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毕业论文选题与数据资源使用管理

发布时间:2024-07-18 07:05:06

毕业论文选题与数据资源使用管理

计算机信息管理可以写系统设计与实现,或者再小点的题目。当时也不太懂,还是上届的学长给的文方网,结合自己的课题,帮写的《基于网络环境的学生信息管理系统的研究》,用java做的,非常专业

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四、政府知识管理系统实例分析 下面以由苏州欧索软件公司开发的“Bluten政府知识管理平台”③为主导,结合北京俊和在线网络科技有限公司的知识管理系统④作实例分析,这两家公司的政府知识管理系统基本上可以代表当前我国政府知识管理系统的现状。 经过归纳可以得到“Bluten政府知识管理平台”主要功能模块及特点是: 第一个主模块是政务中心,这是系统的主导功能,下设五个子功能: 一是公文管理(发文、收文、档案管理),特点是支持语音录入、手写录入,能实现收发公文流程的自由设置和流程监控;二是事务管理(人事办公事务和财务事务),特点是能够规范和固化行政办公流程,实现各项事务的自助处理;三是日程管理(有多种方式,如邮件提醒、短消息提醒、BP机提醒、电话提醒),特点是按日、周、月显示日程,并可对日程进行公布、存储、查询;四是会议管理(会议室管理、会议通知管理),特点是能与日程管理紧密联系,可进行会议提醒,可进行会议纪要管理;五是邮件管理(电子邮件收发、扩展Web访问)。 第二个主模块是资源中心,下设以下五个子功能:新闻发布、公告发布、政策法规办事指南、其他信息(包括各种交通信息及其共享信息)。第三个主模块是管理中心,能实现无线应用、消息提醒、流程自定义、图形化设计工具、多组织结构、流程监控分析、自定义表单、用户管理、图形化的用户权限管理等功能。 “Bluten政府知识管理平台”代表了当前大部分电子政务管理软件的主要功能。但是,应当说它的政府知识获取、传播共享、利用测评功能不够充分,基本上可以说还是一种办公管理,偏重于政务管理,而不是知识管理和公共服务。 相比之下,俊和在线的一站式电子政务应用解决方案除了具备上表所列的欧索软件中的大部分功能以外,还突出了知识管理功能。该方案基于门户系统与内容管理、虚拟网站集群,以及中间件平台等支撑系统的整合而成,包括“一站式”所必须具备的单点登录、统一认证、应用分布、虚拟站点集群、集中管理功能,同时还包括门户服务通常应具备的搜索引擎、消息引擎、个性化展现、知识导航、应用集成等功能。 从该方案的“一站式信息门户”有“消息沟通”模块,包括分类论坛、在线交流、在线聊天、在线调查、信访管理等功能;“一站式协同办公”平台的办公应用层中的特别有一个“办公协作平台”模块,其中有信息发布、数据文档共享、视频会议、论坛服务、远程办公等功能。事务管理模块中还有“辅助决策”功能等,在此都体现了知识管理的特征。 从上文提出的政府知识管理系统的三大功能需求,到俊和在线的知识管理系统这一阶段,政府的知识管理系统已经取得了很大进展:如知识门户开始形成、协同办公成效显著。但这些系统大多还只是停留在知识的简单获取、传播和利用阶段,需要加强的知识管理功能还有很多:隐性知识的获取难度仍然较大,需要引入适当的激励机制激发共享;知识交流的过程基本上还是在对知识的外化,真正内化的很少;对知识培训、推送考虑的也不多;知识贡献较少;也没有良好的知识测评机制。综上所述,当前已有的政府知识管理系统与从理论上设计的理想需求模型还有差距,在实践中,系统设计人员可以参考知识管理的功能需求,从公务员的个人知识管理做起,培养知识分享和交流的组织文化,培育实践社区,确定办公领域中的关键知识,重视信息门户的知识沉淀,并结合实际情况设计出适合政府的知识管理系统,培养政府创新能力。 ①以外促内,内强则外优——政府、公共事业单位知 识管理的导入.http://www.amteam.org/static/54235.hnn1. [访问日期:2007—2—3】 ② 刘武,朱明富.构建知识管理系统的探讨.计算机应用研究.2002(4):35—37. ③ 苏州欧索软件公司.Bluten知识平台解决方案.http://www.oceanso~:.com.cn/document/knowledge.doc. 【访问日期:2006-12-10】 ④北京俊和在线网络科技有限公司.成功方案:一站式电子政务应用解决方案.http://www.wits.com.cn/wits/news/news_show.asp?id=94&kind= 公司动态&trade=政府信息化.【访问日期:2007—3—9】

浏览捕捉法 (将阅读所得到的方方面面的内容, 进行分类、 排列、 组合, 从中可以寻找解决问题、发现这些问题、 将自己在研究中的体会与相关资料数据分别加以分析比较, 找出存在哪些体会在资料中我们没有或者有的没有;虽然已经有了信息,但看法不同;哪些经验和资料基本相同;哪些经验是在数据基础上深化和发挥的,等等。 经过几番深思熟虑的思考这个过程,就容易就会萌生发展自己的想法。及时抓住这个想法,然后进一步思考,目标的主题就会逐渐清晰起来)。追溯验证法(先有拟想, 然后再通过学生阅读教学资料进行加以分析验证来确定选题的方法 )选好了毕业论文的题目,必须进行理论准备。 毕业设计论文撰写前的理论教学准备是积累相关资料的向导毕业论文撰写前的理论学习准备是形成一个论点和论据的必要条件以经济学论文来讲, 首先要掌握经济学原理 、 还要掌握应用发展经济学专业知识, 包括中国工业经济学、农业经济学、 商业经济学、 财政学、 外贸经济学、 金融学、 企业财务管理学, 等等 、还要掌握科学研究我国经济社会现象我们必须需要具备的方法论基础知识, 这主要是指经济数学、 统计学、 会计学、 电子商务计算机的应用系统技术等有关人员数量问题分析处理方法的基本文化知识 、 撰写经济学论文而不掌握一定数量关系分析的基本思想方法是很难取得成功的。论文查重可以参考下Papertime。

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。

毕业论文选题与数据资源使用情况

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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。

毕业论文选题与数据资源使用情况分析

论文写作方法及注意事项在整个论文写作过程中,草拟初稿是一项最重要的工作,也是最需要花费心思的工作。初稿虽然只是文章的一个坯子,但却是下步进行加工的基础。不能因为它是初稿,写作时就可以草率行事。起草初稿应注意些什么问题呢?1、周密思考,慎重落笔毕业论文是一项“系统工程”,在正式动笔之前,要对文章进行通盘思考,检查一下各项准备工作是否已完全就绪。首先,要明确主题。主题是文章的统帅,动笔之前必须想得到十分清楚。清人刘熙载说:“凡作一篇文,其用意俱可以一言蔽之。扩之则为千万言,约之则为一言,所谓主脑者是也。”(《艺概》)作者要想一想,自己文章的主题能否用一句话来概括。主题不明,是绝对不能动手写文的。其次,是理清思路。思路是人订]思想前进的脉络、轨道,是结构的内在依据。动笔之前,对怎样提出问题,怎样分析问题,怎样解决问题,以及使用哪些材料等,都要想清楚。第三,立定格局。所谓“格局”,就是全文的间架、大纲、轮廓。在动笔之前先把它想好“立定”,如全文分几部分,各有哪些层次,先说什么,后说什么,哪里该详,哪里该略,从头至尾都应有个大致的设想。第四,把需要的材料准备好,将各种事实、数据、引文等找来放在手头,以免到用时再去寻找,打断思路。第五,安排好写作时间、地点。写作要有相对集中的时间,比较安静的环境,才能集中精力专心致志地完成毕业论文写作任务。古人说:“袖手于前,方能疾书于后。”鲁迅也曾说,静观默察,烂熟于心;凝神结想,一挥而就。做好了充分的准备,写起来就会很快。有的人不重视写作前的准备,对所写的对象只有一点粗浅的认识就急于动笔,在写作过程中“边施工边设计”,弄得次序颠倒,手忙脚乱,或做或掇,时断时续,结果反而进展缓慢。所以,在起草之前要周密思考,慎重落笔。2一气呵成,不重“小节”在动笔之前要做好充分的准备,一旦下笔之后,则要坚持不懈地一口气写下去,务必在最短时间内拿出初稿。这是许多文章家的写作诀窍。有的人写文章喜欢咬文嚼字,边写边琢磨词句,遇到想不起的字也要停下来查半天字典。这样写法,很容易把思路打断。其实,初稿不妨粗一些,材料或文字方面存在某些缺陷,只要无关大局。暂时不必去改动它,等到全部初稿写成后,再来加工不迟。鲁迅就是这样做的,他在《致叶紫》的信中说:先前那样十步九回头的作文法,是很不对的,这就是在不断的不相信自己——结果一定做不成。以后应该立定格局之后,一直写下去,不管修辞,也不要回头看。等到成后,搁它几天,然后再来复看,删去若干,改换几字。在创作的途中,一面炼字,真要把感兴打断的。我翻译时,倘想不到适当的字,就把这些字空起来,仍旧译下去,这字待稍暇时再想。否则,能因为一个字,停到大半天。这是鲁迅的经验之谈,对我们写毕业论文也极有启发。3、行于所当行,止于所当止北宋大文学家苏拭在谈到他的散文写作时说:“吾文如万斜泉涌,不择地而出。在乎地,滔滔汩汩,虽一日干里无难;及其与山石曲折,随地赋形而不可知也。所可知者,常行于所当行,常止于不可不止,如是而已矣。”(《文说》)苏拭是唐宋八大散文家之一,作文如行云流水,有神出鬼没之妙,旁人不可企及。但他总结的“行于所当行,止于所不可不止”,则带有一定的普遍性。“行于所当行”,要求作者在写作时,该说的一定要说清楚,不惜笔墨。如一篇文章的有关背景,一段事情的来龙去脉,一种事物的性质特征等,如果是读者所不熟悉的,就应该在文章中讲清楚,交代明白,不能任意苟简,而使文意受到损害,以致出现不周密、不翔实的缺陷。“止于所不能不止”,就是说,不该写的,一字也不可多写,要“惜墨如金”。如果情之所至,任意挥洒,不加节制,也不肯割爱,势必造成枝蔓横生,冗长拖杏,甚至出现“下笔千言,离题万里”的毛病。4、写不出的时候不硬写鲁迅在《答北斗杂志社问》一文中,提出了八条写文章的规则,其中第二条是:“写不出的时候不硬写”。这是很有道理的。“写不出”,有种种原因:或者对所谈的问题认识不充分,仅停留在表面上,未能透过现象深入其本质;或则对所论的问题分析不透彻,没有从不同层面、不同角度进行剖析,只见一点,不及其余;或者所掌握的材料还不够充分,或则对文章的主题、结构、语言表达还没有想好,等等,都可使文章写不下去。“写不出”,正好暴露出自己写作中存在的问题,并不一定是坏事。它说明准备工作还没有做好,写作时机还不成熟。这时候,应该明智地停下来,细心地分析写不出的原因,回顾写作的各个环节,找出问题的症结所在。如果是材料问题,就要进一步搜集材料;如果是认识问题,就要用马克思主义的立场、观点和方法,对写作对象进行再认识。“不硬写”,不等于不能再写。只要查明原因,对症下药,克服了写作中的障碍,就会出现“山重水复疑无路,柳暗花明又一村”的新境界。。毕是衡量自考毕业生是否达到全日制普通高校相同层次相同专业的学力水平的重要依据之一。但是,由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练,往往对论文的独立写作感到压力很大,心中无数,难以下笔。因此,对本科专业自考生这一特定群体,就论文的撰写进行必要指导,具有重要的意义。本文试就如何撰写论文作简要论述,供参考。论从文体而言,它也是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说文。完成论文的撰写可以分两个步骤,即选择课题和研究课题。首先是选择课题。选题是论文撰写成败的关键。因为,选题是论文撰写的第一步,它实际上就是确定“写什么”的问题,亦即确定科学研究的方向。如果“写什么”不明确,“怎么写”就无从谈起。教育部自学考试公室有关对毕业论文选题的途径和要求是“为鼓励理论与工作实践结合,应考者可结合本单位或本人从事的工作提出论文题目,报主考学校审查同意后确立。也可由主考学校公布论文题目,由应考者选择。毕业论文的总体要求应与普通全日制高等学校相一致,做到通过论文写作和答辩考核,检验应考者综合运用专业知识的能力”。但不管考生是自己任意选择课题,还是在主考院校公布的指定课题中选择课题,都要坚持选择有科学价值和现实意义的、切实可行的课题。选好课题是毕业论文成功的一半。第一、要坚持选择有科学价值和现实意义的课题。科学研究的目的是为了更好地认识世界、改造世界,以推动社会的不断进步和发展。因此,毕业论文的选题,必须紧密结合社会主义物质文明和精神文明建设的需要,以促进科学事业发展和解决现实存在问题作为出发点和落脚点。选题要符合科学研究的正确方向,要具有新颖性,有创新、有理论价值和现实的指导意义或推动作用,一项毫无意义的研究,即使花很大的精力,表达再完善,也将没有丝毫价值。具体地说,可从以下三个方面来选题。首先,要从现实的弊端中选题,学习了专业知识,不能仅停留在书本上和理论上,还要下一番功夫,理论联系实际,用已掌握的专业知识,去寻找和解决工作实践中急待解决的问题。其次,要从寻找科学研究的空白处和边缘领域中选题,科学研究还有许多没有被开垦的处女地,还有许多缺陷和空白,这些都需要填补。应考者应有独特的眼光和超前的意识去思索,去发现,去研究。最后,要从寻找前人研究的不足处和错误处选题,在前人已提出来的研究课题中,许多虽已有初步的研究成果,但随着社会的不断发展,还有待于丰富、完整和发展,这种补充性或纠正性的研究课题,也是有科学价值和现实指导意义的。第二、要根据自己的能力选择切实可行的课题。毕业论文的写作是一种创造性劳动,不但要有考生个人的见解和主张,同时还需要具备一定的客观条件。由于考生个人的主观、客观条件都是各不相同的,因此在选题时,还应结合自己的特长、兴趣及所具备的客观条件来选题。具体地说,考生可从以下三个方面来综合考虑。首先,要有充足的资料来源。“巧妇难为无米之炊”,在缺少资料的情况下,是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题,对课题深入研究与开展很有帮助。其次,要有浓厚的研究兴趣,选择自己感兴趣的课题,可以激发自己研究的热情,调动自己的主动性和积极性,能够以专心、细心、恒心和耐心的积极心态去完成。最后,要能结合发挥自己的业务专长,每个考生无论能力水平高低,工作岗位如何,都有自己的业务专长,选择那些能结合自己工作、发挥自己业务专长的课题,对顺利完成课题的研究大有益处。选好课题后,接下来的工作就是研究课题,研究课题一般程序是:搜集资料、研究资料,明确论点和选定材料,最后是执笔撰写、修改定稿。第一、研究课题的基础工作———搜集资料。考生可以从查阅图书馆、资料室的资料,做实地调查研究、实验与观察等三个方面来搜集资料。搜集资料越具体、细致越好,最好把想要搜集资料的文献目录、详细计划都列出来。首先,查阅资料时要熟悉、掌握图书分类法,要善于利用书目、索引,要熟练地使用其他工具书,如年鉴、文摘、表册、数字等。其次,做实地调查研究,调查研究能获得最真实可靠、最丰富的第一手资料,调查研究时要做到目的明确、对象明确、内容明确。调查的方法有:普遍调查、重点调查、典型调查、抽样调查。调查的方式有:开会、访问、问卷。最后,关于实验与观察。实验与观察是搜集科学资料数据、获得感性知识的基本途径,是形成、产生、发展和检验科学理论的实践基础,本方法在理工科、医类等专业研究中较为常用,运用本方法时要认真全面记录。第二、研究课题的重点工作———研究资料。考生要对所搜集到手的资料进行全面浏览,并对不同资料采用不同的阅读方法,如阅读、选读、研读。通读即对全文进行阅读,选读即对有用部分、有用内容进行阅读,研读即对与研究课题有关的内容进行全面、认真、细致、深入、反复的阅读。在研读过程中要积极思考。要以书或论文中的论点、论据、论证方法与研究方法来触发自己的思考,要眼、手、脑并用,发挥想象力,进行新的创造。在研究资料时,还要做好资料的记录。第三、研究课题的核心工作―――明确论点和选定材料。在研究资料的基础上,考生提出自己的观点和见解,根据选题,确立基本论点和分论点。提出自己的观点要突出新创见,创新是灵魂,不能只是重复前人或人云亦云。同时,还要防止贪大求全的倾向,生怕不完整,大段地复述已有的知识,那就体现不出自己研究的特色和成果了。根据已确立的基本论点和分论点选定材料,这些材料是自己在对所搜集的资料加以研究的基础上形成的。组织材料要注意掌握科学的思维方法,注意前后材料的逻辑关系和主次关系。第四、研究课题的关键工作―――执笔撰写。下笔时要对以下两个方面加以注意:拟定提纲和基本格式。拟定提纲包括题目、基本论点、内容纲要。内容纲要包括大项目即大段段旨、中项目即段旨、小项目即段中材料或小段段旨。拟定提纲有助于安排好全文的逻辑结构,构建论文的基本框架。基本格式:一般论文由标题、摘要、正文、参考文献等4方面内容构成。标题要求直接、具体、醒目、简明扼要。摘要即摘出论文中的要点放在论文的正文之前,以方便读者阅读,所以要简洁、概括。正文是论文的核心内容,包括绪论、本论、结论三大部分。绪论部分主要说明研究这一课题的理由、意义,要写得简洁。要明确、具体地提出所论述课题,有时要写些历史回顾和现状分析,本人将有哪些补充、纠正或发展,还要简单介绍论证方法。本论部分是论文的主体,即表达作者的研究成果,主要阐述自己的观点及其论据。这部分要以充分有力的材料阐述观点,要准确把握文章内容的层次、大小段落间的内在联系。篇幅较长的论文常用推论式(即由此论点到彼论点逐层、步步深入的写法)和分论式(即把从属于基本论点的几个分论点并列起来,一个个分别加以论述)两者结合的方法。结论部分是论文的归结收束部分,要写论证的结果,做到首尾一贯,同时要写对课题研究的展望,提及进一步探讨的问题或可能解决的途径等。参考文献即撰写论文过程中研读的一些文章或资料,要选择主要的列在文后。第五、研究课题的保障工作―――修改定稿。通过这一环节,可以看出写作意图是否表达清楚,基本论点和分论点是否准确、明确,材料用得是否恰当、有说服力,材料的安排与论证是否有逻辑效果,大小段落的结构是否完整、衔接自然,句子词语是否正确妥当,文章是否合乎规范。

我也是会计的,正在写毕业论文。选题方面一般来说,应该选取容易取得数据并且进行分析的题目来写,比如“某企业的财务风险(或者融资问题、筹资问题等等)分析”,就可以找某个企业的财务报表,通过分析数据来拓展论文内容,这样比较好写

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。

大数据与人力资源管理论文

大数据如何优化企业HR管理第一:重视大数据的作用大数据时代的到来意味着企业的经营环境也发生了很大变化,新特点是决策以数据为依据,数据进行网络共享,信息系统作为数据集成的平台。人力资源要想发挥自己更大的价值并且拓宽自己的职能,专业化水平的提升是关键。而大数据在提升专业化的过程中发挥着极为重要的作用,其利用互联网技术科学规范人力资源管理,使得每一个步骤都在向专业化的方向靠拢。未来人力资源行业的发展势必会以依托大数据云计算为发展趋势,人力资源管理模式的升级要全面充分地掌握数据,重视数据的准确性和权威性,随时对数据进行动态监测。与此同时,企业还应当实现在数据与最终人才价值与利益之间的转化,借助外力来提高人力资源管理的质量。第二:促成人力资源管理的创新在大数据的帮助下,人力资源管理将由原来多依靠经验进行管理向更加科学规范的管理方式转变,其中的选、育、用、留等过程都逐渐可以量化查询。如此一来管理过程以及结果更加令人信服,精准度更高,管理部门自然也树立更高的威信。新时代下,人力资源管理对于数据的依赖程度继续加深,先进的平台与相关技术可以更加科学高效地管理人才信息,管理效率大大提升。管理部门通过先进的平台对数据信息进行获取和分析,不但便捷,而且使整个过程更加规范化,更为人力资源部门的领导者做出决策提供了更为可靠的依据。第三:大数据在企业HR中的应用 图:大数据在企业HR中的应用1、人力资源管理需要制定管理策略和规划。在大数据时代下,市场环境瞬息万变,企业也需要随时调整自己的战略策略来进行应对。这就需要人力资源部门具备十分敏锐的洞察能力,在人力资源战略的规划方面要与企业发展策略相一致,只有二者相协调,人力资源部才能为企业发展提供强大的推动力。2、对员工的能力提出新要求。在传统时代下,员工的工作经验是企业关注的重点,而到了大数据时代已经逐步向偏向于员工的数据处理能力。在数据规模巨大并且复杂的今天,企业员工须得具备对数据理性分析的能力,单凭经验判断则容易出现失误。因此,员工应当学会运用数据和系统,针对工作的特点掌握相应的数据处理能力,提高工作的准确度和效率。3、企业招聘精准化。在企业的招聘过程中,最核心也是最基本的问题就是企业与人才之间的匹配问题,而大数据就为该匹配过程提供了精准高效的工具。在大数据时代,信息传播的渠道增多,人们之间的沟通与交流也越来越频繁。传统的招聘形式主要依靠个人自己撰写的应聘信息来了解情况,而在大数据时代下则可以通过各个社交平台来对个人信息进行深入挖掘,对应聘者的情况有更加全面以及深入的了解,从而更加精确地完成企业与人才之间的匹配。4、调整员工培训的方向。传统模式下员工培训多集中于企业相关业务水平的训练,而在大数据时代下,对数据信息的整合、提炼、分析、价值挖掘等能力的训练提上日程。企业员工在对数据熟练运用的前提下还要培养制定行动计划与提高自身执行力的能力。5、改进人才考核。大数据对于人才选拔、绩效考核等问题的研究提供了更加具有说服力的科学依据,能够帮助决策者挖掘出数据之间存在的一些潜在联系,通过这些联系来把员工的综合情况串联起来,有效进行各项考核评测。6、人性化的激励制度。在数据流的冲击下,企业结构、组织等不断进行调整甚至重建,在应对市场环境变化的同时也容易给员工带来心理上的不安全感。因此,实施人性化基础上员工激励制度,能够最大限度提高员工的心理归属感与企业集体荣誉感,激发员工积极性,使其价值的实现去企业价值的增长同步进行。

如何实现大数据时代下的人力破局大数据时代对传统服务领域的渗透尤为明显,作为与数据打交道最为频繁的人力资源管理行业,更亟待技术改革,应对数据之战的考验更显紧迫。如何突围大数据时代下的人力变局,树立新行业服务标杆,掌握人力市场及相关策略改革的主动权,是当下各界企业首领及人力行业权威专家们共同探讨的话题。 不久之前,阿里巴巴进行了一次重要的战略调整,并专门组建了一个研究数据的部门,首次任命了CDO来专司数据之职,以期发挥数据应用的大力量。阿里巴巴正式将业务触角伸向数据挖掘板块,这一商业新措似乎是对大数据时代来临做出的最现实注解,同时也标志着大数据时代下的新商业变局已然拉开帷幕。 一企业总裁表示,大数据时代对传统服务领域的渗透尤为明显,作为与数据打交道最为频繁的人力资源管理行业,更亟待技术改革,应对数据之战的考验更显紧迫。如何突围大数据时代下的人力变局,树立新行业服务标杆,掌握人力市场及相关策略改革的主动权,是当下各界企业首领及人力行业权威专家们共同探讨的话题。 而今,大数据时代已经不再以一个理论性的概念存在,而是确以暗涌激流之势把企业推向改革的风口浪尖。作为企业人力资产的核心内容,人力数据不可胜数,人力资源行业对海量数据进行综合分析对比的把控能力要求将更高。换言之,实现大数据背景下的人力破局,关键在于掌握数据的全面性、准确性、权威性、动态性,并能够运用且转换成创造人才价值、提升企业利益的终端服务成品。 在其看来,要实现人力破局有两大法宝,一是人力资源专业素养,一是互联网技术创新运用,只有以互联网技术整合人力资源服务,才能合成新时代下最符合潮流的高端产品。

大数据时代,人事工作将会越来越简单、高效,互联网技术的飞跃发展,让HR的大部分工作都能线上解决。现在,人力资源企业都在往互联网发展,如老牌人资企业泛亚人力在2016年就推出了泛员网,首家第三方人力资源共享服务中心,从此HR的事务性工作都能在线上处理。同时,人力资源部门也可以有更多的时间投入到企业的战略性规划工作和文化建设上。

人力资源成本分析、招聘渠道与途径选择等

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