数据挖掘结课论文题目
当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。
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。
本科学位论文是侧重于动手能力的，所以称为毕业设计，大数据处理类的，如果真的去搭建云平台是稍微有些不太好做，毕竟咱们个人的计算机终端是不够的，所以我觉得侧重于大数据安全，有一些算法，简单仿真，或者基于hadoop对某个行业的数据进行下分析计算也是没问题，到实例部分其实你用数据挖掘的方法去做，结果差不多
数据挖掘课程论文
汉斯有本（数据挖掘）刊物，你可以参考下上面的文献，找下方法
国际权威学术组织的数据挖掘（ICDM）12 2006 IEEE国际会议上入选十大经典领域的数据挖掘算法：，K均值，SVM，先验，EM的PageRank，AdaBoost的朴素贝叶斯，KNN，和CART 不只是所选算法10，事实上，参与的18种算法的选择，其实，只是为了拿出一个可以称得上是经典算法的数据挖掘领域有产生深远的影响。 的 算法是一种分类决策树算法，机器学习算法，核心算法是ID3算法算法继承了ID3算法的优点和ID3算法已经在以下几个方面： 1）信息增益率提高，选择属性，克服偏差值选择属性信息增益选择属性缺乏; 2）在树结构中修剪; 3）完成的过程中连续属性离散化; 4）不完整的数据。 算法有以下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在树形结构中，顺序扫描和排序的数据集，从而导致低效率的算法。 2。 K-means算法 k-means算法算法的k-means算法是一个聚类算法，根据其属性分成K，K
物联网毕业论文参考文献推荐
大学生活在不经意间即将结束，毕业论文是每个大学生都必须通过的，毕业论文是一种、有准备的检验大学学习成果的形式，优秀的毕业论文都具备一些什么特点呢？以下是我帮大家整理的物联网毕业论文参考文献，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
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数据挖掘毕业论文课题
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。
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。
可以先找一些在知名的国际会议上发的论文好好看看，了解下相关领域最新的进展。如果已经有了大概的方向就更好找了，关键还是在自己有兴趣的前提下尽量找一个做起来有信心的课题。举个例子吧，今年在马德里开的新一届www会议上的新论文dblp里都有索引，包括web data mining（链接在下面）^^
python数据挖掘论文题目
python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
1基于MapReduce的气候数据的分析
2基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现
3基于概率图模型的蛋白质功能预测
4基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现
5基于hbase搜索引擎的设计与实现
6基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现
7客户潜在价值评估系统的设计与实现
8基于神经网络的文本分类的设计与实现
9基于Apriori的商品关联关系分析与挖掘
10基于词频统计的中文分词系统的设计与实现
11 K-means算法在微博数据挖掘中的应用
12图像对象检测分析系统的研究和应用
13基于Apriori关联规则的电子商务潜在客户的数据挖掘
14基于Spark的电商用户行为分析系统的设计与实现
15音乐推荐系统的研究与应用
16基于大数据的高校网络舆情监控引导系统的研究与应用
17基于医疗大数据的肿瘤疾病模式分析与研究
18基于支持向量机的空间数据挖掘及其在旅游地理经济中的应用
19基于深度残差网络的糖尿病视网膜病变分类检测研究
20基于大数据分析的门户信息推荐系统
21 Web数据挖掘及其在电子商务中的研究与应用
可以用这种实时且定量的方式来跟踪一些上市公司或者私有公司旗下的产品，来确定谁是有价值的投资目标。
大概一年多以前，和几个小伙伴均认同一个趋势：觉得通过技术手段获取网上越来越丰富的数据，并基于这些数据做分析及可视化，必能产生有价值的结果，帮助大家改善生活。
数据挖掘本科论文题目
企业信息系统开发战略
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
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。
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