数据挖掘证券研究现状论文

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证券投资市场是在市场经济的发展中孕育产生的，其已成为市场经济的一个重要组成部分。下文是我为大家搜集整理的关于证券投资分析论文的内容，欢迎大家阅读参考! 证券投资分析论文篇1 汽车行业证券投资分析 摘要：改革开放以来，中国经济迅猛发展，人民生活水平得到显著提高，汽车的使用已经成为一种必然趋势。本文通过应用证券投资分析的 方法 ，分析我国汽车行业现状，并提出投资建议。 关键词：证券;投资;汽车;新能源 一、宏观经济分析 (一)GDP。国内生产总值(简称GDP)是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可以反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。一般而言，GDP公布的形式不外乎两种，以总额和百分比率为计算单位。当GDP的增长数字处于正数时，即显示该地区经济处于扩张阶段;反之，如果处于负数，即表示该地区的经济进入衰退时期了。 2010年到2013年国内生产总值同比保持一个稳步增长的态势，也就是说我国的经济仍然处于一个扩张阶段。宏观经济形势大好，对于各行各业都是一个利好消息。作为汽车行业，在宏观经济的推动下，也会有一个良好的发展前景。 (二)CPI。CPI是居民消费价格指数的简称。居民消费价格指数，是一个反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标。它是度量一组代表性消费商品及服务项目的价格水平随时间而变动的相对数，是用来反映居民家庭购买消费商品及服务的价格水平的变动情况。 CPI下降说明经济萧条，民众购买力下降。大幅上涨预示通货膨胀，国家就会紧缩银根。大量信贷就是调节经济的有效杠杆，以刺激经济复苏。市场上钱少自然会流向生活必需品，股市低迷;流通充裕就会流向经济领域以求增值，股市首当其冲。所以，CPI适度上涨有益于股市、经济发展。 我国的CPI指数是在一个稳定的适度的上涨过程中，可以预见宏观经济形势向好，居民的消费结构逐渐出现变化，到2013年，购房、买车、医疗成了三大主要支出。由此，对于汽车行业来说，无疑是一个良好的助力。 (三)城镇居民恩格尔系数。从国家统计局的城镇恩格尔系数走势图可以看出我国城镇人口在食品以外的物品上的消费能力逐年增长，城镇居民是汽车行业的消费主力，他们掌握的“闲钱”的增多会增加购买汽车的可能性，对于汽车行业发展有着一定助力。 二、行业分析 (一)汽车行业周期性分析 1、定性分析。当前，我国建成了第一汽车集团、东风汽车集团、上海汽车工业(集团)公司等大型企业，国产汽车市场占有率超过95%，汽车行业规模较大。但是，厂商开发能力弱，制约了新产品的发展。我国汽车生产企业规模小、实力不强，汽车工业产品开发投入少，手段落后，数据积累少，人才匮乏，尚未形成高水平的汽车产品开发体系和自主开发能力。零部件发展仍然落后，具有国际竞争力的产品少。 2、定量分析。(图1、图2、图3) 图片解析：汽车总体销量虽有小幅波动，但是相对平稳，稳中有升，同比增长虽有所放缓，但总体保持一个稳步增长的趋势。 图片解析：随着汽车行业的发展，行业投资增速逐渐回归理性，汽车行业投资仍然增长。2013年1～3月，全行业累计完成投资额1，亿元，同比增长。 图片解析：从图3可以看出，汽车销售收入增长迅猛，而利润涨势却相对平稳，收入很高，利润很低，产业增速较快，产出效果不佳。 小结：汽车产品属于耐用品，汽车行业属于制造业行业，是具有收入弹性的产业，汽车行业属于典型的周期性行业，该行业的发展状态与经济周期的波动密切相关。 从上面定性定量分析可以看出，我国汽车行业虽然发展迅速，投资规模、销量都有显著提高，但是汽车企业的利润却很低，投入产出不成正比，产业的投资规模、产出增长率都出现较快增长，但是利润的获得相对不多。因此，把我国汽车行业归属于处于成长期。一个成长期的行业在未来会有着不错的市场前景。 (二)行业政策分析 1、国家政策。能从这些年政策的颁布看 出国 家逐渐放宽对低油耗汽车的限制，以及对新能源汽车的提倡。油价的上涨，石油能源的枯竭，指标的超标，国家在对资源和环境的控制上正在逐步施压。 新能源汽车已经成为世界汽车工业的发展趋势，从政策解析上能看出在未来很长时间内也将是我国汽车产业的重点发展方向。2013年，我国将继续大力推广节能和新能源汽车。目前，我国对小排量节能汽车与新能源汽车均实施补贴政策，预计2013年节能车补贴政策将继续调整，新补贴的门槛将不断提高，从而推动生产企业技术升级。 2、地方政策。1994年上海开始控制车牌，2011年北京车牌开始摇号，2012年广州开始限购。面对中国市场汽车保有量的井喷式增长，汽车限购已经成为了一个热门话题。在北、上、广、贵阳等城市的带动下，2012年9月份，深圳传出将要限购的传言。随即，深圳市交警局声称，至少年内(即2012年)不会研究限牌限购或单双号。2012年深圳机动车保有量或超过200万辆，其日均上牌量在900辆，已经超过道路承载量。针对汽车拥有量的上升，以后各大城市对汽车的限购政策，限行政策也会相继推出，这些政策的出台对于汽车行业的发展会带来一定的影响。 (三)行业前景分析 1、从宏观经济角度看。我国经济呈现一个平稳的上升态势，也就是国家有钱，人民富裕。这对于汽车行业的发展是一个利好消息。国家经济的强势，会带动这一国民经济支柱产业的不断扩大和发展，人民可支配收入的不断提高，改变了消费格局，增加了汽车这一耐用品的消费比例，未来的汽车市场颇具潜力。 2、从行业周期来看。我国汽车行业正处于成长期，这一时期会有大量厂商介入，产业的供给能力大幅增加，产品竞争加剧。这一时期是产业发展的黄金时代。处于成长期的汽车行业利润快速成长，其证券价格也呈现快速上扬趋势。 3、从行业政策来看。国家对于汽车行业有着明显的扶持倾向。这一行业作为国民经济的支柱产业，国家必然会通过一系列政策的推动助力这一行业的发展。然而，伴随着能源危机、空气污染等问题的出现，国家在助推这一行业的同时，政策上会慢慢暂缓耗油型汽车的支持力度，转而大力扶持新能源汽车行业。 三、结论 总体来看，自改革开放以来，如今现代化的工业时代，中国经济迅猛发展，人民生活水平得到显著提高，人均收入增加，居民的消费比重更偏向于生活质量的改善，汽车已经成为了一种生活趋势，是一种必不可少的交通工具，汽车产业的市场需求仍然很大。加之国家的大力支持，未来汽车行业的前景依然向好。不过未来的汽车行业中，耗油型汽车的比例会慢慢降低，取而代之的是新能源低能耗的汽车产品。新能源汽车将是未来汽车行业的发展趋势。 通过分析可以看出，投资者可以根据需要对汽车行业的相关股票进行投资。尤其是新能源汽车企业的股票，有较大增值空间。 证券投资分析论文篇2 证券公司投资风险分析 摘要：本文对我国证券公司存在的投资风险情况进行分析， 总结 国内外证券公司发展现状。通过对我国证券公司可以选择的投资风险控制方法进行简单描述，针对证券监管部门严格控制证券公司投资风险的方式方法，给出相关政策性意见和建议。 关键词：证券公司;投资风险;监督管理 一、证券公司存在的主要投资风险 1、证券经纪业务风险。 证券经纪业务是证券公司传统的主营业务之一，证券经纪业务收入占证券公司总收入的比重较高，交易佣金是经纪业务的主要收入来源。我国证券市场属于新兴市场，证券投资者的投机心理普遍较强，偏好频繁地进行交易，市场换手率较高，但今后随着机构投资者队伍的不断壮大和投资者投资理念的逐步成熟，市场换手率可能有所下降。此外，2002年5月以来，国家有关主管部门对证券交易佣金管理采取的 措施 ，主要是对经纪业务佣金费率实行设定最高上限并向下浮动。依据我国目前相关法规，证券公司经纪业务佣金采用最高上限向下浮动制度。随着证券经纪业务在未来竞争愈加激烈，证券行业佣金率存在下降的趋势。 2、投资银行业务风险。 投资银行业务主要包括股票、可转换债券、公司债和企业债等有价证券的保荐或承销、企业重组、改制和并购财务顾问等。承销业务受市场和政策的影响较大，在我国证券市场采用发行上市保荐制度的情况下，许多证券公司存在因未能勤勉尽责、尽职，调查不到位，招募文件信息披露在真实、准确、完整性方面存在缺陷而受到证券监管机构处罚的风险。 3、自营业务风险。 自营业务主要涉及股票市场、债券市场、基金市场以及金融衍生品投资等。我国股指期货已于2010年4月8日正式推出，股指期货的推出给投资者提供了套期保值、风险管理的手段。但是总体而言，我国资本市场金融工具尚不完善，因此证券公司无法通过投资组合完全规避市场风险。证券公司在选择证券投资品种时的决策不当、证券买卖时操作不当、证券持仓集中度过高、自营业务交易系统发生故障等，也会对自营业务产生不利影响。由于法人治理结构不健全和内部控制不完善等原因，我国上市公司的运作透明度仍有许多方面有待改善，上市公司信息披露不充分、甚至恶意欺中小投资者的事件时有发生，上市公司的质量不高也会给证券公司的自营业务带来风险。 4、信息技术系统风险。 证券公司经纪业务、自营业务和资产管理业务高度依赖于信息技术系统能否及时、准确地处理大量交易、并存储和处理大量的业务和经营数据。如，信息技术系统和通信系统出现故障、重大干扰等因素，将会使公司的正常业务受到干扰或难以确保数据完整性。 随着网络信息技术在证券行业的广泛应用，且伴随着证券公司的业务创新不断深入，券商使用的网络环境是否安全可靠，网络交易的广泛运用是否便捷高效，变得越来越重要。但证券公司对此的风险控制以及抗风险能力仍不容乐观。 二、证券公司投资风险控制分析 我国证券公司投资风险主要是由证券公司在主营业务的扩展过程中引起的，证券公司投资风险控制的重点也应当从这些主营业务中来进行。 1、证券经纪业务风险控制。 证券经纪业务是我国证券公司收入的主要来源，约占公司总收入的半数以上，因此证券公司经纪业务风险控制就显得额外的重要。由于券商的经纪业务只需要提供交易时类似交易通道的服务，盈利模式相对而言较为简单，因此其投资风险的控制重点则在于怎样加强证券公司营业部门的竞争和盈利能力的同时，还需不断增加经纪业务总量的市场占有率，其中还包括证券公司擅自挪用客户交易结算资金及其他客户资产的情况。 2、证券投资业务风险控制。 证券投资业务是证券公司最主要的投资盈利方式，也是风险最大的投资业务。由于证券投资业务随意性较大，对投资人的要求较高，因此风险控制的重点就在于建立完善其内控制度，杜绝内幕交易、保密不严谨等现象的发生;同时，控制证券投资业务的规模，防止规模过大而失控，坚决在证券投资形成亏损时立即止损，防止坐庄等操纵市场的违法行为发生;在保证盈利能力的同时，及时调整好投资业务操作人员的心态，以保持最佳投资状态为证券公司获取收益。为确保证券公司投资的收益性、安全性与流动性，公司所有的投资项目都必须经过缜密的基本面分析和技术分析。 3、创新业务风险控制。 随着针对证券公司投资的各项政策和制度的不断完善，证券公司的业务范围越来越广，其中包括股指期货、权证、融资融券等金融衍生产品，这就需要证券公司树立良好的创新机制;研发出更多能够适应于整个金融市场的投资产品;同时，确保创新产品能够在未来的市场竞争中获取较稳定收益，促进证券公司投资动力。 三、我国证券公司投资风险防范措施 1、强化外部监管体系。 我国证券市场经过十多年的不断发展与探索，已经具备了一定的管制规模，在完成股权分置改革以后也逐步与国际市场接轨。虽然已经日渐完善，形成了以《证券法》和《 公司法 》为中心的包括法律、行政法规、部门规章、自律规则四个层次的法律法规体系，然而这一发展却没有对证券公司的投资行为形成有效的监管体系，导致各种违规的投资与管理行为在各证券公司中普遍存在。 之所以证券公司的种种违规行为并没有受到证券监管机构的有效控制，一是由于当时的我国证券市场正处于发展的初期，证券监管机构强调的是鼓励证券市场发展，能够在很大程度上帮助证券公司企业度过创业的困难期;二是由于当时的证券市场缺乏完备的监管体系和有效的监管手段，不利于证券公司投资的种种风险越积越多，最终证券市场行情低迷时集中暴发，导致当时有大量的证券公司破产倒闭。近年来，证券监管机构(证监会)也在不断地寻求更加成熟的证券投资监管手段，加强对证券监管法律法规体系的重视与完善。要加快出台《证券法》的实施细则，以便细化法律条款，增强法律的可操作性，并填补一些《证券法》无法监管的空白。这样既有利于证券公司的发展，又能够有效地控制证券公司投资的风险。 2、完善风险控制体系。 制定风险管理策略，建立健全涵盖风险的全程控制的制度体系是当前我国证券公司防范投资风险的首要任务。根据不同的业务分布、风险程度和控制水平，采取不同的风险控制策略。特别是实施五大集中管理模式，则更加有利于从制度上和技术上有效地控制投资风险，便于对某些新增的或有所变动的主要投资风险进行综合点评。随着五大集中交易的实施和第三方存管的不断推行，证券公司的投资风险也在发生转移，因此需格外关注集中交易和创新业务领域的决策、管理和操作风险，通过完善制度体系，控制信息 系统安全 性、稳定性、可靠性以及其他综合风险。 证券公司投资风险控制体系的指标设计必须遵循全面性原则、重要性原则、层次性原则和可操作性原则。由于证券公司风险控制的复杂性，其指标体系是一个多指标体系，只有运用层次化结构对指标进行分层，通过同一层次各类指标间的两两分析比较，才能合理确定各指标的权重，最终达到风险控制的目的。 3、开辟证券公司融资新 渠道 。 我国证券公司由于没有合法的大规模融资的渠道，因此证券公司只能接受成本较高的委托理财资金，这样一来证券公司的投资风险将会越来越大，建立新的融资渠道是当前证券公司为化解其各种投资风险的最佳策略，也是必须落实的解决方案。一是我国证监会可以根据实际情况，适当降低证券公司上市的条件。在我国众多的证券公司中，只有那么几家发行上市，数量明显少于国外上市的证券公司且有很大差距。因此，降低上市的条件，使更多的证券公司能够上市是我国证券行业发展的当务之急。这样一来，即使出现问题也能够将问题反映在明处，避免证券公司出现投资管理的黑洞。二是设立证券金融公司。目前，按照分业经营管理的模式，要想在资本市场与货币市场之间架起一座桥梁，同时又要起到防范风险的作用，证券金融公司将会是目前较好的运营模式。 参考文献： [1]莫庆会.浅议证券公司的风险管理.西部大开发(中旬刊)，. 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论文：论资本市场开放对中国股市的影响论文写作[摘要]伴随着中国经济市场不断的对外开放，中国经济的不断发展，股票市场也从无到有，不断壮大的发展起来。股市的发展与资本市场的开放程度密切相关，随着我国资本市场开放程度的不断放大，外资对中国经济的影响也越大，对中国的股票市场形成压力。中国证券如何面对世界的挑战，在这种情况下，作为一个国家经济晴雨表的股票市场发展就显得特别的重要起来。本文讨论了资本市场开放对中国股市的影响，对历史资料文献加以分析并提出建议。[关键词]市场经济资本市场股票市场一、目前我国股票市场的现状截至2007年8月9日收盘，沪深股市总市值首度突破21万亿大关，总市值合计为211491亿元，而2006年GDP总量为210871亿元人民币，我国股票市场的总市值首次超越GDP，2007年上半年我国GDP总量为106768亿元。根据沪深两个证券交易所的最新统计数据显示：截至8月9日收盘,上海证券交易所总市值为163648亿元，流通市值46843亿元；深圳证券交易所总市值为亿元，流通市值为亿元。到目前为止，泸深股票账户总数已经超过14000万，占人总总数的10%以上，这在以前是不可想象的。我国股票市场发展虽然很快,但股市对民生问题的影响也是显然的。股票市场有一亿四千万账户,也就是说它的涨跌将关系到一亿多个家庭的生活了。二、资本市场开放度的演变过程根据我国政府对WTO承诺，我国证券对外开放的内容主要包括：1.外国证券机构可以(不通过中方中介)直接从事B股交易。2.外国证券机构驻华代表处可以成为所有中国证券交易所的特别会员。3.允许外国机构设立合营公司,从事我国国内证券投资基金管理业务,外资比例不超过33%；加入三年内,外资比例不超过49%。4.加入后三年内，允许外国证券公司设立合营公司，外资比例不超过三分之一。合营公司可以(不通过中方中介)从事A股的承销，从事B股和H股、政府和公司债券的承销和交易，以及发起设立基金。5.允许合资券商开展咨询服务及其它辅助性金融服务，包括信用查询与分析，投资于有价证券研究、咨询，公开收购及公司重组等；对所有新批准的证券业务给予国民待遇，允许在中国设立分支机构。入世以来，随着证券市场开放承诺的一步步兑现，资本市场改革逐步推进，2002年底，中国证监会颁布并实施《合格境外机构投资者境内证券投资管理暂行办法》，经过有关方面近半年的周密准备，QFII制度于2003年年中正式启动。截至2006年12月底，共批准成立7家外资参股证券公司；共成立24家中外合资基金公司，占成立基金公司数量的。截至2007年1月31日，68家境外证券经营机构取得外资股业务资格。至此，我国资本市场的开放领域形成了从加入世贸组织协议框架下的证券业和基金业的开放，到外资直接参与国有产权和非流通股权的并购转让市场，再到允许合格的境外机构投资者直接投资A股市场等渐次展开的全方位开放局面，中国资本市场的每一个环节和组成部本基本上都为外资进入建立了政策和制度的通道。资本市场的开放包括两个方面,一方面是允许外国资本进入国内的难易程度,另一方面是允许进入国内的外国资本的大小.经济全球化是一种浪潮也是一种趋势,中国作为一个经济实体也将高度纳入到其中,资本市场也将高度开放.随着资本市场开放程度的提高,国外资本对我国的经济实体也产生越来越重要的影响,在股票市场上优为明显。三、改革开放程度对股票市场的影响改革开发以来，我国国民经济的对外依存度大大提高，国际金融市场动荡会导致出口增幅下降、外商直接投资下降，从而影响经济增长率，失业率随之上升，宏观经济环境的恶化导致上市公司业绩下降和投资者信心下降，最终使证券市场行情下跌。其中，国际金融市场的动荡对外向型上市公司和外贸行业上市公司的业绩影响较大，对其股价的冲击也最大。1.金融安全方面的影响。在金融安全方面，股票市场并没有像外汇市场那么惹眼。但我们并不应该忽视它在金融安全方面的影响。中国股票市场现在虽然足够大，国家行政干预强，但明显存在很多的漏洞，以前，国际资本流动受到不同程度的限制，国际金融市场结构比较简单，国际性的金融投机的形式较为单一。但是，80年代特别是90年代以来，随着国际资本流动的自由化和国际金融市场结构的复杂化，机构投机者不但可以同时在多个金融市场上进行投机，而且在每个金融市场上还可以同时进行多个金融品种的投机，从而使投机带有立体的性质，从而使投机手段更加隐蔽和复杂。加入WTO后，国际投机者同样可以对我国的金融领域进行冲击，我国在经济方面的开放越大，冲击也就可能越大。但由于最富有投机性的商品是股票和房地产，现代泡沫经济最典型的表现是因投机而造成的股票价格和房地产价格的急剧上升。由于机构投机者一般不介入实物资产的投机，股票市场的泡沫便成为机构投机者掀起投机风潮的理想时机。机构投机者对泰国和东南亚国家发起金融攻击，与这些国家和地区存在泡沫经济有着密切的关系。2.直接影响了股票市场的发展进度。中国股市将迎来与国际惯例全面接轨的时代。股票市场是一种具有共同规律、通行共同语言的投资场所，其优点和缺点、长处和短处，都在相当大的程度上来源于其内在的本性和特有的规律。由于上市公司的股份被人为地分割为国有股、法人股和个人股，各类股的价格和流通方式又都完全不同，这使得上市公司转轨不转制问题日益突出。伴随中国股票市场的逐步对外开放，股市将迎来与国际惯例全面接轨的时代；封闭式的股市发展格局即将被打破，中国股市将随我国加入世界贸易组织而迎来逐步开放的时代。十多年来，中国股市(特别是A股市场)是在一种封闭的状态下运行的，随着经济全球化的发展和中国加入世界贸易组织以及QFII制度的启动，这种封闭的股市发展格局将会被逐步打破，伴随着人民币资本项目下可自由兑换的实现，股票市场的对外开放的领域和步伐将逐步加宽、加快。3.外资进入方面的影响。2006年，QFII走完了在中国证券市场上三年的试点历程，迎来了转折之年。截至2006年12月末，QFII中国A股基金的最新资产规模达到亿美元，直逼300亿元人民币。QFII在中国的市场影响力正与它的规模一起与日俱增。但是，郎咸平指出，中国股市引进QFII的原因是认为他们是做长期投资和基础研究的，想借此引进先进的投资理念，可是，其实QFII是比国内庄家还要厉害的庄家，是互相勾结的庄家。四、结论与建议2006年以来，中国证券市场规模扩大、交易活跃，其总市值已经位列世界第四。研究表明，至2020年，中国证券市场的总市值会达到650万亿元，届时将成为全球最大资本市场。虽然发展迅猛，但中国证券市场仍存在结构失衡、证券产品供应不足等问题，具体如下：1.我国证券市场目前是股本结构畸形的市场。上市公司一股独大，公司治理结构急需改善。流通股与非流通股并存，使占总股本三分之一的流通股面对巨大压力，股价畸高。如果一旦证券市场全面开放，不仅因国内股票缺乏投资价值难以吸引国际证券资本，而且中外市场在股价上的巨大落差，必然导致国内股价大跌。同时，由于我国市场上没有做空机制，投资者难以避险。2.我国证券市场尚处于国际化的起步阶段。商品、货币、资本是资源配置的三个层面。一个国家的开放顺序是从贸易开放到货币市场开放，再到资本市场开放。也就是说，在经历贸易自由化、汇率和利率自由化之后，证券市场才可能实现自由化。如果将开放的时序错乱，将会潜伏爆发金融危机的巨大风险。目前我国经济的开放程度尚处于商品市场国际化接近结束并向货币市场国际化转化阶段。短时间内不可能指望利率、汇率、资本项目的自由化来支持证券市场的全面开放。3.我国证券市场规模还不能有效抵御市场开放风险。相应的金融资产规模支持相应规模的证券市场开放。面对强大的国际资本，特别是国际资本快速的进出，以我国证券市场现有规模尚不具备抵御巨大冲击的能力。4.人民币尚未在资本项目下自由兑换制约证券市场开放进程。人民币实现在资本项目下自由兑换的进程事关中国证券市场开放进程。在人民币尚未自由兑换的情况下证券市场不可能实现全方位开放。5.我国证券监管体系有待完善。证券市场开放需要更高的监管水平，尤其是监管者对跨国界的交易行为的本质和特征有很强的评价能力，而且还需要有效、务实的国际合作。我国作为一个发展中国家，应当根据国际国内形势和条件的变化自主地调整证券市场对外开放的具体措施，有步骤、分阶段地推进开放进程，最大限度地避免证券市场开放对我国产生的负面影响，也就是说应当选择一种渐进式的开放策略。面对中国证券市场目前出现的与国际联系增强、受外部环境影响加大的情况，我国应尽快建立风险监管和协调机制。参考文献：[1]本杰明·格雷厄姆戴维·多德：证券分析.海南出版社,2006年6月[2]曹凤歧刘力姚长辉：证券投资学.北京大学出版社,2007年6月[3]中国证券业机构：证券市场基础知识.中国财政经济出版社,2007

金融市场研究论文参考文献

参考文献是论文中不可缺少的，可以起到情报检索与文献计量研究作用。以下是我为您整理的金融市场研究论文参考文献，希望能提供帮助。

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[24] Sunil Kumar， NiveditaDeo. Correlation and network analysis of global financial indices，[J]. American Physical Society:2012(8).21-23

我是在幸福校园论文网找的 挺好的 给你找篇参考一下[目录]一、证券投资基金对证券市场稳定性的影响 (一)设立不同类型的证券投资基金对证券市场稳定性的影响 (二)证券投资基金的运作策略对证券市场稳定性的影响 (三)证券投资基金经理人的行为模式对证券市场稳定性的影响 二、克服证券投资基金对证券市场稳定性的不利影响的对策 [原文]证券投资基金是通过发行基金股份（或受益凭证），将投资者分散的资金集中成一定规模，定向投资的周转资金，由专业管理人员分别投资于股票、债券或其他金融资产，将投资收益分配给基金持有者的一种金融中介机构。从其诞生之日起证券投资基金本身；证券投资基金的运作策略；证券投资基金经理人的行为模式已经对证券市场的稳定性产生了影响。因此要克服证券投资基金对证券市场稳定性的不利影响，并由此提出了改善法制建设，完善投资机构的信息披露制度 ；积极推进开放型基金的试点；加快证券市场建设，发展指数期货等多种金融工具......

数据挖掘类论文

数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣知识的高级处理过程， 这些知识是隐含的、 事先未知的， 并且是可信的、 新颖的、 潜在有用的、 能被人们理解的模式。随着信息化的普及和数据库的广泛应用，很多大型企业事业单位积累了数百亿字节的数据， 分析利用如此海量的数据，是数据挖掘技术的用武之地。数据挖掘在争取与保留客户、 交叉销售、 趋势分析与市场预测、 欺诈检测与风险防范等方面的成功应用令人鼓舞。

数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文

【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。

【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术

随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。

1数据挖掘技术应用存在的问题

信息数据自身存在的复杂性

软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。

在评价标准方面缺乏一致性

数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。

2数据挖掘技术在软件工程中的应用

数据挖掘执行记录

执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。

漏洞检测

系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.

开源软件

对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。

版本控制信息

为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。

3数据挖掘在软件工程中的应用

关联法

该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。

分类方法

该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。

聚类方法

该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。

4数据挖掘在软件工程中的应用

对克隆代码的数据挖掘

在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。

软件数据检索挖掘

该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。

①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。

②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。

③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。

应用于设计的三个阶段

软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。

面向项目管理数据集的挖掘

软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。

5结束语

软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。

参考文献

[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.

[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.

[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.

数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文

摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。

关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;

引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。

一、数据挖掘概述

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。

二、数据挖掘的基本过程

(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。

三、数据挖掘方法

1、聚集发现。

聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。

2、决策树。

这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。

四、数据挖掘的应用领域

市场营销

市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。

金融投资

典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。

结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。

参考文献

[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.

[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.

数据挖掘sci期刊

不知道有多少研究生遇到过这种情况：为了毕业，一年时间内需要一篇1-2分SCI；或者临床医生、研究人员为了评职称，半年或者一年内需要一篇或者几篇SCI。如果遇到上面这些情况，自己内心肯定非常着急，可能每天都会因为SCI的事情而感到烦恼，因为在这么短的时间内完成任务，实在是太难了。 因此，很多着急需要SCI毕业的朋友，需要一些接收生信类文章比较快的期刊，下面这三个期刊是很多粉丝朋友认为是接收生信非常快的期刊： 1、 Med Sci Monit （ 影响因子：，OA期刊需要版面费，审稿周期1-3个月，有朋友试过两个星期内就接收了，发文量非常大，大量接收纯生信数据挖掘类文章 ） 期刊官网： 2、 Bioscience Reports （ 影响因子：，OA期刊需要版面费，审稿周期1-3个月，发文量非常大，大量接收纯生信数据挖掘类文章 ） 期刊官网： 3、 Journal of Cellular and Molecular Medicine  （ 影响因子：，OA期刊需要版面费，审稿周期1-3个月，发文量较大，大量接收生信+实验类文章 ） 期刊官网： 注意：个别少数非常牛的单位可能会不予支持与鼓励发表论文在上面的期刊，单位制度不同不能一概而论，所以在发文章之前需要问清楚相关的导师或者领导、负责人。 也许很多人会说上面这些期刊就是“水刊”或者“神刊”，专门用于灌水的，不过不知道你们有没有想过这些等着SCI毕业的研究生或者评职称的医生朋友，他们是非常着急的，不然之前的努力就会白白浪费。在这么短时间内完成任务，没有这些所谓OA期刊，更加难上加难。 很多专业非OA期刊都是有固定发文量的，版面非常有限，竞争非常激烈，即使是文章已经被接收，有些还要等上大半年才能见刊。可想而知，在这么短时间内，投非OA期刊是多么的难，甚至可以说是难于登天。

每年的SCI/SSCI都会进行升降的，既然被降级那肯定是近年所发表的文章以及质量比往年有所下降，被降为三区那是理所应当的。TKDE是IEEE旗下专注知识发现和数据挖掘的期刊。是计算机领域数据挖掘方向的顶级期刊。

SCI期刊分为四个区，一区影响因子最高，四区则是最低的，在过去很多人觉得只要发表一篇SCI论文就很厉害了，如今，还要看发表的是哪个区的SCI。

近些年三区四区的SCI认可度已经大不如前，有些高校或是单位已经明确不认可三四区的文章了，因此需要作者详细了解下本单位对三四区SCI的是否认可，再决定是否选择SCI三区四区进行发表。

每年的SCI/SSCI都会进行升降的，既然被降级那肯定是近年所发表的文章以及质量比往年有所下降，被降为三区那是理所应当的。

1、《CURRENT PROBLEMS IN CARDIOLOGY》

研究方向：医学-心血管系统，审稿周期：>12周，或约稿，录用率：较易，年发文量：162。期刊主题：每月发行一期，解决选定的临床问题或状况，包括病理生理学、侵入性和非侵入性诊断、药物治疗、手术管理和康复;或探索诊断模式或特定类别药物的临床应用。

2、《QUARTERLY REVIEW OF BIOLOGY》

研究方向：生物-生物学，审稿周期：周期不定，录用率：较难，年发文量：5。期刊主题：是生物学的首要评论杂志，它对重要的生物学主题进行了深刻的历史、哲学和技术处理。也是相关领域学者的重要评论期刊，包括政策研究、科学历史和哲学。

3、《IEEE INTELLIGENT SYSTEMS》

研究方向：工程技术-工程：电子与电气，审稿周期：>12周，或约稿，录用率：较易，年发文量：66。期刊主题：主题领域包括基于知识的系统、智能软件代理、自然语言处理、知识管理技术、机器学习、数据挖掘、自适应和智能机器人、Web上的知识密集型处理以及与智能系统相关的社会问题。

研究生论文数据挖掘技术

硕士论文学术评语

学术是指系统专门的学问，也是学习知识的一种，泛指高等教育和研究，是对存在物及其规律的学科化。接下来我为你带来硕士论文学术评语，希望对你有帮助。

该课题选题新颖，紧密结合临床，设计合理，属于本学科研究热点，研究工作具有一定的理论意义与实际价值。论文的内容与题目基本相符，结构完整，格式规范，层次清楚，条理分明，语言通顺流畅，内容丰富。文献材料收集丰富详实，基本涵盖了本学科相关的主要文献，并对本学科发展趋势有一定的归纳作用。数据资料充分，论述过程严谨，思路清晰，综合运用了所学知识解决问题，分析方法选用得当，结果可信。论文撰写严肃认真，推理符合逻辑，结论和建议具有现实意义，是一篇有较高学术价值的硕士生论文。

该论文反映出了作者在本门学科方面坚实的理论基础、系统的专业知识以及良好的科研能力。达到了硕士学位论文的要求，建议安排答辩。

xxx同学的学位论文，将计算机辅助设计技术覆盖产品设计的全过程是当前cad研究的主要内容。传统意义下的cad技术着重于辅助产品的详细设计和绘图输出，因而有较大的局限性。本文以图形单元作为产品设计资讯的载体，通过运动分析、功能映射、变型设计、关联设计等手段，将计算机辅助设计技术全面地融入产品概念设计过程，取得了一系列有创造性的研究成果：

1、将零件结构划分为零件、功能结构和基因单元三个层次，以功能结构为单位组织基因单元，有利于实现基于功能的零件概念设计。

2、提出了产品骨架单元的提取方法，通过插入、删除、替代、分解、整合、克隆、派生等多种骨架单元置换手段，在保持功能不变的条件下，对产品进行变型设计。与传统的基于尺寸的产品参数化设计不同，上述变形设计能导致产品结构的变化，因而为创新型设计提供了有效的cad手段。骨架单元表示完整地体现了该结构与产品中其他结构的约束关系。在保证产品中各结构单元有序性、一致性的前提下，减少了所附加大数据量，有利于在概念设计中，对设计方案反复进行斟酌与修改。

3、在关联设计中，归纳总结了五种关联的约束模型，为详细设计阶段自动生成导出单元提供了设计依据。

4、以图形单元置换、叠代技术为核心，构造了单元化产品信息建模原型系统。在此基础上开发了mcadds系统，并在冲剪机床设计xjd型转辙机传统系统设计中获得了成功的应用。

5、论文内容丰富、条理清晰、结构完整，特别是在运用cad技术辅助产品的变型设计以及在设计过程中对设计方案的反复修改方面有重要突破。本文是一篇优秀的博士学位论文，建议提交答辩。

该论文选题合理，为xxxx提供理论支持，研究意义重大。

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肖xx同学的学位论文《基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统数据模型的分析和研究》选题于教育部委托中山大学开展的高校本科专业设置预测系统项目。该论文研究成果对于构建高校本科专业设置预测系统具有一定的先导性意义。

本文主要围绕着高校本科专业设置预测系统的数据模型这个问题展开分析和研究。论文首先对已有的专业设置数据模型进行综述，分析其在功能性、预测性、分析性以及挖掘性方面的不足之处，然后结合高校本科专业设置的实际需求，引入数据挖掘技术、数据仓库和olap，构建基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统的数据模型。总的来说，论文框架清晰，逻辑严谨，行文体现了自己的学术思考及思辨结论，有自己的创见。

本文的写作符合硕士研究生毕业论文规范，学术水准较好，体现了两年学习的成果，可进入答辩程序。

论文长于思辨和综合，而短于对实际需求和现实情况的考量，比如各用户对于专业设置的需求以及数据挖掘中数据的可采集性及可用性等。建议今后在相关研究中采取更广泛视角。

中国的山水画是一大门类，历代有关具体画法的论述众多，不乏富于价值的成果。但把山水画技法作为一个系统，从宏观角度归纳、分析其特征及嬗变行程，则并不多见。本文作者从自己擅长实践的优势角度入手，选取这一富于传统而又具备现实意义的课题，值得肯定。

论文的框架清晰，把山水画技法之变归纳为四个段落，体现了自己的学术思考及思辨结论，有自己的创见。尤为值得肯定的是其中分析多能扣紧"技法"本体，不尚空谈，读之可信性强，这是对实践有直接体验而又能读书思考才能得到的成果。

本文的写作符合博士研究生毕业论文规范，学术水准较好，体现了三年学习的成果，可进入答辩程序。

论文的立论角度偏重笔墨元素本体，既是长处，也带来不足，即四次变化的动因不一定来自笔墨内部，时代和观念上的乃至功能上的要求可能也起重要作用。建议今后在相关研究中采取更广泛视角。

论文首先围绕公司业务进行系统设计，把企业管理思想和软件工程思想相结合，明确系统的需求目标和功能，采用结构化设计的方法完成信息系统的总体设计。系统采用基于j2ee规范的多层体系结构与采用soa的体系架构进行开发与集成，功能较为全面具体，满足企业战略发展的需求，具有一定的推广应用价值，反映作者掌握了软件工程专业的基础理论和分析方法，具备一定的.科研能力。

论文结构合理，层次分明，语句通顺，图表清晰。符合硕士研究生毕业论文理论水平和工作量要求，同意答辩。

论文首先针对研究问题，对系统开发所用的技术进行了分析介绍，概念清楚，论据充分，反映出作者基础知识扎实，较好地掌握了b/s结构、技术和sql数据库的应用方法。论文通过需求分析确定系统的目标及功能，运用软件工程的思想和相关理论完成网络采购管理系统的总体设计。

系统功能实现较为具体，大大提高了企业采购的效率，节省采购成本，具有一定的推广应用价值，表明作者综合能力强，具备一定的科研能力。

xx的论文《山水画画法嬗变研究》从中国山水画画法的沿革脉络入手，从"青绿之变"、"水墨之变"、"笔墨之变"几个方面梳理了山水画画法的源流嬗变，并对20世纪中国画山水画的继承与发展势态作了详实有据的展开论述。可以看出，论文作者在史料采集、思路辨析、概念梳理等各个方面下了很大的功夫。在山水画的流变历程上分期明确，阐述精当，对于"变与不变"这样的关键问题提出了自己的主张，给了读者一个清晰的轮廓。论文是有创见的，给当代中国山水画的理论研究和创作实践提供了有价值的成果。

论文文字清晰，图文照应，学风严谨，写作规范，体现了作者的全面素养和学术功力。

符合美术学博士论文的要求。

建议在此基础上继续充实拓展，专著成书。

论文结构较严谨，层次分明，格式符合学术规范。达到了硕士研究生毕业论文理论水平和工作量要求，同意其参加论文答辩。石材加工企业供应链系统的设计与实现随着计算机技术的不断发展，信息化管理的手段越来越丰富，信息管理系统在社会各领域得到了广泛应用。

论文针对石材加工企业在信息化建设过程中面临问题，结合企业的实际需求，完成信息系统的设计，推进企业的信息化进程。研究方向正确，研究成果具有一定的理论价值和现实意义。

数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文

摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。

关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;

引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。

一、数据挖掘概述

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。

二、数据挖掘的基本过程

(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。

三、数据挖掘方法

1、聚集发现。

聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。

2、决策树。

这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。

四、数据挖掘的应用领域

市场营销

市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。

金融投资

典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。

结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。

参考文献

[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.

[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.

数据挖掘应用论文

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。

数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文

【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。

【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术

随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。

1数据挖掘技术应用存在的问题

信息数据自身存在的复杂性

软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。

在评价标准方面缺乏一致性

数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。

2数据挖掘技术在软件工程中的应用

数据挖掘执行记录

执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。

漏洞检测

系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.

开源软件

对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。

版本控制信息

为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。

3数据挖掘在软件工程中的应用

关联法

该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。

分类方法

该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。

聚类方法

该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。

4数据挖掘在软件工程中的应用

对克隆代码的数据挖掘

在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。

软件数据检索挖掘

该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。

①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。

②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。

③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。

应用于设计的三个阶段

软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。

面向项目管理数据集的挖掘

软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。

5结束语

软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。

参考文献

[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.

[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.

[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.