数据分析基础论文题目

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

一般都是具体到企业的，最好有案例，如果是数据分析就最好了。例如财务报表分析，这个题目用过不过时的，实践性很高，帮很多学生写过。。

计算机毕业设计 基于Python的SIFT和KCF的运动目标匹配与跟踪 毕业论文+项目源码 基于Python决策树算法的学生学习行为数据分析 设计报告+代码及数据 基于Sring+bootstrap+MySQL的住房公积金管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件 基于C++的即时通信软件设计 毕业论文+项目源码 基于JavaWeb+MySQL的图书管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件 基于Android Studio+Android SDK的手机通讯录管理软件设计 课程报告+项目源码 基于JSP+MySQL的校园网上订餐系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于AndroidStudio的花艺分享平台APP设计 报告+源码及APK文件 基于Python的酒店评论情感分析 课程报告+答辩PPT+项目源码 基于QT的教务选课管理系统设计与实现 毕业论文+项目源码 基于Android+Springboot+Mybatis+Mysql的个人生活APP设计 说明书+项目源码 基于Vue.js+Go的Web3D宇宙空间数据可视化系统 设计报告+前后端源码及数据 基于java+android+SQLite的保健型果饮在线销售APP设计 毕业论文+源码数据库及APK文件 基于Vue.js+SpringBoot+MyBatis+MySQL的高校综合资源发布分享社交二手平台 毕业论文+项目源码及数据库文件+演示视频 基于Delphi+MySQL的大学生竞赛发布及组队系统 设计报告+源码数据库及可执行文件+使用说明书 基于Android的名片信息管理系统设计与实现 毕业论文+任务书+外文翻译及原文+演示视频+项目源码 基于Python的电影数据可视化分析系统 设计报告+答辩PPT+项目源码 基于JavaWeb的企业公司管理系统设计与实现 毕业论文+答辩PPT+演示视频+项目源码 高校成绩管理数据库系统的设计与实现 毕业论文+项目源码 基于JavaWeb的家庭食谱管理系统设计与实现 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于Python+SQLSERVER的快递业务管理系统的设计与实现 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于Python的语音词频提取云平台 设计报告+设计源码 在推荐系统中引入 Serendipity 的算法研究 毕业论文+参考文献+项目源码 基于Html+Python+Django+Sqlite的机票预订系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于Python的卷积神经网络的猫狗图像识别系统 课程报告+项目源码 基于C++的云安全主动防御系统客户端服务端设计 毕业论文+项目源码 基于JavaSSM的学生成绩管理APP系统设计与实现 毕业论文+答辩PPT+前后台源码及APK文件 基于JavaSwing+MySQL的清朝古代名人数据管理系统设计 毕业论文+任务书+项目源码及数据库文件 基于Python_Django的社会实践活动管理系统设计与实现 毕业论文 基于Servlet WebSocket MySQL实现的网络在线考试系统 毕业论文+项目源码 基于JavaWEB+MySQL的学生成绩综合管理系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于SpringBoot+Vue和MySQL+Redis的网络课程平台设计与实现 毕业论文+任务书+开题报告+中期报告+初稿+前后台项目源码 基于Java的毕业设计题目收集系统 课程报告+项目源码 基于Java+Python+html的生产者与消费者算法模拟 毕业论文+任务书+项目源码 基于JavaWeb+MySQL的学院党费缴费系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于Java+MySQL的学生成绩管理系统 毕业论文+任务书+答辩PPT+项目源码及数据库文件 基于Java+MySQL的学生和客户信息管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件 基于Java的长整数加减法算法设计 毕业论文+项目源码 基于vue+MySQL的毕业设计网上选题系统 毕业论文+项目源码 基于背景建模和FasterR-CNN的视频前景和目标检测 毕业论文+答辩PPT+项目源码 基于Python的智能视频分析之人数统计的多种实现 毕业论文+答辩PPT+项目源码 基于C#+SQL server的校园卡消费信息管理系统 毕业论文+项目源码及数据库文件

你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！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，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 （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。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法: 一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。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,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行: 第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。 第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。 第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。

你可以到七七计算机毕业论文的毕业设计题目列表中找一份。有完整的论文和源码等，很详细

内容如下：

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

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。