数据分析类论文题目有哪些及答案解析

数据分析类论文题目有哪些及答案解析

如何理解市场经济下劳动收入的合理性。论中国经济转型时期农民工劳动保护。市场经济条件下劳动定额工作应有的转变刍议。浅析劳动经济学在我国经济发展中的意义。国外市场经济国家第三方参与处理劳动争议五原则。经济增长的劳动要素与发展转变研究。当代市场经济的若干现象并不否定劳动价值论。后危机时代经济复苏与劳动关系协调的新思维。我国劳动合同短期化的经济学分析。浅谈市场经济条件下劳动关系的规范问题。

回答 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 [鲜花][鲜花]

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）。

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做

数据分析相关论文题目有哪些及答案解析

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你的经管类论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。正文部分是论文的核心，是体现研究工作成果和学术水平的主要部分。国家标准GB7713-87对科技论文正文部分的编写格式没有明确要求和规定。科技论文的结构形式取决于科研成果的内容。不同的科研成果，需要用不同结构形式的科技论文来反映。因为不同学科领域的科研成果，在研究方法、实验观察过程、逻辑推理、结果表现形式等方面不同。 选择参考文献技巧所引用文献应是与论文主题密切相关的、最主要的文献。反映论文研究的基础和科学依据，反映作者尊重他人研究成果，严谨的科学态度。因为编辑在初审时对文稿的参考文献进行的分析，是决定论文取舍的因素，因此，掌握选择参考文献技巧是必要的。选择参考文献应考虑引用量、语种、出版时间、来源和著者等5个方面。 附录与注释 设立附录材料的原因包括：为论文占有材料的完整性，但在正文中有损条理性和逻辑性；材料过长；对专家有用而对一般读者可有可无材料、不可多得珍贵、罕见材料等。 审稿是论文发表所必须经历的过程，是由科技论文的特点决定的，科技论文是经同行评价后，才被接受的原始科学出版物。审稿即接受同行评价，主要评价论文在创新性和科学性方面是否具有发表价值。不同国家、不同出版物审稿制度不同，但国内学术期刊采用的审稿制度一般是“三审一定制”，即：编辑初审、专家评审、终审和审定。有的作者不列参考文献。有的作者认为，参考文献列得多，表示知识面宽，所以把自己见过的文献统统列出，其中一些连作者自己都可能已感到浪费了时间和精力。有的作者写作过程中没有记录参考文献的名称、出处，查补工作量大，抄录一些同类书目了事。有的参考文献过于简单，往往列上一两个同行皆知的大部头书名。有的作者列出的参考文献，而审稿人明知作者无法获取该参考文献，所以拒绝评审。决定科技期刊论文采用、退修或退稿的因素较多，主要包括：论文的学术水平，即新颖性、创造性、理论性等，学术水平决定于作者的选题、研究深度、信息掌握情况等方面。写作水平与写作经验。体现在对科技论文的理解、论文各要素的写作、文句、思路与结构、逻辑性等方面。写作态度和投稿研究。

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）。

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。

数据分析类论文题目有哪些及答案

1、倒向随机微分方程数值方法与非线性期望在金融中的应用：g-定价机制及风险度量　　2、分形市场中两类衍生证券定价问题的研究　　3、在机制转换金融市场中投资者的最优消费和投资行为分析　　4、商业银行金融风险程度的模糊综合评价　　5、金融保险中的若干模型与分析　　6、金融印鉴真伪识别新方法研究　　7、基于区间分析的金融市场风险管理VaR计算方法研究　　8、分形理论及其在金融市场分析中的应用　　9、离散时间随机区间值收益市场下的定价分析　　10、金融学理论及其未来发展趋势--转向整合　　11、微分方程数值解法及在数学建模中的应用　　12、金融模糊模型与方法　　13、模糊数学在储蓄机构设置中的应用　　14、金融市场中的时间变换方法及其应用　　15、从数学走进生活的创新教育　　16、为何经济学无法预测金融危机　　17、金融资产的离散过程动态风险度量研究　　18、论金融衍生工具及在我国商业银行信贷风险管理中的应用　　19、基于VAR模型的江苏省金融发展与经济增长关系研究　　20、货币危机预警模型研究　　21、在银行和金融业数据分析中应用数学规划模型　　22、随机过程理论在期权定价中的应用　　23、金融保险中的几类风险模型　　24、数学金融学中的期权定价问题　　25、金融资产收益相关性及持续性研究　　26、同伦分析方法在非线性力学和数学生物学中的应用　　27、存货质押融资的供应链金融服务研究　　28、金融机构资产负债管理模型及在泉州银行的应用　　29、社保基金投资资本市场：理论探讨、金融创新与投资运营　　30、量子方案的金融资产投资最优组合选择　　31、房价调控的数学模型分析　　32、基于小波分析的金融数据频域分析　　33、非线性数学期望下的随机微分方程及其应用　　34、竞争性电力市场中的金融工程理论与实证研究　　35、小波理论及其在经济金融数据处理中的应用　　36、四种金融投资风险介绍　　37、扩展的欧式期权定价模型研究　　38、基于可疑金融交易识别的离群模式挖掘研究　　39、华尔街的数学革命　　40、辽宁城乡金融发展差异对城乡经济增长影响的实证研究　　41、衍生金融工具风险监控问题探析　　42、金融危机之信用失衡　　43、基于西部金融中心建设目标的成都金融人才需求预测研究　　44、基于小波变换的金融时间序列奇异点识别模型与研究　　45、我国区域金融中心发展路径与模式研究　　46、我国农村金融供给不足问题的探讨　　47、金融发展对江西经济增长的影响　　48、基于金融自由度的香港人民币离岸市场反洗钱研究　　49、商业银行信贷市场的非对称信息博弈及基于Agent的SWARM仿真　　50、金融危机背景下企业并购投资决策体系研究

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数据分析类论文题目有哪些及答案英文

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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。

英语专业毕业论文定方向方法如下；1、找个自己感兴趣的翻译领域，如文学翻译，诗歌，小说之类、公示语翻译、新闻翻译、科技翻译；2、在这个领域里找一个合适的话题，比如，要写文学翻译的话，可以找一本感兴趣的，有中英文的书籍，对这本书的翻译做一个多译本的比较、对这本书出现的某些词汇和表达法的翻译做一个总结，探究翻译规律，如有人对《红楼梦》里食物、服饰、诗歌等等的英文翻译做一个总结和鉴赏、对不好的译本。反面教材做一个翻译失误的分析；3、让现实照进梦想，在有了想法之后，分析其可能性，被前人写滥了的，已经有权威研究的，最好不要去挑战，除非从一个新的视角去做研究，不落前人窠臼，参考文献太少的不要写，本科毕业论文不具有太大的权威性，必须得有足够的文献做支撑；4、所选的题目不能跟本学校历届翻译方向论文的题目、研究内容雷同；5、所选的话题必须得有一个研究的意义，创新之处何在、写作目的是为了什么、为了研究或是实用或是提出某个规范，写作目的不能是单纯为写论文而写论文。

069JSP+SQL SERVER 2000学生课绩管理系统样本(样本只提供该系统的基本情况介绍，若需要完整的设计和论文，建议您购买本系统，凡是购买本站系统的，本站均根据您的要求，把系统上的开发信息，题目等修改成符合您的要求)本系统开发工具：JSP +SQL SERVER2000本设计包含内容：源代码+毕业论文+开题报告+答辩稿论文大概：学生课绩管理系统院(系)、部： 学生姓名： 指导教师： 职称 专 业： 班 级： 完成时间： 摘 要几年前，各个学校的学生成绩管理基本上都是靠手工进行，随着学校的规模增大，有关学生成绩管理工作所涉及的数据量越来越大，有的学校不得不靠增加人力、物力来进行学生成绩管理。但手工管理具有效率底、易出错、检索信息慢、对学校的管理提供决策信息较为困难等缺点。因此，使用效率更高的方式来处理这些数据就更显得重要了。本文就该系统进行分析和整体的介绍，并介绍了使用JSP + SQL SERVER 2000技术开发该系统的相关模块的整个过程。该系统主要利用了JSP强大的网络数据库访问技术，与SQL SERVER 2000的强大的数据库功能来实现主要功能。系统设计并实现了学生选报课程，教师给接受学生所报课程并给学生打分、管理员后台管理的功能。论文主要介绍了本课题的开发背景、系统分析、数据库设计和系统的设计与实现。关键词 JSP；SQL SERVER 2000；课程管理；选报课程；教师评分ABSTRACTThe development of modern Information Technology have brought moderns a new shopping mode， which is kind of Internet Order Platform based on Web Thus， Ticket & Dining Reservation System will not only save the airline company’s cost， but also provide better service for the In this article， the author will analyze his involved part of the system and introduce the system The whole procedure of exploiting the system by employing JSP+SQL SERVER 2000 technology will be The system’s key functions are implemented by employing JSP’s Internet Database Visiting Technology and SQL SERVER 2000’s Data Base F The system designs and realizes the functions including User Logging and Registration， Food Demonstration and Reservation， Flight Tracker and FThe article will introduce: Development Background， System Analysis， Database Design， System Design and I Key words: JSP；SQL SERVER 2000；Tickets Reservation online；Dining Reservation online；Flight tracker 目 录摘 要 II第 1 章 绪 论 1 课题背景 2 本课题的研究意义 3 相关技术介绍 1 浏览器/服务器模型 2 JSP技术的介绍 3 SQL Server2000介绍 4第 2 章 系统分析 1 系统的可行性研究 2 系统需求分析 1 用户需求分析 2 系统设计目标分析 3 系统功能模块介绍 1 学生模块介绍 2 教师模块介绍 3 管理模块介绍 4 小结 8第 3 章 数据库设计 1 数据库的需求分析 2 后台数据库的配置 3 数据库表结构设计 4 E-R模型 11第 4 章 系统详细设计与实现 1 系统工作原理介绍 2 系统数据流图 3 系统的实现算法 1 用户信息初始化算法 2 教学内容管理算法 3 修改个人信息算法 4 学生选择课程算法 5 学生查看课程成绩算法 6 教师查看班级算法 7 教师所属的学生管理算法 8 成绩管理算法 4 前端页面的设计与实现 1 系统公用类 2 用户登录页面 3 修改个人信息资料页面 4 学生选修课程页面 5 查看成绩页面 6 教师查看班级页面 7 教师对学生管理页面 8 教师对学生成绩管理页面 9 后台人员管理页面 10 后台教学管理页面 46第 5 章 结束语 48第 6 章 参考文献 49第 7 章 致谢 50第 8 章 附录 51 绪 论1 课题背景现在我国的大中专院校的学生课绩管理水平普遍不高，有的还停留在纸介质基础上，这种管理手段已不能适应时代的发展，因为它浪费了了许多的人力和物力。在当今信息时代这种传统的管理方法必然被计算机为基础的信息管理系统所代替。如果本系统能被学校所采用，将会改变以前靠手工管理学生课绩的状况，可以树立良好的办学形象，提高工作效率。2 本课题的研究意义建立学生课绩管理系统，采用计算机对学生课绩进行管理，进一步提高办学效益和现代化水平。帮助广大教师提高工作效率，实现学生课绩信息管理工作流程的系统化、规范化和自动化。本论文就是为了实现这些想法而设计的。其研究意义有以下几点：(1) 学生选课功能，方便学生了解课程并选择相应的专业课程；(2) 教师在本系统中拥有是否接受学生所选课程，并为学生打分的功能，方便教师及时了解学生的学时情况；(3) 后台管理系统能够方便的管理学生、教师、课程、班级等信息，提供了完善的管理服务。总之，本课题的研究为高校提高工作效率，实现学生成绩信息管理工作流程的系统化、规范化和自动化成为了可能。并且提供了实现方法。2 3 4 系统分析1 系统的可行性研究学生课绩管理系统是通过网络使学生与教师之间建立起交互联系，此系统在技术方面主要是采用现有的软件JSP、DREAMWEAVER、Eclipse、SQL SERVER 2000进行开发和研究的，这些软件早已被广大用户熟悉和了解。该学生课绩管理系统，它具有以下特点： ① 实用性：为教师与学生提供了不同的功能； ② 操作简单：本系统适用于不同的使用者，只要会简单的输入就可以方便的得到需要的信息与选择需要的内容，操作简单易行。 ③ 代码可读性好：文中的代码都是利用JSP语言进行编写，简洁易懂。本系统有效的实现了学生课绩管理系统的功能，下图是本系统应用框架示意图。 图1 系统应用框架图从各方面的初步调查基础上，可以得出结论：开发该系统对于帮助广大教师提高工作效率，实现学生课绩信息管理工作流程的系统化、规范化和自动化是有很大的帮助。2 系统需求分析1 用户需求分析随着高学学生的增多，师资力量的扩大，学样课程的增加，对教师与学生、课程管理的要求也越来越高，而如何有效的管理起教师与学生、课程等学绩相关的资源，就成为了各高校考虑的一个重要方面。 为此，我们设计了本学生课绩信息管理系统，为师生提供了完善的课绩信息管理功能。2 系统设计目标分析学生课绩信息管理系统主要提供了登陆模块，学生模块，教师模块，管理员模块，四部分组成。，其主要功能如下：● 根椐用户登录的类型，自动转向相应的操作模块。● 学生模块中，学生可以选报课程、查看成绩与及更改自己的个人信息等操作。● 教师模块中，教师可以有是否接受学生所选课程，以及给学生打分的权力。● 管理员模块中，有包括新增，更改，删除学生，教师，课程以及班级的功能。3 系统功能模块介绍在系统分析的基础上，结合实际情况，得出本系统的功能模块结构图，此模块共分为三层结构，各结构之间紧密相连，共同构建了学生课绩信息管理系统。具体功能模块如图3所示。 图3系统的功能模块结构图1 学生模块介绍学生登陆以后，可以选报课程。系统会根据学生所在系及课程的预修课判断。一 系统会列出所有满足该生系别以及该生还未选报的课程。如果该生选报了未满足预修课要求的课程，系统会有相关的错误提示；二 学生可以查看自己的成绩，包括该生已选课程的名称，学分以及该生的总分。如果教师还未给出成绩，则系统会有相关提示；三 该生可以更改自己的个人信息，包括密码，电话号码等，其中要求密码不能为空。2 教师模块介绍教师在本系统中拥有是否接受学生所选课程，以及给学生打分的权力，只有先接受学生，才能给该生打分。 一 系统要求教师选择学生，然后系统会列出该教师所代课程的班级，同时系统会列出选报了该课程的所有学生，在教师选择了接受以后，就可以给该生的这门课打分；二 在教师给出了学生成绩之后，系统会根据成绩来判断该生是否通过了考试，如果该成绩大于或等于60，则在该生的学分上加上该课程的学分。3 管理模块介绍管理员在本系统中有着修改系统信息的权力，包括新增，更改，删除学生，教师，课程以及班级。其中“班级” 是本系统中关键的环节，同样也是数据库中的关键。它直接与课程，教师，上课时间，地点联系，学生所选的课程也要具体到某一个班级，所以首先班级号不能为空，其次要保证同一教师在同一时间不能上两门课程。在新增“课程”时，要求决定课程所在系以及其预修课，其中课程所在系必须与预修课所在系一致，否则系统会有错误提示。4 小结本章主要分析系统的各个组成部分，并给出了具体的逻辑设计。学生模块主要是介绍了学生可用的功能如选报课程、查询学分、修改个人信息等。教师模块主要描述了教师所具有的功能，如给学生打分、接受学生选课等。而管理模块，则主要介绍了主要的后台管理的功能如新增，更改，删除学生，教师，课程以及班级的功能。该章主要是以全局的整体的角度描述整个系统的功能和框架，它所涉及的理论分析和设计为后面的算法设计和实现打下基础。1 2 3 4 用户登录页面用户登录界面如图1所示。用户登录页面的信息是用户进入系统的有利凭证。该页面涉及的主要jsp文件为jsp文件。图1用户登录页面5 修改个人信息资料页面教师、学生可以通过修改个人信息资料的页面来修改个人的信息。其主要的JSP页面是jsp和jsp页面其界面如图所示： 图1教师修改个人资料页面图2学生修改个人资料页面6 学生选修课程页面学生选修课程界面的简单设计使用户一目了然，学生可以很简单的选择所需要的课程。界面如图1所示： 图1 学生选修课程页面7 查看成绩页面学生可以通过查看成绩功能，就可以查询到上的课程的成绩。其主要的JSP页面是jsp页面其界面如图1所示： 图1查看成绩页面8 教师查看班级页面教师可以通过查看班级的功能，就可以查询到需要上的课程。其主要的JSP页面是jsp页面其界面如图1所示： 图1查看班级页面9 教师对学生管理页面教师可以通过学生管理页面的功能，就可以查询到所有上该教师课程的学生，并决定是否接受该学生上他的课程。其主要的JSP页面是jsp、jsp页面其界面如图1所示： 图1教师对学生管理页面10 教师对学生成绩管理页面教师可以通过学生成绩管理页面的功能，就可以显示所有上该教师课程的学生与对应的课程与分数。其主要的JSP页面是jsp、jsp页面其界面如图1所示： 图1教师对学生成绩管理页面11 后台人员管理页面在后台管理中，管理员可以通过管理页面的功能，可以添加、删除、修改教师、学生与后台管理员。其主要的JSP页面是jsp、jsp、jsp页面其界面如图所示： 图1后台教师管理页面图1后台学生管理页面图1后台管理员管理页面12 后台教学管理页面通过课程管理页面、系别管理页面和班级管理页面，管理员可以添加、修改、删除课程、系别与班级。其主要的JSP页面是jsp、jsp、jsp页面其界面如图1所示：图1课程管理页面图2系别管理页面图3班级管理页面 5 069JSP+SQL SERVER 2000学生课绩管理系统 若以上介绍已经够详细，请汇款后与本站联系！若需要更详细说明，请与本站客服取得联系! Email: QQ: 497053418 MSN: 关闭窗口 与本站联系的时候，为了提高效率，请告诉本站您需要的设计编号与题目。如：001VBAC人事管理系统编码说明：001VBAC人事管理系统，其中001VBAC 为该毕业设计的编号，VB代表开发语言，AC代表数据库(ACCESS)

数据分析类论文题目有哪些及答案大全

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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）。

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做

你看下（统计学与应用 ）呗~看下别人的论题呗