评价指标的研究12．企业资本结构优化研究13．上市公司盈利质量研究14．负债经营的有关问题研究15．股利分配政策研究16．企业并购的财务效应分析

学术堂整理了十五个会计专业的本科毕业论文题目供大家进行参考：1. 上市公司会计政策的选择研究2. 浅析会计政策对资产价值的影响3. 会计政策选择与经济成本分析4. 会计估计变更与盈余管理关系分析5. 山西票号兴衰与我国会计的发展6. 山西票号与人力资源会计7. 新农村建设中的财务会计问题8. 法务会计的基本理论问题9. 法务会计的学科属性10. 法务会计的发展前景11. 会计职业判断的程序与方法12. 会计职业判断的内部控制问题13. 本科会计实验教学相关问题研究14. 对会计双学位课程设置的思考15. 对会计双学位专业课程教学问题的思考

你好，会计专业擅长

大数据有关论文题目

本科学位论文是侧重于动手能力的，所以称为毕业设计，大数据处理类的，如果真的去搭建云平台是稍微有些不太好做，毕竟咱们个人的计算机终端是不够的，所以我觉得侧重于大数据安全，有一些算法，简单仿真，或者基于hadoop对某个行业的数据进行下分析计算也是没问题，到实例部分其实你用数据挖掘的方法去做，结果差不多

当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。

统计学问题我来明确的

可以选领域很窄的，也可以选很热的话题，比如，大数据和经济的关系，和人的关系，大数据安全问题，统计这一类的问题有很多可以写，关键是统计的内容要进行一定的调研。

有大数据的论文题目

计算机网络技术专业毕业论文题目

你是不是在为选计算机网络技术专业毕业论文题目烦恼呢?以下是我为大家整理的关于计算机网络技术专业毕业论文题目，希望大家喜欢!

1. 基于移动互联网下服装品牌的推广及应用研究

2. 基于Spark平台的恶意流量监测分析系统

3. 基于MOOC翻转课堂教学模式的设计与应用研究

4. 一种数字货币系统P2P消息传输机制的设计与实现

5. 基于OpenStack开放云管理平台研究

6. 基于OpenFlow的软件定义网络路由技术研究

7. 未来互联网试验平台若干关键技术研究

8. 基于云计算的海量网络流量数据分析处理及关键算法研究

9. 基于网络化数据分析的社会计算关键问题研究

10. 基于Hadoop的网络流量分析系统的研究与应用

11. 基于支持向量机的移动互联网用户行为偏好研究

12. “网络技术应用”微课程设计与建设

13. 移动互联网环境下用户隐私关注的影响因素及隐私信息扩散规律研究

14. 未来互联网络资源负载均衡研究

15. 面向云数据中心的虚拟机调度机制研究

16. 基于OpenFlow的数据中心网络路由策略研究

17. 云计算环境下资源需求预测与优化配置方法研究

18. 基于多维属性的社会网络信息传播模型研究

19. 基于遗传算法的云计算任务调度算法研究

20. 基于OpenStack开源云平台的网络模型研究

21. SDN控制架构及应用开发的研究和设计

22. 云环境下的资源调度算法研究

23. 异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究

24. OpenFlow网络中QoS管理系统的研究与实现

25. 云协助文件共享与发布系统优化策略研究

26. 大规模数据中心可扩展交换与网络拓扑结构研究

27. 数据中心网络节能路由研究

28. Hadoop集群监控系统的设计与实现

29. 网络虚拟化映射算法研究

30. 软件定义网络分布式控制平台的研究与实现

31. 网络虚拟化资源管理及虚拟网络应用研究

32. 基于流聚类的网络业务识别关键技术研究

33. 基于自适应流抽样测量的网络异常检测技术研究

34. 未来网络虚拟化资源管理机制研究

35. 大规模社会网络中影响最大化问题高效处理技术研究

36. 数据中心网络的流量管理和优化问题研究

37. 云计算环境下基于虚拟网络的资源分配技术研究

38. 基于用户行为分析的精确营销系统设计与实现

39. P2P网络中基于博弈算法的优化技术研究

40. 基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究

41. 基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究

42. 基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现

43. 基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现

44. 基于OpenStack的SDN仿真网络的研究

45. 一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现

46. 基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究

47. 软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究

48. 基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究

49. 基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现

50. 基于SDN的网络流量控制模型设计与研究

51. 《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发

52. 数据挖掘技术在网络教学中的应用研究

53. 移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究

54. 基于SDN的负载均衡节能技术研究

55. 基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计

56. 基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计

57. SDN中面向北向的`控制器关键技术的研究

58. 基于SDN的网络流量工程研究

59. 基于博弈论的云计算资源调度方法研究

60. 基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的研究与实现

61. 一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的研究与实现

62. 基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护

63. 基于SDN的集群控制器负载均衡的研究

64. 基于大数据的网络用户行为分析

65. 基于机器学习的P2P网络流分类研究

66. 移动互联网用户生成内容动机分析与质量评价研究

67. 基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现

68. 面向SDN的流量调度技术研究

69. 基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现

70. 基于移动互联网的智慧校园应用研究

71. 内容中心网络建模与内容放置问题研究

72. 分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究

73. 基于模糊综合评价的P2P网络流量优化方法研究

74. 面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究

75. 虚拟网络映射策略与算法研究

76. 互联网流量特征智能提取关键技术研究

77. 云环境下基于随机优化的动态资源调度研究

78. OpenFlow网络中虚拟化机制的研究与实现

79. 基于时间相关的网络流量建模与预测研究

80. B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现

81. 基于SDN的信息网络的设计与实现

82. 基于网络编码的数据通信技术研究

83. 计算机网络可靠性分析与设计

84. 基于OpenFlow的分布式网络中负载均衡路由的研究

85. 城市电子商务物流网络优化设计与系统实现

86. 基于分形的网络流量分析及异常检测技术研究

87. 网络虚拟化环境下的网络资源分配与故障诊断技术

88. 基于中国互联网的P2P-VoIP系统网络域若干关键技术研究

89. 网络流量模型化与拥塞控制研究

90. 计算机网络脆弱性评估方法研究

91. Hadoop云平台下调度算法的研究

92. 网络虚拟化环境下资源管理关键技术研究

93. 高性能网络虚拟化技术研究

94. 互联网流量识别技术研究

95. 虚拟网络映射机制与算法研究

96. 基于业务体验的无线资源管理策略研究

97. 移动互联网络安全认证及安全应用中若干关键技术研究

98. 基于DHT的分布式网络中负载均衡机制及其安全性的研究

99. 高速复杂网络环境下异常流量检测技术研究

100. 基于移动互联网技术的移动图书馆系统研建

101. 基于连接度量的社区发现研究

102. 面向可信计算的分布式故障检测系统研究

103. 社会化媒体内容关注度分析与建模方法研究

104. P2P资源共享系统中的资源定位研究

105. 基于Flash的三维WebGIS可视化研究

106. P2P应用中的用户行为与系统性能研究

107. 基于MongoDB的云监控设计与应用

108. 基于流量监测的网络用户行为分析

109. 移动社交网络平台的研究与实现

110. 基于 Android 系统的 Camera 模块设计和实现

111. 基于Android定制的Lephone系统设计与实现

112. 云计算环境下资源负载均衡调度算法研究

113. 集群负载均衡关键技术研究

114. 云环境下作业调度算法研究与实现

115. 移动互联网终端界面设计研究

116. 云计算中的网络拓扑设计和Hadoop平台研究

117. pc集群作业调度算法研究

118. 内容中心网络网内缓存策略研究

119. 内容中心网络的路由转发机制研究

120. 学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究

是的，大数据对史学研究的影响是一个有趣且具有研究价值的话题，可以作为论文题目。在过去，史学研究主要依赖于文献、史料、考古发现等传统的研究方法。而现在，随着大数据技术的发展，史学研究也开始采用数据挖掘、数据分析等技术进行研究。大数据技术可以帮助史学研究者更好地分析历史事件、发现历史规律，从而对历史研究提供更深入、全面的认识。例如，通过大数据分析历史文献，可以快速发现历史事件的规律性和趋势；通过大数据挖掘历史记录，可以发现历史事件背后的联系和趋势；通过大数据分析考古发现，可以更好地理解古代人类的生活方式、思想、文化等等。因此，探究大数据对史学研究的影响，可以从技术、方法、应用等多个方面进行深入研究，对推动史学研究方法的创新和发展有着积极的作用。