首页 > 期刊论文知识库 > 大数据课程论文范文

大数据课程论文范文

发布时间:

大数据课程论文范文

大数据时代下高中数学教学探讨论文

摘要: 大数据时代的到来,为人们的生产生活带来了极大的便利,也为教育教学的创新以及发展带来很大的影响。因此,在大数据时代下,要分析大数据的相关概念,然后对大数据时代下的高中数学教学方式的创新以及应用进行研究,以此来提高高中数学教学的有效性。

关键词: 大数据时代;高中数学;教学方式

信息技术的发展促使了大数据时代的到来,不仅增加了知识获取的途径,也改变了传统的学科教学方式,对促进高中数学教学改革的推进具有重要影响。因此,在大数据时代下,高中数学教师要利用大数据的技术优势,对现存的教学模式进行改革,突出数学教学的时代性,使学生在数学学习中既能够获得相应的知识,还能够树立正确的价值观念,促进高中生数学综合素养的形成,从而促进高中数学学科的健康发展。下面本文将对其进行详细论述。

1大数据相关概念

第一,大数据概念。数据是知识的来源,也是信息的一种记载方式。随着社会的发展和科学的进步,数据数量不断增多,对数据进行记录、测量以及分析的范围也就不断扩大,这标志着人类已经获得越来越多的知识和信息。大数据可以从宏观和微观两个角度去理解,多数学者都是从宏观上对大数据概念进行定义的,即用新的处理模式提高数据出来的执行力,洞察能力以及海量信息的优化能力。大数据具有数据信息量大、种类多种多样、真实性以及实效性强等特点。

第二,大数据分析概念。大数据分析简单来说就是要对大规模的数据进行科学分析,而对这些庞大的数据资源进行分析最根本的目的就是要发现和总结出这些数据中存在的规律以及模式,然后再利用数据的动态性特征去预测事物的未来发展趋势。

2大数据时代下高中数学教学方式的应用

利用大数据转变教师的教学角色

第一,应用大数据技术为教师教学模式的创新提供了机会。大数据时代的到来,传统的教学方法弊端逐渐显现,不仅体现出了与现代社会的不适应,也影响了学生学习积极性的提高。因此,在大数据时代,教师要利用大数据技术开展例如合作探究、个性化教学等多样化的教学方式,丰富课堂教学形式和内容,使学生不再死板地接受学习内容,而教师也能够根据学生的不同阶段开展针对性的.教学活动。教师教学角色和教学模式的转变,强调了学生在课堂中的主体地位,对活跃课堂气氛,提升课堂教学的有效性具有重要作用。例如:在学习“集合”这节课时,教师就可以采用合作探究的教学方式。首先,结合学生的差异性,将学生分成不同的小组,然后设计不同的问题组织学生进行探究,如:①用什么对集合进行表示?可以用一个元素表示集合吗?集合与元素之间有什么关系呢?②集合都有哪些特征呢,结合具体题目进行判断。之后,小组之间对研究结果进行互相交流。再后教师设计突出本节课重点的习题,给学生锻炼的机会。通过这样的教学方式,不同的学生组织到一起集思广益,互相帮助,不仅有利于促进学生思维的发散,还转变了教师的教学角色,提升了课堂学习效率。

第二,应用大数据技术对学生的学习情况进行深入了解。在传统的课堂教学形式下,教师过于侧重学生学习成绩的提升,忽视对学生的了解,导致教学针对性不强,影响教学效果。通常情况下,教师对学生了解是通过考试以及随堂测试的形式进行侧面分析,但这种分析得出的结果并不准确。但在大数据时代,利用大数据技术教师能够对学生的真实情况进行挖掘,然后根据学生之间的个性差异,对学生进行充分的了解,同时教师利用网络技术能够对学生的兴趣点和薄弱点进行准确判断,从而使自己的教学活动与学生的学习需求相吻合,突出数学教学的针对性。

利用大数据发挥学生的主体作用

第一,应用大数据提升学生的学习兴趣。在以往的教学方式下,学生是知识的接受者,部分教师为了提高教学效率甚至一味地向学生进行知识传输,殊不知这种填鸭式的教学方式,不仅无法激发学生的学习兴趣,还会造成学生的抵触情绪,对学习产生厌烦心理,进而影响数学学科教学效率的提升。因此,在大数据时代下,要充分发挥大数据的优势,利用大数据技术去激发学生的学习兴趣,丰富数学课堂的内容,使学生产生主动求知的欲望,能够积极主动地参与到教师组织的教学活动中来。大数据技术的具体应用可以从以下几个方面进行。首先,教师可以利用计算机平台设计预习内容,然后学生能够通过计算机平台自己完成教师布置的习题,教师之后可以借助大数据进行数据分析,这样教师在授课之前就能够找到学生学习的弱点以及难懂点。例如,教师可以利用大数据对学生在“函数”知识中存在的问题进行分析,然后了解到学生易错点和薄弱的地方,之后据此设计相应的课程教案。这样在课堂上学生就能够根据教师针对性的教学设计进行学习,以此来提升课堂教学的有效性。

第二,应用大数据提升学生的学习自主性。学科教学最关键的就是要提高学生的学习积极性,所以在高中数学教学中教师要注重学生自主性的提升。在高中数学教学中,课后知识巩固与习题练习是提高学生学习成绩的重要组成部分,但以往学生通常都是靠手抄错题的形式进行习题纠错和解答的,这种方式取得的效果并不显著,一是浪费了较多的学习时间,二是形式枯燥,学生学习自主性不高,在整理之后查漏补缺效果也不好。所以在此环节可以应用大数据技术为学生的课后自主学习提供平台。在大数据技术的支持下,教师可以将学生之前做好的试卷或者解答过程的问题输入到计算机系统当中,之后学生通过网络进行问题的下载和解答,以便于学生对问题进行查漏补缺。这种方式相比于传统的纠错形式,具有实时性的特征,有利于学生对纠错内容进行更好的掌握。

第三,应用大数据开展分层式的教学形式。目前我国多数高中数学课堂教学采取的都是班级统一上课的教学形式,模式单一固定,缺乏创新性,不仅不利于激发学生的学习积极性,还会影响学生的个性发挥,进而影响学生的潜能的挖掘。“因材施教”是孔子提出的教学思想,所以在大数据环境下,教师要利用大数据技术采取分层式教学的方式,结合每个学生的差异性,开展不同类型的教学活动。每个学生都是独立存在的个体,在思想、能力以及身心发展上都具有差异性,所以针对不同学生的不同特性开展分层教学活动,不仅能够满足学生层次化的学习需求,还能够有效地激发学生的学习兴趣。同时,教师在数学教学中尝试不同的教学方法,应用创新型的教学模式,也能够很好地活跃课堂氛围,调动学生的课堂参与度,从而达到提升学生学习效果的目的。

利用大数据拓宽学生获取知识的途径

大数据时代下,数据量和知识信息不断扩大,学生能够接触和学习到的内容也不断增多,所以教师要利用网络信息技术,在网络上搜集和整理更多的学习资料和信息,然后结合具体的教学目标和学习内容进行这些信息的分析和处理,以此来提高教师的教学效果。而在大数据环境下,学生也能够利用网络技术自行进行数学资源的获取,不断丰富自身的学习的内容,对抽象的数学知识进行简化。另外,在大数据环境下,教师要为学生提供真实、可靠的数据教学服务,引导学生养成善于开发和应用数据的意识和能力,能够根据自身的需要进行数据的获取,这也能够为教师教学互动的开展提供针对性,促进师生间的共同进步。例如:在学习“数列”这节课时,教师可以在课前引导学生利用网络自己进行课前的预习,对数列这节课的知识有个简单的认识,并能够对基本的知识点以及概念进行理解。之后,在课堂上教师可以利用多媒体技术开展具体的教学活动,将教学知识点直观、形象地展现在学生的面前,在课程结束之后,教师组织学生对自己设计的随堂测试问题进行解答,然后对错题进行整理。这种一系列的教学活动,能够提高学生大数据技术的利用与开发能力,对拓宽学生的知识获取途径,提高学生的学习效率具有关键作用。

利用大数据为家长提供教育平台

家庭在学生教育中具有非常重要的作用,家庭是学生的第一所学校,但以往的高中数学教学对家庭教育并不重视,家长没有广泛地参与到学校教育中去,而学校也没有为家长提供更多学习教育的机会,除了每次家长会之外,教师其他时间很少能见到家长,也就很少能参与学生的学习。但大数据时代,网络技术的应用为家长与学校教育的沟通提供了很宽广的平台,家长可以通过固定的软件进行账号的绑定,然后随时对自己家孩子的上课以及课后情况进行了解,进而更好地了解学生近期的表现情况。同时,家长也可以利用这些软件与教师进行交流,对学生的学习和生活情况进行了解,与教师进行充分的沟通和互动。使家长能够更好地配合学校的教育活动,在提高学生数学学习效果的同时,促进学生的健康成长。

3结语

综上所述,大数据时代下数据数量不断增多,网络技术的应用越发广泛,在此种环境下开展高中数学教学活动,不仅有利于创新教师的教学思想和教学方式,也有利于激发学生的学习兴趣,提高学生对数学学科的学习热情,从而达到大数据促进学科教学效果提升的目的。高中数学是一门综合性学科,能够培养学生的逻辑思维和推理能力,同时数学也是一门与人们日常生活密切相关的一门学科。所以在大数据时代,教师要利用好大数据信息,发挥好信息技术在教学中的优势,不断改善自身的教学角色,突出学生的主体地位,拓宽学生获取知识的途径,加强家长与学校的沟通等,使学生在大数据环境下能够养成乐于学习的好习惯和科学的学习方法,推动高中数学教学效果的有效提升,促进学生身心健康成长。

参考文献

[1]孟越飞.大数据背景下的高中数学教学[J].中小学电教(下半月),2018(1):22.

《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

首先介绍大数据带来的好处,然后介绍大数据带来的弊端。

大数据带来的好处

1、大数据便利我们的生活:

自助缴水、电、燃气、电视费,汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查询、手机代开发票、查询法院案子进展,这是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外,大数据还运用到智能家居中,智能照明体系等。

2、大数据便利看病:

大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录,包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。大数据收集病人信息,可以尽早发现疾病,对于患者来说,不但降低了身体健康受损的风险,同时也能够减少医疗支出。

另一个创新是可穿戴设备的应用,这些设备能够实时汇报病人的健康状况。这些新的分析设备具备同样的功能,但能在医疗机构之外的场所使用,降低了医疗成本,病人在家就能获知自己的健康状况,同时还获得智能设备所提供的治疗建议。

3、大数据便利我出行:

人们的出行越来越离不开大数据的协助,运用电子地图,初来乍到的游客可以在生疏的城市自由行走;繁忙一天的上班族可以查询最快回家的交通方法;出租车司机经过语音导航,知晓前方路程状况,防止堵车或超速违章。

大数据仍是缓解交通压力的利器,它可以猜测未来交通状况,为改善交通状况供给优化方案,这有助于交通部门进步对路程交通的把控才干,防止缓和解交通拥堵。

4、利用大数据提升自己:

大数据技能不只能够提高人们使用数据的效率,并且能够实现数据的再使用和重复使用,进而大大降低交易成本,提升人们开发自我潜能的空间。

大数据的弊端

1、个人数据隐私与安全

大数据会记录浏览习惯,购买习惯,常用淘宝支付宝这些软件的人,消费能力、购物习惯、活动产所、收入情况、生活质量、年龄、身高、体重、鞋码、三围、口味等,都是可以分析出来的,这些基本囊括了我们的生活。

个人数据安全就成了一个大问题,一旦数据泄露(或被买卖),可能会对用户人身财产、国家和公司的安全造成威胁。

2、大数据杀熟

杀熟,即同样的商品或服务,老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。

包括滴滴出行、携程、飞猪、京东、美团、淘票票等多家互联网平台均被曝疑似存在“杀熟”情况,涵盖在线差旅、在线票务、网络购物、交通出行等多个领域,特别是OTA(Online Travel Agent)在线差旅平台较为突出。

大数据的价值体现

1、对许多顾客供给产品或服务的企业可以运用大数据进行精准营销。

2、做小而美形式的中小微企业可以运用大数据做服务转型。

3、面对互联网压力之下,有必要转型的传统企业需求与时俱进充沛运用大数据的价值。

在当前的“大数据”时代,人们可能会受到大数据带来的损失。大数据分析包括使用来自多个来源的大量数据进行链接和分析,以发现预测人类行为的模式。即使在完全合法的情况下,这样的分析也会伤害到人们的利益。

大数据会计课程论文题目

会计本科毕业论文写以下题目比较好:

1.金融衍生工具研究

2.财务报表粉饰行为及其防范

3.试论会计造假的防范与治理

4.会计诚信问题的思考

5.关于会计职业道德的探讨

6.论会计国际化与国家化

7.论稳健原则对中国上市公司的适用性及其实际应用

8.关于实质重于形式原则的运用

9.会计信息相关性与可靠性的协调

10.企业破产的若干财务问题

11.财务会计的公允价值计量研究

12.论财务报告的改进

13.论企业分部的信息披露

14.我国证券市场会计信息披露问题研究

15.上市公司治理结构与会计信息质量研究

16.论上市公司内部控制信息披露问题

17.关于企业合并报表会计问题研究

18.我国中小企业会计信息披露制度初探

19.现金流量表及其分析

20.外币报表折算方法的研究

21.合并报表若干理论的探讨

22.增值表在我国的应用初探

23.上市公司中期报告研究

24.现行财务报告模式面临的挑战及改革对策

25.表外筹资会计问题研究

26.现行财务报告的局限性及其改革

27.关于资产减值会计的探讨

28.盈余管理研究

29.企业债务重组问题研究

30.网络会计若干问题探讨

31.论绿色会计

32.环境会计若干问题研究

33.现代企业制度下的责任会计

34.人本主义的管理学思考――人力资源会计若干问题

35.试论知识经济条件下的人力资源会计

36.全面收益模式若干问题研究

37.企业资产重组中的会计问题研究

38.作业成本法在我国企业的应用

39.战略成本管理若干问题研究

40.内部结算价格的制定和应用

41.跨国公司转让定价问题的探讨

42.我国企业集团会计若干问题研究

43.责任成本会计在企业中的运用与发展

44.试论会计监管

45.会计人员管理体制问题研究

46.高新技术企业的价值评估

47.企业资产重组中的价值评估

48.企业整体评估中若干问题的思考

49.新会计制度对企业的影响

50.《企业会计制度》的创新

对于会计专业的论文来说,拟定一个好的题目很重要,好的题目能够提供论文的核心信息、方便读者快速地了解一篇论文大致内容,还能方便审稿者迅速评价论文,决定该论文的取舍。本文整理了 100个“会计专业毕业论文题目范例”, 以供参考。 会计专业毕业论文题目范例一: 1、基于作业成本法的物流成本控制研究 2、我国自主品牌汽车车联网服务的盈利模式创新研究 3、建筑业人工成本上涨趋势及应对策略研究 4、我国军民融合产业融资问题研究 5、电动汽车充电基础设施投资价值驱动因素研究 6、基于面板数据的中国股份制商业银行资本效率实证分析 7、我国商业银行盈利模式市场化转型研究 8、融资约束与企业贸易模式选择 9、我国纺织服装上市公司社会责任履行能力的提升研究 10、挣值法用于建筑工程成本控制的研究 11、事务所行业专长与审计质量的关系 12、煤炭上市公司资本结构对企业价值影响的实证研究 13、制造业上市公司成本费用变动对财务竞争力的影响 14、化石能源低位下的中国碳减排成本研究 15、融资方式对我国医药制造业技术创新产出影响的区域差异研究 16、S公司物流海运成本优化 17、N公司EPC项目成本超支原因分析与对策研究 18、内部控制视角下高等学校财务风险及其防范研究 19、HQ公司物流成本的控制与优化 20、大型设备吊装总承包项目的费用控制 21、 2017年第四季度金融会计动态 22、 企业金融会计风险及防范措施浅析 23、 关于强化金融会计内部审计的对策探讨 24、 基于金融会计视角分析金融风险的合理防控 25、 网络经济对传统金融会计的影响 6、 新型金融环境下金融会计风险的原因分析 27、 浅述互联网金融会计核算及税收管理 28、 浅谈互联网金融会计核算问题 29、 2018年第一季度金融会计动态 30、 商业银行金融会计风险防范与控制 31、 企业金融会计风险原因的分析及防范措施 32、 浅析大数据时代下金融会计面临的机遇与挑战 33、 企业金融会计的风险因素及合理化防范路径分析 34、 金融会计理论探索与制度创新——中国会计学会金融会计专业委员会2017年学术年会综述 35、 新形势下金融会计风险成因与防范措施研究 36、 基于金融会计视角分析金融风险的合理防控策略 37、 基于金融会计视角分析金融风险的合理防控 38、 分析金融会计视角下的金融风险防范 39、 应用型高校金融会计创新创业教育体系研究 40、 互联网金融会计核算问题分析 41、 中国会计学会金融会计专业委员会2018年学术年会召开 42、 企业金融会计的风险因素及防范路径 43、 信息化背景下的金融会计风险分析 44、 加强企业金融会计制度建设促进企业可持续发展 45、 浅析金融会计 46、 浅谈金融会计综合效益指标创新管理问题 47、 企业金融会计风险原因的分析及防范措施 48、 企业金融会计风险原因的分析及防范措施 49、 金融会计信息系统市场环境的塑造 50、 企业金融会计的风险因素及合理化防范对策 会计专业毕业论文题目范例二: 51、ZL公司出口退税税收筹划问题研究 52、NX电力公司全面预算管理问题研究 53、制造业上市公司负债融资对投资行为影响的实证研究 54、辽宁装备制造业上市公司可持续增长能力评价研究 55、J银行N支行操作风险内部控制的研究 56、K银行信贷风险内部控制研究 57、基于商誉-净资产模型的商业银行价值评估研究 58、我国金融类上市公司社会责任绩效和财务绩效的关系研究 59、表外业务发展对商业银行绩效和风险水平影响的实证研究 60、在华外资银行盈利能力差异性与影响因素研究 61、H银行基于平衡计分卡的绩效管理研究 62、评估机构伦理气氛与评估师越轨行为关系研究 63、会计师事务所合伙人内部治理机制研究 64、地方高校预算控制体系研究 65、建设银行黑龙江省分行会计业务操作风险管理研究 66、我国上市钢铁企业财务危机预警及应用研究 67、政治关联对铁路债务融资能力影响及风险管控研究 68、农民专业合作社绩效及影响因素研究 69、医药制造业上市公司广告支出与财务绩效的关系研究 70、岳池县农村白酒企业财务风险研究 71、基于财务视角的电力基建工程风险控制研究 72、流通成本变动与制造业空间集聚的机制分析 73、出口代理企业内部控制体系构建与评价 74、利率市场化环境下HF农商行内部资金转移定价系统构建研究 75、绿色建筑运营阶段隐性成本估算模型研究 76、齐二机床公司成本控制问题研究 77、我国小额贷款公司债权融资问题研究 78、A航运公司内部控制缺陷研究 79、我国制造业上市公司信用风险评估研究 80、制造业企业预算管理的完善研究 81、 金融会计风险在企业中的原因和防范措施 82、 如何防范与化解金融会计风险 83、 企业金融会计风险原因的分析及防范措施 84、 如何发挥金融会计在金融风险防范中的作用 85、 安徽省金融会计学会召开第四次会员代表大会暨四届一次理事会 86、 浅谈金融会计在防范金融风险中的作用 87、 保险行业金融会计在防范金融风险中的作用 88、 新型金融环境下金融会计风险成因与防范措施分析 89、 互联网金融会计监督探讨 90、 企业金融会计的风险因素及合理化防范路径思考 91、 金融会计国际化对我国商业银行的影响研究 92、 企业金融会计的风险防范及控制 93、 企业金融会计的风险防范及控制 94、 企业金融会计的风险防范及控制 95、 结合金融会计的角度探讨金融风险防范 96、 金融会计理论在茶叶经济中的应用 97、 以金融会计服务促进区域茶产业发展模式研究 98、 浅析商业银行金融会计风险防范与控制 99、 金融会计风险及其防范措施分析 100、 企业金融会计的风险防范及控制

学术堂整理了十五个会计本科毕业论文题目供大家进行参考:1、大数据时代下环境管理会计的机遇与挑战2、企业碳排放权会计处理问题及对策3、碳排放权交易会计处理方法选择动因研究——基于重点排放企业的案例分析4、政府会计制度改革对医院财务管理的影响分析5、浅谈政府会计改革对高校财务管理的影响6、新政府会计制度改革对高校财务工作的影响探析7、国家治理视域下我国政府会计制度的变迁与演进逻辑8、通识教育下的《中级财务会计》教学改革研究9、人工智能下的会计“生活”10、“互联网+”对现代财务会计改革与发展的影响11、企业管理会计报告框架探索12、“一带一路”建设中的会计服务业发展研究13、繁荣哲学社会科学:需要系统研究会计学科体系14、财务会计向管理会计转型的路径分析15、供应链下的管理会计工具整合运用与企业绩效

你好,会计专业擅长

数据挖掘课程论文选题

刘勰时序论文的题目包括:《基于非线性时序分类的全局特征选择方法》、《基于重叠时间序列模型的心电图分类》、《时序数据分类中的哈希映射》、《基于时序检测器的行为表征识别》、《基于最小距离聚类-支持向量机方法的时序数据分类》。

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。

您好,根据您的要求,以下是刘勰时序论文的题目:1.时序分析在社会网络分析中的应用2.时序分析在虚拟社会中的应用3.时序分析在智能家居中的应用4.时序分析在智能交通系统中的应用5.时序分析在智能医疗系统中的应用6.时序分析在智能安全系统中的应用7.时序分析在自然语言处理中的应用8.时序分析在智能商业系统中的应用9.时序分析在智能制造系统中的应用10.时序分析在智能环境监测系统中的应用

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。

大数据结课论文3000字

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

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.

[7]张龙辉.基于大数据的客户细分模型及精确营销策略研究[J].河北工程大学学报(社会科学版),2017,34(04):27-28.

[8]李巧丹.基于大数据的特色农产品精准营销创新研究——以广东省中市山为例[J].江苏农业科学,2017,45(06):318-321.

[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.

在大数据环境下,计算机信息处理技术也面临新的挑战,要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展,以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文,希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下,计算机信息处理技术也面临新的挑战,要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展,以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前,大数据时代已经到来,大数据时代已经占领了整个环境,它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内,从稀少到普及,使人们的生活有了翻天覆地的变化,计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代,这就要求对计算机信息处理技术应用时,则也就需要在之前基础上对技术实施创新,优化结构处理,从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来,人们的信息接收量有明显加大,在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点,随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大,只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点,计算机在信息传播中传播途径相当广泛,传播速度也相当惊人,1s内可以完成整个信息传播任务,具有较高传播效率。在传播信息过程中,还需要实施一定的信息处理,在此过程中则需要应用相应的信息处理工具,实现对信息的专门处理,随着目前信息处理任务的不断加强,信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化,则也就是目前数据具有多种类型,在庞大的数据库中,信息以不同的类型存在着,其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化,从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升,尤其是当前软件技术的迅速发展,进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展,进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量,同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性,同时关联结构也越来越复杂,导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上,在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定,从而打破之前计算机信息处理中,硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足,在完成云计算机网络构建之后,才能够在信息处理过程中,真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型,但是在进行信息发布之前,工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理,此过程具有一定复杂性,首先需要进行数据收集,在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析,完成信息的初级操作处理,总体上来说信息处理主要包括:分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后,才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播,让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息,借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容,随着人们信息接收量的不断加大,对信息储存空间也有较大需求,这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中,已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求,因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足,但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求,在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3],从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式,不但可以有效的满足用户信息存储需求,同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现,导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移,构建出一些新的计算机信息关联结构,同时具有非常强大的数据关联性,从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题,一旦在信息处理过程中某个信息出现问题,也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候,也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立,必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析,这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升,并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向,但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足,也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障,就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设,另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养,提高管理人员专业素质和专业能力,从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求,同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟,对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测,因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系,因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理,这些信息一旦发生泄漏,就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看,这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中,首先需要完成数据采集,同时还要实时监控数据信息源,在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储,所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理,通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息,通过数据传送系统完整的传输到客户端,为用户阅读提供便利。 结语: 在大数据时代下,计算机信息处理技术也存在一定的发展难度,从目前专业方面来看,还存在一些问题无法解决,但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中,想要完成计算机更新也存在一定的难度,但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络,把网络数据和计算机硬件数据两者分开,也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用,2014,(05):105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用,2014,(08):49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技,2014, (12):89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用,2014,(21):109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要:大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面,全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时,也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言,能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而,如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词:计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后,传统的计算工作已经逐步被淘汰出去,为了在新的竞争与挑战中取得胜利,许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究,为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临,大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲,大数据指的是这样的一种现象:互联网在不断运营过程中逐步壮大,产生的数据越来越多,甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战,随着科技的发展,计算机信息处理技术一定会越来越完善,为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革,在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊,在这里,数据才是最核心的资产,对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战,但是也会迎来很大的机遇,因为只是作为一种共享的公共网络资源,其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机,而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以,知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见,这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年,大数据应用带来令人瞩目的成绩,不仅国内外的产业界与科技界,还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来,大数据的内涵应是数据的资产化和服务化,而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下,为了降低成本获得更好的能效,越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍,以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面,覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN,以及Spark等新型系统架构介绍外,还将探讨研究流式计算(Storm,Samza,Puma,S4等)、实时计算(Dremel,Impala,Drill)、图计算(Pregel,Hama,Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代,借力计算机智能(MI)技术,通过更透明、更可用的数据,企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策,让企业真正实现高度的计算机智能决策办公,下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业:XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取 措施 ,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析,对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营:辛辛那提动物园使用了Cognos,为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此,动物园可以获得新的收入来源和提高营收,并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点,确定最好的网点位置,帮助这个银行更好地运作业务,推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征,提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中,数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段,简记为SEMMA: Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为:包含足够的重要信息,同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为:数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据,增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为:统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标,通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为:变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果,我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为:线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为:比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而,在获得满意结果之前,可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后,可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据,这是大多数数据挖掘问题的目标。此外,先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具,比如:能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具,以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器,便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型,从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统,通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构,进一步补充了数据挖掘过程,实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中,您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中,这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的:一方面,掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面,具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里,数据采集、存储和数据分析技术飞速发展,大大降低了数据储存和处理的成本,一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能,并且大幅降低了成本,使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献: [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑,2009. [2]张帆,朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术,2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电,1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报,1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社,2000. [6]张浩,郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息,2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报,2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新,在该种环境背景下大数据风潮席卷全球,尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟,各领域行业对此也给予了较高的关注,针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据,依托于大数据实现长足发展,本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析,之后探讨依托于大数据良好推进CAT,以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言:相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源,另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性,走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中,相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战,正面CAT工作,进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇,具体来讲,信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱,当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势:其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系,而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升,尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究,相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势,也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变,尤其是在当下海量数据生成背景下,人工审计具备较强滞后性,只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求,而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇,更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战,具体来讲,审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量,数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面,而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低,如数据方面人为随意修改删除等等,而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上,对数据质量予以有效保障需要从两方面入手,其一是把控电子数据有效存储,简单来讲就是信息存储,对电子信息进行定期检查,监督数据实际传输,对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等,进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集,通常电子数据具备多样化采集方式,如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集,该种直接采集需要备份初始传输数据,避免数据采集之后相关人员随意修改,更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等,最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高,从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立,建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储,更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术,则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化,而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性,最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外,还集中在审计人员的强化培训上,具体来讲,培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点,可以构建统一培训平台,在该培训平台中予以多元化资料的分享,聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课,提供专业技能知识沟通互动等等机会,最终通过强化培训提升审计人员综合素质,更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知,当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整,依托于大数据促使审计人员得以素质提升,并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效,而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢: 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文

知网课程论文查重数据库

1、知网硕博论文查重系统——学术不端文献检测系统知网查重主要用于硕博论文定稿查重检测修改,检测结果与高校查重定稿一致。数据库范围:中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库互联网资源(包含贴吧等论坛资源)英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)港澳台学术文献库优先出版文献库互联网文档资源图书资源CNKI大成编客-原创作品库学术论文联合对比库个人比对库2、知网本科论文查重系统——“中国知网”大学生论文检测系统PMLC知网查重系统即大学生毕业论文定稿检测系统,与高校为同一检测系统。数据库范围:中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库大学生论文联合对比库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库互联网资源(包含贴吧等论坛资源)英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)港澳台学术文献库优先出版文献库互联网文档资源图书资源CNKI大成编客-原创作品库个人比对库3、知网期刊论文查重系统——期刊学术不端文献检测系统期刊学术不端文献检测系统主要针对投稿定稿查重、职称论文审查查重数据库范围:中国学术期刊网络出版总库中国博士学位论文全文数据库中国优秀硕士学位论文全文数据库中国重要会议论文全文数据库中国重要报纸全文数据库中国专利全文数据库互联网资源(包含贴吧等论坛资源)英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等)港澳台学术文献库优先出版文献库互联网文档资源图书资源个人对比库CNKI大成编客-原创作品库论文查重可以去上学吧论文查重网站

知网查重检测系统的数据库包括:中国学术期刊网络出版总库;中国博士学位论文全文数据库/中国优秀硕士学位论文全文数据库;中国重要会议论文全文数据库;中国重要报纸全文数据库;中国专利全文数据库;互联网资源(包含贴吧等论坛资源);英文数据库(涵盖期刊、博硕、会议的英文数据以及德国Springer、英国Taylor&Francis 期刊数据库等);港澳台学术文献库;优先出版文献库;互联网文档资源;图书资源;CNKI大成编客-原创作品库和个人比对库。由第一点可知,知网论文查重还有两个特有的数据库——“大学生论文联合比对库”和“学术论文联合比对库”,分别包括在知网本科pmlc系统和知网硕博VIP系统之中。

有 期刊 分解 大分解 以及本科查重系统 硕士系统

  • 索引序列
  • 大数据课程论文范文
  • 大数据会计课程论文题目
  • 数据挖掘课程论文选题
  • 大数据结课论文3000字
  • 知网课程论文查重数据库
  • 返回顶部