众文网贵阳大数据毕业论文(贵阳的大数据的发展如何?)
1.贵阳的大数据的发展如何?
现在行业比较多人关注，那其实已经处于一个较高的点，那就容易遇到瓶颈。
但是大多数行业还不算到了瓶颈期，特别是比较基础的行业，类似服务业，吃的、医药等，有需求的行业，不管怎么变迁，都是有市场的。
现在很多从业者确实也感觉到吃力了，其实所有行业都有饱和的时候，如何在逆境中成长壮大，主要还是要自己身硬，从服务、管理、内容上不断加强自己，有了扎实的基础后，自己不怕竞争不怕对比，那么不管什么行业都能逆流而上。
当然现在比较流行的行业更多偏重设计、服务行业，重体验感，关心客户的感受，口碑的传播。所有很多设计行业随之兴起，个性化的商品也比较吃香，还有传统手工艺品。
如果有一定技能的话在市场竞争下，就比较吃香，毕竟现在网络技术的发达，人们可以更多选择，自然是好的。
2.计量经济学论文
[计量经济学论文] 河南省城镇居民消费水平模型分析 18 登出日期 ： 2003。
08。25 PM 03:44 写稿时间 ： 没有信息 登 陆 人 ： yl88224 下 载 ： 28 总 页 数 ： 20 Page / 字数 ： 11290 尺 寸 ： 河南省城镇居民消费水平模型分析 c 大 小 ： [ 188 KByte ] 资料点评 ： 没有会员的点评。
关键词 ： 人均可支配收入 消费价格指数 消费结构 原文 [内容摘要]： 本文是对河南省城镇居民消费水平的实证分析。根据对城镇居民消费水平与城镇居民家庭人均可支配收入、全社会固定资产投资以及我省城镇人口年增长率， 城镇消费价格指数为主要的解释变量的相关关系的分析，揭示河南省城镇居民消费水平的决定因素，消费水平怎样以及预测结果。
本文主要从四个方面进行阐述：1、对河南省城镇居民消费水平实证模型建立过程中的理解、认识。2、河南省城镇居民消费水平实证模型的建立、分析和检验。
3、对河南省城镇居民消费水平实证模型的经济分析及提出增加居民消费的几点政策建议。 [关键词]： 城镇居民消费水平 人均可支配收入 全社会固定资产人均投资 人口年增长率 消费价格指数 消费结构 一、对城镇居民居民消费水平模型建立过程中的理解与认识 1、关于“消费”和 “居民消费水平”的涵义的理解 消费是人类社会经济生活中的重要行为和过程，任何社会都离不开消费。
在我国，随着社会主义市场经济体制的确立，消费在全民经济生活中的作用更显重要。可以这样概括的说，消费活动是经济活动的终点，一切经济活动的目的就是为了满足人们不断增长的消费需求；但另一方面，消费活动又是经济活动的起点，是拉动经济增长的动力。
国家一系列决策和尚待解决的问题很大程度上是既源于消费，又回归到消费。 正因为如此，关于消费行为的研究，一直受到高度重视，出现了各种消费理论。
要使我国经济长期增长，启动消费需求，正确解决“潜在需求很大”与“有效需求不足”的矛盾已成为经济决策的头等大事之一。它的研究，可以是社会总消费与总收入之间的关系，也可以是一个集团可支配收入与消费支出之间的关系，也可以是个人可支配收入与消费之间的关系。
对于消费水平的理解有很多种，比如：消费水平指按人口平均消费生活资料和劳务的数量。它从量的方面反映消费的状况，反映人们的消费需要满足的程度。
所谓的消费水平，从宏观上角度考虑，就是会体人民的物质与文化需要得到满足的程度，或者说，是社会提供广大消费者用于生活消费的产品和服务的数量；从微观角度上讲，就是一消费者及家庭的生活需要得到满足的程度，或者说是消费者及家庭得到的消费品和服务的数量和质量。 “社会主义的消费水平，是一个复杂的，涉及多方面的社会经济的范畴。
消费水平是表明一定社会人们的物质和文化需要已经达到的水平和满足的程度。也就是说它表示在一定的时期内人们的实际消费了生活资料和劳务的质量和数量状况。”
“社会主义的消费水平，从层次上看，包括了宏观社会总消费和微观上的城乡人民的家庭与个人消费水平的两个不同的方面”。 目录 一、对城镇居民居民消费水平模型建立过程中的理解与认识 二、河南城镇居民消费水平模型的建立、分析和检验 三、对河南省城镇居民消费水平实证模型的具体的经济分析及提出增加居民消费的几点政策建议 参考资料 1.《计量经济学》 李子奈 高等教育出版社 2.《河南经济年鉴》2000 3.《河南经济》2001年7期 4.《中国经济年鉴》2000 5.《经济问题》2001年9期 6.《中国消费模式研究》 杨圣明 著 简单介绍 学期论文 。
3.教育思想论文
一、综述 （一）科技文化发展的原因： 国家统一、政权巩固、社会安定、疆域辽阔为文化繁荣发达创造了必要的前提。
经济的发展，为科学技术的进步提供了物质基础； 统治者实行开明的对外政策，有利于我国科技文化正常发展；统治者对外来宗教采取“兼容并包”，促进了我国文化的丰富多彩； 民族触合，加强了各民族各地区的文化交流与发展； 统治者采取的开明的政策； 前代科技文化成就，为后代科技文化的进一步发展奠定了基础。 （继承性） 我国各族人民的辛勤劳动，创造了大量物质财富和精神财富。
思考：用系统论的方法从政治、经济、民族关系、对外关系、统治者的政策、劳动人民的作用等方面分析各个时期科技文化发展的原因。 （二）古代文化发展的主要阶段特征 古代各个历史阶段，因不同的经济政治发展水平，造就了各具时代特征的文化成就。
1、春秋战国：伴随着社会大变革，科技繁荣，学术思想活跃，出现了“百家争鸣”的局面，为后世文化发展奠定了基础。 2、秦汉：国家统一，生产发展，各族政治经济联系加强，科技文化进一步发展。
思想上“焚书坑儒”与“独尊儒术”取代了“百家争鸣”的局面。 造纸术发明，天文、历法、医学成就显著。
特点：①统一与多样化有机结合；②中外文化交流空前频繁；③水平居世界先进行列；④气势恢弘 3、三国两晋南北朝：封建国家分裂，民族大融合时期。佛教盛行，宗教画流行，石窟艺术发展，范缜《神灭论》、北方《齐民要术》和少数民族的民歌都体现了这一阶段的特征。
4、隋唐：封建经济繁荣，科技文化达到当时世界最高水平，许多方面在世界上处于领先地位，如赵州桥、雕版印刷术、测量子午线、唐本草等等。不仅影响到亚洲的文化发展，而且促进了世界文明的进步，形成“中华文化圈”。
5、宋元：封建经济继续发展，三大发明开始运用，科技文化继续领先世界。 6、明清：传统科技继续发展，出现了总结性的科学巨著，但继而转为停滞。
伴随资本主义萌芽产生，反封建民主思想诞生了。 （三）中国古代史上对世界文化发展作出巨大贡献的四个文化典型： ①商文化：青铜与历法。
②秦汉文化；丝绸、冶铸、水利技术。 ③隋唐文化：博大精深，全面辉煌，中华文化圈总体格局完成。
④宋元文化：印刷术、指南针、火药。 （四）认识 一定时期的文化成就就是该时期政治、经济的反映：文化属于上层建筑，政治制度、政策法律、政治统治、国家体制等也属于上层制度。
经济基础决定上层建筑，上层建筑反映经济基础。因此，一定时期的文化成就既是经济基础的反映，也反映当时的政治状况。
辩证地认识中国古代文化成就：中国古代文化灿烂辉煌，面对辉煌的文化成就，我们应辩证认识：一是要正确认识各王朝文化繁荣与前代文化的关系，不要只看到当朝而忽视前朝文化的影响，要注意文化发展的继承性。 二是要正确认识中外文化交流，不要只见中国文化外传对世界发展贡献，而忽视外来文化对中国文化的影响，要注意文化交流是双向互动的。
三是要正确认识社会政治经济与科技文化的关系，不要只见经济基础决定上层建筑，社会存在决定社会意识，而忽视上层建筑及作用于经济基础，社会意识能动地影响社会存在。 四是评价历代思想家、文学家及思想主张和作品的社会地位、影响，既要注意其对中国历史发展进程的影响，更要将其放在当时历史条件下进行评析。
在阶级社会里，任何人的思想、主张和作品，都有其时代和阶级的局限性。对待中国文化成就，我们应坚持批判继承和古为今用原则，对传统文化中的优秀成分应将其发扬光大，以推进中国社会主义精神文明和物质文明的建设。
（五）如何正确对待包括儒家思想在内的中国传统文化？ 对待中国古代传统文化的态度问题，近代以来一直存在着两种对立的思想倾向：一是国粹派，认为中国传统文化一切都好，甚至对二十四孝也不加批判地完全肯定：一是西化派，把中国落后的一切根源归之于文化传统，主张完全抛弃中国的传统文化而全盘西化。 这两种观点都是错误的，我们对待传统文化的科学态度和方法应该是古为今用，批判继承。
但是如何进行“古为今用，批判继承”呢？我们认为： （1）对哪些在长期历史实践中形成的优秀价值原则，可以转化为时代精神来继承。例如《周易大传》中“天行健，君子以自强不息”的刚健有为精神，《论语》中所提倡的舍生取义、见利思义、见危授命、“三军可夺帅，匹夫不可夺志”的品质，以及“士不可以不弘毅，任重而道远”的历史使命感，《孟子》中提出的“富贵不能淫，贫*不能移，威武不能屈”的独立人格以及“乐以天下，忧以天下”的忧患意识，《春秋公羊传》中强调的天下统一的思想等，都是很容易转化为新的时代的。
尤其是强调统一的思想传统，更具有现实意义。 （2）对有些内容可抽取其封建性的思想内核，提取其有用的精神因素，使之成为今天新文化建设有用的思想要素。
如“民本”思想。从西周初年的“敬天保民”到孟子的“民为贵，社稷次之，君为轻”再到荀子的“君者，舟也；庶人者，水也。
水则载舟，水则覆舟”，民本思想构成了中国古代政治思想的重要。
数据多的毕业论文(我的论文中用了很多数据,其中90%都是来自中国统计年鉴,可以合在)
1.我的论文中用了很多数据,其中90%都是来自中国统计年鉴,可以合在
当然可以！
自己调查的数据资料可以作为毕业论文的依据！毕业论文里的数据，最好在论文中注明来源，做好注释，例如【数据来源：中国统计年鉴2011】等。如果论文顺利通过了答辩，评委们都没异议，学校是不会去核实数据的真实性的。
比如说金融专业的毕业论文，宏观数据的话，建议去看统计年鉴，包括中国统计年鉴，金融业统计年鉴和保险业统计年鉴。有些数据另外会在保监会，央行公布。
具于未来的发展趋势，建议去看专门的行业报告（也有相关行业数据）和论文。
根据我搜集的一些网站来看，建议看看这个，要做毕业论文以及毕业设计的，推荐一个网站：中国毕业论文网，里面的毕业设计什么的全是优秀的，因为精挑细选的，网上很少有，都是相当不错的毕业论文和毕业设计，对毕业论文的写作有很大的参考价值，希望对你有所帮助。
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如果你不是校园网的话，请在下面的网站找：毕业论文网。
2.论文（什么互联网+大数据）
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临[1]据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。 数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
大数据 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[6] “大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。
这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。 大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万…… 截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。
国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。
IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
3.毕业论文数据量少怎么修改
你的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。
按老师批注和意见认真修改，这样你才能顺利通过，而且数据一定要充分
毕业论文不同于一般的小论文，特别是硕士毕业论文或者博士毕业论文。一般的小论文就四五页，而硕士论文动辄五六十页，有的甚至七八十页。所以有些东西如果要人工的去修改，将是一件非常痛苦的事情。痛苦的事情至少有两个：目录自动生成和编号、参考文献引用的上标。本文将从这两个方面说说小技巧，自动生成，非常方便。
先说两种痛苦情况。
设定好文章的目录结构后，突然发现中间要添加或者删除一个章节，添加删除容易，可是其后遗症就是后面的编号都要跟着变动。比如要删除第二章，那么原理的第三章就要改为第二章，后面的要跟着动，添加也一样，很麻烦。
目录自动生成简单说下，将文档切换到大纲视图，然后设置你要设定成目录的文字的大纲级别。如果将大纲级别设定为1级，那么就是1级目录，一般我们会设置到3级，这样会生成1、2、3级目录。设定好后，在要插入目录的地方，点击插入--引用--索引和目录就可以了。格式在另外设置下就行了。
心灵手巧，轻松点击一下收藏，别等需要的时候乱了阵脚。
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）
3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。
4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。
5、论文正文： （1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义， 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容： a.提出-论点； b.分析问题-论据和论证； c.解决问题-论证与步骤； d.结论。
6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。 中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息 所列参考文献的要求是： （1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。 （2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
大数据时代毕业论文(关于大数据写一篇论文,写哪一方面比较好)
1.关于大数据写一篇论文,写哪一方面比较好
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）。[1]
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”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
2.论文（什么互联网+大数据）
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临[1]据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。 数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
大数据 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[6] “大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。
这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。 大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万…… 截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。
国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。
IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
3.论文（什么互联网+大数据）
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临[1]据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
大数据
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[6]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……
截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
4.大数据时代传统媒体的转型 论文怎么写
数据（big data）指承受间范围内用规软件工具进行捕捉、管理处理数据集合
数据比喻蕴 藏能量煤矿煤炭按照性质焦煤、烟煤、肥煤、贫煤等类露煤矿、深山煤矿挖掘本与类似数据并于用价值含量、挖掘本比数量更重要于行业言何利用些规模数据赢竞争关键
数据价值体现几面：
1）量消费者提供产品或服务企业利用数据进行精准营销；
2） 做美模式尾企业利用数据做服务转型；
3） 面临互联网压力必须转型传统企业需要与俱进充利用数据价值
5.以大数据如何改变我们的生活写1500字论文
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量（volumes）？大，指代大型数据集，一般在10TB？规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力
一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。
二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
6.大数据时代对护理专业的机遇与挑战论文
在大数据时代，护士如何顺应时代发展，抓住机遇，提升护理学科水平，也是值得国内护理同仁思考的问题。
大数据时代已经到来，随着大数据技术及应用蓬勃发展，大数据数量和价值快速攀升。除了数据资源自身蕴含的丰富价值外，元数据资源经挖掘分析可创造出更为巨大的经济和社会价值。大数据将加速新技术从互联网向更广泛的领域渗透，全面辐射到各行各业，护理也不例外！
为患者提供更好的护理服务，首先需要护理管理者更好地理解大数据。医院的多个临床科室、财务部门以及投诉系统拥有复杂的信息技术系统，将他们集成整合并分析利用是大数据面临的挑战，在正确的时间获得正确的信息以支持临床决策，为患者提供及时准确的护理是非常必要的。大数据技术的应用可帮助护士和其他医务工作者提高服务质量，改善患者结局，减少医疗成本。
那么，护士该如何利用大数据呢？不管在什么样的医疗场所，护士做出最佳的临床决策有赖于正确、实时的数据信息，而且这些数据必须是以标准结构化的方式呈现，可以共享和比较。目前，不一致的数据标准化方法和不同的护理术语依然是阻碍护理信息和数字共享的关键。跨系统的交互性受到限制，致使护理大数据缺乏兼容性和可比性。为了指导护理学科更好地获取和利用大数据，医疗卫生信息与管理系统大数据原则工作组推荐如下。
1. 在所有医疗场所，护士应该在护理记录中促进标准化护理术语的使用。医疗服务提供者应该制订计划逐步过渡到使用美国护士协会推荐的全国性的标准护理术语（Systematized Nomenclature of Medicine—Clinical Terms）。
2. 护士应该推荐并坚持使用基于研究的、已经达成国际共识的评估量表和工具。
3. 美国护士协会意识到，护理术语应该持续更新，并保持与国际机构标准术语间的兼容性。
4. 医疗机构应该重视和培养护理信息专家，使其在健康信息科技的概念、设计、实现和优化方面提供有价值的想法，支持护理循证实践、教育和研究。
5. 为了达到想要的效果，护理信息专家应该得到正规的护理信息学培训、教育和资格认证。
理解大数据的原则及其面临的阻碍、机遇和挑战可以帮助我们获得可分享和可比较的护理大数据，可以帮助各专业领域的护理专家的护理实践、教育和科研。护理人必须树立大数据意识，以此为契机共同努力推动护理学科发展。
数据毕业论文选题(统计学论文题目有哪些好找数据的)
1.统计学论文题目有哪些好找数据的
可以参考下面的
1、保险消费群体分析研究—以上海地区为例/以某险种为例
2、美元走势与某大宗商品价格走势相关性分析
3、基于多元统计的上海市各区县经济综合实力评价研究
4、上海市人口规模与结构变动趋势分析
5、GDP增速与居民收入增长变化相关性分析-以上海市为例
6、上海市居民幸福感现状的调查研究
7、上海市经济增长与环境污染的实证研究
8、上海金融学院《统计学》课程考核满意度的调查研究
9、上海市统计学本科毕业生就业的调查研究
10、上海市城乡收入差距变动及其对经济的影响研究
11、上海市经济增长、能源消费与环境污染间互动性研究
12、上海市主导产业的选择研究--基于聚类分析和因子分析
13、医药行业上市公司绩效评价--基于因子分析和聚类分析
14、创业板上市公司经营绩效评价研究--基于因子分析和聚类分析
15、电力行业上市经营绩效的实证研究--基于主成分分析、因子分析与聚类分析
16、航运中心建设背景下上海市物流需求预测分析——基于XX预测技术
17、上海市小微型科技企业融资能力的评估分析——基于XX分析方法
18、大学生网络购物影响因素的实证研究——以上海金融学院为例
19、大学生专业课自主学习的实证研究——以上海金融学院为例
20、自贸区建设背景下大学生职业能力的现实考量与培养策略——以上海金融学院为例
21、上海自由贸易区建设金融资源配置的统计数据分析及对策
2.急求有关数据挖掘方面的毕业论文题目
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。
3.统计学论文题目有哪些好找数据的
可以参考下面的1、保险消费群体分析研究—以上海地区为例/以某险种为例2、美元走势与某大宗商品价格走势相关性分析3、基于多元统计的上海市各区县经济综合实力评价研究4、上海市人口规模与结构变动趋势分析5、GDP增速与居民收入增长变化相关性分析-以上海市为例6、上海市居民幸福感现状的调查研究7、上海市经济增长与环境污染的实证研究8、上海金融学院《统计学》课程考核满意度的调查研究9、上海市统计学本科毕业生就业的调查研究10、上海市城乡收入差距变动及其对经济的影响研究11、上海市经济增长、能源消费与环境污染间互动性研究12、上海市主导产业的选择研究--基于聚类分析和因子分析13、医药行业上市公司绩效评价--基于因子分析和聚类分析14、创业板上市公司经营绩效评价研究--基于因子分析和聚类分析15、电力行业上市经营绩效的实证研究--基于主成分分析、因子分析与聚类分析16、航运中心建设背景下上海市物流需求预测分析——基于XX预测技术17、上海市小微型科技企业融资能力的评估分析——基于XX分析方法18、大学生网络购物影响因素的实证研究——以上海金融学院为例19、大学生专业课自主学习的实证研究——以上海金融学院为例20、自贸区建设背景下大学生职业能力的现实考量与培养策略——以上海金融学院为例21、上海自由贸易区建设金融资源配置的统计数据分析及对策。
4.统计学选什么论文题目
关于统计学的论文题目有很多，学术堂整理了一部分，供大家进行参考：
1、药品检验中常用的统计学方法及其应用
2、应用统计学在现实生活中的应用分析
3、浅谈统计学在金融领域的应用
4、统计学在实验室质量控制中的应用
5、论应用统计学PDTR教学模式的必要性和可行性
6、水产生物统计学课程中学生统计思维能力与应用意识的培养研究
7、地质统计学在某铜矿床资源量估算中的应用熊
8、基于地质统计学的采空区储量估算
9、密井网条件下地质统计学岩性反演在河道砂体预测中的应用
10、地质统计学在稀土矿储量计算研究应用
11、地质统计学在矿床品位估算中的应用研究
12、地质统计学在细脉型矿体模拟中的应用：以新疆梅岭-红石铜矿为例
13、地质统计学地震反演技术在溱潼南华地区薄砂层的预测应用
14、朝阳沟油田扶余油层组深度域地质统计学反演
15、基于DMine软件下地质统计学在矿山储量计算中的应用
5.有关于网络的毕业论文题目,然后给几篇范文
浅谈计算机网络安全对策分析 论文关键词：计算机 网络 安全 对策 论文摘要：本文对计算机网络安全存在的问题进行了深入探讨，提出了对应的改进和防范措施。
随着计算机信息化建设的飞速发展，计算机已普遍应用到日常工作、生活的每一个领域，比如政府机关、学校、医院、社区及家庭等。但随之而来的是，计算机网络安全也受到全所未有的威胁，计算机病毒无处不在，黑客的猖獗，都防不胜防。
本文将着重对计算机信息网络安全存在的问题提出相应的安全防范措施。 1、技术层面对策 在技术方面，计算机网络安全技术主要有实时扫描技术、实时监测技术、防火墙、完整性检验保护技术、病毒情况分析报告技术和系统安全管理技术。
综合起来，技术层面可以采取以下对策： 1） 建立安全管理制度。提高包括系统管理员和用户在内的人员的技术素质和职业道德修养。
对重要部门和信息，严格做好开机查毒，及时备份数据，这是一种简单有效的方法。 2） 网络访问控制。
访问控制是网络安全防范和保护的主要策略。它的主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问。
它是保证网络安全最重要的核心策略之一。访问控制涉及的技术比较广，包括入网访问控制、网络权限控制、目录级控制以及属性控制等多种手段。
3） 数据库的备份与恢复。数据库的备份与恢复是数据库管理员维护数据安全性和完整性的重要操作。
备份是恢复数据库最容易和最能防止意外的保证方法。恢复是在意外发生后利用备份来恢复数据的操作。
有三种主要备份策略：只备份数据库、备份数据库和事务日志、增量备份。 4） 应用密码技术。
应用密码技术是信息安全核心技术，密码手段为信息安全提供了可靠保证。基于密码的数字签名和身份认证是当前保证信息完整性的最主要方法之一，密码技术主要包括古典密码体制、单钥密码体制、公钥密码体制、数字签名以及密钥管理。
5） 切断传播途径。对被感染的硬盘和计算机进行彻底杀毒处理，不使用来历不明的U盘和程序，不随意下载网络可疑信息。
6） 提高网络反病毒技术能力。通过安装病毒防火墙，进行实时过滤。
对网络服务器中的文件进行频繁扫描和监测，在工作站上采用防病毒卡，加强网络目录和文件访问权限的设置。在网络中，限制只能由服务器才允许执行的文件。
7） 研发并完善高安全的操作系统。研发具有高安全的操作系统，不给病毒得以滋生的温床才能更安全。
2、管理层面对策 计算机网络的安全管理，不仅要看所采用的安全技术和防范措施，而且要看它所采取的管理措施和执行计算机安全保护法律、法规的力度。只有将两者紧密结合，才能使计算机网络安全确实有效。
计算机网络的安全管理，包括对计算机用户的安全教育、建立相应的安全管理机构、不断完善和加强计算机的管理功能、加强计算机及网络的立法和执法力度等方面。加强计算机安全管理、加强用户的法律、法规和道德观念，提高计算机用户的安全意识，对防止计算机犯罪、抵制黑客攻击和防止计算机病毒干扰，是十分重要的措施。
这就要对计算机用户不断进行法制教育，包括计算机安全法、计算机犯罪法、保密法、数据保护法等，明确计算机用户和系统管理人员应履行的权利和义务，自觉遵守合法信息系统原则、合法用户原则、信息公开原则、信息利用原则和资源限制原则，自觉地和一切违法犯罪的行为作斗争，维护计算机及网络系统的安全，维护信息系统的安全。除此之外，还应教育计算机用户和全体工作人员，应自觉遵守为维护系统安全而建立的一切规章制度，包括人员管理制度、运行维护和管理制度、计算机处理的控制和管理制度、各种资料管理制度、机房保卫管理制度、专机专用和严格分工等管理制度。
3、物理安全层面对策 要保证计算机网络系统的安全、可靠，必须保证系统实体有个安全的物理环境条件。这个安全的环境是指机房及其设施，主要包括以下内容： 1） 计算机系统的环境条件。
计算机系统的安全环境条件，包括温度、湿度、空气洁净度、腐蚀度、虫害、振动和冲击、电气干扰等方面，都要有具体的要求和严格的标准。 2） 机房场地环境的选择。
计算机系统选择一个合适的安装场所十分重要。它直接影响到系统的安全性和可靠性。
选择计算机房场地，要注意其外部环境安全性、地质可靠性、场地抗电磁干扰性，避开强振动源和强噪声源，并避免设在建筑物高层和用水设备的下层或隔壁。还要注意出入口的管理。
3） 机房的安全防护。机房的安全防护是针对环境的物理灾害和防止未授权的个人或团体破坏、篡改或盗窃网络设施、重要数据而采取的安全措施和对策。
为做到区域安全，首先，应考虑物理访问控制来识别访问用户的身份，并对其合法性进行验证；其次，对来访者必须限定其活动范围；第三，要在计算机系统中心设备外设多层安全防护圈，以防止非法暴力入侵；第四设备所在的建筑物应具有抵御各种自然灾害的设施。 计算机网络安全是一项复杂的系统工程，涉及技术、设备、管理和制度等多方面的因素，安全解决方案的制定需要从整体上进行把握。
网络安全解决方案是综合各种计算机网络信息系统安全技术。
6.计算机专业毕业论文选什么题目最佳
学术堂最新整理了十五个好写的计算机专业毕业论文题目，供大家参考：
1、星连通圈网络和三角塔网络的若干性质研究
2、中职《计算机应用基础》分层次教学研究
3、基于MSP430单片机的电能质量检测仪设计
4、光学遥感相机数据存储系统设计与实现
5、基于单片机的级联型升压逆变器的设计及实现
6、翻转课堂在职业学校《计算机应用基础》课程中的应用研究
7、基于信息物理系统架构的微机接口远程实验系统设计与实现
8、基于1553B总线的星务仿真系统设计
9、曲面喷墨运动控制系统的研究
10、项目教学法在中职计算机教学中的应用研究
11、虚拟化在铁路数据中心的应用
12、基于微信的学校学习支持服务的设计研究
13、基于量化方法的高校师范生教学能力培养模式研究
14、职业院校一体化课程教学模式研究
15、应用于PowerPC处理器的乘法器设计与验证
7.什么是毕业论文选题 怎么取啊
毕业论文写作，选题是关键，在学习撰写毕业论文时首先就应该学会如何选题。
在进行毕业论文的选题时，应着重注意选题要恰当。 题目大小适中，对实际工作有一定指导意义；应结合当前科技和经济发展尽可能选择与社会发展及实际工作相结合的题目。
一个题目太小了则不利于展开理论上的探讨。比如，"储蓄柜台客户填表制度的废除"就是一个十分具体的小题目。
如果做一篇2-3千字的小型论文就可以 这种制度上的变革目的和效果阐释清楚，但是拿它来做一篇1万字左右的毕业论文就显得小题大做了。这种具体业务做法上的些许改变其意义一般也不是太大的。
反过来，一个题目太大则不利于抓住重点展开论述。比如，"入世后，中资银行如何迎接外资银行挑战"，这个题目要做好大概可以写一本厚厚的专著。
类似的题目诸如“中国保险业发展初探”、“国有商业银行如何发展中间业务”、“也论金融风险的产生与防范”等等，它们的共同特点是可以在同一个题目下探讨多方面的问题。这样，撰写论文时就无法落笔，往往是什么都涉及到一点儿，但什么都不深入、谈不透。
一个适当的题目应当是着眼点十分清楚的。某个方面的问题可能有不同的见解，有一些因素使得它不能一下子得出结论，需要做一些分析才能看出结果；但是，假如站在不同的角度，得出的结论也不同。
这种问题很适合于一篇1万余字的毕业论文规模，也是学生尝试着用自己的知识分析问题、解决问题的好题目。 选题最好能建立在平日比较注意探索的问题的基础上 写论文主要是反映学生对问题的思考，所以假如学生对问题了解甚少或几乎没有什么感想，那么，要挖空心思讨论一个问题就难了，因为他将不知道到底应该持有什么样的见解才是对的。
假如学生对一个问题已经有一定的观察和思考，那么，剩下来的事就只是将能够支持其感想的一些理论和事实数据找出来加以整理，用以支持和表达他的论点。俗话说："有话则长，无话则短"，一篇6000余字的论文没有一点儿自己的感受是很难写成的，除非做裁缝，将他人的文章相互拼凑在一起完事。
也有这样一种获得自己观点的案头方法，即先大量阅读某个方面的学术文章，看别人在这方面有些什么见解，一边看一边将自己的感想记录下来，经过一定的阅读就会在这方面积累相当多的知识，而自己的见解也可能慢慢形成。有时候学生可能对一些观点有所怀疑，不妨将自己的怀疑提出来，用实事去分析它们是否合理，通过对不同的观点所依据的条件的对比分析，就可以找到一些依据，证明自己的怀疑是否成立，这本身就是一种论证过程，写出来也许就是一篇好文章，所谓"大胆假设，小心求证"应该指此。
选题应鼓励学术创新 避免选择已经完全得到解决的常识性问题；选题要注意与时俱进，鼓励解决实际问题。经济学方面的课题经常是很具有时代性的，一个课题会随着经济形势的变化而变化。
比如，"中国证券市场呼唤开放式基金"，这原是一个不错的课题，但是，目前显然已是一个过了时的课题，因为中国证券市场已经推出了开放式基金，对于"是否需要"这类讨论而言，暂时已不具有特别的意义。但是，假如换成"开放式基金运作效果分析"仍不失为一个可以研究的课题。
选题应与自己所学专业相关 选题应符合专业培养目标和教学要求，以学生所学专业课的内容为主，不应脱离专业范围，要有一定的综合性，具有一定的深度和广度。金融学专业的学生，毕业论文必须在专业有关的方向上选取，可以做交叉性的课题，但是，完全不相关的课题则不符合要求，一定要注意避免。
1 毕业论文写作的目的和意义 毕业论文是高等学校对学生整个学习过程的一个综合性考查。大学生毕业论文质量的好坏是评价高校教学水平质量高低的一个重要标准，是对学生的培养质量和综合水平的一个总体检验.通过大学毕业论文写作，可以使大学生熟悉科学技术研究论文写作的基本方法、基本的论文格式与规范，初步了解科研创作的一些技巧，了解本专业方向的一些研究内容，掌握文献资料查找的基本方法。
2 毕业论文写作的一般步骤 中学生的一篇语文作文一般在考场上花上几十分钟就可以完成，而一篇较好的毕业论文通常是一篇较长的有文献资料佐证的学术论文，一般需要经过较长时间的写作过程.要完成一篇毕业论文，一般需要经过以下几个过程： 2.1 毕业论文选题 毕业论文题目的选定不是一下子就能够确定的.若选择的毕业论文题目范围较大，则写出来的毕业论文内容比较空洞，难以结合实际；而选择的毕业论文题目范围过于狭窄，又难以查找相关文献资料，会让人感到无从下手.对于毕业论文题目的确定，通常可以采取先选出一个大的研究方向，再围绕该研究方向查找文献资料，通过阅读、思考、分析材料逐渐把毕业论文题目范围缩小的方法。 比如，英语专业的学生如果对英语语法感兴趣，可以先选出大的毕业论文题目“On English Grammar”，然后查找相关的文献。
如“如何学习英语语法”、“如何使英语语法教学走出平淡”、“解读报刊英语中的语法隐喻”等文献资料 。对师范类英语毕业论文题目应进一步缩小，围绕英语语法教学和学习来选择。
8.毕业论文开题,选题
第一部分 开题报告的内容 1、课题来源及研究的目的和意义； 2、国内外在该方向的研究现状及分析； 3、主要研究内容及创新点； 4、研究方案及进度安排，预期达到的目标； 5、为完成课题已具备和所需的条件和经费； 6、预计研究过程中可能遇到的困难和问题有及解决的措施； 7、主要参考文献； 下面是详细的看人家如何叙述什么是开题报告以及怎么写： 1.什么是开题报告？ 开题报告是指开题者对科研课题的一种文字说明材料。
这是一种新的应用文体，这种文字体裁是随着现代科学研究活动计划性的增强和科研选题程序化管理的需 要应运而生的。开题报告一般为表格式，它把要报告的每一项内容转换成相应的栏目，这样做，既便于开题报告按目填写，避免遗漏；又便于评审者一目了然，把握 要点。
2.撰写开题报告有什么意义？ 撰写开题报告，作为多层次科研工作的第一个写作环节，非常重要，这是因为： 通过它，开题者可以把自己对课题的认识理解程度和准备工作情况加以整理、概括，以便使具体的研究目标、步骤、方法、措施、进度、条件等得到更明确的表达； 通过它，开题者可以为评审者提供一种较为确定的开题依据。“言而无文，其行不远”，以书面开题报告取代昔日广为运用的口头开题报告形式，无疑要切实可靠得多； 如果开题一旦被批准，课题得以正式确立，则还可以通过它，对立题后的研究工作发生直接的影响：或者作为课题研究工作展开时的一种暂时性指导；或者作为课题修正时的重要依据等。
总之，科研开题报告是选题阶段的主要文字表现，它实际上成了连接选题过程中备题、开题、审题及立题这四大环节的强有力的纽带。 在当今世界搞科学研究，必须重视开题报告的写作。
如果不重视开题报告的写作，即使是有名望的研究者，也不免有科研课题告吹的命运。在美国有这样一个实 例：美国科学基金会曾同时收到关于同一科研课题的两份开题报告，一份是获得过诺贝尔奖金的西博格写的；另一份是由名不见经传的一位青年研究者写的。
经过专 家们的认真评议，结果批准了那位无名小卒的申请，把这一课题的研究经费拨给了他。所以，在美国，许多科学家每年几乎要用两个多月的时间从事课题建议书（即 开题报告）的起草工作。
就我国情况看，关于科技工作者要写“科研开题报告”，大学研究生、本科生申请学位要写“学位论文开题报告”等规定，都已经处于实施 之中。今后，随着科研管理的加强，在开题报告写作方面的要求也会越来越高。
3.开题报告的各个栏目怎样填写？ 3.1开题报告封面各栏目的填写方法 封页各栏目由开题者（学生）填写。 其中“ 年月日”栏目：在开题报告封面下方，应填写开题报告实际完成的日期。
实际完成日期一般应学校规定的时间段内完成此项工作。逾期即被视为未按时完成开题报告工作。
3.2“综述本课题国内外研究动态，说明选题依据和意义”栏目的填写方法 综述（review）包括“综”与“述”两个方面。所谓综，就是指作者对占有的大量素材进行归纳整理、综合分析，使文献资料更加精炼、更加明确、更加 层次分明、更有逻辑性。
所谓述，就是对各家学说、观点进行评述，提出自己的见解和观点。填写本栏目实际上是要求开题者（学生）写一篇短小的、有关本课题国 内外研究动态的综合评述，以说明本课题是依据什么提出来的，研究本课题有什么学术价值。
3.2.1 综述的主体格式 综述的主体一般有引言、正文、总结、参考文献四部分。 3.2.1.1引言部分 引言用于概述主题的有关概念、定义，综述的范围、有关问题的现状、争论焦点等，使读者对综述内容有一个初步轮廓。
这部分约200—300字。 3.2.1.2 正文部分 正文部分主要用于叙述各家学说、阐明所选课题的历史背景、研究现状和发展方向。
其叙述方式灵活多样，没有必须遵循的固定模式，常由作者根据综述的内 容，自行设计创造。一般可将正文的内容分成几个部分，每个部分标上简短而醒目的小标题，部分的区分也多种多样，有的按国内研究动态和国外研究动态，有的按 年代，有的按问题，有的按不同观点，有的按发展阶段，然而不论采用何种方式，都应包括历史背景、现状评述和发展方向三方面的内容。
历史背景方面的内容：按时间顺序，简述本课题的来龙去脉，着重说明本课题前人研究过没有？研究成果如何？他们的结论是什么？通过历史对比，说明各阶段的研究水平。 现状评述又分三层内容：第一，重点论述当前本课题国内外的研究现状，着重评述本课题目前存在的争论焦点，比较各种观点的异同，亮出作者的观点；第二，详细介绍有创造性和发展前途的理论和假说，并引出论据（包括所引文章的题名、作者姓名及体现作者观点的资料原文）。
发展方向方面的内容：通过纵（向）横（向）对比，肯定本课题目前国内外已达到的研究水平，指出存在的问题，提出可能的发展趋势，指明研究方向，提出可能解决的方法。 正文部分是综述的核心，篇幅长约1000――1500字。
3.2.1.3 总结部分（不是必须的） 在总结部分要对正文部分的内容作扼要的概括，最好能提出作者自己的见解，表明自己赞成什么，反对什么。要特别。
大数据毕业论文
1.以大数据如何改变我们的生活写1500字论文
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量（volumes）？大，指代大型数据集，一般在10TB？规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力
一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。
二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。
四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
2.有关大数据的论文 急 在线等
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据有四个基本特征：一、数据体量巨大（Vomule），二、数据类型多样（Variety），三、处理速度快（Velocity），四、价值密度低（Value）。 在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术，这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。
大数据处理一般有以下几种关键性技术：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 大数据处理之一：采集。
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
大数据处理之二：导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。 导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
大数据处理之三：统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 大数据处理之四：挖掘。
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。 整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。
并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理，而是有一点数据就处理一点，更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量，对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块，之后对其进行处理。
重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务，分别单独进行处理，并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算，而是将计算方法（通常是计算函数——映射并简化）作用到这些数据块最终得到结果。 当前，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。
在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。
对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业。
3.论文（什么互联网+大数据）
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临[1]据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
大数据
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[6]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……
截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
4.论文（什么互联网+大数据）
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临[1]据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。 数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
大数据 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[6] “大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。
这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。 大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万…… 截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。
国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。
IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
5.论大数据会给企业决策带来什么影响 3000
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。
6.求一篇关于数据分析的课程设计论文
希望能够帮到你：毕业设计不同于毕业论文，它的组成部分不只是一篇学术论文，我们拿“机械毕业设计”举例：随着科技发展的进步，各大高校对机械毕业设计的内容提出了一定的要求，2004年以前设计内容一般包括：毕业设计图纸+说明书（毕业论文），2005年以后国家教育部门提出新的要求，结合工厂需求加入了三维设计，模拟仿真，及程序分析研究。
其中包括：毕业设计图纸（三维“UG ,PRO/E,CAM,CAXA,SWOLIDWORD”+CAD二维工程图）+开题报告+任务书+实习报告+说明书正文。这足够的说明了做一份优质的毕业设计是要付出相当的努力！高等学校技术科学专业及其他需培养设计能力的专业或学科应届毕业生的总结性独立作业。
要求学生针对某一课题，综合运用本专业有关课程的理论和技术，作出解决实际问题的设计。毕业设计是高等学校教学过程的重要环节之一。
相当于一般高等学校的毕业论文。目的是总结检查学生在校期间的学习成果，是评定毕业成绩的重要依据；同时，通过毕业设计，也使学生对某一课题作专门深入系统的研究，巩固、扩大、加深已有知识，培养综合运用已有知识独立解决问题的能力。
毕业设计也是学生走上国家建设岗位前的一次重要的实习。一些国家根据学生的毕业设计，授予一定的学衔。
如建筑师、农艺师、摄影师等。中国把毕业设计和毕业考试结合起来，作为授予学士学位的依据。
目的要求目的毕业设计公开答辩会毕业设计公开答辩会（1）培养学生综合运用所学知识，结合实际独立完成课题的工作能力。（2）对学生的知识面，掌握知识的深度，运用理论结合实际去处理问题的能力，实验能力，外语水平，计算机运用水平，书面及口头表达能力进行考核。
要求（1）要求一定要有结合实际的某项具体项目的设计或对某具体课题进行有独立见解的论证，并要求技术含量较高；（2）设计或论文应该在教学计划所规定的时限内完成；（3）书面材料：框架及字数应符合规定。基本步骤编辑确定课题选题是毕业设计的关健。
一个良好的课题，能强化理论知识及实践技能，使学生充分发挥其创造力，圆满地完成毕业设计。毕业设计的课题可从以下几个方面综合考虑：（1）有利于综合学生所学知识。
（2）能结合学科特点。（3）尽可能联系实际。
（4）有一定的应用价值。根据以上要求，可以考虑从下面一些角度挖掘课题：（1）学科教学的延伸。
例如：结合电气控制线路，要求学生设计机械动力头控制电路并安装调试。结合数字电路进行逻辑电路的设计与装接。
（2）多学科的综合。结合某专业学科确定一个综合课题，假如课题较大，可分解为几个子课题，交由不同的小组完成，最后再整合成一个完整的课题。
例如，机电专业可设计以下课题：大型城市的交通信号灯指示。这个课题就可分为以下两个子课题：PLC控制的信号灯显示、信号长短计时的时钟电路。
（3）结合生产实际。学校可以和一些单位联合，共同开发一批有实用价值、适合学生设计的课题，甚至可以以某些单位的某项生产任务作为设计课题。
学校应注重课题资料的积累，尽量选取最适合教学内容又贴近生产实际的课题，完成资料库的建设，为今后课题的不断完善创造良好的基础。项目分析毕业设计需对一个即将进行开发的项目的一部份进行系统分析（需求分析，平台选型，分块，设计部分模块的细化）。
这类论文的重点是收集整理应用项目的背景分析，需求分析，平台选型，总体设计（分块），设计部分模块的细化，使用的开发工具的内容。论文结构一般安排如下： 1）引言（重点描述应用项目背景，项目开发特色，工作难度等） ；2）项目分析设计（重点描述项目的整体框架，功能说明，开发工具简介等）；3）项目实现（重点描述数据库设计结果，代码开发原理和过程，实现中遇到和解决的主要问题，项目今后的维护和改进等，此部分可安排两到三节）；4）结束语。
指导设计指导教师布置给学生任务后，要指导学生分析课题，确定设计思路，充分利用技术资料，注重设计方法和合理使用工具书。学生设计时应注重理论与实际的差距，充分考虑设计的可行性。
指导教师要注重学生完成任务的质量和速度，及时指出其存在的不足，启发其独立思考。在设计过程中，应指导学生养成良好的安全意识和严谨的工作作风。
设计完成后应撰写毕业设计论文，对自己的设计过程作全面的总结。组织答辨答辨是检查学生毕业设计质量的一场“口试”。
通过这一形式，有助于学生进一步总结设计过程，检验毕业设计论文及图纸毕业设计论文及图纸其应变能力及自信心，为真正走上社会打下坚实的基础。答辩主要考查学生的一些专业基础知识和基本理论。
答辩的过程实际上也是帮助学生总结的过程。教师要积极引导学生总结在设计过程中积累起来的经验，分析设计效果，找出不足以及改进方法，帮助学生把实践转化成自己的知识和技能。
通过答辩，也有助于学生提高应变能力及自信心，为真正走上社会打下坚实的基础。评定成绩评定成绩的根据主要有两个方面：一是毕业设计的质量；二是答辩的表现，而答辩的表现不低于毕业设计的质量。
优秀：按期圆满完成任务。
大数据毕业论文
1.有关大数据的论文 急 在线等
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据有四个基本特征：一、数据体量巨大（Vomule），二、数据类型多样（Variety），三、处理速度快（Velocity），四、价值密度低（Value）。 在大数据的领域现在已经出现了非常多的新技术，这些新技术将会是大数据收集、存储、处理和呈现最强有力的工具。
大数据处理一般有以下几种关键性技术：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。 大数据处理之一：采集。
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
大数据处理之二：导入和预处理。虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。 导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
大数据处理之三：统计和分析。统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 大数据处理之四：挖掘。
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。
该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。 整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
大数据的处理方式大致分为数据流处理方式和批量数据处理方式两种。数据流处理的方式适合用于对实时性要求比较高的场合中。
并不需要等待所有的数据都有了之后再进行处理，而是有一点数据就处理一点，更多地要求机器的处理器有较快速的性能以及拥有比较大的主存储器容量，对辅助存储器的要求反而不高。批量数据处理方式是对整个要处理的数据进行切割划分成小的数据块，之后对其进行处理。
重点在于把大化小——把划分的小块数据形成小任务，分别单独进行处理，并且形成小任务的过程中不是进行数据传输之后计算，而是将计算方法（通常是计算函数——映射并简化）作用到这些数据块最终得到结果。 当前，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。
在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。
对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业。
2.论文（什么互联网+大数据）
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临[1]据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。 数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
大数据 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[6] “大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。
这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。 大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万…… 截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。
国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。
IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
3.毕业准备写一篇关于电商行业在大数据方面的论文各位大神有什么好的
电子商务专业是融计算机科学、市场营销学、管理学、法学和现代物流于一体的新型交叉学科。目的是培养系统掌握电子商务的基础知识和基本技能，熟悉各类电子商务活动的基本业务流程，能熟练运用电子商务技能和现代信息技术从事电子商务活动、电子商务网站及系统建设和安全维护工作、电子商务管理业务的高级应用型技术人才。基本简介
电子商务（Electronic Commerce），简称EC。通俗的说电子商务，电子商务就是利用互联网开展商务活动，当企业将它的主要业务通过企业的内联网、外联网、及互联网与企业的职员、客户、供销商及其合作伙伴直接相连时，其中发生的活动就是电子商务。融计算机科学、市场营销学、管理学、法学和现代物流于一体的新型交叉学科。培养掌握计算机信息技术、市场营销、国际贸易、管理、法律和现代物流的基本理论及基础知识，具有利用网络开展商务活动的能力和利用计算机信息技术、现代物流方法改善企业管理方法，提高企业管理水平能力的创新型复合型电子商务高级专门人才。
折叠专业方向
电子商务专业有六个专业方向：网站设计与程序方向、网络营销编辑方向、网络产品规划方向、企业信息化、个人网络创业及银行卡的研发方向。电子商务专业在不同高校里要求的课程也是不一样的，一些院校注重电子商务网络技术计算机技术，还有一些院校会把课程重点放在商务模式上面，这些主要体现在这个专业所在的院系，有的在管理学院，有的会在信息科学与技术学院，有的会在软件学院，在这样各个院校培养出来的学生的专长也会有一定的区别。
就业方向
专业毕业后，可从事银行的后台运作（网络运作）、企事电子商务就业单位网站的网页设计、网站建设和维护、或网络编辑、网站内容的维护和网络营销（含国际贸易）、企业商品和服务的营销策划等专业工作，或从事客户关系管理、电子商务项目管理、电子商务活动的策划与运作、电子商务系统开发与维护工作以及在各级学校从事电子商务教学等工作。专科学生，还可以在呼叫中心从事电话营销、电子商务助理等文职的工作。一般的年薪在15W左右还是比较不错的，值得推荐。
4.大数据导论论文应该写哪些内容
弗洛伊德《精神分析导论演讲》（又译精神分析引论）是弗洛伊德所有心理学著作的入门。《梦的解析》（又译释梦）是经典之作，此外还有《性学三论》（又译《性欲理论三讲》）等，可以看一看。
贝克尔的《反抗死亡》，《血酬定律》作者吴思认为
“这本书对我的影响超过各派心理学的作品。这本书，还有蒂利希的《存在的勇气》，帮助我理解了人心和人性———超越动物的独有特性。10年前读毕此书，叹为观止，从此不再看心理学方面的书。”
当然，看一看朱光潜的《西方美学史》（仅看上册即可），也很有帮助。
5.论文（什么互联网+大数据）
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临[1]据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
大数据
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[6]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……
截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
6.会计的大数据论文怎么写
.浅析战略成本管理 31.浅析网络会计 32.浅析内部审计风险的形成与控制 33.浅谈我国企业的内部控制体系 34.汽车企业冲压作业的成本控制 35.关于我国物业税立法的思考 36.财务报表附注在财务分析中的重要性 37.浅析负债经营的相关问题 38.会计信息与管理者报酬激励的研究 39.浅析我国之会计电算化 40.浅议无形资产的管理 41.企业内部会计控制研究 42.加强中小企业单位内部控制建设的新思考43.假账的识别方法与治理对策44.新会计准则中公允价值的应用探讨 45.中小企业融资问题研究 46.新所得税会计准则的主要变化及影响分析 47.会计信息与管理者报酬激励的研究。
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