众文网1.统计学论文题目有哪些好找数据的
可以参考下面的
1、保险消费群体分析研究—以上海地区为例/以某险种为例
2、美元走势与某大宗商品价格走势相关性分析
3、基于多元统计的上海市各区县经济综合实力评价研究
4、上海市人口规模与结构变动趋势分析
5、GDP增速与居民收入增长变化相关性分析-以上海市为例
6、上海市居民幸福感现状的调查研究
7、上海市经济增长与环境污染的实证研究
8、上海金融学院《统计学》课程考核满意度的调查研究
9、上海市统计学本科毕业生就业的调查研究
10、上海市城乡收入差距变动及其对经济的影响研究
11、上海市经济增长、能源消费与环境污染间互动性研究
12、上海市主导产业的选择研究--基于聚类分析和因子分析
13、医药行业上市公司绩效评价--基于因子分析和聚类分析
14、创业板上市公司经营绩效评价研究--基于因子分析和聚类分析
15、电力行业上市经营绩效的实证研究--基于主成分分析、因子分析与聚类分析
16、航运中心建设背景下上海市物流需求预测分析——基于XX预测技术
17、上海市小微型科技企业融资能力的评估分析——基于XX分析方法
18、大学生网络购物影响因素的实证研究——以上海金融学院为例
19、大学生专业课自主学习的实证研究——以上海金融学院为例
20、自贸区建设背景下大学生职业能力的现实考量与培养策略——以上海金融学院为例
21、上海自由贸易区建设金融资源配置的统计数据分析及对策
2.急求有关数据挖掘方面的毕业论文题目
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。
3.论文（什么互联网+大数据）
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临[1]据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
大数据
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[6]
“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。
大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万……
截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
4.论文（什么互联网+大数据）
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临[1]据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。 数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
大数据 随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[6] “大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。
这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。 大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万…… 截止到2012年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。
国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。
IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
5.有关于网络的毕业论文题目,然后给几篇范文
随着计算机网络的普及和计算机技术在生活中的各个领域的广泛应用，网络信息的安全这几年备受人们的关注。
计算机网络技术提供巨大的信息含量和交互功能，提高了各个领域的工作效率，但计算机网络信息安全即影响网络稳定运行又影响用户的正常使用，可以造成重大的经济损失，信息一旦泄露将造成无法估量的损失。因此网络的安全性是我们必须重视的也是非常重要的。
下面是学术堂整理的关于网络安全的毕业论文题目，欢迎大家查看。 1、探讨计算机网络安全中的防火墙技术 2、计算机网络安全防范在大数据时代的探讨 3、网络型病毒与计算机网络安全 4、网络安全管理技术分析 5、浅谈计算机网络安全与防火墙设计 6、网络安全信息关联分析技术的运用与问题阐述 7、美国网络安全专业教育体系建设及其启示 8、基于威胁传播的多节点网络安全态势量化评估方法 9、基于大数据时代下的网络安全问题分析 10、信息化网络安全的建设与防护技术分析 11、空间信息网络安全协议综述 12、电子商务网络安全技术研究 13、基于并行约简的网络安全态势要素提取方法 14、欧盟NIS指令研究对我国网络安全保障实施的启示 15、论拒不履行信息网络安全管理义务罪 16、浅析计算机网络安全问题及防范措施 17、网络安全中计算机信息管理技术的应用探讨 18、基于攻防行为树的网络安全态势分析 19、美国网络安全审查制度研究及对中国的启示 20、以色列的网络安全问题及其治理 （论文范文可到学术堂内自行查看）。
6.写毕业论文该怎么选题
先不说内容，首先格式要正确，一篇完整的毕业论文，题目，摘要（中英文），目录，正文（引言，正文，结语），致谢，参考文献。学校规定的格式，字体，段落，页眉页脚，开始写之前，都得清楚的，你的论文算是写好了五分之一。
然后，选题，你的题目时间宽裕，那就好好考虑，选一个你思考最成熟的，可以比较多的阅读相关的参考文献，从里面获得思路，确定一个模板性质的东西，照着来，写出自己的东西。如果时间紧急，那就随便找一个参考文献，然后用和这个参考文献相关的文献，拼出一篇，再改改。
正文，语言必须是学术的语言。一定先列好提纲，这就是框定每一部分些什么，保证内容不乱，将内容放进去，写好了就。
7.毕业设计题目怎么选
学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。
1.开题报告是指开题者对科研课题的一种文字说明材料。这是一种新的应用写作文体，这种文字体裁是随着现代科学研究活动计划性的增强和科研选题程序化管理的需要应运而生的。
2.由于开题报告是用文字体现的论文总构想，因而篇幅不必过大，但要把计划研究的课题、如何研究、理论适用等主要问题说清楚，应包含两个部分：总述、提纲。
3.开题报告的总述部分应首先提出选题，并简明扼要地说明该选题的目的、目前相关课题研究情况、理论适用、研究方法、必要的数据等等。
4.开题报告封面：论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师 。