数据挖掘与知识发现期刊论文选题理由怎么填

数据挖掘与知识发现期刊论文选题理由怎么填

你先看韩家炜的那本《数据挖掘》，然后看一下几个会议的论文SIGKDDCIKMICDMPAKDD里面的论文都是比较好的，具体内容需要看你最后做的是什么问题，现在做recommendation（推荐）的比较多。

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。

数据挖掘与知识发现期刊论文选题理由

毕业论文选题理由：选题的学科性质、理论意义及实践意义；国内研究现状的分析。研究方案包括：研究内容、研究中所要突破的难题、拟采取的研究方法，有何特色与创新之处以及与选题有关的参考文献等内容。选题依据就是你论文依托的背景及现实意义，同时通过论文研究，解决问题把上面这些内容总结一下就可以了。结合自己的实际情况谈谈自己的经历和兴趣，比如：我选这个题目的主要原因是因为我个人特别感兴趣关于这个论文的问题，我觉得对于大学生来说，撰写毕业论文并不是一件轻松的事。如果毕业论文的题目过大或过难，就难以完成写作任务；反之，题目过于容易，又不能较好地锻炼科学研究的能力，达不到写作毕业论文的目的。因此，选择一个难易大小合适的题目，可以保证写作的顺利进行。

就是写你为啥写这篇论文。要么写论文选题有实际意义，比如研究的这个问题有多重要啊，很多人研究了啊，既然这么重要的问题那我研究它就很有必要啊，如果还是不会写的话，我可以帮你完成

选题缘由就是解释你为什么要选这个题目。主要有两种写法：一、是由于看到与你论文中观点一致或相反的资料、事例引发的思考。这种要求你把事例或是资料解析一下，并着重强调自己的思考。最后要求阐述一下你思考后的结论和你为了证明自己观点所做的研究。二、是由于你所研究的内容具有明确的理论价值和实践意义。要从观点的由来和研究历程着手，提出你的论文对以往研究的总结还是创新。你的研究有利于完善或是明确这一观点，而且可以指导实践，既有理论价值又有实践意义。最后提出自己的观点是什。基本上，就是一个文献综述的形式，但是如果你论文结构中有单独的文献综述，那么你在这一部分就不能罗列过多的研究成果。要表明研究的价值与意义，研究的可行性与必要性等，讲清楚这个了 ，就是让别人理解你为什么要选这个题目。祝你论文写作成功。

据学术堂了解，论文选题的缘由可以分目的和意义两部分来写：　　1、目的——重在阐述论文要解决的问题。即为什么选这样一个题目进行论述，要论述出什么东西。　　2、意义——重在表明论文选题对理论研究有哪些贡献，或对实践具有哪些帮助和指导。

数据挖掘与知识发现期刊论文选题理由怎么写

毕业论文选题理由：选题的学科性质、理论意义及实践意义；国内研究现状的分析。研究方案包括：研究内容、研究中所要突破的难题、拟采取的研究方法，有何特色与创新之处以及与选题有关的参考文献等内容。选题依据就是你论文依托的背景及现实意义，同时通过论文研究，解决问题把上面这些内容总结一下就可以了。结合自己的实际情况谈谈自己的经历和兴趣，比如：我选这个题目的主要原因是因为我个人特别感兴趣关于这个论文的问题，我觉得对于大学生来说，撰写毕业论文并不是一件轻松的事。如果毕业论文的题目过大或过难，就难以完成写作任务；反之，题目过于容易，又不能较好地锻炼科学研究的能力，达不到写作毕业论文的目的。因此，选择一个难易大小合适的题目，可以保证写作的顺利进行。

这个写论文的话，首先的标题，然后就是中间结尾。

据学术堂了解，论文选题的缘由可以分目的和意义两部分来写：　　1、目的——重在阐述论文要解决的问题。即为什么选这样一个题目进行论述，要论述出什么东西。　　2、意义——重在表明论文选题对理论研究有哪些贡献，或对实践具有哪些帮助和指导。

你问的基本也是我发论文的心声了！我当初也是评中职论文，找了好多发现骗子什么的真不少，动不动就要押金啥的，没有一点保障。后来我是通过淘宝找的国淘论文写作，在第三方上交易安全多了，需要的话可以去找下哦！ 毕业论文只能有一个主题（不能是几块工作拼凑在一起），这个主题要具体到问题的基层（即此问题基本再也无法向更低的层次细分为子问题），而不是问题所属的领域，更不是问题所在的学科，换言之，研究的主题切忌过大。因为涉及的问题范围太广，很难在一本硕士学位论文中完全研究透彻。通常，硕士学位论文应针对某学科领域中的一个具体问题展开深入的研究，并得出有价值的研究结论。毕业论文题目应简明扼要地反映论文工作的主要内容，切忌笼统。由于别人要通过你论文题目中的关键词来检索你的论文，所以用语精确是非常重要的。论文题目应该是对研究对象的精确具体的描述，这种描述一般要在一定程度上体现研究结论，因此，我们的论文题目不仅应告诉读者这本论文研究了什么问题，更要告诉读者这个研究得出的结论。

数据挖掘与知识发现期刊论文选题理由是什么

毕业论文选题理由：选题的学科性质、理论意义及实践意义；国内研究现状的分析。研究方案包括：研究内容、研究中所要突破的难题、拟采取的研究方法，有何特色与创新之处以及与选题有关的参考文献等内容。选题依据就是你论文依托的背景及显示意义，同时通过论文研究，解决问题把上面这些内容总结一下就可以了。扩展资料：从文体而言，它对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论文。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。学生须在教师指导下，选定课题进行研究，撰写并提交论文。目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。论文题目由教师指定或由学生提出，经教师同意确定。均应是本专业学科发展或实践中提出的理论问题和实际问题。通过这一环节，应使学生受到有关科学研究选题，查阅、评述文献，制订研究方案，设计进行科学实验或社会调查，处理数据或整理调查结果，对结果进行分析、论证并得出结论，撰写论文等项初步训练。

选题缘由就是解释你为什么要选这个题目。主要有两种写法：一、是由于看到与你论文中观点一致或相反的资料、事例引发的思考。这种要求你把事例或是资料解析一下，并着重强调自己的思考。最后要求阐述一下你思考后的结论和你为了证明自己观点所做的研究。二、是由于你所研究的内容具有明确的理论价值和实践意义。要从观点的由来和研究历程着手，提出你的论文对以往研究的总结还是创新。你的研究有利于完善或是明确这一观点，而且可以指导实践，既有理论价值又有实践意义。最后提出自己的观点是什。基本上，就是一个文献综述的形式，但是如果你论文结构中有单独的文献综述，那么你在这一部分就不能罗列过多的研究成果。要表明研究的价值与意义，研究的可行性与必要性等，讲清楚这个了 ，就是让别人理解你为什么要选这个题目。祝你论文写作成功。

这个写论文的话，首先的标题，然后就是中间结尾。

选题理由： 1、综述以往参考文献，发现以往参考文献的不足，这个不足就是你选题的理由之一。 2、你研究的角度，金融危机的哪个方面对电子商务的影响，选题理由之一。 3、你研究问题的价值，实际价值、理论价值等。

数据挖掘与知识发现期刊论文选题方向怎么填

论文首先是选题，针对你的专业方向，题选好了大致框架就出来了，具体还是建议咨询专业老师吧，记得我表妹写论文是找欣月论文网的老师指导代 写的，希望对你有用

回答 亲~这道题由我来回答，打字需要一点时间，还请您耐心等待一下 你好，亲很高兴为你解答，1、了解自己感兴趣的课题能够研究自己感兴趣的内容是一件很幸运的事情。日常学习与翻阅专业文献，可以帮助你更好地找到自己的兴趣点。有了感兴趣的内容，就要付之实践。首先是查找相关资料，通过知网等工具可以轻松地检索到自己感兴趣内容的相关文献，当然还可以通过百度、谷歌等浏览器以及图书馆等社会资源下载所需文献。有了详细的了解之后，再考虑是否要进行更深层次的研究。2、明确导师的研究方向了解导师制定的研究方向和预期目标是确定研究内容的又一行之有效的方法。首先，应当详细地了解导师的研究方向。其次，如果是导师给出的研究方向，那么一般是可行的；这时我们就要积极与导师沟通，了解导师对于该课题的想法；在进行充分、有效地交流之后，我们就要对导师提出的建议进行认真考虑，可行度较高的话，就可以着手开始搜集资料，为论文完成打好基础。3、确定研究思路和计划“书读百遍，其义自见”，通过与导师、学长学姐的沟通，我们可能会对这个课题有一定新的认识，确定了研究方向之后，就要对近几年的文献进行更深的了解。精读和泛读相结合，同时对论文的主要观点、论证方式进行记录，同时要进行思考研究课题目前存在的问题以及需要改进的地方，形成一个完整的研究计划。 提问 我的题目是Co-MOF电极材料的制备与性能研究。 这属于哪一研究方向 ？ 回答 亲，这属于材料研究 更多3条 

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。

1、研究方向首先要与本专业相关，是该专业下的某一领域。 2、其次选择自己较为感兴趣的方面，兴趣是最好的老师，当然也不能忘了考虑本身的实力，尽量选择在自身能力范围内，毕竟这个研究方向最后会导致论文结果的好坏，所以超出能力范围太多，就无法实现，无法得到结果。同时这个方向也要结合实际，结合当下的研究热点。最后综合考查。