市场经济的建设不断完善，发展速度不断加快 保险 业蓬勃增长，保险行业的价值和作用日益被人们重视，成为国民经济中不可或缺的组成部分。下面我给大家带来保险业论文选题方向题目参考，希望能帮助到大家!
金融与保险 毕业 论文题目
1、信用保险下银行供应链金融风险评价--以山西省煤炭企业为例
2、互联网金融时代吉林省保险业发展探析
3、互联网保险使消费金融更透明
4、基于溢出指数下的我国金融系统风险溢出效应研究
5、依托精准扶贫建立涉农信贷与涉农保险互动机制的对策
6、保险公司发展住房反向抵押养老保险的市场环境分析--以湖南省为例
7、我国金融控股集团治理结构研究
8、基于碳排放约束的金融支持、技术进步与能源效率分析
9、我国城镇家庭资产对其消费行为影响的 经验 研究
10、商业银行代理保险业务的法律规制探究
11、金融科技现状与发展趋势
12、保险产业政府规制的国际经验比较与借鉴
13、金融资本化与资本金融化亟需遏制--基于马克思主义产融关系理论的思考
14、偿付能力监管制度改革与保险公司成本效率--基于中国财险市场的经验数据
15、互联网金融模式下的保险营销
16、银行代理保险销售风险的法律规制研究
17、制约我国反向抵押贷款的瓶颈分析
18、保险在绿色金融体系建设中大有可为
19、我国存款保险制度的赔偿模式选择
20、基于金融消费者保护视角的存款保险制度研究
21、普惠金融时代的互联网保险走势
22、国外科技金融风险救助法律经验及借鉴
23、基于普惠金融视角下重庆农产品保险发展现状分析
24、金融精准扶贫对策研究
25、普惠金融体系下的互联网保险创新
26、银行业互联网金融服务“三农”的形势、挑战及策略
27、互联网金融发展现状及对保险企业经营的影响
28、国际大型保险金融集团战略演变及启示--基于AIG的分析研究
29、浅谈农村金融服务创新与支持地方经济发展
30、后危机时代的金融安全网
31、基于国外经验的中国农村金融发展路径与对策分析
32、我国农业保险立法模式重构困境及其突破路径
33、消费者权益保护视角下的互联网保险营商自由
34、关于商业银行进驻保险业务的思考
35、供给侧结构性改革的金融支持研究--基于居民金融资产配置的视角
36、我国互联网保险的发展基础、过程与逻辑
37、中国家庭商业人身保险需求现状及其影响因素--基于中国家庭金融调查的实证研究
38、保险业会计处理之革新
39、存款保险制度对商业银行的影响
40、试析交叉性金融业务存在的风险与对策
41、基于国际视角的中国存款保险制度探究
42、企业社保经办部门如何针对养老保险个人账户管理进行风险控制
43、京津冀协同发展背景下河北省金融结构优化研究
44、保险公司与商业银行资本管理比较分析
45、存款保险制度下大型商业银行应对之策
46、分数布朗环境下带随机利率的保险商偿债率模型研究
47、从存款保险评级谈地 方法 人银行业金融机构风险防范思路
48、金融保险行业廉洁风险隐患防控建议
49、我国存款保险制度中的道德风险及防范 措施
50、社会保险与家庭金融风险资产投资
51、营改增背景下我国保险业流转税改革研究
52、我国存款保险基金管理机构早期纠正权问题探析
53、金融包容框架下欠发达地区金融消费者权益保护分析--以商业银行理财业务为例
54、互联网金融与 文化 产业相结合模式的研究--以阿里“娱乐宝”为例
55、金融科技发展对保险行业的影响研究
56、以绿色金融手段治理生态环境问题
医疗保险毕业论文题目
[1]医保药品目录调整之退出机制的国际经验借鉴
[2]德国长期护理保险制度的缘起、运行、调整与改革
[3]美国长期照护评估系统最小数据集升级对我国老年护理评估的启示
[4]基于RE-AIM模型的城乡居民大病保险模式评估
[5]“十四五”期间提升老龄人口医养服务路径的思考
[6]人口流动对居民商业保险需求的影响研究——基于CGSS2017数据的实证分析
[7]浅谈中医“治未病”费用补偿机制
[8]政府财政精准施策,助力医疗卫生体制高效运行——以阜南县医改实践为例
[9]美国医疗保险与药物治疗管理
[10]美国药物治疗管理服务的计费模式
[11]东营地区农村医疗保险对农村居民消费的影响
[12]全民医保“十四五”规划发展方向与商业保险的发展建议
[13]“十四五”期间财险业发展前景预测
[14]“管理式医疗+保险科技”模式在健康保险发展中的应用
[15]现行医保结算方式下的医院 财务管理 探讨
[16]公立医院医保基金内部控制的问题与对策探讨
[17]大别山连片特困地区农户多维贫困测度及治理研究——以安徽省W县为例
[18]上海市质子重离子医院商业保险模式实践及思考
[19]医疗协作模式医联体激励相容制度分析
[20]资源配置视角下长期护理险15个城市服务供给模式分析
[21]我国社会保障体系对居民就业的影响研究
[22]“一带一路”背景下针灸推拿英语复合型人才国内外就业情况分析
[23]中国医保预算影响分析的研究范式
[24]中国医保预算影响分析的研究范式
[25]20x—20x年镇江地区烧伤流行病学特征分析
[26]城乡居民医疗保险征缴问题与对策——以镇巴县税务局观音税务分局征缴实践为例
[27]对“锦欣医疗”跨界合作的营销策略分析
[28]老年女性精神分裂症患者乳腺癌患病风险因素
[29]立足新阶段 坚持新理念 开启新征程——关于医疗保障体系现代化的几点思考
[30]社会保险基金财务和会计制度改革的探索与思考——从医疗保障制度改革视角探讨
[31]海南自贸港医疗保障与国际接轨的走向思考
[32]多维度多层次推进医疗保障 应保尽保的珠海实践
[33]宁夏城乡居民大病保险制度运行情况分析与思考
[34]定点医疗机构医保基金使用规范初探
[35]我国心脑血管疾病治疗费用与基本医疗保险支出核算与分析
[36]浅谈外伤与疾病的关联性鉴定在工伤认定中的运用
[37]基本医疗保险按病种分值付费比较研究
[38]某三级公立医院出入院服务时效和患者满意度现况分析
[39]新形势下生育保险费用精细化管理探索与实践——基于某三级综合性医疗机构视角
[40]国内外DRG病种支付应用与发展的探讨
[41]经济法视野下农民工社会保障制度分析
[42]我国互联网医院服务模式分析
[43]北京市16区患者基层医疗卫生机构就诊情况及影响因素研究
[44]经济新常态环境下社会保险与商业保险融合发展研究
[45]基于层次分析法研究门诊患者选择医疗机构的影响因素
[46]农民参加城乡居民基本医疗保险满意度及其影响因素——基于湖南省5市的实证分析
[47]用人单位未缴纳基本医疗保险的侵权损害赔偿——以保定金盛公司医保纠纷案为例
[48]西宁地区ICU老年慢性阻塞性肺疾病伴严重呼吸衰竭的危险因素分析
[49]老龄化背景下我国老年人长期照护社会性保险法制构建初探
[50]政研融合构建医保治理体系与现代化初探
[51]医院医保管理中PDCA循环管理模式的应用与效果评价
保险相关论文题目
1、西部地区新型农村合作医疗资金筹集和运作的优化措施分析
2、中外国家保险业效率比较研究
3、我国保险网络营销 渠道 策略研究
4、中国平安人寿理赔服务满意度提升方案
5、保险人代位求偿权问题分析
6、我国银行保险发展问题探析
7、关于团险渠道业务发展困境的思考
8、从政府机构的视角构建我国海洋与渔业灾害风险防范体系
9、中国财产保险公司经营效率实证研究
10、互联网保险的前景分析及模式预测
11、我国淡水养殖保险发展制约因素及对策分析
12、中国保险业成熟度的测量与实证
13、人寿保险信托及其在我国推行的意义
14、我国西部民族地区巨灾保险立法探析
15、基层农机保险现状及对策建议
16、关于中国邮政保险未来发展的思考
17、电商时代下邮政保险业务创新发展策略
18、我国保险销售渠道改革创新的方向与措施
19、大学生纳入城镇居民医疗保险存在的问题与对策
20、《社会保险法》实施中的问题及对策研究
21、我国老年护理保险的法律探析
22、我国保险监管模式的现实思考
23、浅析我国电子商务保险发展
24、我国保险业中若干问题的统计分析
25、车险创新销售模式
26、大学生参加城镇居民基本医疗保险意愿影响因素分析
27、陕西地区快递保险调查与分析
28、从保险学的角度探析近代哈尔滨保险业特点
29、我国保险的现状及发展趋势分析
30、移动保险渠道 市场营销 现状与发展趋势分析
31、养老保险双轨制的影响及未来路径探讨
32、基于洪水数值模拟的溃堤保险定价研究
33、论雇主责任保险
34、浅析新形势下我国保险欺诈现状和对策
35、浅谈货物运输保险及发生事故的赔偿责任
36、论保险合同格式条款被认定无效的情形、原因及对策
37、我国保险营销现状及对策
38、我国财险保险发展现状及影响因素分析
39、农业互助保险制度的优势与创设构想
40、保险市场消费行为心理因素分析
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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
在写机械专业论文时，首先面临的问题就是题目如何拟定?题目的选择，关系着论文的成败，因此决定论文题目时，必须经过审慎的考虑。下面我给大家带来2021机械专业论文题目_机械论文题目选题，希望能帮助到大家!
机械论文题目
1、自主导航农业机械避障路径规划
2、煤矿机械电气设备自动化调试技术研究
3、机械加工中加工精度的影响因素与控制
4、三自由度机械臂式升降平台运动学建模及仿真
5、基于并联交错的起重机械节能装置设计研究
6、CNN和RNN融合法在旋转机械故障诊断中的应用
7、机械剪切剥离法制备石墨烯研究进展
8、机械压力机滚滑复合导轨结构设计研究
9、机械压力机曲轴、轴瓦温升自动控制设计技术
10、基于无线传感的机械冲压机振动监测分析
11、基于GNSS的农业机械定位与姿态获取系统
12、一种冗余机械臂多目标轨迹优化 方法
13、基于湍流模型的高速螺旋槽机械密封稳态性能研究
14、基于多楔现象的微孔端面机械密封泄漏率分析及孔形设计
15、牵引变电站直流断路器机械状态监测与故障诊断研究
16、方钢管混凝土柱卡扣机械连接试验及有限元分析
17、机械电子工程与人工智能的关系
18、机械法与机械-酶消化法制备大鼠膈肌组织单细胞悬液的比较
19、机械制造工艺及精密加工技术研究
20、腐蚀减薄对X80钢管机械损伤凹陷过程中应力应变的影响
21、基于驻极体材料的机械天线式低频通信系统仿真研究
22、基于"J型锁芯"的机械锁芯结构创新分析
23、浅析我国烟草机械技术的发展现状和趋势
24、液滴分析仪的机械结构设计
25、化工机械密封件损伤数值模拟及维修对策探讨
26、一种镍基单晶高温合金的反相热机械疲劳行为
27、浅谈机械数控技术的应用现状和发展趋势
28、数控机械加工进刀工艺优化 措施 分析
29、基于STM32六自由度机械臂发展前景
30、机械工程自动化技术存在的问题及对策探析
31、机械设计制造的智能化发展趋势综述
32、RFID在机械加工中的应用探究
33、试论船舶机械设备维修保养中的常见故障及排除方法
34、探讨港口流动机械预防性维护保养
35、关于端盖零件机械加工工艺的设计要点分析
36、关于机械加工工艺对零件加工精度的影响研究
37、现代机械制造及加工技术分析
38、论机械设计加工中需要注意的问题
39、基于机械设计制造中零件毛坯选择的研究与应用
40、机械零件加工精度影响因素探析
41、机械制造加工设备的安全管理与维修探讨
42、机械设备的环保性能分析
43、探究机电一体化系统在机械工程中的应用
44、机械制造过程的绿色制造技术应用研究
45、浅析机械设计制造中机电一体化的应用
46、机械工程的可靠性优化设计分析
47、浅析机械设备焊接制作中注意事项与探讨
48、浅谈山西省农产品初加工机械发展现状
49、浅谈信息化教学在机械制图课程中的应用策略
50、基于OBE的机械原理课程设计项目式教学改革研究
机械专业 毕业 论文题目
1、新型机械设计方法研究
2、钢铁冶炼机械设备的故障诊断及处理措施研究
3、机械制造工艺的可靠性分析
4、浅谈影响机械加工表面质量的因素与应对措施
5、抛光介质对镁合金化学机械抛光的影响
6、机械设计制造及其自动化发展方向的研究
7、试论物流机械设备使用管理
8、起重机械节能技术的应用研究
9、机械传动系统扭转振动模式的有限元分析
10、齿轮加工技术发展动态
11、机电产品设计与腐蚀防护设计的关系
12、机械制造中数控技术应用分析
13、铜冶炼设备机械液压系统的污染与控制
14、柴油机齿轮室总成异响分析与改进
15、一种用于图书自动存取装置的设计
16、机械加工零件表面纹理缺陷检测技术与实践
17、圆柱齿轮的加工原理及误差分析
18、机械设计基础课程 教学方法 与手段的探讨
19、基于OBE工程 教育 理念的机械原理课程设计改革
20、基于复杂工程问题的机械产品设计制造综合实践研究
21、现代机械制造工艺的特点及发展趋势分析
22、浅谈大直径渐开线斜齿轮的修整加工
23、机械加工工艺对加工精度的影响分析
24、机械构建的自动控制阀门探究
25、浅谈绿色制造技术在机械制造领域的应用
26、试析高职“机械制图与CAD”课程教学改革与实践
27、某减速机齿轮崩齿失效分析
28、往复式压缩机能效优化分析
29、大型薄壁件多点定位的初始布局优化算法研究
30、轴向拉紧的圆弧端齿轴段扭转特性研究
31、平行轴渐开线变厚齿轮传动的几何设计与啮合特性分析
32、化工生产用减速机的常见问题与处理
33、强化工程能力培养的地方高校机械设计系列课程改革
34、机械优化设计理论方法研究综述
35、我国机械设计制造及其自动化发展方向研究
36、机械设计制造及其自动化的发展方向
37、基于小波包和样本熵的齿轮故障特征提取
38、LDP型电动单梁起重机双向防坠落安全钩设计
39、自平衡自定位节能型多段水泵的研究
40、往复运动机构的能耗特点及加入空气弹簧后的节能控制方法
41、考虑粗糙度和固体颗粒效应的直齿轮跑合瞬态热弹流润滑分析
42、超大型起重机桥架整体加工工艺及装备
43、数控车间供电质量缺陷及对策
44、浅谈机械加工工艺对零件加工精度的影响
45、基于弹流理论的深槽密封机制分析
46、管线球阀产品及监造质量控制概述
47、往复式压缩机组管线振动分析及改造
48、精制柴油泵机封泄漏原因浅析和改进措施
49、基于漂流提升区输送带优化改进
50、离心泵径向力预测方法研究
机械工程硕士论文题目
1、车载液压机械臂动态设计与研究
2、基于网络模型的复杂机电系统可靠性评估
3、螺纹联接自动装配系统的研究
4、轴承压装仿真与试验以及液力变矩器导轮的热装配变形分析研究
5、硫系自润滑钢中原位自生金属硫化物自润滑相的形成机制与控制方法
6、基于电动气旋流的吸附器的开发和特性研究
7、动圈式比例电磁铁关键技术研究
8、箱式风机管道法兰的柔性制造系统
9、六自由度运动平台优化设计及动态仿真研究
10、面向恶劣服役环境的工件抗缺陷结构优化设计方法及其应用
11、基于数字液压缸组的多浮力摆波能装置压力平衡研究
12、具有运动控制功能的电液比例阀控制器研究
13、微型轴承内圆磨削加工的质量监控系统研究
14、抗负载波动回转控制阀优化设计研究
15、气浮式无摩擦气缸静动态特性研究
16、模拟风力机载荷的电液加载装置的设计研究
17、用于扩散吸收式热变换器的气泡泵性能实验研究
18、脂肪醇聚氧乙烯醚与三乙醇胺硼酸酯水溶液的摩擦学性能研究
19、表面织构化固体润滑膜设计与制备技术研究
20、双压力角非对称齿轮承载能力的影响因素研究及参数优化
21、全电液式多路阀自动测试系统设计与实现
22、开关液压源系统研究分析及其试验系统的设计与搭建
23、飞轮储能系统电机与轴系设计
24、面向不完全数据的疲劳可靠性分析方法研究
25、树木移植机液压系统的设计研究
26、新型双输出摆线减速器的设计与分析
27、基于ARM9架构的工业喷码机研究与实现
28、超高压水射流破拆机器人液压系统设计与研究
29、考虑轴承影响的摆线针轮传动动力学研究
30、车辆传动装置供油系统设计方法研究
31、润滑油复合纳米粒子添加剂摩擦学性能的研究
32、高速气缸的缓冲结构研究
33、大长径比柔性对象自动送料关键技术研究
34、空间索杆铰接式伸展臂根部锁紧机构运动功能可靠性研究
35、基于能量梯度理论的离心压缩机固定元件性能改进研究
36、并联RCM机构构型综合及典型机构运动学分析
37、多自由度气动人工肌肉机械手指结构设计及控制
38、闸板位置对闸阀内部气固两相流及磨损的影响
39、电液伺服阀试验台测控系统的设计
40、多盘制动器加压装置典型结构设计及试验研究
41、重型多级离心泵穿杠螺母拧紧装置的设计
42、气动增压阀动态特性的仿真研究
43、小间隙下狭缝节流止推轴承特性研究
44、离心通风机的性能预测与叶片设计研究
45、基于有限元法的齿面修形设计
46、离心泵输送大颗粒时固液两相流场的数值计算
47、小流量工况下离心泵内部流动特性分析
48、双粗糙齿面接触时的弹流润滑数值分析
49、工程专用自卸车车架疲劳寿命分析
50、倾斜式带式输送机断带抓捕装置的研究
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★ 2021建筑类专业论文题目
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）。
摘要：从当前人力资源管理的实践出发，针对我国企业在人才测评活动中出现的种种错误认识，将误区归纳为人才测评是选拔人才的最准确的依据，只有测评软件才是科学的，只有国外的测试工具才是可靠的，人才测评就是笔试，网上测试非常有效五个方面，指出这些看法的片面性，以利于人才测评工作在我国的开展和普及。 关键词：人才测评；误区；辨析 随着人才作为一种特殊的资源进入市场，越来越多的企业面临着人才选拔的难题，选对人才会给企业带来巨大的财富，选错人才会给企业造成难以估量的损失。西方企业在过去的100多年中一直使用人才测评来帮助管理者作出正确的决策。目前，一半以上的美国企业参照人才测评的结果选拔各层次的管理人员。 人才测评在国外的普遍使用是有充分理由的。第一，它是建立在认真的科学研究的基础上的，采用的概念或特性都是明确界定的，使用者对它们有共同的理解，并且其效果经受了多年实践的检测；第二，人才测评产生的结果是客观的。通过把被试者的“原始”分数和事先从参考群体（比如普通人，经理或大学毕业生组成的参考群体）获得的分数进行比较，就可以得知某个人的水平高于75%的大学毕业生，某人的兴趣和高绩效工作者相同等等，据此做出的人员选择决策客观明确；第三，人才测评对于预测职业中的各种绩效的确很有价值，几十年来对于一些被大家普遍接受的测评模式所进行的成本-效用分析表明，使用有效人才测评的成本与测评产生的效益相比，等于是节约了大笔开支。费城警察局的案例是个很好的例子，费城警察局有5000多人，通过识别能力测试来选择警官，每年聘用工作节约的费用达1800万美元。 当前，越来越多的国内企业把目光投向了人才测评，希望借助于这种手段为企业选拔出更多的精英人才、适用人才。但是，由于这项技术性工作在我国开展的时间还不长，对其了解还不充分，以至产生了很多认识上的误区。如果不对这些混乱思想进行辨析和纠正，不仅会导致个别人才测评行为的无效，还会影响人才测评活动在我国的推广和应用。在人才测评中常见的错误认识有以下几种。 误区一、人才测评是选拔人才的最准确的依据 当前，人们认识到了人才测评是一种严谨、客观和准确的考察人的基本素质和能力的活动，有些企业就把人才测评看成是人才选拔的最准确的或惟一的科学依据。这种看法虽然认识到了人才测评科学的一面，但过于片面，又产生了盲目的依赖。首先，我们必须认识到无论多么精确的人才测评方法，其有效性和可靠性都是有一定限度的，没有百分之百准确的测评方法，单纯依靠人才测评分数来进行选拔可能会漏掉优秀人才，收进庸才伪才。因此，测评必须和其它的甄选手段结合使用；其次，测评主要是考察人的知识和能力。但实际工作中，决定人们绩效高低的因素不仅限于知识和能力，激励水平也是重要因素，如果激励不足的话，测试评价很高的人仍然可能成为一个低效率的工作者；再次，人才测评在我国开展的时间还不长，而一个成熟的测评工具需要三到五年甚至更长的时间才有可能开发成功。1994年国家人事部人事考试中心为满足我国企业人才资源开发的需要，组织北京大学等科研机构的心理学和管理学专家，设计了6个分测验，并实施了系统常模数据采集工作，至1998年1月作为整套测试项目推出，这套适合我国国情的测评工具目前并没有得到广泛使用，有待进一步测试和修正。而目前一些急功近利的公司没有可靠的测试工具，就胡拼乱凑一些测试题目卖给企业，其效度和信度没有经过检验，根本无法保证，企业据此难以选出英才。 测评工作是一项科学性很强的活动，尤其是对于一些以主观题目为主的心理测试来说，需要经过专业训练的分析师和人力资源方面专家来主持，我国目前这方面的人才还比较少，很多分析师只能做出肤浅的、流于形式的判断，不能对被测评者下精确的鉴定，也使测评结果作为决策依据的作用大打折扣。 误区二、只有测评软件才是科学的 很多人认为，计算机代表着先进和精确，因此，人们认为只有编成计算机软件的测评工具才是最科学、最准确的。在计算机上运用测评软件的优势在于实现人机互动，还可以借助网络技术实现多台计算机之间的信息交流，创设出类似于真实情境的虚拟环境，这对于做管理游戏是非常有利的。但是，目前的很多测评软件只是把笔试的题目搬到了计算机上，改变了答题方式，使分数统计更方便快速，并没有实现对真实情境的模拟。所以，测评软件并不一定提高测评本身的效度和信度。因此，在选择测评工具时，应注重的是测评工具本身技术指标的优劣，而不能只看重外在形式。 误区三、只有国外的测试工具才是可靠的 美国人在20世纪初将发源于实验室的心理测试应用于市场服务，目前国外的人才测评已经发展成了规模很大的产业，很多成熟经典的测试经受了实践的检验，其效度和信度是得到公认的。相比之下，我国从20世纪80年代才开始了这方面的尝试，无论是经验还是水平都有待积累和提高。因此很多人认为，只有国外的测试工具才是标准的、可靠的，但是我们在运用国外现成的测试题目时，必须意识到文化差异的影响。 文化差异对于能力测试的影响比较小，但对于认知测评和人格测评的影响是很大的。这里所说的“人格”，就是人们在长期的生活中，形成的比较稳定的看法和行为习惯。我国企业目前测试人格主要采用的是卡特尔16种人格因素、DISC个性测评等。由于中西方文化的差异，人们对于一些问题的看法带有明显的倾向性，比如这样的测试题“你看到邻居吵架时，我总是：A任其自己解决；B进行劝解；C介于A和B之间”，中国人重情谊，感到不能不管不问，而西方人可能感到不应干预别人的隐私，这种选择上的差异反映出了不同国家文化理念、价值观、道德观的差异，这样以西方人为研究对象建立起来的分析模式用在中国人身上就会出现偏差。所以，并不一定是外国的测试题好，国内公司开发的符合中国实际情况的题目可能是更好的选择。 误区四、人才测评就是笔试 一提到测试，人们的脑海中浮现的就是考试和答题的场面。无论是企业还是被测试者都把人才测评想象成笔试，这是一种很普遍的错误认识。其实，人才测评包含的内容很丰富，可采取的形式也是多种多样的，既有笔试，也有面试、实际操作测试、讨论、演讲、游戏等等，比如用于考察中高层管理人员水平的测评中心就是综合性的测试。 典型的评价中心包括以下模拟练习：（1）文件筐。在这个练习中候选人面对大量的报告、备忘录、电话记录、信函以及其它的材料，这是候选人将要从事的工作的文件筐中可能出现的待处理材料。候选人要对每一个材料采取适当的行动，比如要写回信，留便条，拟订会议议程；（2）无领导小组讨论。向候选人提供一个议题让他们进行讨论，但不指派负责人，并要求最终达成一个小组决定。然后由测评师评价每一个小组成员的人际技能、群体接受度、领导能力以及个人影响力；（3）管理游戏。参加者通常以在市场上竞争的两个或更多的公司成员身份在模拟条件下解决实际问题，参加者可能要就如何做广告，如何生产，定价多少，保持多少存货等问题做出决策；（4）个人演说。让候选人就一个指定的题目发表演讲来评价其沟通技能和说服能力；（5）客观测试。各种类型的人格测试、智力测试兴趣测试和成就测试；（6）面试。多数评价中心要求至少有一名测评师对每一位候选人进行面试，并对候选人当前的兴趣、背景、动机等方面做出评价。 因此，企业在运用测评工具时，必须以工作分析为基础，参照工作规范中对于人员能力的要求，根据不同的工作岗位，安排适当的测评方法，而不应拘泥于笔试的形式。 误区五、网上测试速度快、费用低，是很有效的测试手段 近些年随着网络的迅速发展，一些测试推出者将他们的测试题目上网，如果你在网上搜索性格类型的调查表，会发现有几百种，但其中大多数是简单的测验或问题，并不是真正意义上的心理测试。 网上测试的好处是显而易见的，只要有机会上网的人都可以参加测试，他们可能分散在全国各地，可以在家里轻松应答，不必旅途劳顿，到指定的测试地点；测试的结果可以立即被处理，几分钟内就可以得到一份分析报告。企业可以以很低的费用利用网上测试对于大量的候选人进行初步筛选，迅速淘汰掉不适当的人选。但网上测试也是有缺陷的，最主要问题是无法对测试环境进行控制，比如测试的时间，周围的环境等，这不符合测试标准化的要求。同时，对于被试者的身份难以核实，如果测试是以选择为目的的，很多求职者可能会让别人代替自己参加测试。 因此，我们不能只看到网上测试方便、容易、省钱，还要看到缺乏严格控制的测试是不可信的，据此做出的决策可能造成巨大的损失。 总之，人才测评在我国还属于新生事物，人们对它的认识尚不全面，必须澄清错误观念，全面客观地看待它，才有利于人才测评活动的普及和完善。
通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。
数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。
此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
数据分析目的：
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
实证分析论文写法如下：
1、阅读教材。
首先要具备一定的计量经济学基础。计量理论的学习推荐阅读《计量经济学导论》，计量经济学的一些基本理论要掌握，如果觉得《计量经济学导论》有难度，可以通过这本书先学习一些基础的计量知识，比如什么是内生性，稳健性等等。
在模型实现时，stata代码的撰写可直接参考陈强老师的书，这本书非常具有实用性，可以自学，随用随查即可。计量经济学中经济学才是核心，计量只是方法，不要把重心放错。
2、前沿文献。
阅读教材的同时可以多看一些实证类的文章加深理解，同时多多学习实证的套路，在阅读教材和前沿文献中不断积累，形成自己的想法，也就是论文的核心——创新点。
文献可以从知网进行查找，国内顶级的期刊有经济研究、中国工业经济、管理世界等（进入知网首页，搜索栏右侧点期刊，即可查看整个期刊中的文章）。
3、搜集数据。
在打好基础后，接下来要找做实证的数据了，根据自己的论文选题去查找数据。数据是实证论文重要的部分，如果数据找不到或者数据质量差，那么论文选题即使再创新，实证部分也无法完成。
因此不妨在找数据的过程中确定自己的选题。至于数据来源，可以从中国统计年鉴、中国城市统计年鉴以及一些数据库进行查找。
数据分析法论文研究方法怎么写
数据分析法论文研究方法怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的数据是很重要的，如果你的论文数据不准确，就没研究意义了， 下面我和大家分享数据分析法论文研究方法怎么写。
确定数据分析方法
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
搜集整理实验数据
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
使用软件进行分析
接下来第三部分就是使用软件进行数据分析，本部分是非常重要的一个部分。因而可能会出现各种各样的问题。
在本部分大家可以通过软件对所得数据按照前面选定的研究方法进行分析。实践是检验一切的'唯一标准。有很多问题往往都是在进行了数据分析以后才暴露出来的。
根据自身经历，通过软件分析了实验数据以后，才发现结果非常不理想，此时就需要及时跟论文指导老师沟通去进行数据分析方法的调整。
在使用软件进行数据分析之前，一切都是未知的，只有分析之后才能对症下药。所以本环节大家一定要高度重视，根据分析结果及时对研究方法或者样板数据进行微调。
梳理归纳实验结果
最后一个部分就是梳理和归纳实验数据分析结果，此时，大家要讲结果进行合理化解释。同时也需要大量参考先前学者的优秀文献，寻找类似的结果或者解释，从而为自己的实验结果的合理解释提供参考。
有的实证性论文的课题研究可能还不止一个阶段，因为很多研究方法会分阶段进行，比如考虑外部因素的影响或者投出产入效率等等，所以大多研究方法都是两阶段或者三阶段。此时就需要大家根据论文整体性原则，及时对实验结果进行分阶段阐述，所以大家一定要自己思维清晰，层次分明。
这一部分也是将来在毕业论文答辩需要大家重点向答辩老师介绍和阐述的，一定要熟稔于心。
1、调查法
它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解。
2、观察法
观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。
3、实验法
实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性和控制性。
4、文献研究法
文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。
5、实证研究法
在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。
《大数据技术对财务管理的影响》
摘 要：大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具，而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据，更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战，而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
关键词：大数据;财务管理;科学技术;知识进步
数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁，无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作，充满着尔虞我诈和勾心斗角，那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争，实际上不是在维持什么所谓的正义和和平，抑或为了人间的正道，而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术，尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”，实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的，汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术，看起来美轮美奂，实则隐含着杀机，那就是由于人们把技术当成了目的后，导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下，发明了诸多所谓的机械装置，中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下，发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭，结果却越来越奢侈;本来想节约，结果却越来越浪费;本来想善良，结果却越来越邪恶;本来想美好，结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说：“人是什么?一半是天使，一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候，其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候，结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术，我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
一、大数据技术加大了财务数据收集的难度
财务数据的收集是一个复杂的系统工程，国际上一般采用相对性原则，即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算，接着对粗糙的数据进行系统的罗列，最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库，就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式，所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据，一般都会暴露自己的bug地址源，网管可以循着这一唯一性存留，通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址，于是根据人机互动原理，再加上各种网吧所安装的监控平台，可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑，那么财务数据的收集似乎变得易如反掌，而事实并非如此。因为：①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用，数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间，很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的，教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前，很难实现资源的共享，这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。
二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性
对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联，彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上，分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门，但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算，现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素，抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说，更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析，不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类，不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术，不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬，导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成，即时仓促做完的案例，也会因为数据分析技术的落后而授人以柄，有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火，那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说，能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律，敬畏生生不息的科学革命，认真领会行政首长的战略意图，提升自己的数据分析技术，升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意，期望技术的静止或者倒退，抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事，可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。
三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战
一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题，其意义不可小视。一般来讲，单位在遴选财务管理部门管理人员的时候，大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁，这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们，单纯看眼前的表现和话语的华丽，不仅不能对人才的素质进行准确的评价，而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败，国人大多重视了制度和道德的缘起，却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”，不对任何政治权力开绿灯，国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上，中国的所有腐败，不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失，都在很大程度上与财务人员有关，可能有些管理人员会强调那不是自己的责任，出纳签字是领导的授意，会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上，处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的，甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是，伴随着数字模拟技术的演进，财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善，相关领导伸手向财务要钱的行为，不仅会受到数据进入权限的限制，而且还会受到跟数据存留的监控，只要给予单位科技人员以足够的权限，想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单，而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。
四、大数据技术加大了单位信息保密的难度
IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出：“客观上讲，大数据技术的正面效用是非常明显的，但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到，在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动，这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域，大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码，实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下，任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动，而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后，所剩下的就是信息和数据的搜集了，只要有足够的数据源，信息的户的几乎是轻而易举的。
2003年，北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术，但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证，可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务，同时防止敏感数据库外泄，为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品，就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想，如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话，那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说，即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里，我们也应该尽量提升自己的保密意识，加强对个人信息的保护和合理运用。
作者简介：田惠东(1967- )，女，汉族，河北定兴人，副高级会计师，本科学历，研究方向：财务管理，单位：保定市第一医院
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浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文推荐
在学习和工作中，大家总少不了接触论文吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。为了让您在写论文时更加简单方便，以下是我精心整理的浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文
1、大数据的基本概况
大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。
2、大数据的时代影响
大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影响主要包括以下几个方面：
(1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。
(2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。
(3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。
另外，需要注意的是，大数据在个人隐私的方面，容易造成一些隐私泄漏。我们需要认真严肃的对待这个问题，综合运用法律、宣传、道德等手段，为保护个人隐私，做出更积极的努力。
3、大数据的应对策略
布局关键技术研发创新。
目前而言，大数据的技术门槛较高，在这一领域有竞争力的多为一些在数据存储和分析等方面有优势的信息技术企业。为促进产业升级，我们必须加强研究，重视研发和应用数据分析关键技术和新兴技术，具体可从以下几个方面入手：第一，夯实发展基础，以大数据核心技术为着手点，加强人工智能、机器学习、商业智能等领域的理论研究和技术研发，为大数据的应用奠定理论基础。二是加快基础技术(非结构化数据处理技术、可视化技术、非关系型数据库管理技术等)的研发，并使其与物联网、移动互联网、云计算等技术有机融合，为解决方案的制定打下坚实基础。三是基于大数据应用，着重对知识计算( 搜索) 技术、知识库技术、网页搜索技术等核心技术进行研发，加强单项技术产品研发，并保证质量的提升，同时促使其与数据处理技术的有机结合，建立科学技术体系。
提高软件产品发展水平。
一是促进以企业为主导的产学研合作，提高软件发展水平。二是运用云计算技术促进信息技术服务业的转型和发展，促进中文知识库、数据库与规则库的建设。三是采取鼓励政策引导软硬件企业和服务企业应用新型技术开展数据信息服务，提供具有行业特色的系统集成解决方案。四是以大型互联网公司牵头，并聚集中小互联网信息服务提供商，对优势资源进行系统整合，开拓与整合本土化信息服务。五是以数据处理软件商牵头，这些软件商必须具备一定的基础优势，其可充分发挥各自的数据优势和技术优势，优势互补，提高数据软件开发水平，提高服务内容的精确性和科学性。同时提高大数据解决方案提供商的市场能力和集成水平，以保障其大数据为各行业领域提供较为成熟的解决方案。
加速推进大数据示范应用。
大数据时代，我们应积极推进大数据的示范应用，可从以下几个方面进行实践：第一，对于一些数据量大的领域(如金融、能源、流通、电信、医疗等领域)，应引导行业厂商积极参与，大力发展数据监测和分析、横向扩展存储、商业决策等软硬件一体化的行业应用解决方案。第二，将大数据逐渐应用于智慧城市建设及个人生活和服务领域，促进数字内容加工处理软件等服务发展水平的提高。第三，促进行业数据库(特别是高科技领域)的深度开发，建议针对不同的行业领域建立不同的专题数据库，以提供相应的内容增值服务，形成有特色化的服务。第四，以重点领域或重点企业为突破口，对企业数据进行相应分析、整理和清洗，逐渐减少和去除重复数据和噪音数据。
优化完善大数据发展环境。
信息安全问题是大数据应用面临的主要问题，因此，我们应加强对基于大数据的情报收集分析工作信息保密问题的研究，制定有效的防范对策，加强信息安全管理。同时，为优化完善大数据发展环境，应采取各种鼓励政策(如将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围)支持数据加工处理企业的发展，促使其提高数据分析处理服务的水平和质量。三是夯实大数据的应用基础，完善相关体制机制，以政府为切入点，推动信息资源的集中共享。
做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进国家和企业的快速发展。
大数据为经营的横向跨界、产业的越界混融、生产与消费的合一提供了有利条件，大数据必将在社会经济、政治、文化等方面对人们生活产生巨大的影响，同时大数据时代对人类的数据驾驭能力也提出了新的挑战与机遇。面对新的挑战与发展机遇，我们应积极应对，以掌握未来大数据发展主动权。
结构
论文一般由名称、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。
1、论文题目
要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录
目录是论文中主要段落的'简表。（短篇论文不必列目录）
3、内容提要
是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。
4、关键词定义
关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。
主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。
5、论文正文
（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。
（2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：
a.提出问题-论点；
b.分析问题-论据和论证；
c.解决问题-论证方法与步骤；
d.结论。
6、参考文献
一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按进行。
7、论文装订
论文的有关部分全部抄清完了，经过检查，再没有什么问题，把它装成册，再加上封面。论文的封面要朴素大方，要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上，不要写里面的补页上。
您是想问大数据对于环境执法与监测的现实意义有哪些吗？大数据对于环境执法与监测的现实意义有1、提高执法效率。大数据技术可以快速处理大量数据，帮助环保执法部门更快捷、准确地识别环境问题，加快执法效率。2、实现精准监管。大数据技术可以实现对环境污染源进行实时监控、预警和溯源，准确把握环境变化情况，及时有效地进行管控，保障公众健康。3、提高数据分析能力。大数据技术可以将不同类型的数据进行整合分析，帮助环保部门更好地了解环境污染的来源、扩散和影响，有针对性地制定环境保护政策和措施。
数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.
大数据技术在网络营销中的策略研究论文
从小学、初中、高中到大学乃至工作，说到论文，大家肯定都不陌生吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。那要怎么写好论文呢？以下是我帮大家整理的大数据技术在网络营销中的策略研究论文，欢迎阅读与收藏。
摘要：
当今，随着信息技术的飞速发展，互联网用户的数量日益增加，进一步促进了电子商务的快速发展，并使企业能够更准确地获取消费者数据，大数据技术应运而生。该技术已被一些企业用于网络营销，并取得了显着的营销效果。本文基于大数据的网络营销进行分析，分析传统营销存在的问题和挑战，并对大数据技术在网络营销中的作用进行研究，最后针对性地提出一些基于大数据的网络营销策略，以促进相关企业在大数据时代加强网络营销，并取得良好的营销效果。
关键词：
大数据；网络营销；应用策略；营销效果；
一、前言
现代社会已经完全进入了信息时代，在移动互联网和移动智能设备飞速发展与普及之下，消费者的消费数据都不断被收集、汇总并处理，这促进了大数据技术的发展。大数据技术可以精准的分析消费者的习惯，借助大数据技术，商家可以针对顾客进行个性化营销，极大地提高了精准营销的效果，传统的营销方式难以做到这一点。因此，现代企业越来越重视发展网络营销，并期望通过大数据网络营销以增加企业利润。
二、基于大数据的网络营销概述
网络营销是互联网出现之后的概念，初期只是信息爆炸式的轰炸性营销。后来随着移动智能设备的普及、移动互联网的发展以及网络数据信息的海量增长，大数据技术应运而生。大数据技术是基于海量的数据分析，得出的科学性的结果，出现伊始就被首先应用于网络营销之中。基于大数据的网络营销非常精准，是基于海量数据分析基础上的定向营销方式，因此也叫着数据驱动营销。其主要是针对性对顾客进行高效的定向营销，最为常见的就是网络购物App中，每个人得到的物品推荐都有所区别；我们浏览网络时，会不断出现感兴趣的内容，这些都是大数据营销的结果。
应用大数据营销，企业可以精准定位客户，并根据客户的喜好与类型对产品与服务进行优化[1]，然后向目标客户精准推送。具体来说，基于大数据技术的精准网络营销过程涉及三个步骤：首先是数据收集阶段。企业需要通过微博、微信、QQ、企业论坛和网站等网络工具积极收集消费者数据；其次，数据分析阶段，这个阶段企业要将收集到的数据汇总，并进行处理形成大数据模型，并通过数据挖掘技术等高效的网络技术对数据进行处理分析，以得出有用的结论，比如客户的消费习惯、消费能力以及消费喜好等；最后，是营销实施阶段，根据数据分析的结果，企业要针对性地制定个性化的营销策略，并将其积极应用于网络营销以吸引客户进行消费。基于大数据的网络营销其基本的目的就是吸引客户主动参与到营销活动之中，从而提升营销效果和经济收益。
三、传统网络营销存在的一些问题
(一)传统网络营销计划主要由策划人主观决定，科学性不足
信息技术的迅速发展，使得很多企业难以跟上时代的步伐，部分企业思想守旧，没有跟上时代潮流并开展网络营销活动，而是仍然继续使用传统的网络营销模型和方式。即主要由策划人根据自己过去的经验来制定企业的营销策略，存在一定的盲目性和主观性，缺乏良好的信息支持[2]。结果，网络营销计划不现实，难以获得有效的应用，导致网络营销的效果不好。
(二)传统网络营销的互动性不足，无法进行准确的产品营销
传统的网络营销互动性较差，主要是以即时通信软件、邮箱、社交网站以及弹窗等推送营销信息，客户只能被动的接受信息，无法与企业进行良性互动和沟通，无法有效的表达自己的诉求，这导致了企业与客户之间的割裂，极大的影响了网络营销的效果。此外，即使一些企业获得了相关数据，也没有进行科学有效的分析，但却没有得到数据分析的结果，也没有根据客户的需求进行有效的调整，从而降低了营销活动的有效性。
(三)无法有效分析客户需求，导致客户服务质量差
当企业进行网络营销时，缺乏对相关技术的关注以及对客户需求的分析的缺乏会导致企业营销策略无法获得预期的结果。因此，企业只能指望出于营销目的向客户发布大量营销内容。这种营销效果非常糟糕。客户不仅将无法获得有价值的信息，而且此类信息的“轰炸”也会使他们感到烦躁和不耐烦，这将适得其反，并降低客户体验[3]。
四、将基于大数据的网络营销如何促进传统的网络营销
(一)使网络营销决策更科学，更明智
在传统的网络营销中，经理通常根据过去的经验来制定企业的营销策略，盲目性和主观性很多，缺乏可靠的数据。基于大数据的网络营销使用可以有效地收集有关市场交易和客户消费的数据，并利用数据挖掘技术等网络技术对收集到的数据进行全面科学的分析与处理，从中提取有用的相关信息，比如客户的消费习惯、喜好、消费水平以及行为特征等，从而制定针对客户的个性化营销策略，此外，企业还可以通过数据分析获得市场发展变化的趋势以及客户消费行为的趋势，从而对未来的市场形势作出较为客观的判断，进而帮助企业针对未来一段时间内的行为制定科学合理的'网络营销策略，提升企业的效益[4]。
(二)大大提高了网络营销的准确性
如今，大数据驱动的精准网络营销已成为网络营销的新方向。为了有效地实现这一目标，企业需要在启动网络营销之前依靠大数据技术来准确分析大量的客户数据，以便有效地捕获客户的消费需求，并结合起来制定准确的网络营销策略[5]。此外，在实施网络营销策略后，积极收集客户反馈结果并重新分析客户评论，使企业对客户的实际需求有更深刻的了解，然后制定有效的营销策略。如果某些企业无法有效收集客户反馈信息，则可以收集客户消费信息和历史消费信息，然后对这些数据进行准确的分析，从而改善企业的原始网络营销策略并进行促销以获取准确的信息，进而制定有效的网络营销策略。
(三)显着提高对客户网络营销服务水平
通过利用大数据进行准确的网络营销，企业可以大大改善客户服务水平。这主要体现在两个方面：一方面可以使用大数据准确地分析客户的实际需求，以便企业可以进行有针对性的的营销策略，可以大大提高客户服务质量。另一方面，使企业可以有效地吸收各种信息，例如客户兴趣、爱好和行为特征，以便向每个客户发布感兴趣的推送内容，以便客户可以接收他们真正需要的信息，提高客户满意度。
五、基于大数据的网络营销优势
(一)提高网络营销广告的准确性
在传统的网络营销中，企业倾向于使用大量无法为企业带来相应经济利益的网络广告进行密集推送，效率低下。因此，必须充分利用大数据技术来提高网络营销广告的准确性。首先，根据客户的情况制定策略并推送合适的广告，消费场景在很大程度上影响了消费者的购买情绪，并可以直接确定消费者的购买行为。如果客户在家中购买私人物品，则他们第二天在公司工作时，却同送前一天相关私人物品的各种相关的广告。前一天的搜索行为引起的问题可能会使消费者处于非常尴尬的境地，并影响他们的购买情绪。这表明企业需要有效地识别客户消费场景并根据这些场景发布更准确的广告[6]。一方面，通过IP地址来确定客户端在网络上的位置。客户在公共场所时，广告内容应简洁明了。另一方面，可以通过指定时间段来确定推送通知的内容。在正确的时间宣传正确的内容。其次，提高客户选择广告的自主权。在传统的网络营销中，企业通常采用弹出式广告，插页式广告和浮动广告的形式来强力吸引客户的注意力，从而引起强烈的客户不满。一些客户甚至会毫不犹豫地购买广告拦截软件，以防止企业广告。在这方面，大数据技术可用于改善网络广告的形式和内容并提高其准确性。
(二)提高网络营销市场的定位精度
在诸如电子邮件营销和微信营销之类的网络营销方法中，一个普遍现象是企业拥有大量的粉丝，并向这些粉丝发送了大量的营销信息，但是却没有得到较好的反馈，营销效果较差。造成这种现象的主要原因是企业产品的市场定位不正确。可以通过以下几个方面来提高网络营销市场中的定位精度：
1、分析客户数据并确定产品在市场上的定位：
首先，收集大量基本数据并创建客户数据库。在此过程中，应格外小心，以确保收集到的有关客户的信息是全面的。因此，可以使用各种方法和渠道来收集客户数据。例如，可以通过论坛、企业官方网站、即时通信软件以及购物网站等全面的收集客户的各种信息。收集完成后利用高效的数据分析处理技术对信息进行处理，并得出结果，包括客户的年龄、收入、习惯以及消费行为等结果，然后根据结果对企业的产品进行定位，并与客户的需求相匹配，进而明确市场[7]。
2、通过市场调查对产品市场定位进行验证：
在利用大数据及时对企业产品进行市场定位之后，有必要对进一步进行市场调查，以进一步清晰产品的市场定位，如果市场调查取得较为满意的效果，则表明网络营销策略较为成功，可以加大推广力度以促进产品的销售，如果效果不满意，则要积极分析问题，寻找原因并提出针对性的解决改进措施，以获得较为满意的结果[8]。
3、建立客户反馈机制：
客户反馈机制可以有效的帮助企业改进产品营销策略，主要体现有两个主要功能：一是营销产品在市场初步定为成功后可以通过客户反馈积极征询客户的意见，并进一步改进产品，确保产品更适应市场；二是如果营销产品市场定位不成功，取得的效果不佳，可以通过客户反馈概括定位失败的原因，这将有助于将来的产品准确定位。
(三)增强网络营销服务的个性化
为了增强网络营销服务的个性化，企业不仅必须能够使用大数据识别客户的身份，而且还必须能够智能地设计个性化服务。首先，通过大数据了解客户的身份。一方面，随着网络的日益普及，企业可以在网络上收集客户各个方面的信息。但是，众所周知，由于互联网管理的不规范与复杂性，大多数信息不是高度可靠的，甚至某些信息之间存在着极为明显的矛盾。因此，如果企业想要通过大数据来了解其客户的身份，则必须首先确保所收集的信息是可信且准确的。另一方面，企业必须能够从大量的客户信息中选择最能体现其个性的关键信息，并降低分析企业数据的成本[9]。二是合理设计个性化服务。个性化服务的合理设计要求企业在两个方面进行运营：一方面，由于现实环境的限制，企业无法一一满足所有客户的个性化需求。这就要求企业尽一切努力来满足一部分客户的个性化需求，并根据一般原则开发个性化服务。另一方面，如果完全根据客户的个人需求向他们提供服务，则企业的服务成本将不可避免地急剧上升。因此，企业应该对个性化客户服务进行详细分析，并尝试以适合其个人需求的方式为客户提供服务，而不会给企业造成太大的财务负担。
六、基于大数据网络营销策略
使用大数据的准确网络营销模型基本上包括以下步骤。首先，收集有关客户的大量信息；其次，通过数据分类和分析选择目标客户；第三，根据分析的信息制定准确的网络营销计划；第四，执行营销计划；第五，评估营销结果并计算营销成本；第六，在评估过程的基础上，进一步改善，然后更准确地筛选目标客户。在持续改进的过程中，上述过程可以改善网络营销。因此，在大数据时代，电子商务企业必须突破原始的广泛营销理念，并采用新的营销策略。
(一)客户档案策略
客户档案意味着在收集了有关每个人的基本信息之后，可以大致了解每个人的主要销售特征。客户档案是准确进行电子商务促销的重要基础，也是实现精确营销目标的极其重要的环节。电子商务企业利用客户档案策略可以获得巨大收益。首先，借助其专有的销售平台，电子商务企业可以轻松，及时且可靠地收集客户使用情况数据。其次，在传统模型中收集数据时，由于需要控制成本，因此经常使用抽样来评估数据的一般特征[10]。大数据时代的数据收集模型可以减少错误并提高数据准确性。当分析消费者行为时最好以目标消费者为目标。消费者行为分析是对客户的消费目的和消费能力的分析，可帮助电子商务企业更好地选择合适的目标客户。在操作中，电子商务企业需要在创建数据库后继续优化分析结果，以最大程度地分析消费者的偏好。
(二)满足需求策略
为了满足多数人的需求，传统的营销方法逐渐变得更加同质。结果，难以满足少数客户的特殊需求，并且导致利润损失。基于大数据客户档案技术的电子商务企业可以分析每个客户的需求，并采取差异化人群的不同需求最大化的策略，从而获取较大的利润。为了满足每个客户的需求，最重要的是实现差异化，而不仅仅是满足多数人的需求，因此必须准确地分析客户的需求，还必须根据客户的需求提供更多个性化的产品[11]。比如当前，定制行业非常流行，卖方可以根据买方提供的信息定制独特的产品，该产品的利润率远高于批量生产线。
(三)客户服务策略
随着网络技术的逐步发展，电子商务企业和客户可以随时进行通信，这基本上消除了信息不对称的问题，使客户可以更好地了解他们想要购买的产品以及遇到问题时的情况。当出现问题时，可以第一时间解决，提高交易速度。因此，当电子商务企业制定用于客户服务的营销策略时，一切都以客户为中心。为了更好地实施此策略，必须首先改善数据库并加深对客户需求的了解[12]。二是提高售前、售后服务质量，开展集体客户服务培训，缩短客户咨询等待时间，改善客户服务。最后，我们必须高度重视消费者对产品和服务的评估，及时纠正不良评论，并鼓励消费者进行更多评估，良好的服务态度和高质量的产品可以大大提高目标客户对产品的忠诚度，并且可以吸引消费者进行第二次购买。
(四)多平台组合策略
在信息时代，人们可以在任何地方看到任何信息，这也将分散他们的注意力，并且重新定向他们的注意力已经成为一个大问题。如果希望得到更多关注，则可以组合跨多个平台的营销策略，并在网络平台和传统平台上混合营销。网络平台可以更好地定位自己并吸引更多关注，而传统平台则可以更好地激发人们的购买欲望。平台融合策略可以帮助电子商务企业扩大获取客户的渠道，不同渠道的用户购买趋势不同，可以改善数据库[13]。
七、结语
总体而言，大数据时代不仅给网络营销带来了挑战，而且还带来了新的机遇。大数据分析不仅可以提高准确营销的效果，更好地服务消费者，改变传统的被动营销形式，并提升网络营销效果。
参考文献
[1]刘俭云.大数据精准营销的网络营销策略分析[J].环球市场，2019(16):98.
[2]栗明，曾康有.大数据时代下营业网点的精准营销[J].金融科技时代，2019(05):14-19.
[3]刘莹.大数据背景下网络媒体广告精准营销的创新研究[J].中国商论，2018(19):58-59.
[4]李研，高书波，冯忠伟.基于运营商大数据技术的精准营销应用研究[J].信息技术，2017(05):178-180.
[5]袁征.基于大数据应用的营销策略创新研究[J].中国经贸导刊(理论版),2017(14):59-62.
[6]邱媛媛.基于大数据的020平台精准营销策略研究[J].齐齐哈尔大学学报(哲学社会科学版),2016(12):60-62.
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[9]孙洪池，林正杰.基于大数据的B2C网络精准营销应用研究——以中国零售商品型企业为例[J].全国流通经济，2016(12):3-6.
[10]赵玉欣，王艳萍，关蕾.大数据背景下电商企业精准营销模式研究[J].现代商业，2018(15):46-47.
[11]张冠凤.基于大数据时代下的网络营销模式分析[J].现代商业，2014(32):59-60.
[12]王克富.论大数据视角下零售业精准营销的应用实现[J].商业经济研究，2015(06):50-51.
[13]陈慧，王明宇.大数据：让网络营销更“精准”[J].电子商务，2014(07):32-33.
Web数据挖掘技术探析论文
在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
引言
当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。
计算机web数据挖掘概述
1.计算机web数据挖掘的由来
计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。
2.计算机Web数据挖掘含义及特征
(1)Web数据挖掘的含义
Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。
(2)Web数据挖掘的特点
计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。
(3)计算机web数据挖掘技术的类别
web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。
计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系
借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。
计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用
(1)电子商务中的web数据挖掘的过程
在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。
(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：
一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。
二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。
三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。
四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。
结语
本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。
摘要： 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。
关键词： 电子商务；数据挖掘；应用
1概述
电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。
2数据挖掘技术概述
数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。
3Web数据挖掘特点
Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。
1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。
2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。
3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。
4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析
1）电子商务中序列模式分析的应用
序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。
2）电子商务中关联规则的应用
关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。
3）电子商务中路径分析技术的应用
路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。
4）电子商务中分类分析的应用
分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。
5）电子商务中聚类分析的应用
聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。
5结语
随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。
参考文献：
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[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,2014(6):23-24.
[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融，2013(4):
[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,2008.
[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.
以下是一些基于质量优化的建筑工程项目管理的实证研究案例，供您参考：
恩，这个课题非常有研究价值你可以用建模的方式进行研究
我觉得你的题目有点太大了，定价理论和投资组合理论已经没太多大面上可挖掘的地方了，主要是在一些细节上做实证研究，这个空间还有。 1，现在主流的财务金融类论文主要是实证，如果你从某种估值模型出发，做个实证检验，估计容易做出有一定价值的东西。（在一定的理论框架内） 2，实际上现在绝大部分的关于股票定价特征方面的研究，都是投资组合性质的，你所说的最优组合具体指的什么？ （1） 如果你说的是想做理论探讨，我建议还是算了，因为价值投资性质的组合研究已经太成熟了，你想弄的的东西别人早就弄得非常清楚了。 （2）如果你说的是想做实证，可做得点稍微多一些，但是我觉得不要拿“价值投资”作为一个大题目，研究的人实在太多了，还是研究某种定价模型或者定价风格的东西做个检验之类的，应该有突破口。 3，你确定你的文献回顾做得怎么样了。把价值投资的东西做组合，我个人感觉，“最优”性研究很难，“可行”性研究较合适。比如你找到一个点，别人探讨的比较少，你重点突破一下，说明某种方案，策略是可行的（跑赢大盘），就已经不错啦。