数据分析类的毕业论文有哪些类型

数据分析类的毕业论文有哪些类型

学术论文是某一学术课题在实验性、理论性或预测性上具有的新的科学研究成果或创新见解和知识的科学记录，或是某种已知原理应用于实际上取得新进展的科学总结，用以提供学术会议上宣读、交流、讨论或学术刊物上发表，或用作其他用途的书面文件。

一、按照研究领域来划分从研究领域来划分，可分为社会科学论文和自然科学论文。社会科学论文，主要是描述社会复杂现象，阐述社会发展变化规律，分析和解决社会问题而积极开展的科学研究而撰写的论文。自然科学论文，主要是描述自然现象，阐述自然发展变化，分析和解决自然科学发展存在问题而进行积极研究，而发表自己的观点和主张的文章。二、按照研究方式来划分从研究方式来划分，可以分为描述性论文、综述型论文和应用型论文。描述型论文，主要是指通过概念、判断和推理等逻辑形式，结合议论、说明等表达方式，来分析事物、阐明事理，以达到作者阐述自己的新观点和新见解之目的的一种论文。可分为两类：一是立论型论文和驳论型论文。立论型论文，主要是通过摆事实，讲道理等方式，正面阐述作者的观点和见解的文章；驳论型论文，主要是在摆事实讲道理的论证过程中，辨析和驳斥他人的观点，树立自己观点和见解的文章。从其定义的描述中可以看出，描述型论文具有很强的理论性、严密的逻辑性和以议论为主的表达方式。综述型论文，主要是一种就某领域中的某一问题为研究对象，以纵向、横向和纵横向等描述向度，通过归纳、总结等方式对前人已取得的研究成果进行介绍或评论，并发表作者自己的见解的论文。“它的目的是使读者看到某一眼镜成果的性质、规模、进程、状态和趋势。其特点是以叙述为主，夹叙夹议，有时议论多于叙述”（刘巨钦 等经济管理类学生专业论文导写[M]长沙：中南大学出版社，2000年，第3版）。应用型论文，主要是指以某一社会现象或问题作为研究对象，运用一些理论对通过实证调研已经收集的数据资料进行判断和分析，作者并提出应对的政策或措施的一种文章。它具有实效性、实用性和针对性等特点。三、按照论文形式来划分从论文形式来看，可划分为学期或学年论文、学科论文、学位论文、调查报告、实习报告和研究论文等。学期论文、学位论文和实习报告是高校学生学习过程中必须要完成的论文。调查报告和研究论文，高校学生也可以进行撰写或不撰写，但科研人员必须熟练掌握的。学期或学年论文，主要是指大学本科的三年级（包括三年级）以上的学生初次运用已学的基础知识和研究方法，在老师的指导下独立撰写的论文。这种论文是相当于学生的独立完成的作业，往往是为毕业论文的撰写打下基础，其学术性要求不高。其目的是要求学生取得撰写论文的一些经验，并理解和掌握论文的基本写作的步骤和方法而已。学科论文，主要是指学完一门课程（学科）之后，要求学生运用该学科理论和方法来探讨和研究该学科所涉及到领域的问题和现象，独立撰写的文章。撰写学科论文的学生，主要是硕士、博士研究生。这类论文要求有一定的学术性，即它要具有较强的理论分析和阐述问题的深度。这其实也是为撰写硕博士学位论文作的准备工作和强化训练工作。学位论文，主要是指学生为了能拿到学位而撰写的论文，也称毕业论文。学位论文，主要包括学士学位论文、硕士学位论文和博士学位论文。不同学历教育层次的学生要想拿到相应的学位，就必须撰写学位论文。学位论文是检查学生的所掌握某领域的基础知识，运用该研究领域的理论和方法来研究社会现象或问题，在指导教师的指导下独立完成的文章。学位论文要求具有一定的学术性，尤其是硕博士学位论文要求更高，不仅具有学术性，更要求具有前沿性、开拓性和创新性。不同层次的学位论文有不同的字数要求，学士学位论文要求5000字至1万字；硕士论文的字数要求2万字至5万字之间；博士论文则要求在8万字以上。毕业论文属于学术论文范畴。四、按照专业领域来划分从学科专业领域来看，主要有哲学、经济学、文学、政治学、行政学、数学和物理学等学科专业论文。哲学论文，主要是对哲学基本问题、哲学思维方法、哲学思想发展等开展讨论、研究，并发表自己的见解和主张的文章。经济学论文，主要是指研究经济领域方面思想以及其存在的问题进行讨论、研究，并发表自己的见解和主张的文章。文学论文，主要是指探讨文学领域理论及其存在的问题，并阐述自己的主张和见解的文章。政治学、行政学、数学和物理学等学科专业论文也是如此。五、按照研究范围来划分依据研究范围的大小，将论文分为宏观型论文和微观型论文。宏观型论文，相对于微观型论文而言的，主要是指研究带有普遍性的、全局性和整体性的问题，并对其局部具有重要的指导性意义的文章。一般来说，多半是理论性很强的文章，具有共性和指导性的特征；微观型论文，主要是指研究具体问题的文章，具有很强的针对性和具体的指导性等特征。

亲，多少字啊，好的。

论文有多种分类方式。可以按贡献分类、按获取限制分类、按出版途径分类和按文章内涵分类。按贡献，可以分为原创论文和非原创论文。原创文章需要包含作者尚未发表的新的研究成果。非原创文章，如综述论文，不包含作者新的研究成果。按获取限制程度，可以分为公开论文和保密论文（classified）。所有读者都可以获取公开论文。保密论文的读者是指定的群体。按出版途径，可以分为学位论文、期刊论文、会议论文、内部报告和电子预印本论文(如上传在康奈尔大学Arxiv网站上的论文)等。按文章内涵要求，可以分为学位论文、标准研究论文、快报、综述论文等。+pp了解更多

数据分析类的论文有哪些类型

描述性剖析凭借描述性剖析，咱们能够剖析和描述数据的特征。它处理信息汇总。描述性剖析与视觉剖析相结合，为咱们供给了全面的数据结构。猜测剖析凭借猜测剖析，咱们能够确认未来的成果。基于对历史数据的剖析，咱们能够猜测未来。它利用描述性剖析来生成有关未来的猜测。凭借技能进步和机器学习，咱们能够获得有关未来的猜测见地。诊断剖析有时，企业需求对数据的性质进行批判性考虑，并深化了解描述性剖析。为了找到数据中的问题，咱们需求找到可能导致模型功能欠安的异常模式。标准剖析标准剖析结合了以上一切剖析技能的见地。它被称为数据剖析的终究范畴。标准剖析使公司能够根据这些决策制定决策。它大量运用人工智能，以便于公司做出谨慎的事务决策。

1、题目。应能概括整个论文最重要的内容，言简意赅，引人注目，一般不宜超过20个字。 论文摘要和关键词。2、论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文的目的、研究方法、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息，突出论文的创造性成果和新见解。而不应是各章节标题的简单罗列。摘要以500字左右为宜。关键词是能反映论文主旨最关键的词句，一般3-5个。3、目录。既是论文的提纲，也是论文组成部分的小标题，应标注相应页码。4、引言（或序言）。内容应包括本研究领域的国内外现状，本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。5、正文。是毕业论文的主体。扩展资料撰写毕业论文的过程是训练学生独立进行科学研究的过程。通过撰写毕业论文，可以使学生了解科学研究的过程，掌握如何收集、整理和利用材料；如何观察、如何调查、作样本分析；如何利用图书馆，检索文献资料；如何操作仪器等方法。撰写毕业论文是学习如何进行科学研究的一个极好的机会，因为它不仅有教师的指导与传授，可以减少摸索中的一些失误，少走弯路，而且直接参与和亲身体验了科学研究工作的全过程及其各环节，是一次系统的、全面的实践机会。撰写毕业论文的过程，同时也是专业知识的学习过程，而且是更生动、更切实、更深入的专业知识的学习。首先，撰写论文是结合科研课题，把学过的专业知识运用于实际，在理论和实际结合过程中进一步消化、加深和巩固所学的专业知识，并把所学的专业知识转化为分析和解决问题的能力。

数据分析方法有很多类型，以下是最常用的几种类型：数据挖掘：该技术涉及使用工具提取数据并检查其关键模式和洞察力，它接受数字并将其转换为信息。统计分析：该技术检查样本以查找诸如中位数和偏差之类的信息，这些信息可以帮助分析人员找到相关模式。诊断分析：该技术通过识别数据中的模式来解答为什么会发生某些问题。预测分析：该技术使用现有数据来预判可能发生的情况，它可能是决策的关键方法。还有其他类型的数据分析可以帮助将分析器引导至定量数据集中的重要模式。这些技术和数据分析类型对许多行业都很有价值，因为每个行业的数据使用量都在增加。

这个问题需要多方面考虑，比如: 探索性数据分析、定性数据分析、离线数据分析、在线数据分析。就探索性数据分析来说：探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。【海量信息】专注于大数据实践20年，提供数字化转型顶层设计、数据中台（内置用户画像核心引擎），业务中台建设、数据获取、治理、分析服务，是您值得信赖的企业数字化转型专业服务商。网页链接

数据分析毕业论文题目有哪些类型的

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

回答 内容如下：1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融 [鲜花][鲜花]

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。

有本统计学与应用，你参考下里面有关统计学的论文，看看里面哪些好找数据

数据分析毕业论文题目有哪些类型

学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考：　　1、大数据对商业模式影响　　2、大数据下地质项目资金内部控制风险　　3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进　　4、大数据时代下线上餐饮变革　　5、基于大数据小微金融　　6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战　　7、大数据背景下银行外汇业务管理分析　　8、大数据在互联网金融领域应用　　9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施　　10、大数据公司内部控制构建问题　　11、大数据征信机构运作模式监管　　12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析　　13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响　　14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系　　15、大数据助力普惠金融

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。

据学术堂了解，毕业论文是学术论文的一种形式，为了进一步探讨和掌握毕业论文的写作规律和特点，需要对毕业论文进行分类由于毕业论文本身的内容和性质不同，研究领域、对象、方法、表现方式不同，因此，毕业论文就有不同的分类方法　　按内容性质和研究方法的不同，可以把毕业论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文和设计性论文后三种论文主要是理工科大学生可以选择的论文形式，这里不作介绍文科大学生一般写的是理论性论文理论性论文具体又可分成两种:一种是以纯粹的抽象理论为研究对象，研究方法是严密的理论推导和数学运算，有的也涉及实验与观测，用以验证论点的正确性另一种是以对客观事物和现象的调查、考察所得观测资料以及有关文献资料数据为研究对象，研究方法是对有关资料进行分析、综合、概括、抽象，通过归纳、演绎、类比，提出某种新的理论和新的见解　　按议论的性质不同，可以把毕业论文分为立论文和驳论文立论性的毕业论文是指从正面阐述论证自己的观点和主张一篇论文侧重于以立论为主，就属于立论性论文立论文要求论点鲜明，论据充分，论证严密，以理和事实服人驳论性毕业论文是指通过反驳别人的论点来树立自己的论点和主张如果毕业论文侧重于以驳论为主，批驳某些错误的观点、见解、理论，就属于驳论性毕业论文驳论文除按立论文对论点、论据、论证的要求以外，还要求针锋相对，据理力争　　按研究问题的大小不同，可以把毕业论文分为宏观论文和微观论文凡届国家全局性、带有普遍性并对局部工作有一定指导意义的论文，称为宏观论文它研究的面比较宽广，具有较大范围的影响反之，研究局部性、具体问题的论文，是微观论文它对具体工作有指导意义，影响的面窄一些　　另外还有一种综合型的分类方法，即把毕业论文分为专题型、论辩型、综述型和综合型四大类:　　1、专题型论文这是分析前人研究成果的基础上，以直接论述的形式发表见解，从正面提出某学科中某一学术问题的一种论文如本书第十二章例文中的《浅析领导者突出工作重点的方法与艺术》一文，从正面论述了突出重点的工作方法的意义、方法和原则，它表明了作者对突出工作重点方法的肯定和理解　　2、论辩型论文这是针对他人在某学科中某一学术问题的见解，凭借充分的论据，着重揭露其不足或错误之处，通过论辩形式来发表见解的一种论文如《家庭联产承包责任制改变了农村集体所有制性质吗?》一文，是针对"家庭联产承包责任制改变了农村集体所有制性质"的观点，进行了有理有据的驳斥和分析，以论辩的形式阐发了"家庭联产承包责任制并没有改变农村集体所有制"的观点另外，针对几种不同意见或社会普遍流行的错误看法，以正面理由加以辩驳的论文，也属于论辩型论文　　3、综述型论文这是在归纳、总结前人或今人对某学科中某一学术问题已有研究成果的基础上，加以介绍或评论，从而发表自己见解的一种论文　　4、综合型论文这是一种将综述型和论辩型两种形式有机结合起来写成的一种论文如《关于中国民族关系史上的几个问题》一文既介绍了研究民族关系史的现状，又提出了几个值得研究的问题因此，它是一篇综合型的论文

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。

数据分析类论文题目有哪些类型的

我给你分享几个统计学与应用这本期刊的题目吧，你参考参考：产业集聚对江苏省制造业全要素生产率的影响研究、基于文献计量分析的企业论文发表情况评价——以宁波市安全生产协会会员为例、基于泰尔指数的城乡收入差距的分析与预测、卡方分布下FSI CUSUM和VSI CUSUM控制图的比较、新冠肺炎疫情对中国旅游业的冲击影响研究——基于修正的TGARCH-M模型

***统计方法的应用

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）。

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