与数据有关的论文题目有哪些类型

与数据有关的论文题目有哪些类型

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。

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

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做

有关数据挖掘的论文题目有哪些类型

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。

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

有关数据分析的论文题目有哪些类型

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）。

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

大数据与会计相关的论文题目有哪些类型

一、会计部分1、关于会计理论结构的探讨［提示］会计理论的研究方法研究；会计准则研究，如会计准则制定的经济后果分析；构建会计理论体系的要素分析，如会计目标、会计环境、会计方法等；中国特色的会计理论体系研究；知识经济时代的会计理论创新，如人力资源会计、绿色会计等；会计理论结构发展演变过程研究；中外会计理论结构比较。2、中外会计报告比较及启示［提示］会计报告的涵义及作用；中外会计报告的差异表现；中外会计报告差异的原因分析；进一步改进我国会计报告的对策。3、对我国具体会计准则的思考［提示］会计准则的涵义及作用；我国会计准则建设的现状；具体会计准则的制定或实施尚存在的问题研究、成因分析；进一步完善我国会计准则体系的对策。4、关于会计信息真实性的思考［提示］真实性的界定；影响会计信息真实性的因素分析；会计信息真实性与相关性的关系研究；我国企业会计信息质量现状、原因分析；会计信息失真的后果研究；治理会计信息失真的对策。5、试论人力资源会计［提示］人力资源、人力资产与人力资本的涵义；人力资源会计的会计目标、基本假设、会计要素界定研究；人力资源会计的硬认研究；人力资源会计的计量研究，包括人力资源成本的计量、人力资源价值的计量等；人力资源会计信息披露的研究；劳动者权益会计。6、关于会计政策的探讨［提示］会计政策的涵义及类型；制定或选择会计政策的原则、程序；制定或选择会计政策的动机研究；影响会计政策制定或选择的因素分析；会计政策的选择范围；会计政策的后果；我国上市公司会计政策选择分析。7、建立我国金融工具会计的探讨［提示］金融工具会计的研究对象，可分为基本金融工具会计与衍生金融工具会计；衍生金融工具及特征研究；金融工具创新对传统财务会计理论的冲击，包括对会计准则的影响，对传统会计确认理论的影响。对传统会计计量理论的影响；衍生金融工具的确认、计量与报告研究。8、关于商誉的会计思考［提示］商誉的涵义及特点；商誉的成因分析；商誉会计研究的现状；商誉的确认研究；商誉的计量研究；商誉的会计信息披露研究。9论会计的国家性和国际性［提示］会计的属性；会计的国家化、国际化的涵义及特征；会计国家化与国际化的关系分析；会计国家化与国际化的冲突与协调研究。10、关于法定财产重估增值的研究［提示］法定财产的会计属性；法定财产重估的前提；法定财产生重估的经济效果；法定财产重估的会计处理方法；法定财产重估的会计信息披露。11、试论重组会计［提示］资产重组的涵义；资产重组的方式资产重组会计的研究内容；重组会计研究的现状分析；重组会计目标、会计假设研究；重组会计的确认与计量研究；重组会计的信息披露。 12、现代企业制度的建立与会计监督［提示］现代企业制度与公司治理结构；会计的目标与会计监督关系；现代企业制定下会计监督的特点；会计监督在公司治理结构中的地位；会计监督对公司治理结构的改善13、关于破产清算会计问题的思考［提示］破产清算对传统会计理论的冲击，包括对会计目标、会计假设、会计核算原则的冲击等；破产清算会计目标研究；破产清算日的确定；破产清算会计信息披露的原则及方式研究；破产的社会成本分。14、关于会计管理体制的研究［提示］会计管理体制的涵义及研究对象；我国现有会计管理体制的缺陷及原因分析；计划经济与市场经济会计管理体制的差异；我国会计管理体制的创新，包括会计委派制、财务总监制、稽查特派制等。我国会计管理体制发展的一般规律研究。15、论会计目标［提示］会计目标的涵义；关于会计目标的两种观点；决策有用论、委托代理论；会计目标与公司治理结构、与现代企业制度的关系研究；会计目标与会计信息质量；如何构建适合我国实际的会计目标。16、关于或有事项的研究［提示］或有事项的涵义及特征；或有事项概率的判断、稳健原则的应用；或有资产与或有收益的确认与计量研究；或有事项的会计信息披露研究，如表内、表外披露；如何处理或有事项的信息披露与保护商业秘密的关系。17、试论会计学科体系的构建［提示］传统会计学科体系的不足；会计教育改革的必要性、紧迫性分析；新形势下(如加入WTO对会计教育的影响、计算机和网络技术的广泛应用等)会计学科体系的构建目标，应指明属于哪一层次的教育，大学本科、专科还是研究生等；关于会计学类专业的设置研究；关于教材建设问题；关于教学方法和教学手段的改进；会计学科体系效果的综合考核。18、关于会计工作的法律责任［提示］会计的本质与法制化特征分析；我国相关法律如《刑法》、《证券法》及《公司法》对会计工作法律责任的规定；《会计法》单位负责人法律责任的广议及依据分析；各种法律责任的不完善及今后应改进的方向。

数据库相关论文题目有哪些类型

主数据文件简称主文件，正如其名字所示，该文件是数据库的关键文件，包含了数据库的启动信息，并且存储数据。每个数据库必须有且仅能有一个主文件，其默认扩展名为df。

四种模糊数据库 指能够处理模糊数据的数据库。一般的数据库都是以二直逻辑和精确的数据工具为基础的，不能表示许多模糊不清的 事情。随着模糊数学理论体系的建立，人们可以用数量来描述模糊事件并能进行模糊运算。这样就可以把不完全性、不确定性、模糊性引入数据库系统中，从而形成模糊数据库。模糊数据库研究主要有两方面，首先是如何在数据库中存放模糊数据；其次是定义各种运算建立模糊数据上的函数。模糊数的表示主要有模糊区间数、模糊中心数、模糊集合数和隶属函数等。 统计数据库 管理统计数据的数据库系统。这类数据库包含有大量的数据记录，但其目的是向用户提供各种统计汇总信息，而不是提供单个记录的信息。 网状数据库 处理以记录类型为结点的网状数据模型的数据库。处理方法是将网状结构分解成若干棵二级树结构，称为系。系类型 是二个或二个以上的记录类型之间联系的一种描述。在一个系类型中，有一个记录类型处于主导地位，称为系主记录类 型，其它称为成员记录类型。系主和成员之间的联系是一对多的联系。网状数据库的代表是DBTG系统。1969年美国的 CODASYL组织提出了一份“DBTG报告”，以后，根据DBTG报告实现的系统一般称 为DBTG系统。现有的网状数据库系统大都是采用DBTG方案的。DBTG系统是典型的三级结构体系：子模式、模式、存储模式。相应的数据定义语言分别称为子模式定义语言SSDDL，模式定义语言SDDL，设备介质控制语言DMCL。另外还有数据操纵语言DML。 演绎数据库 是指具有演绎推理能力的数据库。一般地，它用一个数据库管理系统和一个规则管理系统来实现。将推理用的事实数据存放在数据库中，称为外延数据库；用逻辑规则定义要导出的事实，称为内涵数据库。主要研究内容为，如何有效地计 算逻辑规则推理。具体为：递归查询的优化、规则的一致性维护等。]

题目类型：A-生产实践；B-工程设计；C-实验研究；D-理论分析；E-文献综述；F-调查研究；G-理论应用；H-经典；I-其它；对财务管理专业而言，一般的都是“理论应用”。

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。