本科数据挖掘毕业论文题目

本科数据挖掘毕业论文题目

说实话啊！现在的导师真的是对毕业设计提供的题目不负责任！你这四个题目，后两个估计是导师给别人做的项目！前两个是导师比较感兴趣的技术！如果你时间来不及了！建议你搞个图书馆什么的管理系统！这种论文资料很多，多下点凑凑就好了！（别原封不动）

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）。

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。

我建议你选择：3.基于SEAM的医院统计分析系统4.基于FLEX的出生缺陷数据挖掘系统WebGIS系统的设计与实现其中之一，上面2个太注重于研究，后面2个更重于实际应用，这样的题目不仅更容易找到实际的资料，而且你做的课题更适合你找工作写到简历里去。第三个题目我觉得对于计算机专业的人来说比第4个更简单一点，这个的难点主要在你对于医院统计分析的功能设计上，这方面的源码你很容易找到，你可以去:里找，实在不愿意费时，你找个进销存的软件功能改改也能凑合及格，而且这样题目的毕业论文很多，你写论文的参考资料也多。第四个题目涉及到了webgis系统，这个的难点是你不太容易找到嵌入的平台，因为很多该类的都是商用的，我以前接触过一个开源的软件叫，你百度一下，很多地方有下载，如果这个课题做好了，以后面向的企业又会多很多。呵呵，课题主要还是看自己兴趣了，你可以针对你自己以后想切入的行业去想毕业题目，做好的毕业设计可以当做你的作品，这样给你的帮助更大，而且兴趣高的话你的毕业设计才会做得更棒，如果有啥可以给我留言

数据挖掘毕业论文本科

浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用论文

摘 要：高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技

关键词：客户关系管理毕业论文

高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。

关键词：客户关系管理毕业论文

一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系

随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的.结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。

二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题

现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。

1.客户信息不健全

在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。

2.数据集中带来的差异化的忧虑

以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。

3.经营管理存在弊端

从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。

三、数据挖掘技术在企业的应用和实施

如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。

1.优化客户服务

以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。

2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统

利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。

四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础

随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。

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。

当然算，你的论文当然是要体现你独有的思路才行。

数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文

【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。

【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术

随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。

1数据挖掘技术应用存在的问题

信息数据自身存在的复杂性

软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。

在评价标准方面缺乏一致性

数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。

2数据挖掘技术在软件工程中的应用

数据挖掘执行记录

执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。

漏洞检测

系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.

开源软件

对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。

版本控制信息

为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。

3数据挖掘在软件工程中的应用

关联法

该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。

分类方法

该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。

聚类方法

该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。

4数据挖掘在软件工程中的应用

对克隆代码的数据挖掘

在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。

软件数据检索挖掘

该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。

①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。

②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。

③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。

应用于设计的三个阶段

软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。

面向项目管理数据集的挖掘

软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。

5结束语

软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。

参考文献

[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.

[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.

[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.

数据挖掘本科毕业论文选题

信息管理与信息系统专业毕业论文题目汇总 1.《信息系统分析与设计》双语教学网站 视频图像存储格式与压缩技术 2003操作试题自动评分系统 Services技术及其在企业管理系统中的应用 图像检索关键技术 6.便民在线系统 7.车辆理赔系统 8.道路交通灯指示调度算法 9.电子商务的风险与防范 10.电子商务对消费者权益保护的影响 11.电子商务发展策略分析 12.电子商务环境下的第三方支付平台探究13.电子商务物流配送环节的分析与研究 14.电子商务下的供应链管理 15.电子商务与电子政务的探讨 16.电子政务系统—论坛 17.高档住宅区网上虚拟看房选房系统 18.高校教材管理系统的设计与实现 19.高校科研管理系统（学院版）的设计与实现 20.高校学生管理系统（网站）（学院版）的设计与实现 21.个性化定制报纸网站的设计与实现 22.公司事物管理系统的设计与实现 23.公文流转系统的设计与实现 24.管理信息系统与社会市场经济适应性研究 25.基于ASP .NET的世纪佳缘婚恋网站开发 26.基于的网上在线考试系统分析设计 27.基于B/S模式的会计信息系统 28.基于B/S模式的企业进存销系统开发 29.基于B/S模式的企业人力资源系统开发 30.基于RSS的智能信息采集系统的设计与实现 31.基于web的大学生个人知识管理系统 32.基于电子商务的网络营销的实现 33.基于高校科研管理的全面质量管理体系的研究 34.家庭理财系统 35.兼职中介管理系统的设计与实现 36.简述电子商务应用 37.课程网站的设计与实现 38.类似校内网的设计与实现 39.某一物流公司的物流系统的设计与实现 40.企业信息资源价值的形成机制 41.企业知识管理系统框架分析 42.浅谈客户关系管理中数据挖掘的应用 43.浅谈生物特征识别技术及其应用 44.浅谈网络安全 45.浅谈我国企业实施ERP的风险与规避政策 46.浅谈我国网上购物发展前景 47.设计一个基于电子商务平台的网上销售系统 48.售楼管理系统的设计与实现 49.税收管理信息化研究 50.搜索引擎的探讨及其应用 51.图书租阅管理信息系统 52.图像特征提取与识别技术 53.团购网的设计与实现 54.网络成瘾原因及对策研究 55.网络发展对电子商务的影响 56.网络环境下的信息安全问题研究 57.网络教务信息平台的分析与比较 58.网络入侵检测技术的研究 59.网络投稿系统的设计与实现 60.网络银行的风险与防范 61.网络游戏成瘾原因及其对策研究 62.网络游戏盈利模式探讨 63.网上开店系统 64.网上纳税系统 65.网上在线考试系统设计 66.网上招聘系统 67.我国网络广告的发展和完善 68.我国中小企业信息化的SAAS研究 69.无线局域技术WIMAX的应用与研究 70.无线局域网的研究与应用 71.无线局域网技术和应用 72.现代网络安全的探讨 73.信息管理系统开发模式探讨 74.信息管理与知识管理的比较研究 75.信息化水平与经济发展适应性研究 76.星级酒店宾馆VIP贵宾服务系统 77.虚拟企业运作模式浅析 78.学分制模式下排课系统的设计与实现 79.学术会议论文审稿分配算法 80.学术会议论文审稿系统 81.学术会议论文投稿系统 82.音像制品租赁管理系统 83.英语学习网站的设计与实现 84.语音导航系统的设计与实现 85.院校考务管理系统设计与实现 86.在线考试系统的设计与实现 87.在线智能问答系统的设计与实现 88.政府在线采购系统 89.知识管理对促进企业创新的分析 90.中国旅游网站的设计与实现 91.资金票据管理系统的设计与实现1、 学校综合管理系统 2、 企业管理信息系统 3、 机关办公自动化系统 4、 物资的购、销、存管理 5、 电子商务管理系统 6、 库存与成本核算管理 7、 人事综合管理系统 8、 交通管理系统 9、 超市管理系统 10、高校学生管理系统 11、计算机网络应用软件 12、基于C/S或B/S的事务查询系统 13、计算机动态网页的制作 14、基于网络的客运售票系统 15、高校科研与技术开发管理16、高校教学与课表制作管理 17、城市居民户籍管理 18、商品销售与市场预测管理 19、电信业务管理 20、工商税务管理 21、计量标准化管理 22、银行储蓄业务管理 23、城市供电管理 24、餐饮业管理 25、房地产管理 26、股票行情分析管理 27、大中型医院管理 28、数字图书馆管理 29、辅助决策系统 30、生产过程管理系统 31、贷款业务管理 32、财务管理 33、计算机网络的设计与实现 34、信息系统开发工具的设计与研究2、 2.基于Web服务的应用程序设计 3.在线就业招聘系统的设计与实现 4.教师教学质量评价系统 5.超市在线交易系统一 6.超市管理系统 7.计算机多媒体辅助教学网站开发 8.试题采编系统 9.试题卷生成系统要求:在B/S模式下根据试题卷生成系统生成的试卷进行在线考核,并进行实时评测11.稿件投稿及审阅系统 12.毕业设计学生选题系统 13.通用考试系统平台研究 14.房产信息管理系统 15.医院信息管理系统 16.邮件作业批改,管理系统 17.基于WEB的高校学生选课系统 18.基于内容过滤的Email收发程序 (客户关系管理)系统 20.基于多层的软件体系设计分布式学籍管理系统. 21.教材管理系统设计 22.通用期刊稿件处理系统(网络,数据库) 23.网上购物系统24.人事工资管理系统 25.基于Internet技术的图书销售系统开发 1．工业企业信息安全风险评估模型的构建与应用研究 2．我国大中型MIS建设工程监理研究 3．工业企业信息安全风险管理的框架研究 4．电子政务系统绩效评价体系研究 5．企业信息化成熟度及其影响因素研究 6．基于URP（大学资源计划）的校园信息化建设研究 7．信息安全风险评估模型及方法研究 8．我国电子政务信息安全管理问题研究 9．某省信息产业结构分析与发展对策研究 10．某省（地区）信息化水平测度研究 11．企业信息化项目管理绩效评价研究12．现代企业信息系统的协同化研究 13． 中小企业供应链的绩效评价研究 14． 高校信息化评价指标体系与方法研究 15．工业企业信息化评价指标体系与方法研究 16．某省（市）信息化评价指标体系与方法研究 17．某省（市）信息产业发展状态与趋势研究 18．电子信息类企业信息化实施战略研究 19．中小企业信息化发展的模式与策略研究20．决策树模型在客户分类中的应用 21．企业客户关系管理模式研究 21．企业CRM客户价值研究 22．企业网络化安全管理问题及对策 23．CRM在企业电子商务中的实施研究 24．数据挖掘在某行业CRM中的应用研究 25．CRM在中小企业中的应用研究 26．数据挖掘技术在电子商务中的应用 27．某企业信息资源规划方案设计 28．网络环境下企业信用管理体系构建研究 29．我国电子商务信用体系建设的探讨 30．电子商务市场中的信息不对称与对策研究 31．B2B电子商务信用评价模型的研究 32．C2C电子商务信用管理研究 33．某企业电子商务平台建设构建模式研究 34．电子商务风险管理研究 35．论知识产权保护与信息资源共享 36．工业企业信息资源开发与利用研究 37．网络教育信息资源开发与利用研究 38．电子商务中网络安全问题的探讨 39．网络环境下政府信息资源管理模型研究 40．基于电子商务的企业信息系统安全研究 41．网络环境下某省（市）信息资源的深度开发 42．企业风险信息资源管理 43． 中小企业信息化建设的风险管理与应对研究 44．某省（市）网络环境下信息服务业发展中的问题及对策 45．某省（市）农业信息资源的开发与利用 46．企业客户信用信息资源管理 47．某电子政务信息资源整合与重构的研究 48．网络环境下某省（市）政府信息资源开发利用的探讨 49．工业企业（流通企业）物流信息资源管理 50．电子商务下物流信息管理模式的研究 51．论我国电子商务物流体系的构建 52．第三方物流企业信息资源管理 53．统一电子政务信息资源库模式的构建与实现 54．基于信息资源开发理论的农业信息资源开发与利用研究 55．企业信息资源管理系统结构模式的研究 56．电子政务信息资源标准研究 57．竞争对手情报的获取方法及分析 58．基于CRM的企业市场营销策略及应用研究 59．企业竞争情报与知识管理的整合研究 60．信息分析方法及实证研究 61．数据、情报挖掘方法与决策支持技术 62. CRM在电子政务中的应用研究 63．基于客户全生命周期的CRM研究 64.数据仓库技术在客户关系管理中的应用研究 65、电子商务中的web数据挖掘研究 66、数据挖掘技术在CRM中的应用 1234567890ABCDEFGHIJKLMNabcdefghijklmn!@#$%^&&*()_+.一三五七九贰肆陆扒拾，。青玉案元夕东风夜放花千树更吹落星如雨宝马雕车香满路凤箫声动玉壶光转一夜鱼龙舞蛾儿雪柳黄金缕笑语盈盈暗香去众里寻他千百度暮然回首那人却在灯火阑珊处阅读已结束，如果下载本文需要使用1下载券 下载想免费下载本文？立即加入VIP文档免下载券下载特权全站付费文档8折起千本精品电子书免费看相关推荐课程推荐机构推荐更多>>汽修厂创业与管理培训专业汽车结构与原理，公关礼仪与谈判技巧，汽修厂创业…免费20条评论查看详情2015上海财大企业上市与金融班 即将开班!财大投融资金融班,汇聚各行业精英,各大高校金融EM…¥650005条评论查看详情你可能喜欢信息管理专业毕业论文... 网上人才招聘系统论文 自动评分系统 医院管理系统毕业论文中小企业资金管理 电子商务税收 电子商务系统 学生信息管理系统毕业...计算机信息管理专业毕业论文题目 暂无评价 1页 免费 计算机信息管理专业毕业设计(论文)题目(2011年... 1页 1下载券 计算机信息管理专业毕业论文题目(111207) 3页 免费 信息技术应用与管理专业独立本科毕业论文参考题目 11页 免费 计算机信息管理专业毕业论文参考题目 1页 免费 更多与“信息管理专业毕业论文题目”相关的内容>> 今日推荐20080份文档权威学术专区 新能源汽车租赁运营模式及风险研究 房地产行业纳入“营改增”试点改革探讨 黑果枸杞苗木快速繁育及建园技术89份文档应届生求职季宝典 英文个人简历模板 创意简历模板汇集 推理型题分析与总结您的评论 240发布评论用户评价暂无评论©2015 Baidu 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图关闭您有1份新手礼包尚未领取

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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。

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

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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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数据挖掘流数据毕业论文

浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用论文

摘 要：高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技

关键词：客户关系管理毕业论文

高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。

关键词：客户关系管理毕业论文

一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系

随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的.结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。

二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题

现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。

1.客户信息不健全

在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。

2.数据集中带来的差异化的忧虑

以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。

3.经营管理存在弊端

从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。

三、数据挖掘技术在企业的应用和实施

如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。

1.优化客户服务

以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。

2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统

利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。

四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础

随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。

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。