数据挖掘毕业论文题目有哪些要求

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

第一次老师让交开题报告的时候，我们都不知道要怎么写，格式又是什么。大四上有节学术英语写作课，就是提前讲一些关于论文的东西。上课摸了不少鱼，课后问同学的回答也是五花八门。捡了最重要的听，就是「开题报告有模版，可以直接把内容往上套」。但后来我才知道，开题报告里最值得认真写的就是选题依据、论文大纲、理论依据。因为这几个板块都是论文里也要写的！！！在开题报告的时候提前认真写好了，就相当于论文少写了1/4！！！先看看论文开题报告大概长啥样子吧，这是我们当时用到的模版（模板一般都是上一届学长学姐留下来的，可参考性很强）：（学校一般都会发开题报告模版，如果没有也可以直接在网上搜学籍+学校+专业+开题报告模版，我之前也搜集了一些专业的模版，不想搜的话可以直接找我拿）综上，开题报告的基本结构就是：顺序和结构，每个学校可能不一样，但内容上绝对是换汤不换药的。一、选题依据概念阐释——其实就是解释你的课题及相关关键词，不会解释的话可以直接引用百度百科的词条，放心引用就好了，开题报告一般不查重。研究意义——从不同角度出发来写做这项研究有什么好处（比如：对研究目标的意义、对所作用环境的意义、对研究者的意义等），有点像是写高中的政治题从政治经济思想文化上去分析。这里可能会跟研究目的混淆，因为之前导师就问过我研究目的和意义，我一脸懵逼，这俩东西有啥区别吗。后来才弄明白↓研究目的的写法侧重于你要做什么？比如什么存在问题，因此过渡到你需要研究什么。研究意义侧重于你做的东西有什么价值？对自身有什么提高，对行业有什么帮助或用途。主要工作内容——收集资料、走访调查或实验、整理分析、总结等，把这几个步骤扩充开写。研究现状及可行性——即文献综述，因为我们需要单独上交，开题报告上不做严格要求，一般情况下开题报告里面就要包含文献综述。我总结下来的一个公式：作者姓名＋时间＋文献名＋文献内容＋评述与提炼解释下来就是：（1）告诉老师?在你的专业领域，有哪些研究已经做过了（2）解释这些研究的优点和缺点（3）给老师?更新这个领域的研究状况及发展方向

你好：这种撰写具体思路如下，不过不同学科还稍微有些差别。首先，要明确课题的目的和意义，从理论和应用两个层面来着。第二，具体条件，就是完成论文所必须的基础，比如理论基础、实验基础以及完成他们所必须具备的前提条件、数据和程序等，可以包括图纸资料、成果资料、影音图像等等。第三，论文预计成果，可以是专利、大小论文和程序代码等等。

数据挖掘毕业论文题目有哪些

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。

“管家婆”消费管理系统的设计与实现面向创新创业型小微企业的人力资源管理平台设计与实现 “爱心岛”——校园二手物品循环利用与分享平台开发 “亲宝宝看图识字”——基于安卓的兴趣型幼儿智力训练APP 基于Unity3D游戏引擎的Pandora游戏设计与开发黑石顶生物多样性APP设计与实现基于php的中山大学生物博物馆的设计与实现基于Hadoop的公共自行车数据分布式存储和计算纽约公共自行车数据可视分析基于公共自行车数据的城市居民职住地分析基于ansible的实训云容器的构建与管理基于vue的少儿编程网的前端设计与实现基于vue的敏捷学习网的前端设计与实现基于hyperledge的众筹应用的设计与实现

说实话啊！现在的导师真的是对毕业设计提供的题目不负责任！你这四个题目，后两个估计是导师给别人做的项目！前两个是导师比较感兴趣的技术！如果你时间来不及了！建议你搞个图书馆什么的管理系统！这种论文资料很多，多下点凑凑就好了！（别原封不动）

数据挖掘毕业论文题目有哪些类型

要看你具体内容，也就是研究思路、方法。如果你是以调查研究为研究切入点，是F如果你是以基本点品牌理论、商标理论为研究基础解决发现的一些问题，是G

属于D-理论分析，因为你这个去掉题目定语，就是对某问题的研究，一般针对这种论文，都是属于理论分析，其实这种论文不怎么好写，因为这是需要大量的实际考核数据作为支持，才能写出来，如果不知道怎么写文章，可以百度搜下：普刊学术中心，有很多文章写作教程可以学习。毕业论文关键是要过查重，一般本科只要不超过30%，就能够过。

数据挖掘类论文题目有哪些

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做

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

你需要把这两个概念搞清楚。数据仓库也可以认为是数据挖掘的准备工作，目前市场上也比较多的。你可以百度到很多知识，弄清楚概念。

数据挖掘毕业论文选题题目要求

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）^^