数据挖掘方面的论文选题意义怎么写

首先纲领性把握两者区别：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。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。在明确两部分的区别之后可以对选题的相关领域进行搜索，明确当下该选题有哪些研究成果，还有哪些部分是你的选题需要补充和完善的。对选题的价值有一个综合性的判断。最后进入实战部分：可以先简单叙述该课题的起源或者发展状况，然后阐明选题着重解决哪些问题（讨论范围）。最后对你的选题进行价值性评估，说清楚这篇论文将对理论产生哪些推动作用，或者对实践有什么指导意义就可以了。PS目的和意义可以分开写，也可以合并写，看个人爱好以及资料的详实程度。希望对你有帮助~祝论文顺利 O(∩_∩)O

选题意义和目的一般作为开题报告里面的第一块内容，是阐述你所研究的这个选题有没有研究价值或者说讨论价值的，　写开题报告的目的，其实就是要请导师来评判我们这个选题有没有研究价值、这个研究方法有没有可能奏效、这个论证逻辑有没有明显缺陷写意义的时候根据你的选题来决定形式可以分现实意义和理论意义也可以不细分，把目的和意义和在一起写，总之突出你观点的新颖和重要性即可建议可以从这两点来叙述，不过要根据自己的选题，不要生搬硬套: (你的选题)是前人没有研究过的，也就是说研究领域中一个新颖有意义的课题，被前人所忽略的前人有研究过，或者说阐述过但是没有阐述论证的足够全面，你加以丰满，或者驳斥前人的观点，总之，意义和目的一定要叙述的清晰并且是有一定新意的其次注意自己所使用的理论，你是用什么理论证明你的观点也要叙述清楚，否则难以有说服力在做文献综述和国内外研究水平的评价等等也要有翔实的根据这样才能衬托出你的选题的意义所在

如下：第一、论文选题意义怎么写，重点在于表示明白论文选题的对理论研究有哪些贡献，或者对实践具有哪些帮助和指导。第二、在相关的选题相关领域进行搜索，明确当下该选题有哪些研究成果，还有哪些部分是需要去修改和补充的。对选题有一个综合性的判断。第三、进入实战的部分，简单讲述一下该课题的起源和发展情况，接着阐明选题需要重点去解决哪些问题，也就是讨论的范围。第四、最后对你的选题进行价值性评估，说明这篇论文对理论产生哪些实质的推动作用，有什么指导的意义。课题研究意义写作技巧可以从下面几方面着手：首先，要说明问题是如何发现的，即该研究的研究背景是什么，是根据什么、受什么启发而搞这项研究，一般可以从有关国家政策及国内外关注的问题出发来提出研究问题。其次，要说明该选题在理论上的创新性，主要通过分析国内外研究的现状，来指出自己选题与各个主流观点的研究前提的差异性，从而突出自己选题在理论上的创新性。最后，研究此项课题的现实意义，这需要对所研究问题的实际用处有所了解。

根据你的选题来决定形式，同时研究的目的、意义也就是为什么要研究、研究它有什么价值。这一般可以先从现实需要方面去论述，指出现实当中存在这个问题，需要去研究，去解决，本论文的研究有什么实际作用，然后，再写论文的理论和学术价值。这些都要写得具体一点，有针对性一点，不能漫无边际地空喊口号。对于创作上的问题可以来职称驿站网看看。

数据挖掘方面的论文选题意义

我也要弄数据挖掘方面的论文，明天就要答辩了。指导老师也不在学校，答辩也不回来，全由我糊弄！你是要数据挖掘技术在实际上的应用的，还是只是数据挖掘技术的详细介绍的？好像不怎么好找资料，都是硕士以后的论文，看不懂

数据挖掘得概念，关键技术及应用数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用数据挖掘的关联规则、概念、算法（以两种算法规则为例）归纳算法过程

数据挖掘方面的论文选题意义是什么

人们把原始数据看作是形成知识的源泉，就像从矿石中采矿一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图形、图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的;可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门很广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者和工程技术人员。

开题报告一般要总结意图，主要运用什么理论，要达到的目的。说明主题选择的目的和意义，并指出论文写作的范围。介绍应该简短而简洁，围绕主题。说明调查的原因或目的、时间和地点、对象或范围、过程和方法以及工作人员的构成，从中引出核心问题或基本结果。明确调查目标的时代背景、总体发展趋势、实际情况、关键考试成绩、突出情况等基本情况，明确提出核心问题或主要意见；直接总结调查结果，如肯定实践、指出问题、提示影响、解释中心内容等。序言具有锦上添花的效果，应简洁总结，直接切割主题。论文主题选择的关键取决于澄清论文主题选择对理论基础研究的贡献，或对实践活动的帮助和具体指导。简要描述问题的起源和未来的发展，然后显示主题应该处理什么问题，即讨论的范围。最后，对您的主题选择的使用价值进行评估，以显示本文对基础理论的基本促进作用和具体指导的意义。

数据挖掘论文选题意义怎么写

学术堂来告诉你论文选题意义怎么写：　　第一，论文选题意义怎么写，重点在于表示明白论文选题的对理论研究有哪些贡献，或者对实践具有哪些帮助和指导。　　第二，在相关的选题相关领域进行搜索，明确当下该选题有哪些研究成果，还有哪些部分是需要去修改和补充的。对选题有一个综合性的判断。论文查重系统　　第三，进入实战的部分，简单讲述一下该课题的起源和发展情况，接着阐明选题需要重点去解决哪些问题，也就是讨论的范围。　　第四，最后对你的选题进行价值性评估，说明这篇论文对理论产生哪些实质的推动作用，有什么指导的意义。

回答亲，可写以下几点，中药制药纯化水消毒的过程和方法，在用科学表明该方法作用，最后该选题的重点内容总结亲，你要明白论文的作用是什么，理由是最好找的，比如你看到与选题中观点一致或相反的资料、事例引发的思考，或者是由于所研究的内容具有明确的理论价值和实践意义，最后提出自己的观点。亲，你要明白论文的作用是什么，理由是最好找的，比如你看到与选题中观点一致或相反的资料、事例引发的思考，或者是由于所研究的内容具有明确的理论价值和实践意义，最后提出自己的观点。选题理由要从观点的由来和研究历程着手，提出论文是对以往研究的总结还是创新，并且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。我简单说一个理由，比如“中药制药纯化水系统是怎样消毒杀菌微生物的，更多3条 

数据挖掘方面的论文选题意义和价值

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。

盲目了，不知如何来入手，那就我来