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大数据技术与应用毕业论文6000字

发布时间:2024-09-08 02:31:47

大数据技术与应用毕业论文6000字

事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。

学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目,供大家进行参考:  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  6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战  7、大数据背景下银行外汇业务管理分析  8、大数据在互联网金融领域应用  9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施  10、大数据公司内部控制构建问题  11、大数据征信机构运作模式监管  12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析  13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响  14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系  15、大数据助力普惠金融

这应该是一个征稿件的通知,要求你写关于计算机科学与技术方面的论文,字数要求是5000-6000字,其中有5个关键词,通过关键词就可以搜索到你这篇文章,写文章的时候你需要引用别人的想法或者文章里面的内容,你引用的别人的文章就是参考文献,要求是至少要引用5篇文章以上。这就是对你要写的论文的要求。

计算机信息管理专科毕业论文计算机信息技术的管理尹全喜摘要:大量的信息数据被储存到计算机中,如何建立一个稳健的信息系统是一个需要研究的话题。本文概述了信息系统以及通常的信息系统结构,还有信息的载体技术,网络与数据库,只有合理的利用这些技术,才能够挖掘出信息的价值。关键词:信息系统;数据;计算机 信息系统从技术上说就是为了支持决策和组织控制而收集(或获取)、处理、存储、分配信息的一组相互关联的组件。除了支持决策、协作和控制,信息系统也可用来帮助经理和工人分析解决问题,使复杂性可视化,以及创造新的产品,从商业角度看,一个信息系统是一个用于解决环境提出的挑战的,基于信息技术的组织管理方案。通常用“信息系统”这个词时,特指依赖于计算机技术的信息系统。 信息系统结构国际标准化组织ISO在1979年提出了用于开放系统体系结构的开放系统互连(Open SystemInterconnection, OSI)模型。这是一种定义连接异种计算机的标准体系结构。OSI参考模型有物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层七层,也称七层协议。1 作业控制层次结构。主要为DPS(Data Processing System,数据处理系统)或称TPS(Transaction Processing System,交易处理系统),负责收集各项可用于管理的数据,处里日常例行的交易数据,并产生报表以支持组织的作业控制活动,即MRS。此类系统基本上是一种孤岛式的功能性文件系统,通常在信息系统发展的早期进行自动化时产生,可用来代替人工处里繁复的结构化数据。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS(Decision Support System, 决策支持系统)完成相关决策工作。2 知识管理层次结构。主要是KWS(Knowledge Work System, 知识工作系统)与OS(Offi ceSystem, 办公室系统),负责累积知识与协助运用知识以提高组织的竞争力。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS完成相关决策工作。3 管理控制层次结构。主要为MRS(Management Reporting System, 管理报告系统),即狭义的MIS(Management Information System, 管理信息系统),集成各个DPS所收集各项的数据,提供组织管理信息,反应部门现况,其内容通常是部门功能导向,用来解决各种结构性问题,可以产生综合摘要与例外报表以提供中阶管理人员使用,通常是一个大型的集成架构。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS完成相关决策工作。4 策略规划层次结构。主要为EIS(Executive Information System, 主管信息系统)或称ESS(Executive Support System, 主管支持系统),提供组织状况,支持高层决策,是一种计算机化系统,支持、提供高级主管所需的决策信息,并支持主管规划、分析和沟通所需的能力,重点在于追踪、控制与沟通。又分成组之状况报道系统与人际沟通支持系统。而此层次结构的管理人员也可以应用DSS完成相关决策工作。 DSS是一种协助人类做决策的信息系统,协助用户规划与分析各种行动方案,常用试误的方法进行,通常是以交谈式的方法来解决半结构性或非结构性的问题,但其所强调的是支持而非代替人类进行决策。 计算机技术计算机的发展,在各行各业引发了信息革命,而这些都归功与计算机网络的发展与计算机数据处理的发展1 网络。由于计算机网络的快速发展,使企业经营,科学研究与计算机集合的更加的紧密。计算机网络用通讯介质把分布在不同的地理位置的计算机、计算机系统和其他网络设备连接起来,以功能完善的网络软件实现信息互通和网络资源共享。这些功能有效的提升了企业经营的效率,与科学研究的速度。根据组织的结构,还有使用计算机的用途不同,在计算机的网络结构也有所不同,不同的用途,有不同的计算机网络拓扑结构,拓扑结构是网络的链路和节点在地理上所形成的几何结构,并用以表示网络的整体结构外貌,同时也反映各个模块之间的结构关系。根据通讯的方式不同计算机网络的拓扑结构可分为点对点传输结构和广播传输结构两大类,而根据通信距离不同可分为局域网和广域网两种。2数据库技术在计算机中,信息是以数据的形式被存储的,而企业的商业活动,或者是业务也是以数据的形式被存储到计算机中。总之,信息系统的管理,就是数据的管理,对于海量数据来说,我们不能够用简单的文件去管理这些数据,因为用文件去管理,会存在性能瓶颈。应该有更新的技术去代替它,为此,数据库诞生了。数据库系统是对现实世界中的业务数据的存储,它有快速访问,整合业务数据的能力,由于数据库技术的发展,有些数据库 系统还支持数据挖掘功能。数据库的挖掘数据功能,能够预测未来的数据走向,起到一种数据预测的效果。要建立一个好的数据库系统,首先要建立实体联系模型(E-R模型),它是对现实世界的一种抽象,它抽取了客观事物中人们所关心的信息,忽略了非本质的细节,并对这些信息进行了精确的描述,它属于数据库系统的逻辑设计,其次是做数据库系统的物理设计,最后是数据库系统的实施与维护。参考文献:[1]刘泽计算机信息管理基础清华大学出版社,2004,[2] 赵泉 21世纪高等院校计算机教材系列 机械工业出版社,2003,计算机信息管理毕业论文浅谈信息管理与知识管理摘要:通过信息管理、知识管理概念的比较分析,论述了知识管理与信息管理的区别与联系,阐述了知识管理在管理的对象、管理的方式和技术以及管理的目标上的拓展、改进和深化。最后得出结论:知识管理是信息管理适应知识经济时代发展的必然结果,知识管理是信息科学发展中新的增长点。关键词:信息管理;知识管理;比较研究l信息管理与知识管理的概念1.1信息管理的概念。‘信息管理’,这个术语自20世纪70年代在国外提出以来,使用频率越来越高。关于 魏 管理”的概念,国外也存在多种不同的解释。尽管学者们对信息管理的内涵、外延以及发展阶段都有着种种不同的说法,但人们公认的信息管理概念可以总结如下:信息管理是个人、组织和社会为了有效地开发和利用信息资源,以现代信息技术为手段,对信息资源实施计划、组织、指挥、控制和协调的社会活动。既概括了信息管理的三个要素:人员、技术、信息;又体现了信息管理的两个方面:信息资源和信息活动;反映了管理活动的基本特征:计划、控制、协调等。通过对国内外文献资料的广泛查阅,发现人们对信息管理的理解表现在以下五种不同含义:信息内容管理,信息媒体管理,计算机信息管理,管理信息系统,信息产业或行业的队伍管理。l.2知识管理的概念。关于知识管理的定义,在国内外众{5{纷纭。在国外,奎达斯认为,知识管程,以满足现在或将来出现的各种需要,确定和探索现有和获得的知识资产,开发新的机会。巴斯认为,知识管理是指为了增强组织的效绩而创造、获取和使用知识的过程。丹利尔?奥利里认为,就唇降组织收到的各种来源的信息转化为知识,并将知识与人联系起来的过程。马斯认为,知识管理是—个系统的发现、选择、组织、过滤和表述信息的过程,目的是改善雇员对待特定问题的理解。美国德尔集团创始人之一卡尔?费拉保罗认为,知识管理就是运用。是为企业实现显性知识和隐性知识共享提供的新途径。而如何识别、获取、开发、分解、储存、传递知识,从而使每个员工在最大限度地贡献出其积累的知识的同时,也能享用他人的知识,实现知识共享则是知识管理的目标。在国内,乌家培教授认为,知识管理是信息管理发展的新阶层,它同信息管理以往各阶段不一样,要求把信息与信息、信息与活动、信息与人连结起来,在人际交流的互动过程中,通过信息与知识(除显性知识外还包括隐性知识)的共享,运用群体的智能进行创新,以赢得竞争优势。他指出。对于知识管理的研究,最宽的理解认为,知识管理就是知识时代的管理,最窄的理解则认为,知识管理只是对知识资产(或智力资本)的管理。2信息管理与知识管理的联系信息管理是知识管理的基础,知识管理是信息管理在深度和广度上的进一步深化和发展。信息管理为知识管理提供了坚实的基础,因为共享信息是其关键因素之一,因而如果—个组织不能进行有效的信息管理就不可能成功地进行知识管理。首先,知识管理需要信息管理理论与技术的支撑。知识管理的杨 黾知识仓嘶,知识仓! 是一个连续不断的过程。在知识经济时代,知识已成为一种基本的生产资料,但知识的创新离不开信息,而知识不能简单地从所得数据进行归纳概括中产生,由知识与信息的互动性决定了信息资源演变成为知识资源的过程中,不可避免地需要运用信息管理理论与技术对信息资源进行感知、提取、识别、检索、规划、传递、开发、控制、处理、集成、存储和利用,通过学习过程与价值认知使信息转化为知识。信息管理理论和技术的发展为知识的采集与加工、交流与共享、应用与创新提供了得天独厚的环境和条件,为知识管理项目的实施奠定了坚实的基础。因此,知识管理与信息管理是相互依存的。其次,知识管理是对信息管理的扬弃。这主要表现在三个方面:一是传统的信息管理以提供一次、二次文献为主,而知识管理不再局限于利用片面的信息来满足用户的需求,而是对用户的需求系统分析,向用户提供全面、完善的解决方案,帮助用户选择有用的文献,提高知识的获取效率。二是传统的信息管理仅局限于对信息的管理,而忽视对人的管理。其实在信息获取的整个流中,人才是核心。知识管理认为对人的管理既可以提供广泛的知识来源,又可以建立良好的组织方式用以促进知识的传播,这适应了知识经济时代的要求。三是姗识管理通过对知识的管理。抛弃了信息管理中被动处理信息资源的工作模式,它与知识交流、共享、创新和应用的全过程融合,使知识管理成为知识创新的核心能力。第三,知识管理是信息管理的延伸与发展。如果说售息管理使数据转化为信息,并使信息为组织设定的目标服务,那么知识管理则使信息转化为知识,并用知识来提高特定组织的应变能力和创新能力。信息管理经历了文献管理、计算机管理、信息资源管理、竞争性情报管理,进而演进到知识管理。知识管理是信息管理发展的新阶段,它同信息管理以往各阶段不一样,要求把信息与信息、信息与活动、信息与人联结起来,在人际交流的互动过程中,通过信息与知识(除显性知识外还包括隐性知识)的共享,运用群体的智慧进行创新,以赢得竞争优势。3信息管理与知识管理的比较研究信息管理与知识管理的主要区别:3.1信息管理活动主要涉及到信息技术和信息资源两个要素,而知识管理除信息技术和信息资源之外,还要管理人力资源。知识管理的目标就是运用信息技术、整合信息资源和人力资源,促进组织内知识资源的快速流动和共享。有效的控制显性知识(信息资源)和隐性知识(人力资源)的互相转化,实现知识创新。3.2从管理对象看,信息管理着重显性知识(信息资源)的管理,而知识管理着重隐性知识(信息资源)的管理与开发。3信息管理的工作重心是解决社会信息流的有序化、易检性和信息资源的整合问题。主要是通过对信息的收集、加工与处理,形成高度相关、比纳与检索和利用的信息资源。知识管理的工作重心是对信息进行分析、综合和概括,把信息提升为对用户决策有重大价值的知识资源,实现知识发现、知识创造和知识利用。4信息管理强调信息的加工、保存和服务;知识管理则以知识的共享、创新和利用为核心。传统戏系管理比较偏重于信息、知识资源的收集、整理、分析、传递、利用,把显性知识看作管理的唯一对象,忽略了知识包断。知识管理把信息管理的平台,机械的方式变为动态的知识创新活动,从而把信息管理提高到—个更高的层次。4信息管理向知识管理的转化知识管理是信息管理过程中的产物,也就是说知识管理是信息管理发展的—个新阶段。概括地说,知识管理是随着人们对资源认识的不断深化和管理能力的不断提高而产生和发展起来的,是人力资源管理和知识资源管理的高级化合物,代表了信息管理的发展方向。从信息管理到知识管理,大致经历了三个阶段:2O世纪40年代及40年代以前,被称为文献信息的管理阶段,也被称为传统的手工方式的信息管理阶段;20世纪50年代至80年代初,由于信息总量的迅速增加,信息涌流的严峻形势使信息处理技术受到高度重视,信息系统和办公自动化系统被广泛应用,这是信息技术管理阶段;20世纪8O年代至90年代中期,以信息资源和信息活动的各种要素为管理对象的这—时期,被称为信息资源管理阶段。自1995年以来,在现代怠息技术与网络技术的作用下,进入了知识管理阶段,即信息管理的综合集成阶段,它标志着信息管理扩大到了知识管理的应用领域。从信息管理到知识管理的转化是管理理论与实践中“以人为本”的管理的进一步体现。人成为知识管理的对象,也是知识管理的目的。知识管理是信息管理适应经济时代发展的必然结果和趋势,是信息科学发展中新的增长点,是信息科学的实质、目标和任务的充分体现。实行知识管理,推进信息化建设,标志着人类社会开始进入全球经济—体化的知识文明时代。参考文献[1]何平.高洁.信息管理概论[M].北京:科学出版社,2007。4[2]郭阳.信息管理系统与知识管理系统之比较[J]情报杂志.2006,~2.

大数据技术与应用毕业论文5000字

事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。

事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。  数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。  而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。  大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。  数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。  不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。(如能帮到你,望您采纳!!谢谢!!)

大数据是大量、高速、多变的信息,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。现在的社会是一个高速发展的社会,科技发达,信息流通,人们之间的交流越来越密切,生活也越来越方便,大数据就是这个高科技时代的产物。大数据虽然孕育于信息通信技术的日渐普遍和成熟,但它对社会经济生活产生的影响绝不限于技术层面,更本质上,它是为我们看待世界提供了一种全新的方法,即决策行为将日益基于数据分析做出,而不是像过去凭借经验和直觉做出。借助大数据及相关技术,我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销,甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”,得以更聚焦客户,进行个性化精准营销。通过数据,也可以知道现在社会上面主流的东西是什么,只有抓住主流的社会,才能跟上时代的步伐,顺应历史的潮流,抓住机遇,发展自己的公司和事业。

获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号, 经在高等学校或科学研究部门学习和研究,成绩达到有关规定,由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

大数据技术与应用毕业论文

计算机科学的毕设可能是最容易过的了, 因为只要找到一份网站或者管理系统个代码, 顺便写个论文就行, 参考资料极多比如课程管理系统, 学籍管理系统, 如果有要求的话可以拿SSH框架实现一些比较复杂的业务比如电商系统,网上订餐系统, 外卖系统, 这些能用于实际业务的几乎是个人能做的最复杂的业务了, 如果自己喜欢技术的话, 可以尝试做一下可以 look at my name, 可以找到很多项目的源码, 可以自己选一下, 希望能够采纳

软件编程交通,医疗,房地产等等,都可以写

大数据主要指的是软件开发,现在这个专业比较火,也就是说比较热门,因为现在是一个移动互联时代 ,找到客户的共同点,通过数据来分析,并且研究用户特点,可以起到事倍功半的作用。

首先,当前计算机专业的毕业设计有很多题目可以选择,要想找一些相对简单的题目,可以重点考虑那些参考资料相对比较多的题目,但是要想取得较好的成绩,或者是想有一些创新,还需要重点关注一下近些年来的各种新技术,比如大数据、人工智能领域就有很多题目可以选择。对于本科生的毕业设计来说,虽然没有像研究生那样有明确的创新要求,但是要是能够把新技术与行业领域相结合,那么在毕业设计的过程中会得到更多的收获。当前大数据在技术体系上已经趋于成熟了,所以计算机专业的本科生,在做毕业设计的过程中,可以重点关注一下大数据相关的题目。大数据的行业应用场景非常多,比如大数据与金融、教育、医疗、装备制造等诸多领域都有大量的结合点,而且也有很多成熟的案例可以参加,所以可以结合自身的知识结构和发展规划,来选择一个适合自己的题目方向。在选择具体的题目时,还需要结合一下学校和导师的资源整合情况,比如在财经类大学就读,可以重点关注一下金融相关方向。本科生在完成毕业设计的过程中,除了要重视理论知识的学习之外,还需要重视实践能力的提升,尤其要重视程序设计能力的提升,比如当前大数据开发岗位的人才需求量就相对比较大,借助于毕业设计,也可以重点提升一下自身的就业竞争力,这对于还没有拿到offer的同学来说就更为重要了。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域

大数据技术与应用专业毕业论文

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。对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了定义,“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据只是一个时代背景,具体内容可以班忙做

你是属于什么专业的?篇幅多少?毕业设计(论文)资料一般应包括:①任务书或开题报告;②毕业设计(论文)文本,包括:封面、题目、内容摘要(中、英文)、关键词(中、英文)、论文目录、正文、致谢、参考文献、附录(可选);若提供软件,则须有软件及相关资料;若设计成果涉及图纸,则须有相关图纸;③毕业设计(论文)进展表;④成绩评定表及其他附件;⑤答辩意见(评语)及其他附件。1、封面:封面按要求逐项填写清楚。打印封面要求与学院印制的《毕业设计(论文)》封面的格式一致。2、任务书或开题报告:按照学院统一设计的电子文档标准格式(可从学院教务部网站下载)填写。任务书由指导教师在毕业设计(论文)开始前按要求填写,并下发给学生,学生自选的课题不需填写任务书;开题报告由学生根据自选题目撰写,学生自选以外的课题不需填写开题报告。任务书或开题报告要明确毕业设计(论文)的主要内容和要求、分阶段完成时间和最后的工作成果、主要参考资料、调研计划等,并有指导教师签名及分院审核意见。3、毕业设计(论文)文本要求:选题要求扣紧本专业的培养目标,属于本专业的业务范围,反映本专业的主要内容;具有一定的先进性和深度、难度;能够结合科研任务和生产实际进行。

这几个课题能看出你也是有很多想法的, 首先支持一下首先, 回购率, 推文对购买的影响, 网络小说吸引, 这些做起来难度非常大, 不是说实现难度大, 而是获取数据的难度比较大, 购买数据, 小说收藏数据, 用户数据是各家互联网厂商的核心资产, 不可能给你拿来做毕设的数据方便唯一能做的目前看就是一些爬虫+数据分析类的, 比如爬取商品评论, 能分析用户偏好, 地域, 通过NLP抽一些关键词, 竞品之间的对比, 竞品之间的用户偏好对比等, 因为评论是公开数据, 至少还是可以做的

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事实上,所谓“大数据时代”的说法并不新鲜,早在2010年,“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说,以前,一旦完成了收集数据的目的之后,数据就会被认为已经没有用处了。比如,在飞机降落之后,票价数据就没有用了;一个网络检索命令完成之后,这项指令也已进入过去时。但如今,数据已经成为一种商业资本,可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本,与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”,Wi-Fi信号覆盖的无孔不入,越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分,只要他们愿意,便可几乎24小时一刻不停地挂在线上;在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户,却也让人们更加依赖网络,依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步,以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息,如今只需一片指甲盖大小的芯片,即可全部储存而且绰绰有余;以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体,如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序,便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步,让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”,如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡,带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证,等等。在一些发达国家,官方为了信息录入方便,还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便,传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代,基于随机抽样而变得重要的一些属性,如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力,就变得不那么重要,尽可能汇集所有数据,并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说,以往的思维决断模式是基于“为什么”,而在“大数据时代”,则已可直接根据“是什么”来下结论,由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰,因此,将更精确,更有预见性。不过,一些学者指出,由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集,那么一旦数据本身有问题,在“只问有什么,不问为什么”的模式下,就很可能出现“灾难性大数据”,即因为数据本身的问题,而做出错误的预测和决策。

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)。

学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目,供大家进行参考:  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  6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战  7、大数据背景下银行外汇业务管理分析  8、大数据在互联网金融领域应用  9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施  10、大数据公司内部控制构建问题  11、大数据征信机构运作模式监管  12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析  13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响  14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系  15、大数据助力普惠金融

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