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
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
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）。
本科学位论文是侧重于动手能力的，所以称为毕业设计，大数据处理类的，如果真的去搭建云平台是稍微有些不太好做，毕竟咱们个人的计算机终端是不够的，所以我觉得侧重于大数据安全，有一些算法，简单仿真，或者基于hadoop对某个行业的数据进行下分析计算也是没问题，到实例部分其实你用数据挖掘的方法去做，结果差不多
论文是对专业领域的实践或理论问题进行科学研究和探索的具有一定意义的 文章 。2022年优秀的论文题目有哪些？下面是我收集整理的一些优秀论文题目大全2022_大学生优秀的论文题目，欢迎大家前来阅读。
▼▼目录▼▼
大学生创业指导论文题目
高校学生工作论文题目
物流管理毕业论文题目
毕业论文如何选题
● 比较好写的大学生创业指导论文题目:
1、高校大学生创业分类指导体系研究
2、论大学生创业实践的 教育 与指导
3、大学生需要怎样的创业指导与服务
4、环境经济学视域中的大学生创业实践指导
5、浅谈大学生创业教育视角下的就业指导课程改革
6、大学生创业教育与指导
7、浅议创业指导工作对大学生创业能力培养的重要性
8、开创现代高校就业指导新局面——大学生创业教育浅析
9、大学生就业与创业指导教程
10、论大学生创业教育与指导体系的构建
11、大学生 创业项目 的指导工作相关思考
12、大学生创业教育与指导的社会参与研究
13、对"大学生创业与就业指导"课程建设的思考
14、当代大学生创业动因及创业指导教育策略探讨
15、大学生创业的指导模式探讨
16、艺术类专业大学生创业就业指导新途径与新 方法 探索研究
17、从创业教育历史发展的视角分析大学生就业指导课程中的指导大学生创业
18、浅议加强大学生创业的思想指导
19、指导印刷工程专业大学生创业训练有感
20、互联网+大学生创业导向及指导研究
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● 比较好写的高校学生工作论文题目
1、关于高校学生工作体现人性化管理的实践与思考
2、人本思想与高校学生工作
3、以学生为本:高校学生工作的必然诉求
4、中英高校学生工作的比较及启示
5、美国高校学生事务管理对我国高校学生工作的启示
6、“发展型”高校学生工作模式的探讨
7、港台高校学生事务管理与内地高校学生工作的比较及其启示
8、论高校学生工作与创新型人才培养的偏离与统一
9、以学风建设为主线加强和改进高校学生工作
10、高校学生工作评价体系重构的目标取向
11、心理健康教育在高校学生工作中的有效渗透
12、高校学生工作柔性管理愿景及其实现
13、试论科学发展观对高校学生工作的指导
14、论柔性管理理论在高校学生工作中的应用
15、香港高校学生工作的理论与实践
16、大学生使用手机给高校学生工作带来的挑战及对策
17、论高校学生工作在学风建设中的责任与使命
18、高校学生工作:“教育、管瑾、服务”的辩证关系
19、美国高校学生工作的哲学指导思想及其影响
20、高校学生工作中的柔性管理
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● 物流管理 毕业 论文题目
1、集成化智能物流管理实验室建设研究
2、现代物流管理中的信息网络化及其实施对策
3、高职物流管理专业人才培养模式实践研究
4、基于现代学徒制的物流管理专业实践教学体系的思考
5、以学生就业为导向的中职物流管理教学探讨
6、关于物流管理人才队伍建设的思考
7、连锁零售企业物流管理与业务流程再造
8、高职院校物流管理专业实践教学模式的思考与探索
9、物流技术发展对物流管理的影响分析
10、物流管理专业人才培养国际化路径探索
11、物流管理专业人才培育对接区域经济岗位问题研究
12、高职物流管理专业建设存在的问题及对策
13、互联网时代电子商务与物流管理模式的优化
14、大数据背景下企业物流管理分析
15、提升高职物流管理专业毕业设计质量对策研究
16、成品油物流管理对销售企业实力提升的分析
17、浅析高职物流管理专业实践教学
18、现代学徒制物流管理的研究
19、板式家具生产物流管理研究
20、河南民办高校物流管理人才培养模式改革研究
21、研究海外冶金项目采购与物流管理
22、浅析基于区域经济发展的交通运输物流管理途径
23、低碳经济背景下的绿色物流管理策略
24、电子商务环境下的物流管理创新研究
25、企业采购与物流管理关系探讨
26、电子商务环境下的物流管理创新探讨
27、基于"互联网+"的中小企业物流管理模式研究
28、基于SSM框架的物流管理系统的设计实现
29、基于SSH技术的物流管理系统的设计与实现
30、试析物联网在物流管理中的应用
31、电子商务环境下物流管理的优化对策简析
32、地方本科高校应用型物流管理人才培养模式创新研究
33、VR技术在物流管理专业实践教学中的应用研究
34、新时代高职物流管理专业教师培养探索研究
35、汽车零部件物流管理及相关技术分析
36、带领物流管理专业学生学习差分方程的一点 经验
37、物流管理专业转段教学衔接实践探索
38、普通高校物流管理本科教学问题对策分析
39、电子废物拆解企业物流管理探究
40、技能大赛背景下物流管理专业课程教学研究
41、企业物流管理信息化存在的问题及对策分析
42、信息化背景下的物流管理课程教学模式研究
43、基于GIS的武汉市物流管理系统
44、职业院校物流管理职业技能竞赛方案开发与设计研究
45、基于电子商务背景下物流管理的创新分析
46、电子商务环境下的物流管理创新研究
47、基于工学结合的高职物流管理专业课程体系研究
48、物联网技术在可视化与智能化物流管理中的应用
49、翻转课堂模式在物流管理课程教学中的应用研究
50、基于物流技能大赛的创新创业物流管理人才培养方案研究
>>>
● 毕业论文如何选题
1、找突破口
很多人都不知道怎么进行选题，其实论文选题关键要找准突破口，通俗来讲就是找准“切入点”，我们可以先将论文主要研究的内容确定下来，然后再从中找准切入点，从而确定论文的选题。
2、研读文献
此外，还可以通过研读文献来找论文选题。阅读大量的文献资料，不仅能启发我们写作的思路，还能进一步丰富我们的知识，更重要的是，我们可以在这些文献中，找到合适的点来作为论文的选题。
3、回溯法
在进行论文选题的时候，还可以通过回溯法来选题呢。回溯法，一般要通过 逆向思维 来找矛盾的根源，从而确定论文的选题。即我们要从事物的现状、结果入手，进行逆推，从而一步一步的得到选题。
4、拟想验证法
我们还能通过拟想验证法来找论文选题。拟想验证法就是先根据自己现有的知识和观察学习，产生初步的选题拟想，然后再通过查找资料来验证，并进一步进行完善，从而确定选题。
>>>
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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）。
当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。
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）。
答：大数据与会计专业论文选题方向大数据比较好。因为大数据就业范围广，题材丰富，比较容易写。
当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。
会计大数据选题方向为前瞻性培养。根据查询相关公开信息可知：会计大数据方向是前瞻性培养适应当今人工智能与大数据时代会计业务和会计信息日益呈现海量数据处理、实时云计算化、会计智能决策等新型会计业务。
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。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
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）。
都是比较好写的，如下：
一、国际金融问题
1、国际资本流动与金融危机
2、金融危机传染与发展中国家的防御
3、新兴市场经济国家金融危机的成因与风险防范
4、我国金融危机的可能性及危机管理
5、货币危机预警机制
6、亚洲（欧洲）区域金融合作
7、国际金融市场的利率传导机制
8、国际金融并购及影响
9、金融全球化对中国金融发展的影响
10、国际金融的协调与合作
二、宏观金融调控问题
1、我国货币政策最终目标的调整
2、我国货币政策最终目标与财政政策目标的协调
3、我国货币政策中间目标的选取
4、利率应成为我国货币政策的中间目标
5、货币供应作为货币政策中间目标的终结
6、我国应继续将货币供应量作为中间目标
7、再贴现政策的作用与宏观金融调控
8、进一步拓展我国公开市场业务的对策
9、我国存款准备金政策的改革
10、衡量货币政策松紧程度的指标的选择
三、货币政策比较问题
1、转轨时期中国货币政策的特点
2、转轨时期中国货币政策目标的确定
3、转轨时期中国货币政策工具的选择
4、中国与美国（或其他国家）货币政策的区别
5、通货膨胀机制与通货紧缩的机制
6、通货紧缩的根源：有效需求不足
7、增加有效需求的途径初探
8、货币政策的有效性、效果、效率分析
9、银行流动性过剩及风险控制
10、开放经济下的我国货币政策工具分析
四、我国的利率政策问题研究
1、利率结构与经济发展问题研究
2、利率结构的调整与经济结构的调整
3、储蓄和投资的利率弹性研究
4、试论储蓄存款的利率弹性
5、央行利率政策调整对银行业的影响与对策
6、我国利率传导机制的优化
7、提高商业银行在利率传导中的效果
8、现阶段我国利率政策的有效性
9、我国利率政策的经济运行效果分析
10、论通货膨胀压力下的利率政策选择
五、利率市场化问题研究
1、利率市场化势在必行
2、社会主义市场的发展与利率市场化
3、金融体制改革与利率市场化
4、我国实现利率市场化的前提
5、我国利率市场化的步骤
6、我国利率市场化应坚持的几个基本原则
7、商业银行应如何应对利率市场化
8、利率市场化对国有商业银行（或中小商业银行）的影响
9、利率市场化后企业投融资策略的调整
10、我国利率市场化后衍生金融工具的推出
六、政策性银行问题研究
1、我国设置政策性银行的理论依据
2、我国政策性银行资金来源问题的解决
3、政策性银行如何配合我国产业政策的实施
4、我国政策性银行外部关系的协调
5、对我国政策性银行有效监管的实施
6、构建政策性银行风险管理体系的思考
7、我国政策性银行改革路径的比较分析
8、农业政策性银行与商业性贷款问题
9、政策性银行外部约束机制
10、政策性银行与我国产业政策的配合
七、货币市场问题
1、论我国票据市场的现状及完善措施
2、货币市场机制分析
3、论我国同业拆借市场的利率形成机制
4、论票据市场的功能和作用
5、证券回购市场的交易分析
6、国库券市场的投资分析
7、货币市场共同基金的运作及其特征
8、商业票据市场和银行承兑票据市场的关系分析
9、论大额存单市场
10、大额可转让定期价值分析
八、资本市场问题
1、试论投资银行在资本市场中的功能
2、投资银行组织模式比较与选择
3、证券经纪业务与证券经纪人制度
4、企业并购的风险及防范
5、国内外企业投资风险管理案例分析
6、试论二级市场的基本功能
7、二板市场的特点、功能及对证券市场的影响
8、公司在二板市场上市的标准、组织实现及主承销商保荐制度
9、开放式基金融资研究
10、金融资产管理公司退出模式研究
九、银行不良资产研究
1、转化或清收商业银行不良资产的方法
2、我国商业银行不良资产现状及成因分析
3、资产证券化在处理我国商业银行不良资产时的可行性
4、资产管理公司参与债转股的必要性和设想
5、论债转股的理论和政策问题
6、资产管理公司转型问题
7、债转股的风险与时机分析
8、建立资产管理公司处理商业银行不良资产的利弊
9、债转股在不良资产处理中的效果分析
10、如何杜绝不良资产的再生
十、金融风险与金融监管
1、金融监管与货币政策
2、西方国家金融监管的新趋势及对我国的启示
3、我国金融监管体系存在的问题及完善对策
4、我国金融风险的防范与化解
5、加强商业银行的风险内控机制
6、中国系统性金融风险生成机理
7、我国的网络金融风险及防范
8、金融全球化进程中的金融风险和金融安全
9、金融监管对货币政策效应的影响
10、金融监管模式选择
十一、分业经营与全能经营
1、分业经营体制下的银证、银保合作
2、国际金融界混业经营的潮流
3、金融控股公司的监管研究
4、混业经营的风险分析
5、分业经营还是混业经营--中国金融业的选择
6、分业经营与金融控股公司
7、中国金融业分业经营安全性分析
8、我国分业经营体制下银证合作分析
9、我国金融混业经营监管制度的完善
10、金融业混业经营的风险与监管对策
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
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）。
获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。
大数据主要指的是软件开发，现在这个专业比较火，也就是说比较热门，因为现在是一个移动互联时代 ，找到客户的共同点，通过数据来分析，并且研究用户特点，可以起到事倍功半的作用。
树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹.许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机.忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香.原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎.咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷.走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺.花儿们有的显示着自己.有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了.有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等.真是太精彩了.
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）