众文网1.求我的大学四年规划1500字论文
思路：理想生活的构成与确立，是通往理想彼岸的第一步。但有了完美的理想，如果不为之奋斗，不把它化作改造现实的实际行为，再完美的理想也但是是水中月、镜中花。因此，要严格地执行我的大学生涯规划，确立了目标，详尽的描写大学规划。
正文：
新的环境新的起点，大一我要改变自己以往的学习和生活上的一些习惯。我要积极参加学校的活动增强交流技巧，同时要和师哥师姐们进行交流，询问学习情况，只知闷头苦读是不行的，自己要学会交际；当然积极参加学校活动，增加交流技巧也是必须的。同时也能提高我的人际沟通能力。
大一应当有最充裕的课余时间，是提升自我各项能力的最佳时期，所以不要在空闲的时候无所事事，去尝试，去探索。
大二：在了解中努力的大二
目标：学好专业课程，提高基本素质。
在这一年里，既要稳抓基础，又要做好由基础课向专业课过渡的准备，我要对自己一无所知的专业课进行努力学习，做到从不知道到认识，熟悉再到掌握能灵活运用。并尝试把一些重要的高年级课程逐一浏览，以便向大三平稳过渡。
大二里有两次重要的考试：英语四级和计算机等级考试。在这段时期，我们要做的就是通过获取这两张科目认证证明来充实和丰富自己的生活。
在这个时期，了解相关的应有活动，并以提高自身的基本素质为主，通过参加学生会或社团等组织，锻炼自己的各种能力，同时检验自己的知识技能；可以开始尝试兼职、社会实践活动，并要具有坚持性，最好能在课余时间后长时间从事与自己未来职业或本专业有关的工作，提高自己的责任感、主动性和受挫能力。
并开始有选择地选修、辅修其他专业的知识充实自己。要开始有计划地广泛阅读，扩大自己的知识面。
在大二这段时间里，我们基本上为我们日后的发展定了方向，所以大二是非常重要的。
大三：在奔跑中奋进的大三
目标：提高自身职业技术能力，搜集公司信息，寒暑假期间开始进入公司实习，提高自身的适应能力，进一步提高社交能力。
我想，在大三这一年，在巩固学习的基础上，我们需要的不仅仅是书本知识，走向市场已经成为一个迫切需要解决的问题，当然想要提高自己的竞争实力，我想可以尽力去尝试提前学习大四的相关课程；另外，尽力通过英语六级考试甚至更高，以提升自我。我坚信：当我能够说一口流利的英语；当我会写一手漂亮的文章时，我也必然能够战胜自卑和胆小，我也必然能更具实力。
高考失利的我，打算考研，应该加大力度的学习专业知识，扩大英语词汇量，着手做好考研前的一切准备。
同时锻炼自己独立解决问题的能力。多参加和自己专业有关的的活动，与同学交流求职、考研工作的心得体会，了解搜集工作信息的渠道。也可向老师和一些毕业的人士请教求职的一些相关问题。
大四：在发奋中腾飞的大四
到了大四了，大学生活似乎已经到了尾声，考研成为热点，研究生成为真正的人才，本科生竞争力实在不强（除非出类拔萃，当然这样的人往往会去考研），所以考研这件事必须从大一便一直记在心中，我想用我三年积累的知识、十几年不懈的努力、亲人给予的激励，优雅高昂的成为研究生。
用最短的时间完成自己大学的学业任务。为将来的考研争取时间。此时最主要的就是对前三年做一个总结，对自己要有一个清楚的认识。做出果断的决定，为下一步做好充分的准备。
到大四了，也是该准备毕业论文的时候了，这是对你大学四年学习的一个检验，依据各方经验，这个时候是千万不能马虎的，这关系到我们能否成功毕业的问题。
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大学四年规划 很多大学新生认为自己终于从高考的千军万马中杀了出来，可以松一口气了，希望在大学里好好享乐一番，因而容易产生松懈、浮躁心理，致使学习动力不足。
其次，高中阶段很多同学把整个心思都扑在学习上，“两耳不闻窗外事，一心只读圣贤书”，造成兴趣狭窄，特长缺乏，一旦进入大学，他们迫切想补偿回来，把主要精力都放在各种各样的兴趣上，而逐渐忽略了学习。再者，高中阶段，学习时间高度密集，是被动型管理，大学学习则是自主管理，很多人在这两个阶段的交接中，一时难以适应。
所以，首先摆在新生面前的问题就是怎样进入主动学习的角色，尽快制订学习计划。 大学是高等教育的殿堂，也是寻求知识的场所。
它需要同学们积极主动挖掘知识，研究学问，培养分析问题、解决问题的能力。古谚云：“师傅领进门，修行在个人。”
教师在课堂讲授知识后，学生不仅要消化理解课堂上学习的内容，而且要学会运用图书馆和互联网去获取大量信息，阅读相关书籍和文献资料，遇到难题时要学会与同学互相协作探讨，这种自学能力的高低直接影响着学业成绩。刚刚毕业的阿炜建议新生们“要多多旁听外系的课程，如会计、法律、摄影、口才、投资等，以拓宽自己的眼界。
在你走上工作岗位后，你会发觉那些知识是非常实用的。而一旦走出校门，你就再也找不到这样的免费资源了。”
绘制四年蓝图 听过大虾们的忠告，相信新生们对于大学生活，心中多少都有点谱了。成功属于有准备的人，同学们在慢慢适应学习生活环境的过程中，还要注意确立远期发展目标，从个人兴趣爱好、思维方式、知识结构、拼搏精神等多方面进行全面综合，制订并不断完善大学四年的学习规划，为四年后的新一轮挑战增加筹码。
大一：打牢地基。观念上将“要我学”变为“我要学”，脚踏实地学好基础课程，特别是英语和计算机。
在大规划下要做小计划，坚持每天记英语单词、练习口语，并从大一开始就坚定不移地学下去。根据自己的实际情况考虑是否修读双学位或辅修第二专业，并尽早做好资料准备。
大一的学习任务相对轻松，可适当参加社团活动，担当一定的职务，提高自己的组织能力和交流技巧，为毕业求职面试练好兵。 大二：承前启后。
在这一年里，既要稳抓基础，又要做好由基础课向专业课过渡的准备，并要把一些重要的高年级课程逐一浏览，以便向大三平稳过渡。这一年，手中应握有一两张有分量的英语和计算机认证书了，并适当选读其它专业的课程，使自己知识多元化。
可参加有益的社会实践，如下乡、义工活动，也可尝试到与自己专业相关的单位兼职，多体验不同层次的生活，培养自己的吃苦精神和社会责任感。 大三：奋起直追。
主动加深专业课程的学习，并把大四的课程尽量挤入大三这一学期，以便大四有相对宽松的时间求职或考研。对于大多数同学来说，大三是到了快要把自己抛向社会的时候，因而要多向大四的师兄师姐打听求职信息、面试技巧和职场需求情况，请教写求职信、个人简历的经验，并在假期开始为自己心目中的职业进行实践。
准备考研或出国留学的同学，则要关注考试资讯，尽可能多渠道地搜罗各种资料。 大四：扬帆千里。
目标既已锁定，该出手时就出手了。求职的，编写好个人求职材料，进军招聘活动，多到求职网站和论坛转一转，你自然会享受到勤劳的果实。
考研和出国的，现在就是冲刺期，落足功夫，争取把目标拿下。在同学们为自己的前途忙得晕头转向的时候，毕业论文这一关可马虎不得，这是对你大学四年学习的一个检验，要对自己负责，别“剪刀加浆糊”就糊弄过去，想想被评上优秀论文是一件多么荣耀的事情啊。
只要在大学前三年都能认真践行自己计划的同学，相信大四就是你收获的季节了。 导师 四年规划的协助者 大学学习、职业规划的拟定与执行，是医治学生对未来茫然无措的良方。
而大学导师，则起到协助学生共同拟定规划的作用，毕竟学生还是在求学阶段，仍需要教师有效的指导与协助。在新生入学之时，教师应予以辅助，依据学生过去的成绩、能力、志趣等，为学生的大学规划甚至生涯规划提供合理性、建设性、前瞻性的意见建议，并辅导学生如何循序渐进地在大学四年内完成计划。
再美的蓝图，如果不能落实执行，也是形同废纸，因而导师应在其执行过程中起监督作用，定期作出测评，检查学生的学习效果，并提供相关的资讯，如各行业人才供需情形、政策制度的调整情况等，以便学生根据时势及学习进度，适时灵活地对计划作出修正与完善。可制定指定教师与学生联系办法，如一个导师负责指导固定的一组学生，在此期间，学生的学习、生活、计划出现问题，都可与自己的导师进行交流探讨，共同解决问题。
导师功能的发挥，能进一步坚定学生的信心，让学生明确未来的目标，有一股冲劲与动力去逐一实现自己的规划，心中充满希望。当然，术业有专攻，对于学生精神、情感、心理上出现的问题，学生也可通过学校的心理咨询中心得到心理医生的指导与协助，减少规划实施中的情绪困扰。
当然，导师不可能在方方面面都担当学生的专职保姆，大学规划也非灵丹妙药，但在大学四年。
3.求液压挖掘机毕业论文 正篇
液压挖掘机毕业论文
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4.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。
5.如何挖掘员工的潜能 毕业论文摘要
以精神激励 挖掘员工潜能 关键词 供电社区精神激励 员工管理创新 一、课题提出的背景 （一）公司用工形式的变化 随着电力体制改革的不断深入，电力行业中用工方式的多元化已属常态，物业公司也如此。
目前有全民工、省公司大集体工、公司大集体工、劳务派谴工、劳务协议工、劳务承包工等六种身份员工。因此，调动不同身份员工的工作积极性、最大限度地激发其工作潜能，对电力企业的发展尤为重要，而且也给我们管理工作提出了一道新的课题。
（二）公司内部管理工作要求 众所周知，具有社会性的人，除了生物属性所必须的各种物质需求外，还有更高的社会属性所必须的各种精神需求。因此，人们渴望满足各种精神需求的心理动机，就成为管理者对其进行精神激励的一个极为重要的先决条件和突破口。
利用人的这种“心理动机”、精神需求饥渴，管理者可以多管齐下的对员工进行精神激励，在解除其“需求饥渴”的同时，员工会激发出无穷的精神力量。 （三）随着员工物质生活水平的提高，实施物质奖励的作用越来越小，而员工受尊重、获认可的精神追求更加迫切，因此实施精神激励更容易引起员工的共鸣。
让员工产生幸福感，这是以人为本的精髓。马克思主义的经典理论告诉我们，人是一切哲学的核心。
作为一位基层管理干部，做通、做好员工的思想政治工作，使其产生归属感、满足感和幸福感，既是“一岗双责”的最基本要求，也是其以人为本的最具体体现。不失时机的对员工实施精神激励，对释放人的活力，体现人的价值，维护人的尊严，有着不可估量的时代意义。
二、精神激励、挖掘潜能的主要形式和做法 （一）主要形式有 （1）表扬。包括口头、书面、面对面谈心鼓励以及公开宣传等。
（2）颁发奖状。 （3）给予荣誉称号。
（4）特殊形式的授权，以资鼓励。 （二）主要做法 1.灵活多样的方式 要使精神激励取得良好的心理效应，其方式必须因人而异，因事有别，方法要多样，避免单一性。
如派谴员工刘磊，他爱岗敬业、积极工作，无论是白天晚上随叫随到。几年来，他率领的电工组，为调度大楼及供电小区检修各种电气、处理各种故障、事故，达18670余次，从没出过任何安全问题和责任问题，我们不仅多次对其口头表扬、嘉奖谈话，而且颁发《嘉许状》进行激励。
这对其他派谴员工震动很大。他们纷纷表示要向刘磊学习，立足本职工作，多做贡献。
大集体员工陆玉玺，参加淮北供电公司（局）成立50周年书画摄影艺术展比赛，其参赛作品获手工制作类二、三等奖，我们不仅当面祝贺，而且公开进行表扬，她很感动，一再表示今后像对待自己的作品一样，做好自己的每一项工作。 全民员工杨永生，目前是我们物业公司唯一的全日制大学毕业的本科生，他坚持开展“三查七对”，带头创平安工程。
一直以“上班一分钟，干好60 秒”、“以患者为尊、换心换位”严格要求自己，以细腻、严谨的作风履行自己的医疗职责，待患者如亲人，得到了职工的一致好评。党支部一直在关注着他，对他的每一点进步我们都及时进行肯定和鼓励。
他在新闻通讯报道方面有所突破，或在地市级媒体上发表作品，我们都及时发邮件表示祝贺。另外，还创造条件，鼓励其多次参加省公司开设的通讯报道培训班、参加公司组织的有关“心肺复苏”授课活动等。
多种方法、不拘一格激励活动，避免了过去激励方法单调乏味影响面小的问题，达到了教育人、感动人、激励人、激发其潜能的效果。 2.以一人带动一片 激励的目的是挖掘员工潜能，提高工作品质，提升工作绩效。
要达到这个目的，就必须在实施的过程中，摆事、论理，做到让“榜样”经得起他人质询、对比和推敲。就表扬来说，不但要表扬某人，而且要表扬某人的良好行为，还应该讲清某人良好行为的意义及影响。
调度大楼是高科技、智能化的办公大楼，它是淮北电网生产调度指挥中心，当然也是淮北市能源、动力控制中心，其重要性不言而喻。物业公司承担着确保公司电力调度大楼的安全的艰巨任务。
而淮北公司是生活区和办公区连在一起的国企大院，生活区同办公区交混。安全保卫的具体工作怎么做？做到什么程度？按办公区的保卫标准做保安，会影响小区居民的日常生活；而按居民区的保安标准进行“保安”，机关的保安标准显然达不到。
是保安部主任王平，带领保安部全体人员以“人人保设备，人人查隐患”，活动为抓手，以防患于未然为最高工作目标，他们将具体的保安工作落到实处，真正做到了“人人消缺陷，人人尽责任”，安保工作扎实，成绩突出，使大家有目共睹。党支部则不失时机抓住楔机，树王平及其保安部为榜样，不仅对他们大会、小会表扬，以激励其他同人向其看齐，同时也激励王平，能百尺竿头更进一步。
以一带十，以一人、一部门影响全局。在王平及其保安部的带动下，物业公司于本年度被上级公司评为“先进单位”。
在“创先争优”活动中，围绕“五好”、“五带头”的基本要求，党支部根据每位党员的岗位特点，有目的的制定了不同的激励措施，用以突出不同岗位的工作特色，激发员工在“创、优”活动中发光、发热。 如要求文印社，把创先争优活动与“文印质。
6.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。