数据预处理毕业论文题目

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

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）。

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

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。