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一般学校纯文科类的讠仑文，本科生在8000-10000左右，硕士研究生在20000-30000左右，博士研究生在80000-100000左右，不过各校之间还是有一定差异。这个具体要求得跟导师联系确定才行。多了不好，少了更不行~~~，什么样的讠仑文可以发表，你可以去品优刊 下载一些讠仑文来参考，就知道了！
论文估算时样本量首先点击打开“样本量”计算表格。
然后点击输入公式“=”号。再输入目标总体数量的平方值，并乘以标准偏差。接着用1减去标准偏差，乘以误差幅度的平方值 。样本量计算方法：样本量=目标总体数量^2*标准偏差*(1-标准偏差)/(误差幅度)^最后按“Enter回车键”确定，计算得出样本量。这样就计算好了。
样本量的计算公式是n=z²σ²/d²。其中，Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取。应用于统计学、数学、物理学等学科。样本量大小是选择检验统计量的一个要素。样本量计算举例：样本量估算可以通过统计学公式，也可以通过专用软件进行，但首先仍需要确定研究背景、研究假设、主要评价指标和设计模型。目前常用的样本量估算软件有nQuery Advisor+nTerim、MedCalc、PASS、SAS、Stata、R语言等。
采用统计学公式进行样本量估算的相关要素一般包括临床试验的设计类型、评价指标的期望值、Ⅰ类和Ⅱ类错误率，以及预期的受试者脱落的比例等。评价指标的期望值根据（基于目标人群样本的）已有临床数据和小样本预试（如有）的结果来估算，应在临床试验方案中明确这些参数的确定依据。
本科毕业论文问卷调查样本300-500合适。
一份标准点的问卷题目数普遍在30题以上，因为题目一共设置了11个，所以计算一下样本量大概要在55~110之间比较适合。考虑到问卷调研时可能出现的没有填清问卷，题目填错或样本不具备研究的背景性质（如研究对象为女性，部分样本为男性，则此部分为无效样本）等情况。发放的问卷数最好在100~200左右。
有时研究人员需要的样本比较特殊，比如需要样本具有企业高管背景，因而此时样本量要求会较少。从经验上看，作为硕士研究生，多数情况下样本需要大于200，如果作为本科生，样本量需要高于100。
问卷调查是指通过制定详细周密的问卷，要求被调查者据此进行回答以收集资料的方法。调查报告的主体：主要是对事实的叙述和议论。 一般把调查的主要情况、经验或问题归纳为几个问题，分为几个小部分来写。每个小部分有一个中心，加上序码来表明，或加上小标题来提示、概括这部分的内容，使之眉目清楚。
本科毕业论文一般要求参考文献近5年15到20篇，其中要有不少于7篇的外文文献。一篇论文引用多少参考文献还是要根据所在单位或者目标刊物的具体要求。
硕士学位论文的参考文献一般应不少于40篇，其中外文文献一般不少于20篇。博士学位论文的参考文献数一般应不少于100篇，其中外文文献一般不少于总数的1/2;参考文献中近五年的文献数一般应不少于总数的1/3,并应有近两年的参考文献。
参考文献不是越多越好，而是要根据自己的文章实际情况去标注参考文献，如果标注的过多过少都会对自己的文章有影响，所以根据自己的需求量去标注是最好的。
不要去引用那些来源不明、不知出处的参考文献。虽然一篇文章并不是以参考文献的数量来确定它的实用价值，但是如果参考文献越多，特别是参考那些很有价值的文献，越能够更好的体现文章所用的功夫及厚积薄发的功底。
各类毕业论文参考文献数量要求
写论文不能手头上有什么文献就算数，没有就不算数，因为学术的发展不是以咱们知道与否来决定的，因此一定要去查找文献
现在博士、硕士论文以及本科论文参考文献数量一般要求：
博士学位论文的参考文献数一般应不少于100篇，其中外文文献一般不少于总数的1/2;硕士学位论文的参考文献一般应不少于40篇，其中外文文献一般不少于20篇。参考文献中近五年的文献数一般应不少于总数的1/3,并应有近两年的参考文献。
本科毕业设计主要参考文献要求10篇以上， 其中外文文献2篇以上(指导教师认定为特殊类型的论文，可以不列外文参考文献)。参考文献必须是公开出版、发表的(含网上下载)着作或期刊(论文)，统一放在文后，并按文中出现的先后顺序，用阿拉伯数字进行自然编号，序码加方括号。
依据国家标准《文后参考文献着录规则》(GB/T7714-2005)，中文参考文献书写格式为：
专着：[序号] 作者名. 书名[M]. 出版地： 出版单位， 出版年：引文页码。
期刊：[序号] 作者名. 题名[J]. 刊名，年，卷号(期号)： 所引用的文献在期刊中的起止页码。
报纸：[序号] 作者名. 题名[N]. 报刊名，年-月-日(版次)。(示例：2009-01-01(1))论 文 集：[序号] 作者名。题名[C]//论文集作(编) 者。论文集名。出版地：出版单位，出版年：所引用的文献在期刊中的起止页码。
电子文献：[序号] 作者名.电子文献名[DB/OL].(发表或更新日期)[引用日期].获取或访问路径(即网址)。
学位论文：[序号] 作者名.题名[D].授予单位所在地：授予单位，授予年。
专利：[序号] 申请者.专利名[P]:专利国别，专利号，公告日期。
外文参考文献编排格式：按语言所在国学术界通行的.格式。
参考文献作者三名以内的全部列出，四名以上的列前三名，中文后加“等”,英文后加“et al”.作者姓名不管是外文还是汉语拼音，一律姓在前名在后(如Hardy Thomas.)。外文姓不可缩写，名可缩写;如作者为二人以上，第一位作者的格式为先姓后名，后用逗号，其他作者均按先姓后名，但名后不加标点，最后一名作者名前要加and,最后用句号。
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论文参考文献是不是越多越好，多少比较靠合适?
有人认为参考文献引得越多代表作者比较注重引文问题，并尊重了其他作者的成果，而有的人说引得越多，代表文章的水分也越多，也就是变成所谓的从引文里拼拼凑凑了，其实这些都没什么道理，适度即可，能说明自己的问题即可。
举个特殊的例子，比如综述，引的文献不少吧?你能说人家的水分大?反过来也一样，综述引文献也不可能面面俱到吧。再者，后面这说法还有问题：结果讨论部分如何拼凑呢?
论文参考文献数量一般是多少?
一般来讲，不限篇数，特别是你题目上写要读多少期刊，更没有要求。对这个问题的要求，不在篇数而在其它方面：
1、你所写专业里的经典文献你有没有读过，特别是一些经典的综述文章，你一定要读当然也应该引用.
2、你研究的专业里最新的文献看过没有，最好近五年的文献看了，再写文章.
3、你投稿的期刊所发表的文章你看过没有，建议也要引上一两篇.
写论文不能手头上有什么文献就算数，没有就不算数，因为学术的发展不是以咱们知道与否来决定的，因此一定要去查找文献
本科毕业论文一般要求参考文献近5年15到20篇，其中要有不少于7篇的外文文献。一篇论文引用多少参考文献还是要根据所在单位或者目标刊物的具体要求。硕士学位论文的参考文献一般应不少于40篇，其中外文文献一般不少于20篇。博士学位论文的参考文献数一般应不少于100篇，其中外文文献一般不少于总数的1/2;参考文献中近五年的文献数一般应不少于总数的1/3,并应有近两年的参考文献。
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
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。
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。
社交网络是一个很大的问题。我觉得对于这类问题，首先你要搞清楚人才价值怎么衡量，用哪些方面来衡量。基于java算法，其实就是网络分析算法。比如对于有向图节点计算各种度，这些其实不算很难，网上都能找到源代码，所以怎么实现不用担心。最难的还是关于价值衡量这块，只有你确定了标准，你才可以行动。可以 IEEE找找NetWork Analysis这样的内容，我看过通过微博或者推特进行网络分析的论文。总之，毕业论文我觉得是大学最有意思的事情了，自己学学总是很开心的。
可以用新浪微博api爬虫下新浪微博数据 做微博的传播分析 其实也就是做图的分析
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
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[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
正常不应该算抄袭的，只能说是借鉴吧！有共同的地方也属于正常现象。
同一个观点每个人表述方法不一样， 一般来说不算抄袭，但是已经发表，也看到你说有一个点的思路雷同， 这就不能确定了，若果是已经既定、公示的理论，就没事比如1+1=2，大家都知道，就没必要明示。
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。