毕业论文数据挖掘题目要求

一、毕业论文的题目有什么要求？ 1、选题要恰当 毕业论文的题目有什么要求？第一个就是选题要恰当.题目大小适中,对现实中的某个行业或者工作有一定指导意义；可以结合目前科技和经济发展,选择与当前社会发展相结合的题日。一个题目面对的方向不可以太小，不然论文写起来并没有多大的探讨意义。反之要是题目方向太大，学生可能写不出，也写不好。因此题目方向格局一定要适中，难度刚好是自己学可以用自己的知识分析、解决。 2、最好建立在日常比较注意探索的问题的基础上 毕业论文可以反映学生对问题的思考,要是学生都不知道问题或者了解的太少，那自然想不出一个好题目，也写不好一篇论文。要是学生对所写的问题已经有深入的了解思考,那只要整理出能够支持其感想的一些理论和事实数据,用来支持表达自己的论点，那论文也就可以写的不错。要是学生对某些观点持有怀疑，可以把自己的怀疑提出来,用事实去论证它们是否合理,这就是"大胆假设,小心求证"的科学精神。 3、选题鼓励学术创新 在选择论文题目的时候，要是选择一些前人已经完全得到解决的问题再去写，那就没有太多意义了。所以可以鼓励学生在选题的时候可以尝试一些学术创新。选择这类的问题来研究,可以先表达自己的观点,提出自己的想法。写文章的时候就不断深化自己的认识,达到完善自己观点的目的。 4、选题应与自己所学专业相关 这个也是扬长避短的一个做法。选择自己所学专业课的内容为主,可以更好的利用专业知识写出一篇更要科学性的论文。不过论文也要有一定的综合性,具有一定的深度和广度，可以和其他知识科目有交义性,但是千万不要写成完全不相关的课题。 5、题目要控制字数 题目尽量简洁准确，可以鲜明的表达自己所写的内容，题目不可过长,尽量控制在20个字以内。 二、写论文标题有什么技巧？ 1、掌握题目的核心 研究对象、研究目的、研究范围、研究方法。题目可以很好的反映出这四种及四种之间的关系，可以体现出论文的研究内容和深度。他们的关系是：范围→对象→内容→方法，这是题目的基本格局，是标准、典型的题目撰写方式。 2、掌握题目的特点 一个好的题目可以吸引读者，让人过目不忘。“新”其实就是去旧创新，能够出新求异。同学们要抓住这一独特的、个性化的内容，准确、新颖地凸现在题目当中。 3、加强知识储备 论文本身有一些特点和规律，想要写出好论文,，那么就要学习必要的写作知识，多看书多读书是很有帮助的，特别是论文题目的写作技巧。只有自己的只是储存量足够丰富，才能在短时间内撰写出一个好题目，并且对之后的论文内容也极其有帮助。

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。