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可以参考下面的1、保险消费群体分析研究—以上海地区为例/以某险种为例2、美元走势与某大宗商品价格走势相关性分析3、基于多元统计的上海市各区县经济综合实力评价研究4、上海市人口规模与结构变动趋势分析5、GDP增速与居民收入增长变化相关性分析-以上海市为例6、上海市居民幸福感现状的调查研究7、上海市经济增长与环境污染的实证研究8、上海金融学院《统计学》课程考核满意度的调查研究9、上海市统计学本科毕业生就业的调查研究10、上海市城乡收入差距变动及其对经济的影响研究11、上海市经济增长、能源消费与环境污染间互动性研究12、上海市主导产业的选择研究--基于聚类分析和因子分析13、医药行业上市公司绩效评价--基于因子分析和聚类分析14、创业板上市公司经营绩效评价研究--基于因子分析和聚类分析15、电力行业上市经营绩效的实证研究--基于主成分分析、因子分析与聚类分析16、航运中心建设背景下上海市物流需求预测分析——基于XX预测技术17、上海市小微型科技企业融资能力的评估分析——基于XX分析方法18、大学生网络购物影响因素的实证研究——以上海金融学院为例19、大学生专业课自主学习的实证研究——以上海金融学院为例20、自贸区建设背景下大学生职业能力的现实考量与培养策略——以上海金融学院为例21、上海自由贸易区建设金融资源配置的统计数据分析及对策22、基于VAR模型的股票指数与宏观经济统计建模—以上海综合指数为例23、沪深300和道琼斯指数对比分析（或：股指期货与沪深300指数相关性分析）24、股票指数运行方向预测----基于成交量交易数据统计分析25、宏观经济与股票指数关系----基于货币发行量的统计分析视角26、基于因子分析法的上市公司财务状况评价研究27、因子分析法在中小企业板块上市公司综合业绩评价中的应用28、上海市各区县综合发展潜力评价研究29、上海市各区县经济发展潜力的综合评价研究30、上海市城镇居民消费的典型相关分析31、股票市场成交量和股价变动的统计实证研究——以A股市场为例32、基于高频数据的期货统计套利策略分析——以上海期货交易所铜期货合约为例33、多品种商品期货相关性研究——基于协整检验和误差修正模型的实证分析34、上证A股指数走势预测研究——基于时间序列模型35、大学生在数学学习中焦虑情绪产生因素分析——基于非参数统计方法36、上海银行间短期债券回购利率和同业拆借利率的协整分析37、上海（餐饮或）旅游市场需求预测研究——基于时间序列分析方法38、关于统计学专业应届生的就业优势因素分析——以上海地区为例39、基于协整检验的上海物流产业与经济增长互动关系研究40、基于股价高频数据的波动率与成交量动态关系研究——以A股市场为例41、上海技术进步对能源效率影响的实证分析42、中国各地区能源效率的测算与分析43、XX地区产业能源效率的测算与分析44、XX地区能源效率的影响因素分析45、XX地区能源消费与产业结构相关性研究
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）。
这个不难，我擅长．
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
当然可以。大数据技术的应用已经深入到各个领域，包括历史学研究。利用大数据技术，历史学家可以从更广泛和深入的角度去探究历史事件和历史人物。因此，关于大数据对史学研究的影响，可以作为一篇论文的题目。这个话题非常有研究价值，你可以对大数据技术在历史学中的应用进行深入探讨，分析其优缺点，并提出改进建议。
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
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。
是的，大数据对史学研究的影响是一个有趣且具有研究价值的话题，可以作为论文题目。在过去，史学研究主要依赖于文献、史料、考古发现等传统的研究方法。而现在，随着大数据技术的发展，史学研究也开始采用数据挖掘、数据分析等技术进行研究。大数据技术可以帮助史学研究者更好地分析历史事件、发现历史规律，从而对历史研究提供更深入、全面的认识。例如，通过大数据分析历史文献，可以快速发现历史事件的规律性和趋势；通过大数据挖掘历史记录，可以发现历史事件背后的联系和趋势；通过大数据分析考古发现，可以更好地理解古代人类的生活方式、思想、文化等等。因此，探究大数据对史学研究的影响，可以从技术、方法、应用等多个方面进行深入研究，对推动史学研究方法的创新和发展有着积极的作用。
财务管理，专业写的，具体，我能写，就是你来我这边取好不好
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
你好同学，拟几个题目给你参考，正文资料也有
如何理解市场经济下劳动收入的合理性。论中国经济转型时期农民工劳动保护。市场经济条件下劳动定额工作应有的转变刍议。浅析劳动经济学在我国经济发展中的意义。国外市场经济国家第三方参与处理劳动争议五原则。经济增长的劳动要素与发展转变研究。当代市场经济的若干现象并不否定劳动价值论。后危机时代经济复苏与劳动关系协调的新思维。我国劳动合同短期化的经济学分析。浅谈市场经济条件下劳动关系的规范问题。
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。
1. 刘勰的时序论文：探索时序数据分析的机会与挑战2. 刘勰的时序论文：深入探索时序数据挖掘的新方法3. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘在智能系统中的应用4. 刘勰的时序论文：基于时序数据的模式识别方法5. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的机器学习方法6. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的深度学习方法7. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的自然语言处理方法8. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的模式识别算法9. 刘勰的时序论文：时序数据挖掘的统计分析方法10. 刘勰的时序论文：基于时序数据的聚类分析方法
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
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
一、要确认学校采用的是哪个查重软件，最好直接用该软件查，如果因为经济等因素，用其他查重软件先检测的话，那也只能做参考。国内高校论文主要采用知网、维普，知网的份额比较大，维普份额小点。同时知网的价格相对贵一点，维普的价格相对便宜点。我是采用先用维普查重初稿，经过修改后，再用知网检测的方式降低花费。二、检测系统1、维普检测系统。我的论文初稿就是通过维普进行检测的。之所以采用维普，而不是其他互联网查重软件，主要考虑权威性。因为有部分学校采用维普，那说明维普在高校的认可度还是可以的，维普的文献库比较丰富，包含大量的本硕博毕业论文、期刊轮文，而我的毕业论文参考了大量的文献，因此我需要拥有一个丰富文献库的查重系统，避免文献库不足，导致重复部分没查出来。2、知网检测系统。知网是不对个人开放的，网上售卖的知网查重鱼龙混杂，因此寻找到一个真正的知网检测系统是比较关键的。最简单也是最权威的办法就是用检测报告上面的报告编码到知网官网进行验证，能验证通过的就是真正的知网，验证不通过的就是假冒伪劣产品啦。最后我的重复率是维普9%，知网5%，两个软件相差不大。三、修改技巧网上其实有大量的修改技巧，我试过比较多方法，总结了一下。1、同义词替换。重复的词语，能找到同义词的就进行相应替换：尤其突出=尽显无疑，大多数=大部分，等等2、变换句式。就是小学时候经常联系的主动句被动句转换。3、图标替换。要说明的是表格是查重复率的，图片不查重复率，但表格常见的都是大量数字或小短语，这样查重的时候一般不会被标识为重复。因此如果实在改不动论文，试试能不能把论文转换为图表，从而降低重复率。查重率多少合格要看你学校的规定，一般5%—10% 。
论文查重是现在高校的论文检测手段，每年很多的论文出来要确保是原创的怎么确保呢。于是就有了知网，万网这样的网站。他们收录了各大高校以及核心期刊的文章、论文。查重的时候就会把你的论文上传，然后与他们的数据库中的文章做对比。相似率超过15%~20%（各校要求不一）就认为是抄袭的论文，会论文予以不通过。
在撰写论文之前，我们必须清楚地了解论文查重率等要求。作为一篇重大论文，每个毕业生都有很大的压力，但只有达到合格的查重率才能顺利毕业。但是，不同类型的论文都有自己的论文查重率要求，论文查重一般不能超过百分之多少？paperfree小编给大家讲解。 论文查重的一般控制范围与论文类型有关，但最宽松的论文查重率上限为30％，最低查重率为5％。当然，无论什么类型的论文查重率越低越好。接下来，我们来介绍一下论文查重一般不能超过百分之多少。 本科论文的查重率一般为20％-30％。如果高于30％，有机会在7天内降重。只有达到合格的查重率，才能申请答辩。如果查重率为50％，将被学校查重组判处抄袭，取消答辩资格。 硕士论文的查重率一般为10％-15％，15%≤ 重复率 ≤ 30%的，在导师办公室填写硕士论文查重申请表，申请修改不超过两天，考试通过后参加答辩。 博士论文的查重率在5％-10％之间。如果查重率超过20％，需要推迟半年到一年的降重申请，达到合格的查重率后才能申请答辩。
一般是30%以下，具体你根据自己的学校而定，30%查重率，自己到快捷论文查重，知网系统一查就知道了。非常方便的。