数据挖掘课程论文选题

数据挖掘课程论文选题

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。

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

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

1. 刘勰的时序论文：探索时序数据分析的机会与挑战2. 刘勰的时序论文：深入探索时序数据挖掘的新方法3. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘在智能系统中的应用4. 刘勰的时序论文：基于时序数据的模式识别方法5. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的机器学习方法6. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的深度学习方法7. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的自然语言处理方法8. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的模式识别算法9. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的统计分析方法10. 刘勰的时序论文：基于时序数据的聚类分析方法

r语言数据挖掘课程论文

刚接触R语言一周，和matab不同R作用于数据挖掘的库很多,详解见 R语言数据挖掘包 ，下面简介文本分析经常使用到的三个包 tm 为文本挖掘提供综合性处理 Rwordmsg 进行中文分词 wordcloud 统计词云 以第三届泰迪杯A题提供的数据集国美-Sheet1进行文本分析 : 第三届泰迪杯 转化为txt的数据集如下图所示:

生成词云:

目录 一般的VCF文件都很大，用手动提取里面的信息肯定不大现实。用 vcfR 就可以轻松实现。 vcfR 自带测试文件 vcfR_test 。就用这个文件来操作一下吧。 在分区 Genotype 里，通过观察 FORMAT 列可以看到一共有四种类型的数据 GT:GQ:DP:HQ ，至于这四种类型的数据个各自代表什么意思大家可以查阅知乎百度谷歌。我们可以提取出我们想要的数据类型。比方说最重要的 GT (genotype)。 同样，我们也可以提取例如 DP (测序深度Read Depth)的数字矩阵。 值的注意的是这里用到了参数 = TRUE 使得数据自动转换成了数字。但是并不是对所有类型的数据都有效，比方说我们重复一下提取 gt 。 在没有任何报错的情况下 gt 变成了一堆毫无意义的数字，很明显不合理，不要用这些经过错误转换的数据进行下一步分析，比方说喜闻乐见的主成分分析。 在一些类型的数据里可能会出现一个以上的结果，比方说上面的 HQ 数据。 一般情况下我们只需要每一列的第一个数字 不需要samtools之类的软件我们也可以实现vcf数据读取自由，关键是可以直接写入内存进行下一步的统计分析和数据可视化，个人感觉是很有效的提高了生产力。值得花时间学习一下这个工具。

数据挖掘论文题目

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。

投资学论文常用题目仅供参考：1. 金融不良资产价值影响因素的实证研究2. 我国农村经济增长中的农村金融抑制研究3. 发展中国家的金融自由化与中国金融开放4. 衍生金融工具会计问题研究5. 我国房地产金融风险及防范研究6. 房地产金融风险管理及对策研究7. 我国金融衍生市场创建若干法律问题初探8. 现代银行业金融机构市场退出法律问题刍议9. 论我国进出口政策性金融机构的立法完善10. 上海国际金融中心建设的制约因素分析11. 我国商业银行金融创新研究12. 我国商业银行金融衍生品的风险管理研究13. 金融危机后韩国银行业重组机制对中国的启示14. 金融自由化所必须的法律规则及其实施15. 我国金融发展对经济增长影响的理论分析与实证研究16. 制度、制度变迁与我国金融制度变迁研究17. 离岸金融法律监管问题研究18. 连接函数（Copula）理论及其在金融中的应用19. 我国金融控股公司的风险管理研究20. 构建中国金融条件指数21. 中国金融发展水平：比较与分析22. 论国际金融衍生交易中的法律问题23. 金融投资风险评价BP神经网络模型研究及应用24. 现代金融危机的理论与实践25. 欧元对国际金融市场的影响26. 试论金融债权资产的定价理论与实务27. 中国宏观金融风险的统计度量与分析28. 无线金融交易模型（WFTM）技术研究29. 中国渐进改革中以租金为基础的政府金融支持行为30. 对我国金融控股公司发展问题的探讨31. 我国农村金融抑制问题研究32. 论金融控股公司的监管33. 金融监管有效性研究34. 区域金融中心与区域经济发展研究35. 非正规金融在我国金融生态中的地位和作用分析36. 商业银行金融服务创新及应用研究37. 西部地区县域金融发展问题38. 房地产金融风险的评价及防范对策研究39. 房地产市场泡沫及其金融风险研究40. 中国发展金融控股公司的研究与设想41. 金融开放条件下的货币政策传导机制42. 金融创新的扩散机理研究43. 关于我国金融资产管理公司商业化转型的研究44. 基于行为金融理论下的市场有效性研究与证券价值分析45. 亚洲金融危机以来我国外贸出口政策的协调性研究46. 我国农村金融生态问题研究47. 金融中介的发展与金融稳定问题研究48. 中外汽车金融比较研究49. 金融资源优化配置解析及对江苏的实际考察50. 金融衍生工具在利率风险管理中的应用51. 沪港金融中心发展的比较研究52. 养老保险制度基础与金融工具创新53. 区域金融发展与区域经济增长关系的实证研究54. 中国资本项目开放与金融深化关系的实证分析55. 金融反腐败与金融安全56. 我国金融中介作用于经济增长的路径分析57. 中国金融领域反洗钱制度分析58. 金融服务业消费者的安全保障问题研究59. 基于资本市场的国防工业整合中的金融支撑研究60. 汽车金融中的信贷资产证券化研究61. “新经济”后美国财政货币政策及对金融市场的影响研究62. 和谐金融生态体系的构建及区域金融生态的改善63. 金融控股公司风险与监管研究64. 中国金融资产管理公司发展策略研究65. 我国农村信用社金融风险研究66. 论我国农村金融市场的构建67. 论我国商业银行个人金融业务的发展68. 我国中小企业的金融机构融资之路研究69. 中国汽车金融风险管理70. 金融危机与民主化71. 构建金融网格的若干技术研究72. 金融深化、资本深化与地方财政分权73. 金融创新环境中的银行审慎监管机制研究74. 重庆近代金融建筑研究75. 网络金融风险及其监管探析76. 金融中介理论和我国全能银行的发展77. 重构我国农村金融体系研究78. 非洲货币联盟的发展79. 关于建立我国中小企业政策性金融体系的思考80. 金融衍生工具监管制度研究81. 我国金融制度变迁路径的不对称研究82. 我国的非正规金融83. 安徽县域经济发展中的金融支持研究84. 银行国际化与金融发展关系的实证分析85. 基于VaR技术的中国金融市场风险管理及实证研究86. 世界金融监管模式的发展及我国之借鉴87. 我国商业银行金融品牌理论与实践探讨88. 山东省金融资源的配置和经济分析89. 我国商业银行对中小企业金融支持的路径研究90. 农村金融资源的逆向配置与政策研究91. 中国金融资产管理公司的商业化转型问题研究92. 山东省农村金融发展对农村经济增长的作用机制：理论与实证研究93. 金融创新视角下的金融管制研究94. 中国金融业务综合经营收益和风险模拟分析95. 电子金融的风险发生机理与防范策略研究96. 金融集团监管的法律问题研究97. 衍生金融工具会计对我国银行业的影响研究98. 我国商业银行房地产金融风险及其防范99. FDI与经济发展：金融市场的作用100. 国内金融控股公司业务协同与创新研究101. 新光证券交易系统的设计与实现102. 论我国住房抵押贷款证券化的实践与完善103. 资产证券化的定价探讨和实证分析104. 资产证券化理论及我国的应用探索105. 从行为金融学的角度透析我国证券市场的效率106. 证券翻译理论与实践107. 我国住房抵押贷款证券化运作模式及定价方法研究108. 住房抵押贷款证券的定价方法及其在中国的应用分析109. 中国早期证券公司衰亡原因分析110. 股权分置改革的法律问题研究111. 证券服务机构虚假陈述民事责任问题研究112. 对我国资产证券化法制环境的分析和立法构想113. 我国证券投资者权益保护法律问题研究114. 互联网对我国证券经纪业的影响115. 我国证券投资基金投资风格的经验分析116. 中国开放式证券投资基金的风险管理117. 中国证券市场有效性研究118. 我国证券市场有效性研究119. 证券市场中的会计事务所变更研究120. 中国证券市场最小报价单位调整的效应分析121. 证券公司网络改造技术研究122. 数据挖掘技术在证券领域的应用123. 上市公司证券法监管研究124. 证券欺诈犯罪若干问题研究125. 中美证券市场比较分析126. 资产证券化127. 住房抵押贷款证券化模式研究128. 基于与证券投资基金比较的我国社会保障基金管理研究129. 我国证券公司竞争力研究130. 我国证券市场机构投资者价值投资行为研究131. 中国证券市场投资风险与收益研究132. 住房抵押贷款证券化产品在我国的应用研究133. 中国证券投资基金业绩与规模关系的实证研究134. 我国开放式证券投资基金业绩评价实证研究135. 基于行为金融理论下的市场有效性研究与证券价值分析136. 我国证券市场股权结构的制度安排与改革137. 我国证券经纪业务研究138. 我国证券经纪人发展问题研究139. 构建和提升证券公司核心竞争力探析140. 资产证券化相关会计问题研究141. 住房抵押贷款证券化过程的风险控制研究142. 汽车金融中的信贷资产证券化研究143. 佣金自由化下的证券公司盈利模式分析144. 我国证券投资基金系统性与非系统性风险研究145. 我国证券市场中小投资者权益保护机制研究146. 我国住房抵押贷款证券化研究与实证分析147. 我国证券投资基金和股票价格波动性的实证研究148. 证券投资中股票选择理论分析与案例研究149. 中国证券投资基金羊群行为及内部博弈研究150. 我国证券市场内幕交易管制的实证检验151. 我国证券信息内幕操纵与证券监管研究152. 中国证券投资基金业绩评价实证研究153. 证券公司风险的法律监管154. 证券投资基金监管法律制度研究155. 世界主要国家和地区与我国证券稽查执法模式比较156. 资产证券化—我国的立法模式选择157. 证券市场操纵行为法律规制研究158. 资产证券化中特殊目的载体法律问题研究159. 一类部分信息下证券投资最优化问题160. 我国工商企业资产证券化融资方式研究161. 信贷资产证券化法律问题研究162. 我国证券市场的风险研究163. 证券交易所上市费的经济分析164. 中国证券公司治理结构与发展环境分析165. 银行信贷资产证券化的信用风险分析166. 淄博市农村合作银行证券委托业务处理系统167. 我国住房抵押贷款证券化的障碍及对策研究168. 证券业网上交易系统设计与实现169. TT证券经纪业务营销策略研究170. 证券公司数据采集与数据可视化171. 证券投资基金风险管理研究172. 利率期限结构的混沌模型及其在利率衍生证券定价中的应用173. 资产证券化财务效应研究174. 证券市场政府监管的适度性分析175. 证券民事责任制度研究176. 证券管制的立法目标及其实现177. 中国证券市场审计失败问题研究178. 中国证券市场投资者有限理性行为研究179. 我国商业银行不良贷款证券化研究180. 我国证券市场国际化的风险问题研究181. 抵押权证券化法律问题研究182. 我国开放式证券投资基金市场营销分析183. 中国的A股上市公司是否成功地购买了审计意见184. 人寿保险证券化及其在化解我国寿险业利差损问题中的应用185. 证券市场委托理财合同纠纷案件处理的思考186. 中国证券公司盈利模式转变研究187. 人民币升值对中国银行业、证券业及外商直接投资的影响分析188. 中国证券市场信用问题研究189. 我国证券投资基金评价体系研究190. 保险风险证券化研究191. QDⅡ制度与我国证券市场的渐进开放192. 证券投资基金产品创新设计研究193. 我国证券监管法制现状及其完善194. 中国证券投资基金业绩绩效评价体系的研究195. 证券投资者保护基金法律问题研究196. 资产证券化SPV法律问题研究197. 我国住房抵押贷款证券化发展问题研究198. 中国证券投资基金治理结构研究199. 证券投资基金监管法律问题研究200. 我国证券公司融资模式研究

其实越难的在答辩的时候很多老师不会，他们就不会问你一些问题。。因为他们也不懂。。只有你的指导老师懂的多一些。这样只要你好好看看，多了解了解，也是能过的。 你好，针对于前两个题目，个人是学网络的，所以相对来说做点网络的题目，对自己以后的发展等等也是比较有用的。第三个题目比较常见，做个系统什么的是好多大学里面提供的题目，感觉在别的课程学习的过程中也应该涉及到过。对于第四个题目就比较难了，数据挖掘技术估计你在学习过程中也应该没有涉及过。具体选择什么请结合自己的专业、喜好选择。希望对你有帮助。

随着时代的发展，网络通信已广泛地应用于政治、军事，经济及科学等各个领域，它改变了传统的事务处理方式，对社会的进步和发展起着很大的推动作用。下面我给大家带来通信工程专业 毕业 论文题目_通信专业论文怎么选题，希望能帮助到大家!

通信工程毕业论文题目

1、 通信工程项目管理系统集成服务浅探[J]

2、 试述我国通信工程发展现状与前景[J]

3、 网络传输技术在通信工程中的应用探析[J]

4、 通信工程中多网融合技术的应用问题探析[J]

5、 探究有线传输技术在通信工程中的应用及发展方向[J]

6、 探讨通信工程项目的网络优化[J]

7、 应用型通信工程专业计算机类课程建设研究[J]

8、 结合3G/4G网络与GPS定位技术实现通信工程现场监理[J]

9、 通信工程的风险管理探讨[J]

10、 如何解决通信工程管理中的问题[J]

11、 通信工程设计单位标准化管理研究[J]

12、 传输技术在通信工程中的应用解析[J]

13、 通信工程施工管理模式的创新研究[J]

14、 通信工程中有线传输技术的应用及改进[J]

15、 通信工程项目中的风险管理与控制策略研究[J]

16、 探析通信工程中传输技术的广泛应用[J]

17、 浅谈通信工程项目的质量管理[J]

18、 项目管理 方法 在移动通信工程管理中的应用研究[J]

19、 通信工程项目管理研究[J]

20、 通信工程光缆施工的质量控制探讨[J]

21、 试论在通信工程施工过程中信息化管理的应用[J]

22、 浅谈传输技术在通信工程中的应用及发展[J]

23、 浅谈通信工程技术传输的有效管理策略[J]

24、 信息通信工程中传输技术的有效应用[J]

25、 铁路通信工程中无线接入技术的应用探究[J]

26、 试论通信工程的特点及发展现状与前景[J]

27、 浅谈通信工程发展前景[J]

28、 以华为公司为例探析通信工程技术的社会经济价值[J]

29、 传输技术在通信工程中的应用与发展趋势[J]

30、 通信工程建设进度控制研究[J]

31、 关于多网融合在通信工程中的应用分析[J]

32、 基于通信工程传输技术的应用研究[J]

33、 强化通信工程安全管理的对策[J]

34、 通信工程存在的经济问题和发展分析[J]

35、 通信工程管理在项目中的应用[J]

36、 探讨通信工程项目的网络优化方式[J]

37、 传输技术对通信工程的作用[J]

38、 浅谈通信工程传输技术的应用[J]

39、 通信工程中有线传输技术的应用及改进[J]

40、 刍议通信工程传输技术的现状与未来发展[J]

41、 浅析我国通信工程发展现状与展望[J]

42、 通信工程项目管理中关键点的标准化研究[J]

43、 软交换技术在通信工程中的应用及发展方向[J]

44、 探究通信工程专业学生就业现状及对策研究[J]

45、 如何提高通信工程监理企业的竞争力[J]

46、 通信工程监理企业竞争力探析[J]

47、 浅谈通信工程信息技术[J]

48、 通信工程中土建工程质量控制探讨[J]

49、 通信工程项目管理中系统化、集成化实现的路径分析[J]

50、 通信工程中有线传输技术的改进研究[J]

移动通信毕业论文题目

1、大数据分析在移动通信网络优化中的应用研究

2、典型移动通信基站电磁环境影响模型化研究

3、高速移动通信场景下基于LTE-A中继系统的资源调度关键技术研究

4、基于专利信息分析的我国4G移动通信技术发展研究

5、移动通信基础设施建设中多方合作研究

6、移动通信基站管理系统的设计与实现

7、“营改增”对内蒙古移动通信公司 财务管理 的影响及对策研究

8、低轨宽带卫星移动通信系统OFDM传输技术研究

9、雷电脉冲对移动通信基站影响的研究

10、平流层CDMA移动通信蜂窝网的性能研究

11、B3G/4G系统中的无线资源分配的研究

12、下一代移动通信系统中跨层资源分配研究

13、基于OFDM的GEO卫星移动通信系统关键技术研究

14、下一代移动通信系统中的关键传输技术研究

15、基于SCP的海峡两岸移动通信产业比较研究

16、多场景下移动通信系统业务承载性能研究

17、未来移动通信系统资源分配与调度策略研究

18、高速铁路移动通信系统性能研究

19、下一代移动通信网络中的无线资源管理与调度策略研究

20、下一代卫星移动通信系统关键技术研究

21、混能供电移动通信网络的节能方法研究

22、移动通信数据挖掘关键应用技术研究

23、移动通信系统中的认证和隐私保护协议研究

24、基于移动通信定位数据的交通信息提取及分析方法研究

25、电信运营商在移动通信标准发展中的产业作用关系研究

26、天津移动通信市场非线性预测及面向3G的发展策略研究

27、移动通信产业链创新系统研究

28、移动通信智能天线关键技术研究

29、移动通信运营商产品品牌 文化 研究

30、宽带移动通信系统资源调度和干扰管理的研究

31、未来移动通信基站体系结构--定性理论、方法与实践

32、移动通信系统中天线的分析与设计

33、基于客户的移动通信品牌资产模型及影响机理研究

34、中国移动通信业价格竞争行为研究

35、具有NFC功能的移动通信终端电路设计

36、具有电子支付功能的移动通信终端软件设计

37、移动通信服务业顾客满意度及忠诚度影响因素比较研究

38、移动通信企业 市场营销 成本管理研究

39、移动通信 无线网络 建设项目的质量管理研究

40、卫星移动通信系统编码协作技术

通信工程专业论文题目

1、基于61单片机的语音识别系统设计

2、红外遥控密码锁的设计

3、简易无线对讲机电路设计

4、基于单片机的数字温度计的设计

5、甲醛气体浓度检测与报警电路的设计

6、基于单片机的水温控制系统设计

7、设施环境中二氧化碳检测电路设计

8、基于单片机的音乐合成器设计

9、设施环境中湿度检测电路设计

10、基于单片机的家用智能总线式开关设计

11、 篮球 赛计时记分器

12、汽车倒车防撞报警器的设计

13、设施环境中温度测量电路设计

14、等脉冲频率调制的原理与应用

15、基于单片机的电加热炉温

16、病房呼叫系统

17、单片机打铃系统设计

18、智能散热器控制器的设计

19、电子体温计的设计

20、基于FPGA音频信号处理系统的设计

21、基于MCS-51数字温度表的设计

22、基于SPCE061A的语音控制小车设计

23、基于VHDL的智能交通控制系统

24、基于VHDL语言的数字密码锁控制电路的设计

25、基于单片机的超声波测距系统的设计

26、基于单片机的八路抢答器设计

27、基于单片机的安全报警器

28、基于SPCE061A的易燃易爆气体监测仪设计

29、基于CPLD的LCD显示设计

30、基于单片机的电话远程控制家用电器系统设计

31、基于单片机的交通信号灯控制电路设计

32、单片机的数字温度计设计

33、基于单片机的可编程多功能电子定时器

34、基于单片机的空调温度控制器设计

35、数字人体心率检测仪的设计

36、基于单片机的室内一氧化碳监测及报警系统的研究

37、基于单片机的数控稳压电源的设计

38、原油含水率检测电路设计

39、基于AVR单片机幅度可调的DDS信号发生器

40、四路数字抢答器设计

41、单色显示屏的设计

42、基于CPLD直流电机控制系统的设计

43、基于DDS的频率特性测试仪设计

44、基于EDA的计算器的设计

45、基于EDA技术的数字电子钟设计

46、基于EDA技术的智力竞赛抢答器的设计

47、基于FPGA的18路智力竞赛电子抢答器设计

48、基于USB接口的数据采集系统设计与实现

49、基于单片机的简易智能小车的设计

50、基于单片机的脉象信号采集系统设计

51、一种斩控式交流电子调压器设计

52、通信用开关电源的设计

53、鸡舍灯光控制器

54、三相电机的保护控制系统的分析与研究

55、信号高精度测频方法设计

56、高精度电容电感测量系统设计

57、虚拟信号发生器设计和远程实现

58、脉冲调宽型伺服放大器的设计

59、超声波测距语音提示系统的研究

60、电表智能管理装置的设计

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数据挖掘主题论文

数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文

摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。

关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;

引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。

一、数据挖掘概述

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。

二、数据挖掘的基本过程

(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。

三、数据挖掘方法

1、聚集发现。

聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。

2、决策树。

这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。

四、数据挖掘的应用领域

市场营销

市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。

金融投资

典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。

结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。

参考文献

[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.

[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.

python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。

数据挖掘本科毕业论文选题

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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。