金融大数据毕业论文

金融大数据毕业论文

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做

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）。

在中国庞大的应用市场和人群下，深入观察变化且复杂的市场，探索以大数据为基础的解决方案成为了银行提高自身竞争力的一大重要手段。大数据技术是互联网金融的一大技术支撑，通过对人们在互联网上活动信息形成的数据的收集、挖掘、整理、分析和进一步应用，来创新思维、产品、技术、风险管理和营销。而数据是互联网金融的核心，未来计算机网络互联网金融业的竞争力将取决于数据的规模、有效性、真实性以及数据分析应用的能力。

一、我国互联网金融的概况

互联网金融作为二十一世纪高新产物，是传统的金融行业与互联网时代的有机结合，利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。这种新型金融模式具有颠覆式的影响，创新型巨大改革，不仅推动了我国利率市场化的进程，甚至影响整个经济与社会发展水平。

二、互联网金融的运作模式

(一)第三方支付模式

第三方支付模式，即某些具有一定实力和信誉保障的第三方独立机构，与各大银行签约后所提供的交易支持平台。

(二)P2P模式

又称点对点信贷，即一方贷款，一方借款，通过互联网作为中间平台的新型模式。这个模式对于微型小额的'信贷以及需要紧急周转资金的创业者是一个很好的选择。

(三)众筹模式

众筹就是大众筹资，需要筹资的企业或个人通过互联网这个众筹平台运用自己独特的号召力并发挥创意，获得来自大众的资金援助。

(四)互联网金融门户

互联网金融门户的核心就是“搜索比价”的模式，采用垂直比价的方法让顾客在互联网上“货比三家”，选择自己最满意的商品。

(五)大数据金融

大数据金融就是从大量数据中提取有利用价值的信息，以云计算为基础来进行融资的模式。最具代表性的就是余额宝，用高于银行的利率吸引消费者融资，不断推动着金融业的发展与进步。

三、互联网金融中的大数据应用及意义

(一)反映市场情况：电商和统计部门通过利用大数据对指数的编制来反映市场的基本情况，有效的分析交易数据，识别出市场交易模式，帮助决策者制定高效率的套利战略。比如国家的统计局与百度、阿里巴巴等电商、电信、互联网企业签订合作协议，共同开发利用大数据。

(二)金融产品定价：金融的核心内容之一就是金融产品定价问题(尤其是金融衍生产品定价)，这一直是大家关心的重要领域，其中涉及有计算和数学建模等。以信用违约互换定价为例，除了考虑违约的传染性和相关性，还要考虑违约过程的建模和估计，通常需要复杂的数学模型并且验证困难。最近一种基于大数据的解决方法即利用实际交易数据估计违约概率使其简单方便。因此大数据能为互联网金融市场提供运营平台，有效的整合互联网金融资源，，促进资源优化配置。

(三)精确营销：通过对一些场景类环境数据、朋友关系和用户经历的人文数据、位置和购物等的行为数据，建立模型进行分析，进一步细分客户。之后，可以定向推出产品并投放广告，实现精确营销。这也符合STP战略思想。大数据通过分析社交网络市场的信息， 特别关注搜索引擎中的搜索热点，从而制定投资策略，使互联网金融实现了一种新的营销模式。

(四)监管风险：互联网金融虽提高了金融效率，但也使风险呈现出许多新形式。因此需要对互联网金融活动产生的大数据进行分析，及时准确发现风险暴露，采取相应的措施加以规避、防范，提高互联网金融安全性，促进互联网金融的创新。

(五)信用：利用大数据，可以在法律和道德所容许的范围内对评估对象的静态动态信用行为进行收集、整理、分析挖掘，使人的信用立体化，进而评估个人或群体的信用，建立用户的增信模型和信用评分，打破了金融机构垄断用户信息的状况。

四、互联网金融大数据应用中存在的问题

互联网金融业本就拥有大数据，已成为自然产生大数据的重要领域，因此在互联网金融大数据应用中体现出了一些问题和挑战。

1、大数据处理速度满足不了各方的需求，体量大，噪声水平、数据来源和其他因素引起的内容和频率变化快，增加了大数据问题的复杂性。

2、大数据中含有大量的噪声信息甚至是虚假信息，出现信息过载的问题。

3、部分企业不愿公开、上传数据，造成不公开数据部门占便宜、公开数据部门吃亏的状况，形成了数据的公开、共享等方面不尽人意的局面。

4、容易泄露用户信息，造成滥用法律法规建设及滞后的现象。如商家对客户交易信息的过度营销，下载不安全的APP、用户扫描二维码支付都可能泄露个人的信息，买卖用户信息的不法交易等。

5、并非互联网金融的所有参与者都具备大数据分析的能力，数据分析挖掘能力不平衡。

五、结论

通过对互联网金融大数据的运行模式以及应用初步探究，我们发现还有很多问题等待我们去解决，严峻的考验只会让我们的路走得更稳固，金融业近些年的巨大发展和变革让我们更加坚定的去深思时代产物与新型科技的碰撞带来的丰硕成果，不断更新互联网金融时代，带领我们进入更美好的时代。

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

金融类型毕业论文数据

我是13年毕业的金融学专业学生，如果你没有思路，只想写一篇随便过了的话，我建议你不要写实证分析，写一些现状问题描述，做一些数据的统计和简单分析，最后得出结论和改进法就可以了。题目给你一些参考：一、中国金融改革与金融深化1.我国中小企业融资难问题2.中国金融体制改革现状、困境、对策3.上市公司的独立董事制与中国的现行企业制度改革4.利率市场化问题探讨5.我国金融机构的组织结构再造6.中国金融体系的改革方向7.我国商业银行改革与发展问题8.中国信用制度的缺失与建设9.个人理财业务发展的问题和对策10.中国政策性金融的理论与实践11.论建立我国金融机构市场退出机制问题12.中国金融电子化的发展趋势与问题13.中国农村信用社发展的方向与模式探讨14.非银行金融机构问题研究二、国际金融与汇率问题1.人民币自由兑换问题研究2.当前人民币汇率问题研究3.中国资本市场开放问题研究4.中国资本外逃问题研究5.银行股外资并购问题研究；6.中国国际收支的调节政策与调节机制7.中国国际储备的规模管理与营运管理8.全球化经济发展趋势与香港联系汇率制问题9.人民币汇率机制与香港的联系汇率制10.中国金融业的发展趋势11.论内部经济均衡和外部经济均衡的政策搭配12.人民币有效汇率与贸易收支数量关系研究13.中国利用外资发展战略与策略三、金融风险与监管问题1．次贷危机下中国金融安全所面临的挑战及对策2．论银行不良资产的化解问题3．金融创新与金融监管问题研究4．电子银行的监管问题研究5．论金融机构自律或金融机构的内部控制6．实施信贷风险分类方法的若干思考7．商业银行信贷风险管理与防范8．实施资产负债管理中的问题与对策9.我国银行信用卡信用风险管理现状及存在问题分析10.开放背景下我国金融监管体制改革研究11.我国商业银行信用风险内部评级体系的构建12.商业银行操作风险的防范13.我国网络银行的风险管理研究14.银行信用风险评估中的非财务分析15.住房抵押贷款的风险分析及管理方法的研究.16，金融监管的成本与效益分析四、投资制度与资本市场1．中国证券市场问题研究2．开发金融创新产品与完善金融市场3．中国资本市场的发展4．QFII与QDII制度研究5.中国票据市场发展与完善6．各类金融衍生品在我国的发展研究7．我国资本市场的有效性实证分析8．CAPM的实用性分析9．认股权证(或可转债)定价理论的实证研究10.投资银行在资本市场中的功能11.投资银行组织模式比较与选择12.中国衍生证券市场建立与发展13.银行上市后股权结构与绩效的相关关系研究五、信托、资产证券化与投资基金1.我国信托投资业的改革与发展2.我国信贷资产证券化的动因分析3.我国信托公司业务模式的探讨4.风险投资基金的发展问题研究5.我国理财市场的现状、问题及对策6.证券投资基金的绩效评价研究7.中国投资基金运行中的问题及解决措施；8.投资基金发展趋势研究；9.主权基金运作的国际经验及对我国的启示10.开放式基金融资研究11.社会保障基金的投资问题探讨六、货币理论与货币政策1.当前货币当局金融宏观调控的目标和政策选择2.虚拟货币对货币流通秩序的影响分析3.通货膨胀对当前投资领域的影响4.利率调整与央行的宏观金融政策5.当前我国货币流通状况研究6.公开市场业务与我国国债市场的完善7.论利率在宏观调控政策的作用8.我国货币政策工具的调整与选择9.通货膨胀的表现与对策10.我国货币政策最终目标与财政政策目标的协调11.我国货币政策中间目标的选取12.利率结构的调整与经济结构的调整13.我国的利率弹性问题研究14.我国利率传导机制的优化15.提高商业银行在利率传导中的效果16.久期模型在利率风险管理中的运用17.通缩问题的原因及对策研究18.利率工具和汇率工具在当前我国宏观经济调控中的应用七、国际货币与汇率制度1.欧元在今后国际储备中的地位分析世纪国际货币体系改革探讨3.欧元；美元；日元的汇率走势及对世界经济和中国经济的影响4.加强IMF在国际金融危机中的作用5.全球货币体系与亚洲货币合作前景6.日本金融自由化及启示7.发展中国家金融自由化评析八、国际金融市场1．国际金融市场的发展与监管问题研究2．跨国并购的发展及经济全球化的影响3．美元汇率波动对全球金融市场的影响4．国际商业银行发展的新思路5．国际金融危机的预警与防范机制6.当前世界金融发展的形势与动态研究这些都是我当初学校给的题目参考和范围，希望采纳。

写论文所需的数据一般都是用统计数据，比如说市盈率，你可能需要的不只是一家公司的市盈率，而是沪市或整个上市公司的数据，这样如果你一家一家收集是很有困难的，如果你们学校有购买一些数据库，比如万德或是国泰安，你就可以从里面查到大量的金融类数据，如果没有数据库，那收集数据可就是一项庞大的工程了，中国证监会指定的几家网站如巨潮资讯网，上面有大量的数据，你加油找吧！

不用。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。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。

伴随着世界经济的飞速发展,世界呈现出一体化的趋势,金融行业在经济全球化的潮流下得到了充分的发展,现阶段,在财务管理方面,金融管理发挥着不可或缺的重要作用。下面是我为大家整理的金融管理毕业论文，供大家参考。

在当今经济社会中，金融处于经济发展的核心位置，它对推动经济的发展具有重要的推动作用。但是，在当前经济形势复杂多样的情况下，企业中各种的金融活动，例如货币、银行信贷、保险等，都会对企业的运营造成一定的影响。企业金融管理是企业运营的关键环节，它直接关系到企业今后的发展趋势。因此，对企业金融资源进行合理有效的运用，解决企业经营管理中出现的问题，对企业经济效益的提高以及企业长久的发展具有重要的意义。

一、金融管理在企业经营管理中的作用

首先，金融管理是企业进行经营管理活动的前提，它为企业的经营管理奠定了坚实的物质基础。企业要想正常运营和发展，就要具备一定的资金。企业主要获取资金的主要方式主要是银行借贷、市场融资以及企业本身所有，在企业具备资金能力之后，才能保证企业经营活动的顺利进行。其次，金融活动为企业的正常运转提供了保障。企业作为促进经济发展的动力，其进行经营管理主要通过自身内部的调节维持稳定。企业在市场经济条件下，不可避免的会出现资金问题，可以通过金融管理实现对问题的解决。最后，金融管理可以起到提高企业经济效益的作用。企业实现稳定发展的关键在于生产的产品，产品满足人们的需求、适应社会发展才能使企业的企业的经济效益得到保障。此外，将金融管理应用于企业经营管理中，实现了对金融资源的合理利用，有利于企业提高经济效益。

二、强化金融管理在企业经营管理中运行的策略

(一)在企业中设置专业的金融管理部门

在企业内部设立金融管理部门对企业的经营管理至关重要。在设置相关的金融管理部门之后，要聘请专业的经验丰富的金融管理人员，确保企业的企业资源能够得到充分合理利用。专业的金融管理人员在企业中要明确自身的工作职能、权利与义务，尤其是在企业的贷款上要通过专门的管理人员进行管理。在资金管理的过程中，重视企业的内部的资金运转速度，分析负债风险，对于欠债企业要根据实际情况采取适当的资金回收手段，以提高企业的生产经营效率。

(二)对企业的财务预算编制进行规范

企业财务部门财务预算的质量对企业的经营管理活动有直接的影响，它是提高企业绩效水平的关键。对企业的预算编制个有效的规范，首先就是在进行财务预算之前进行必要的调查和取证，保证预算编制的真实有效。其次，财务预算编制不能随意调整或者更改，如果要进行调整或者更改就要在有效证据的基础上按照程序规范化的进行。其三，对于企业虚报财务预算的部门进行惩处，保证财务预算表编制过程的公平、公正。最后，对企业经营管理活动项目的财务预算要进行详细的记录，这为企业内部组织机构的工作提供了必要的指导，也对企业部门的绩效考核起到了有效的作用。

(三)对企业金融管理进行信息化建设

加强金融管理的信息化建设是企业经营管理的重要环节，在信息技术不断发展的情况下，企业对金融管理进行信息化建设可以很好的起到提升企业经营效率、控制风险、提高企业的经济效益的作用。加强信息化建设应该对财务进行统一规范化的管理，完善企业的信息系统，不断提高财务数据分析的准确性，促进企业内部信息的传递和交流。还要对企业各部门的数据库进行开发，实现对企业经营管理工作的监督和控制，提高企业全面管理的效率，从根本上提高企业金融管理的水平以及企业的经济效益。

(四)拓宽企业的融资渠道

企业在生产经营过程中不可避免的会出现资金困难，因此，企业应积极的拓宽融资渠道，尤其是要求较低的融资渠道，这有利于企业进行高科技项目的投资，促进企业的经营结构的转型。企业的融资渠道是多样的，对企业本身来说，可以通过向银行借贷和吸引投资商的方式进行融资。企业通过间接融资的方式，使企业与金融结构达成风险共担、利益共享的合作共识，前扫企业承担的风险，提高企业经营管理的效率。

(五)对企业进行必要的信用评定

在进行企业合作之前，要对将要合作的企业进行信用方面的评定。其评定内容包括目合作业的经济效益、内部资本运作情况、产品质量以及市场潜力等，通过对企业进行全面的评定，减少企业在经营管理中所遇到的资金风险，为企业的稳定发展提供保障。

三、结束语

随着市场经济的不断深化，金融管理成为企业经营管理的关键内容，一个企业金融管理水平的高低，反映了企业经营发展的状况。因此，在企业经营管理中，要重视金融管理的重要作用，使其充分发挥提高企业经济效益、提高内部管理水平、提高企业市场竞争力的作用，推动企业的可持续发展。

摘要:现阶段，金融管理工作已经成为当前企业经营和管理过程中的一个重要组成部分，金融管理工作对企业内部的发展造成了十分重要的影响。企业想要在市场竞争中，提升自身的核心竞争力，就需要提高企业自身的金融管理能力。文章针对金融管理工作在企业经营和管理中的有效应用提出了自己的一些建设性的意见。

关键词:金融管理;企业经营管理;应用

金融行业是现代经济发展过程中的一个核心内容，金融行业也是整个市场经济发展过程中的推动手段。新的形势下，利用金融行业的重要资源，对企业的运用管理工作进行研究，进而提升企业的经营管理能力。文章针对金融管理工作在企业的经营管理中的应用进行了有效分析，并提出了一些自己的看法。

一、金融管理与企业管理的基本概念

金融行业，是对资金进行融汇贯通。企业管理工作是针对企业的经营策略，和管理思想，对企业的经营发展战略进行规范和总结，进而能够结合企业外部环境的变化与企业经营发展策略，适时的进行变革和调整，企业经营管理过程中，需要充分利用企业的现有要素，进而发挥出整个企业的最大作用。实现企业经济利益的最大化。

二、企业经营管理过程中应用金融管理的重要作用

(一)金融活动为企业的管理工作提供基础性服务

企业在生产管理的过程中，需要先筹集一批主要的资金，在具有一定资金的前提下你才能够进行经营和管理工作，因此，经营管理过程中，筹集资金是十分必要的，金融管理工作主要就是为企业的管理和发展提供这部分发展资金，所以说，金融活动的开展能够为企业的经营管理工作提供前提。企业在经营过程中，主要的资金来源有企业的固定资金、金融市场的融资以及银行的贷款等等。这三项重要的资金来源都能够解决企业的经营管理中的重要问题，进而确保企业管理工作的正常进行，促进企业的良好发展。

(二)金融管理工作能够促进企业正常运转

在企业发展的过程中，由于其是国民经济的重要组成部分，企业的生产活动只能在正常的生产中进行，多数企业需要依靠自身的努力来维持外部环境的发展。当前的市场经济发展的过程中，大部分企业都在挫折中更好的发展，为了避免企业在发展过程中受到的严重挫折，应高积极做好金融管理工作，促进企业生产管理工作的正常开展。

三、当前企业经营管理中应用金融管理的主要问题

(一)大部分企业的收款比较困难

在企业生产与发展的过程中，资金是十分重要的，资金是保证企业正常运行与发展的重要保障。现阶段，在企业经营管理的过程中应用金融管理，存在着企业收款困难的现象，大多数企业相关负责人，不能够对接待单位的资金流动情况形成一个全面的认识，这样就使得企业的大多数资金都不能做到及时回收，进而出现了严重的资金链断裂的现象。

(二)企业金融管理对银行借贷的依赖性

在企业的争产生产过程中，企业的资金来源主要有银行借贷、金融融资以及自有资金等三种主要的资金来源。然而，当前的企业发展中，对银行贷款的以来程度不断加大，企业的固有先进不能得到稳定的流动。与此同时，由于对银行贷款的依赖程度的不断增加，使得企业在国家做出相应的经济调整时，会面临严重的风险。一旦企业不能够有效的规避金融管理中的风险，以至于造成严重的经济不稳定的后果。

(三)没有形成科学的企业金融管理结构

现阶段，大部分企业在经营管理的过程中，都进行了金融管理，但是很多企业在金融管理中都存在着严重的额问题。企业的一大部分流动贷款都不能正常安排和使用，没有建立一个科学、合理的金融管理结构，这就对整个企业的借贷信用产生了极为严重的影响。

(四)企业金融管理手段比较落后

当前，大多数企业在进行金融管理的过程中，管理手段都比较落后，很多企业都未设有正规的管理人员，一些管理人员的金融管理素质较差，他们对金融管理工作并没有形成一个正确的认识，金融管理的手段也是比较落后的，金融管理的过程中，相关人员并没有对财务数据进行有效的分析。

四、加强企业经营管理中金融管理工作的具体措施

(一)企业内部设置专业的金融管理部分

当前，很多企业在经营管理的过程中都加强了对金融管理工作的应用。新阶段，想要加强企业的金融管理工作，就应该开设专业的金融管理部门，在部门内部设置相应的管理人员，企业在经营和管理的过程中，应该对工作人员的职责进行有效的明确，并针对企业的管理工作进行相应的分析与研究，并针对企业管理工作进行风险评估。

(二)规范企业金融预算编制工作

企业进行经营管理工作的过程中，应该对一定时间内的财务管理工作进行有效的规范，这项工作在企业经营管理工作中被称之为企业的预算工作。企业的预算管理作为企业金融管理工作中的一个重要组成部分，它是属于数量化的控制管理工作，这样能将企业内部的所有问题进行归纳，进而整合成为一个科学的管理体系。所以，在企业的经营管理工作中，应该对金融预算管理工作提高足够的重视，进而对这项工作进行规范，这也就提高了对企业内部管理工作的约束力。

(三)提高企业金融管理工作的信息化水平

近些年来，科学技术在不断的发展过程中，各行各业在加强了信息化措施在企业金融管理工作中的使用。企业需要有效提高金融管理工作的信息化水平，在对企业进行金融管理的过程中，需要建立一个比较完善的金融管理体系，并对企业内部比较落后的管理手段积极进行创新与发展，提高金融管理工作的整体水平，这样也就提高了金融管理工作的科学性。

(四)制定一个完善的信用评定规定

企业在进行金融管理的过程中，为了保证企业内部商品的正常交易的有效进行，应该对交易对象进行深入的调查，对企业的产品质量和经济效益进行观察，制定完善的信用评定体系，对企业金融管理中的风险进行评估，这样就避免企业内部出现资金风险，避免造成企业内部资金的流失。

(五)有效拓宽企业金融融资的渠道

当前，大部分企业融资的主要手段都是上市的方式进行，由于当前企业对银行贷款的依赖程度较强，应该有效拓宽企业的融资渠道。企业可以采用间接融资的方式来进行融资，这样就能够让企业能够与银行之间共同享受利益，共同承担风险，这就有效的降低了企业的金融风险，也就提高了企业的金融管理水平，促进企业经营管理工作的有效发展。

五、结语

总而言之，企业在经营管理的过程中进行金融管理是十分重要的。企业经营管理的过程中，应该加强对金融管理工作的信息化程度，并拓宽企业进行融资的渠道，这样就能够有效的提高企业的经济利益，促进企业内部的发展，进而提高企业的核心竞争力。

参考文献:

[1]陶玉婷，李甍宇.论金融管理在企业经营管理中的运用[J].现代商业，2014，32:207-208.

[2]尚晓明，赵光超，魏鹏达.基于金融管理在企业经营管理中的应用研究[J].商场现代化，2015，09:130.

[3]田文龙.试述金融管理在企业经营管理中的运用[J].金融经济，2015，12:178-179.

[4]韩盛.金融管理在企业经营管理中的应用[J].当代经济，2015，25:60-61.

[5]冯雨桐.金融管理在企业经营管理中的应用探讨[J].现代经济信息，2015，21:73.

金融数据挖掘论文

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.

Web数据挖掘技术探析论文

在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

引言

当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。

计算机web数据挖掘概述

1.计算机web数据挖掘的由来

计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。

2.计算机Web数据挖掘含义及特征

(1)Web数据挖掘的含义

Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。

(2)Web数据挖掘的特点

计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。

(3)计算机web数据挖掘技术的类别

web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。

计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系

借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。

计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用

(1)电子商务中的web数据挖掘的过程

在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。

(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：

一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。

二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。

三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。

四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。

结语

本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。

摘要： 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。

关键词： 电子商务；数据挖掘；应用

1概述

电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。

2数据挖掘技术概述

数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。

3Web数据挖掘特点

Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。

1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。

2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。

3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。

4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析

1）电子商务中序列模式分析的应用

序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。

2）电子商务中关联规则的应用

关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。

3）电子商务中路径分析技术的应用

路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。

4）电子商务中分类分析的应用

分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。

5）电子商务中聚类分析的应用

聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。

5结语

随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。

参考文献：

[1]庞英智.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].情报科学,2011,29(2):235-240.

[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,2014(6):23-24.

[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融，2013(4):

[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,2008.

[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.

学术堂整理了十五个金融经济学方面和证券有关的论文题目：1、我国金融业综合化经营与监管问题探析2、中国股指期货投资的风险管理3、中国股指期货推出后对股票市场的影响4、外资银行在中国设立分支机构所要求的经营环境研究5、股权投资基金研究6、证券投资基金业绩评价研究7、认股权证定价的实证研究8、股指期货交易策略研究9、物流金融发展研究10、黄金市场投资策略研究11、高新技术企业融资困境及其对策研究12、我国证券市场内幕交易研究13、期货价格与现货价格的关系研究14、中国股票市场“政策市”表现及原因探析15、股票发行制度创新研究

金融本科毕业论文数据造假

一般不会，但是最好还是自己做数据。

没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。

有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。

假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。

毕业论文的基本教学要求是：

1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。

2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。

3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。

以上内容参考：百度百科-毕业论文

本科毕业论文问卷数据伪造会有发现的风险，属于学术不端行为，详细介绍如下：

一、学术数据伪造：

1、在造假的基础上得出的研究数据，无论有多合理多缜密，都免不了被发现的命运。几率多大，看运气了。

2、这种级别的学术不端是非常难以察觉的，就算被发现后舍恩声称自己计算失误也可以蒙混过关，外界很难认定他有严重的主观捏造行为。但从这时开始，这些不好的数据处理习惯就已经为以后更严重的学术欺诈行为埋下了祸端。

3、学术造假非常容易被发现，因为现在的查重软件是非常多的，很容易就可以收集到重复的信息，像学术方面的论文只要重复率超过一定比例，就可以认定为学术造假，所以大家千万不要干这种事情，否则就是身败名裂。

二、毕业论文的基本教学要求：

1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。

2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。培养学生进行社会调查研究，文献资料收集，阅读和整理使用，提出论点，综合论证，总结写作等基本技能。

一般不会，但是最好还是自己做数据。

没必要为了证明你的命题而造假数据，如果真实数据证明不了你的命题就大大方方把结论和下一步猜想写出来，科学本来就是探究性的，没人能保证自己的设想一定是对的。有的硕士导师就会告诉学生，自然科学不是人文科学，像政治、法律之类的都是先设定命题，然后搜集证据去支持命题，只要自身前后逻辑和上了就行，不管对错；然而自然科学是提出假设，然后用真实数据去验证假设，对就是对错就是错，错了也算有收获，至少说明这条路走不通。假造数据说明自己的思维模式就不在自然科学这一挂。

数据好找的金融学毕业论文

SPSS分析，我能做。题名又称题目或标题。题名是以最恰当、最简明的词语反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合。论文格式相关书籍论文题目是一篇论文给出的涉及论文范围与水平的第一个重要信息，也是必须考虑到有助于选定关键词不达意和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息。论文题目十分重要，必须用心斟酌选定。有人描述其重要性，用了下面的一句话：“论文题目是文章的一半”。对论文题目的要求是：准确得体：简短精炼：外延和内涵恰如其分：醒目。

我是13年毕业的金融学专业学生，如果你没有思路，只想写一篇随便过了的话，我建议你不要写实证分析，写一些现状问题描述，做一些数据的统计和简单分析，最后得出结论和改进法就可以了。题目给你一些参考：一、中国金融改革与金融深化1.我国中小企业融资难问题2.中国金融体制改革现状、困境、对策3.上市公司的独立董事制与中国的现行企业制度改革4.利率市场化问题探讨5.我国金融机构的组织结构再造6.中国金融体系的改革方向7.我国商业银行改革与发展问题8.中国信用制度的缺失与建设9.个人理财业务发展的问题和对策10.中国政策性金融的理论与实践11.论建立我国金融机构市场退出机制问题12.中国金融电子化的发展趋势与问题13.中国农村信用社发展的方向与模式探讨14.非银行金融机构问题研究二、国际金融与汇率问题1.人民币自由兑换问题研究2.当前人民币汇率问题研究3.中国资本市场开放问题研究4.中国资本外逃问题研究5.银行股外资并购问题研究；6.中国国际收支的调节政策与调节机制7.中国国际储备的规模管理与营运管理8.全球化经济发展趋势与香港联系汇率制问题9.人民币汇率机制与香港的联系汇率制10.中国金融业的发展趋势11.论内部经济均衡和外部经济均衡的政策搭配12.人民币有效汇率与贸易收支数量关系研究13.中国利用外资发展战略与策略三、金融风险与监管问题1．次贷危机下中国金融安全所面临的挑战及对策2．论银行不良资产的化解问题3．金融创新与金融监管问题研究4．电子银行的监管问题研究5．论金融机构自律或金融机构的内部控制6．实施信贷风险分类方法的若干思考7．商业银行信贷风险管理与防范8．实施资产负债管理中的问题与对策9.我国银行信用卡信用风险管理现状及存在问题分析10.开放背景下我国金融监管体制改革研究11.我国商业银行信用风险内部评级体系的构建12.商业银行操作风险的防范13.我国网络银行的风险管理研究14.银行信用风险评估中的非财务分析15.住房抵押贷款的风险分析及管理方法的研究.16，金融监管的成本与效益分析四、投资制度与资本市场1．中国证券市场问题研究2．开发金融创新产品与完善金融市场3．中国资本市场的发展4．QFII与QDII制度研究5.中国票据市场发展与完善6．各类金融衍生品在我国的发展研究7．我国资本市场的有效性实证分析8．CAPM的实用性分析9．认股权证(或可转债)定价理论的实证研究10.投资银行在资本市场中的功能11.投资银行组织模式比较与选择12.中国衍生证券市场建立与发展13.银行上市后股权结构与绩效的相关关系研究五、信托、资产证券化与投资基金1.我国信托投资业的改革与发展2.我国信贷资产证券化的动因分析3.我国信托公司业务模式的探讨4.风险投资基金的发展问题研究5.我国理财市场的现状、问题及对策6.证券投资基金的绩效评价研究7.中国投资基金运行中的问题及解决措施；8.投资基金发展趋势研究；9.主权基金运作的国际经验及对我国的启示10.开放式基金融资研究11.社会保障基金的投资问题探讨六、货币理论与货币政策1.当前货币当局金融宏观调控的目标和政策选择2.虚拟货币对货币流通秩序的影响分析3.通货膨胀对当前投资领域的影响4.利率调整与央行的宏观金融政策5.当前我国货币流通状况研究6.公开市场业务与我国国债市场的完善7.论利率在宏观调控政策的作用8.我国货币政策工具的调整与选择9.通货膨胀的表现与对策10.我国货币政策最终目标与财政政策目标的协调11.我国货币政策中间目标的选取12.利率结构的调整与经济结构的调整13.我国的利率弹性问题研究14.我国利率传导机制的优化15.提高商业银行在利率传导中的效果16.久期模型在利率风险管理中的运用17.通缩问题的原因及对策研究18.利率工具和汇率工具在当前我国宏观经济调控中的应用七、国际货币与汇率制度1.欧元在今后国际储备中的地位分析世纪国际货币体系改革探讨3.欧元；美元；日元的汇率走势及对世界经济和中国经济的影响4.加强IMF在国际金融危机中的作用5.全球货币体系与亚洲货币合作前景6.日本金融自由化及启示7.发展中国家金融自由化评析八、国际金融市场1．国际金融市场的发展与监管问题研究2．跨国并购的发展及经济全球化的影响3．美元汇率波动对全球金融市场的影响4．国际商业银行发展的新思路5．国际金融危机的预警与防范机制6.当前世界金融发展的形势与动态研究这些都是我当初学校给的题目参考和范围，希望采纳。

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