毕业论文题目是毕业论文的重要组成部分，需要准确、简明地反映研究内容和研究方法。下面是撰写毕业论文题目的一些要求和建议：1. 突出研究重点：毕业论文题目应当突出研究的重点和关键词，让读者一目了然地了解研究内容。2. 简明扼要：毕业论文题目应当简明扼要，避免过于冗长或者模糊不清。3. 用词准确：毕业论文题目应当用词准确、规范，符合学术规范和要求。4. 体现创新性：毕业论文题目应当体现创新性和独特性，突出研究的价值和意义。5. 概括研究内容：毕业论文题目应当概括研究内容和研究方法，让读者对研究有初步的了解。例如，一个好的毕业论文题目应该包含以下要素：- 研究对象或领域；- 研究问题或主题；- 研究方法或途径；- 研究结果或结论。同时，需要注意的是，在撰写毕业论文题目时，应当遵循学术规范和要求，尽量避免使用夸张、庸俗、不雅或者歧视性的词汇。此外，还应当与指导教师进行沟通，了解学校和专业的具体要求和标准，以便撰写出符合要求的毕业论文题目。
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。
我建议你选择：3.基于SEAM的医院统计分析系统4.基于FLEX的出生缺陷数据挖掘系统WebGIS系统的设计与实现其中之一，上面2个太注重于研究，后面2个更重于实际应用，这样的题目不仅更容易找到实际的资料，而且你做的课题更适合你找工作写到简历里去。第三个题目我觉得对于计算机专业的人来说比第4个更简单一点，这个的难点主要在你对于医院统计分析的功能设计上，这方面的源码你很容易找到，你可以去:里找，实在不愿意费时，你找个进销存的软件功能改改也能凑合及格，而且这样题目的毕业论文很多，你写论文的参考资料也多。第四个题目涉及到了webgis系统，这个的难点是你不太容易找到嵌入的平台，因为很多该类的都是商用的，我以前接触过一个开源的软件叫，你百度一下，很多地方有下载，如果这个课题做好了，以后面向的企业又会多很多。呵呵，课题主要还是看自己兴趣了，你可以针对你自己以后想切入的行业去想毕业题目，做好的毕业设计可以当做你的作品，这样给你的帮助更大，而且兴趣高的话你的毕业设计才会做得更棒，如果有啥可以给我留言
同学,我是你的导师,毕业设计和论文要独立完成,我已经浏览了了百度和谷歌中,与我出的课题题目相关的前2000条的搜索结果,所以不要存侥幸心理,如果发现时抄袭的后果将是很严重,一定要独立完成,遇到问题可以来我这里请教!!
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。
其实越难的在答辩的时候很多老师不会，他们就不会问你一些问题。。因为他们也不懂。。只有你的指导老师懂的多一些。这样只要你好好看看，多了解了解，也是能过的。 你好，针对于前两个题目，个人是学网络的，所以相对来说做点网络的题目，对自己以后的发展等等也是比较有用的。第三个题目比较常见，做个系统什么的是好多大学里面提供的题目，感觉在别的课程学习的过程中也应该涉及到过。对于第四个题目就比较难了，数据挖掘技术估计你在学习过程中也应该没有涉及过。具体选择什么请结合自己的专业、喜好选择。希望对你有帮助。
1、选题应依志趣
当着手写论文时，若是教授没有指定要写哪一类的题目，需要靠自己选择题目时，首先作者应考虑的问题，是必须对所选择的题目有其浓厚的兴趣，乐于作更深入的探讨。
最简单的理由，是因为作者要花相当一段时间接触并研究这个问题，从看书、找资料，到分析撰写，如果没有兴趣，必定事倍功半。
2、对所选题目应有相当准备
作学术研究的人，对所选择的题目必须要了解适当的背景。在写论文之前，作者虽不一定需要对所选的题目完全内行，但必须有适当的准备。时要注意所选题目是否涉及外国语文，如果对所研究题目的外国语文没有相当基础，仅知道本国或地区的文字，以致材料不能蒐集齐全。
则观点自然流于褊狭，研究时所遭遇的困难必然增多。此外，研究现代的社会科学及自然科学都需要适当的研究工具，诸如统计方法等，如果从事这类统计调查资料的研究，没有适当的训练，必然是吃力而不讨好。
3、题目宜切实，不宜空泛
选择题目时切忌空泛而不切实。题目若太空泛，观念容易混淆，不容易得到明确的结论，也找不出重心所在，其结果必然言之无物，漫无目标，一无是处。这种论文不是现代科学中所说的论文，尽管说的如何天花乱坠，对于研究本身，却无多大价值。
此外，有些题目往往不值得花时间去研究。我们常听说＂小题大做＂，若干细枝末节的小题目，尤其是妇孺皆知之事，无须小题大做；但遇到要推翻一般妇孺皆知的公理时，不但需要小题大作，而且值得大做特做。
论文选题原则：
1、理论联系实际，注意现实意义
要注意选题的实用价值，选择具有现实意义的题目。
2、要注意选题理论价值
强调选题的实用价值，并不等于急功近利的实用主义，也绝非提倡选题必须有直接的效益作 用，而是要考虑有无普遍性的意义。
3、难易适中，量力而行
毕业论文是对学生学习知识和成果的综合性考核，选题的方向、大小、难易都应与自己的知识积累、分析问题和解决问题的能力、写作经验相适应。考虑自己的知识积累，考虑自己的特长和兴趣，考虑自己的资料来源，了解所选课题的研究动态和研究成果。
难易适中，就要量力而行，题目大小要适度，一般来说是宜小不宜大，宜窄不宜宽，千万别赶时髦，写自己没有弄懂的问题。
选题原则：
1、问题导向原则。
从事学术研究的主要成果是通过学术论文的形式来展现的，在从事学术研究过程中，会有很多的科学问题、工作问题、方法问题等需要解决，一篇学术论文能够解决其中的一个小问题即可。
在确定学术论文的题目的时候，就要坚持问题导向，这篇论文要解决一个在学术研究中遇到的什么问题，如何解决，一定要做到在下笔之前心中有数，否则，写出来的论文如果自己都不清楚写了些什么东西，审稿专家看了后更会是一头雾水，不知所云。
2、科学性原则。
论文是学术论文，是研究生申请学位的学位论文，不是领导的讲话稿，不是随笔，一定要让人看到题目就能感受到其学术价值含量。
3、精准性原则。
学术论文的题名要精准地将解决的问题、方法体现出来，不能太宽泛、太笼统。宽泛、笼统的题目只能说是研究领域或者研究方向，不能作为学术论文的题目，学术论文的题名要聚焦到问题的本质和核心，聚焦到解决问题的方式方法。
4、适合性原则。
这里讲的适合性，主要是从论文选题涉及到的研究领域、研究方法等要适合作者自己。好的题目很多，但不是所有人都能写出来的。
你所选择的学术论文题目必须要与你的学科、专业相适合，解决问题的方法也必须是你自己能够驾驭的、熟练掌握的才行。论文题目与自己的知识积累、智力储备和研究经验积累不匹配的话，“一切皆是浮云”。
选题方法：
1、浏览捕捉法。
通过对占有的文献资料快速、大量地阅读，在比较中来确定题目。浏览，一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行，这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中，提出问题，寻找自己的论题。
这就需要我们对收集到的材料进行全面阅读研究，主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解，不能“先入为主”。
不能以自己头脑中原有的观点决定取舍，而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考，从内容丰富的资料中吸取营养，反复思考琢磨之后，就会有所发现，然后再根据自己的实际确定自己的论题。
2、追溯验证法。
这种方法要求同学们先有一个初步的想法或思路，然后再通过阅读资料加以验证来确定选题。同学们应该先有自己的主观论点，即根据自己平时的积累，初步确定准选题范围，然后通过阅读别人的成果验证自己的初步想法或思路是否对别人成果的简单重复。
是否对别人的观点有补充作用；如果自己的初步想法或思路虽然别人还没有谈到，暂时还没有成果出版，但自己尚缺乏足够的理由来加以论证，那就应该中止，再作重新构思。
要善于捕捉一闪之念，抓住不放，深入研究。在阅读文献资料或调查研究中，有时会突然产生一些思想火花，尽管这种想法很简单、很朦胧，也未成型，但对这种“灵光一现”的思想千万不可轻易放弃，要反复阅读、论证。
3、小题大做法。
著名学者胡适主张从小题目做起，他说：“题目越小越好，在小题大做上可以得到训练。千万不可作大题目。”
研究生的学术论文选题有大小、广狭之分，大的题目可以大到需要众多研究生通力合作方可完成，小的题目可以小到只研究具体的工作问题，甚至小到一个指标的确定、变量的赋权等。
只要研究深入，能提出新见解、采用新方法、提出新思路，小题目也可能产生较大学术影响。小题目反而能写出有价值的大文章，大题目倒难以驾驭，容易写得肤浅，没有价值。
4、知识迁移法。
通过多年的学习积累，我们对本学科研究领域、研究方向的理论知识一般已经有一个系统的理解和掌握。
但有时候本学科研究领域、研究方向成熟的理论、方法可能一时不能有效解决新的问题，这时候我们就可以借鉴相近学科、相关学科的理论和方法，这是对已有知识的一种延伸和拓展，是一种有效的迁移。
我们经常鼓励同学们跨学科阅读文献，就在于为同学们在认识问题和解决问题的时候能够将相近学科、相关学科的理论知识、研究方法来感应快速变化的环境，从而形成一些新的观点，迁移得当往往会激发同学们思维的创造力和开拓性。
5、旧瓶装新酒法。
学术论文的创新一般体现在用新方法解决新问题、用老方法解决新问题和用新方法解决老问题三个方面，旧瓶装新酒法就是用新方法解决老问题。
旧瓶指的是相对陈旧的选题，即针对同一选题已经有许多文章了，新酒指的是相对较新的观点、理论或者作者通过调研原始采集的数据和案例。
论文是无论学生、还是老师都面临的一大作业，论文的基础就是选题。要能够正确而恰当地选题，首先要明确选题的原则，明确了选题原则，就能比较容易地选定一个既有一定学术价值，又符合自己志趣，适合个人研究能力，因而较有成功把握的题目。
毕业论文选题可以十分广泛，各个学科领域的问题都可以成为论文的题目。理论来源于实践并且为实践服务，所以科学研究的选题首先要注意的就是理论和实际相结合。首先，我们要注意本课题的实用价值，选择具有现实意义。
论文的实用价值就是指我们所选的题目应该是与社会生活密切相关的，是大众所关心的问题。这种问题反映了特定的历史时期和社会阶段人民生活的重点和热点，是与广大民众息息相关的问题。
第二，要注意主体的理论价值。上面说道我们要注意课题的实用价值，但是就不等于是急功近利的实用主义，也不是提倡必须要有直接的效益作用。作为一篇毕业论文，毕业论文的形式和内容与总结调查报告有着本质的区别。
毕业论文选题的四大原则
毕业论文选题一般要求满足以下原则：
①开拓性: 前人没有专门研究过或虽已研究但尚无理想的结果，有待进一步的探讨和研究，或是学术界有分歧，有必要深入研究探讨的问题;
②先进性: 硕士毕业论文要有新的见解，博士毕业论文要做出创造性成果;
③成果的必要性: 所选课题应有需要背景，针对实际的和科学发展的需要，即应有实际效益或学术价值;
④成果的可能性: 课题的`内容要有科学性，难易程度和工作量要适当，充分考虑到在一定时间内获得成果的可能性。
以上要求说明，毕业论文题目不是给定的，而是研究出来的，只有在对所研究领域的过去、现在的研究资料等信息进行全面把握、深入分析的基础上，才能够确立满足以上“四性”要求的选题，从而为完成高质量的毕业论文奠定坚实的基础。
无论是结合导师已有科研任务的选题，还是自选课题，选题之前的“信息积累”与“发现问题”均是研究生所必须经历的过程，尽管导师已完成了以上过程，但导师并不能替代研究生，这就是研究生学习、研究的独立性要求。
拓展阅读：毕业论文写作流程
(一)选题
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。
(二)查阅资料、列出论文提纲
题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。
(三)完成初稿
根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。
(四)定稿
初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。
一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。
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
我建议你选择：3.基于SEAM的医院统计分析系统4.基于FLEX的出生缺陷数据挖掘系统WebGIS系统的设计与实现其中之一，上面2个太注重于研究，后面2个更重于实际应用，这样的题目不仅更容易找到实际的资料，而且你做的课题更适合你找工作写到简历里去。第三个题目我觉得对于计算机专业的人来说比第4个更简单一点，这个的难点主要在你对于医院统计分析的功能设计上，这方面的源码你很容易找到，你可以去:里找，实在不愿意费时，你找个进销存的软件功能改改也能凑合及格，而且这样题目的毕业论文很多，你写论文的参考资料也多。第四个题目涉及到了webgis系统，这个的难点是你不太容易找到嵌入的平台，因为很多该类的都是商用的，我以前接触过一个开源的软件叫，你百度一下，很多地方有下载，如果这个课题做好了，以后面向的企业又会多很多。呵呵，课题主要还是看自己兴趣了，你可以针对你自己以后想切入的行业去想毕业题目，做好的毕业设计可以当做你的作品，这样给你的帮助更大，而且兴趣高的话你的毕业设计才会做得更棒，如果有啥可以给我留言
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
学术堂整理了十五个好写的计算机学院毕业论文题目，供大家进行参考：1、The Official Microsoft Site 玩具在线购物商城的设计与实现2、The Official Microsoft Site 电子元件仓库管理系统3、The Official Microsoft Site 网上订餐系统4、The Official Microsoft Site 电子通讯录5、The Official Microsoft Site 基于BS构架的企业工作平台的设计与实现6、The Official Microsoft Site 读来读去书社网上书店图书销售系统7、The Official Microsoft Site CS结构房屋中介租赁系统8、The Official Microsoft Site 房屋中介管理系统9、The Official Microsoft Site 火车票务信息管理系统的设计与实现10、The Official Microsoft Site 在线教育系统11、The Official Microsoft Site 基于WEB的实践环节与考核系统实现12、The Official Microsoft Site 计算机科系教研室管理系统13、The Official Microsoft Site 教案资源管理应用系统14、The Official Microsoft Site 教材管理系统15、The Official Microsoft Site 教师个人博客系统
统计学毕业论文选题
毕业论文的题目是开始写作的关键，先选好题，再下笔。下面是我整理的统计学毕业论文选题，希望大家喜欢。
统计学毕业论文选题
1、具有预测能力的呼叫中心系统的设计与实现
2、PVAR模型在研究经济增长与能源消费关系中的应用
3、基于有限元的深基坑组合型围护结构可靠度分析
4、一些带有偏序结构的完全码
5、Stein方法在复合泊松分布近似中的应用
6、各类分布产生的背景
7、保险金融中的计数过程的若干渐近性
8、高中概率教学的现状、问题及对策研究
9、随机变量序列的极限定理
10、Cayley树上非对称马氏链及任意相依随机变量序列强极限定理的若干研究
11、一类混合随机序列的概率极限定理
12、保证齿轮质量的结构和工艺措施研究
13、道路施工机群资源配置和计划调度沥青混凝土路面机械化施工系统状态分析与技术经济评价研究
14、高速公路服务区合理规模与布局研究
15、基于图像区域统计特征的隐写分析技术研究
16、统计收敛的测度理论
17、关于φ-混合随机变量序列的矩完全收敛性的研究
18、混合相依随机变量序列极限理论的若干结果
19、两两NQD列的一些收敛性质
20、电力市场环境下的电能质量评估研究
21、本科概率论试验课程设计初探
22、基于随机模拟试验的稳健优化设计方法研究
23、随机变量序列部分和乘积的几乎处处中心极限定理
24、AQSI序列的强极限定理
25、几类相依混合随机变量列的大数律和L~r收敛性
26、现代经济计量学建立简史
27、任意随机变量序列的相关定理
28、新建电气化铁路电能质量影响预测研究
29、鞅差与相依随机变量序列部分和精确渐近性
30、ND序列若干收敛性质的研究
31、证券组合投资决策的均匀试验设计优化研究
32、相依随机变量序列部分和收敛速度
33、行为两两NQD随机变量阵列加权和的收敛性
34、数值计算的统计确认研究与初步应用
35、基于证据理论的足球比赛结果预测方法
36、城市工业用地集约利用评价与潜力挖掘
37、节理化岩体边坡稳定性研究
38、随机变分不等式及其应用
39、基于模糊综合评价的靶场实时光测数据质量评估
40、基于路径的加权地域通信网可靠性研究
41、LNQD样本近邻估计的大样本性质
42、20CrMoH齿轮弯曲疲劳强度研究
43、我国股票市场与宏观经济之间的协整分析
44、一类Copula函数及其相关问题研究
45、乐透型彩票N选M中奖号码的概率分析
46、协整理论在汽车发动机系统故障诊断中的应用
47、2010年上海世博会会展中断风险分析和保险建议
48、贝儿康有限公司激励设计研究
49、云模型在系统可靠性中的应用研究
50、离散更新模型破产概率及赤字的上下界估计
51、输电线微风振动与疲劳寿命
52、电器产品模糊可靠性分析中模糊可靠度的研究
53、变分不等式及变分包含解的存在性与算法
54、隧道测量误差控制方案的'研究
55、塔式起重机臂架可靠性分析软件开发
56、分布式认证跳表及其在P2P分布式存储系统中的应用
57、房地产行业企业所得税纳税评估实证研究
58、天然气管道断裂事故分析
59、粗集理论及其在数据预处理过程中的应用
60、集装箱码头后方堆场荷载统计分析和概率模型
61、多工序制造过程计算机辅助误差诊断控制系统
62、实(复)值统计型测度的表示理论及其它在统计收敛上的应用
63、应用统计教育部重点实验室程序库建设
64、基于个体的捕食系统模型
65、相依样本下移动平均过程的矩完全收敛
66、基坑变形监测分析及单撑—排桩墙支护结构抗倾覆可靠度研究
67、基于综合的交通冲突技术的城市道路交叉口安全评价方法研究
68、暗挖地铁车站下穿对既有结构安全性影响分析
69、随机变量阵列的强收敛性
70、基于随机有限元的疲劳断裂可靠性研究
71、高中数学教学概率统计部分浅析
72、敏感问题二阶段抽样调查的统计方法及应用
73、三大重要分布及其性质的进一步研究
74、随机变量的统计收敛性及统计收敛在数据处理方面的应用
75、多变量密度函数小波估计的一致中心极限定理
76、混合Copula构造及相关性应用
77、数学职前教师对正态分布的理解水平的研究
78、煤矿事故系统脆性模型的建立与仿真
79、基于贝叶斯网络的客户信用风险评估及系统设计
80、河北北方学院学生成绩关联分析及预测
81、房地产项目现金流管理研究
82、高压电磁感应信号的采集及处理算法的研究
83、基于神经网络的逆变电源可靠性研究
84、跳频序列的局部随机性与线性复杂度分析
85、金川二矿区中段平面运输系统数据分析与模拟模型研究
86、房地产投资风险定量评价与规避策略研究
87、审计统计抽样技术方法研究与设计运行
88、几种概率统计滤波法在重磁数据处理中的研究及应用
89、模糊随机变量序列的极限定理
90、数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用
91、城市道路交通流特征参数研究
92、辽宁红沿河核电厂可能最大风暴潮的估算
93、潜油电泵轴的可靠性分析与设计
94、起重机金属结构极限状态法设计研究
95、相依随机变量极限理论的若干结果
96、局部次高斯随机序列的强极限定理
97、基于自然风险度量的农业保险定价及其财政补贴研究
98、NA和(ρ|~)混合序列的某些收敛性质
99、可交换随机变量序列的极限理论
100、一类相依重尾随机序列的强极限定理及其应用
python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。