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谁知道毕业论文的任务书怎么写？ 务书不是学生写的吧，都是指导教师写的。如果要你写，可以这样：一方面把你论文的开题报告的背景及主要内容整合一下，一方面这样列：1、能够比较全面的阐述有关网路隐私权的相关基础问题。 2、能够比较深入的探讨网路隐私权保护合理的解决途径。 3、最好能够结合案例来说明问题。 4、能够通过分析，得出自己的独到见解。5、能够对相关资料进行整理来阐述问题。 当然，具体的语言润色你自己去斟酌！ 毕业设计任务书的设计要求怎么写 我整理好传送你。 毕业设计任务书怎么填 任务设计书，就是写计划。比如：开题报告 页面设计 就是上面这种的 毕业论文任务书怎么写 如果是本科毕业的话，主要是： 主要内容：提出具体需求，要求毕业生给出需求分析报告；专案设计开发详细设计；具体要求的解决方案。 一、问题的提出 二、需求分析用例图 三、系统详细结构设计 四、虚拟码设计，或系统分析设计 毕业设计任务书怎么写 很简单啊，去百度下一个范本，如输入集美大学毕业论文任务书。然后你只要填写题目，名字，论题意义，参考文献，进度安排可以咨询指导老师。 毕业设计任务书怎么写? 北京邮电大学网路教育学院毕业设计任务书 姓名学号专业职称所属教学总站/学习中心 通讯 地址邮 政 编 码 E-mail地址电话申请 是□ 学位 否□远端 □ 函授 □ 设计（或论文）题目 选题背景（目前从事何工作，毕业设计选题与所学专业及从事工作有何关系） 指导教师、指导教师组 组长及成员姓名职 称工作单位及所从事专业联络方式 设计内容（要求详细到节，有学生独立完成的内容）： [注意：选题要结合学生实际工作。要求写明本设计所涉及的分析方法或技术手段（如定性、定量分析的方法）；要求有学生独立的见解，设计内容要详细写明具体步骤]。 会计毕业设计任务书怎么填 个人以为任务书应该是指导教师下给学生的，你写充其量是一个草稿。1. 研究该课题领域很重要。2.该领域中的研究现状都有哪些，都存在什么样的问题。3.针对这些问题进行研究，提出（或者设计出）什么什么。 毕业论文任务书怎么写 任务书不是学生写的吧，都是指导教师写的。如果要你写，可以这样：一方面把你论文的开题报告的背景及主要内容整合一下，一方面这样列：1、能够比较全面的阐述有关网路隐私权的相关基础问题。 2、能够比较深入的探讨网路隐私权保护合理的解决途径。 3、最好能够结合案例来说明问题。 4、能够通过分析，得出自己的独到见解。 5、能够对相关资料进行整理来阐述问题。 当然，具体的语言润色你自己去斟酌！ 毕业论文任务书怎么写 你说的是开题答辩的任务书吧 ---中国好毕设，导师全程指导你的计算机专业的系统设计 毕业设计任务书“应完成专案”怎么填 10分 设计前收集资料，如地形、地界红线、业主要求、市政规划等等，这些资料有些事业主提供，有些是需要自己去找。 设计时根据业主的要求画图，自己绘制出的设计图要不断地和业主、单位技术主管领导、专案主管工程师、建筑师，还有其他配套专业协调交流，不能自己闷著头画。尤其是与各个专业的配套，给排水、电力、装置、暖通、结构等都是依附于建筑的存在，与他们好好交流才能合作完成专案 设计完毕后，要历经复核、主管领导、专案主管工程师等逐级复核审查，经各级签字确认后，才算是设计完成，交付业主。 然后业主拿着设计到主管 *** 部门去审查报检，建筑设计师也要一同参与许多 *** 和业主主办的设计图审查会，接受审查会上的意见并相应修改设计图 最后，业主施工，建筑设计师根据施工过程中发生的问题对设计图进行变更
本科毕业论文指导任务书主要涵盖以下四个部分：开题报告的撰写要求；论文内容与撰写要求；毕业设计（论文）的进度与安排；毕业设计（论文）应收集的资料及主要参考文献。如图所示
注意：第五部分内容为可选项，如果没有其他要求可以删除。
以下给大家提供一个参考样板，相信对你有用：
1．结合（具体内容结合专业研究领域。例如财务管理专业可以考虑写大智移云、区块链技术、数据驱动等等内容）研究热点话题；
2．选题的依据及意义：主要阐述论文的研究背景，理论意义和现实意义；
3．搜集（具体内容例如：数字经济；征信体系；风险控制；控制权；精准营销；企业价值评估；信息投放）相关文献，归纳整理出（具体内容，与前面相关内容相类似）发展水平及趋势，撰写国内外研究现状；
4．在国内外研究现状的基础上，分析比较各种观点的异同，确定写作的基本倾向（或者找出其中的不足之处），提出适合于该文章（或者本课题）的写作思路、构思文章的写作框架；
5．开题报告字数不少于2500字，参考文献不少于15篇，其中，英文文献不少于2篇，注意学位论文比例不得超过3篇。
1、论文内容（注意括号里内容为参考样例）通过对（专业领域、研究问题）状况与存在（问题）进行分析，以建立适合（与文章相关的研究领域）体系研究和拟定的写作框架，开展论文的写作。借助（具体）研究工具，研究分析（相关具体内容），最后根据（具体内容）对策。论文要有准确的数据支持，论证要严密全面，内容要完整；写作中要注意论文的章节要和开题报告的框架思路基本一致。
2、撰写要求（注意括号里内容为参考样例）
（1）字体、格式规范，符合要求；
（2）引言部分学会结合（具体研究现状，需要进一步补充）；
（3）国内外文献部分学会从多个方面归纳总结概括；
（4）论文内容学会运用简练的语言概括；
（5）建模构建要通过数据做支撑，思路框架简明扼要（可选部分，适合写实证研究，如果没有可以不写这个方面）；
（6）参考高水平的学术刊物；
（7）正文字数不少于10000字。
1、202X年11月2X日—202X年3月15日，根据写作要求拟定论文框架，对论文的相关资料及相关数据进行收集，整合数据与资料并认真撰写论文，发现问题深入研究，完成论文初稿。（例如2023届的学生，时间段建议：2022年11月25日—2023年3月15日）
2、202X年3月XX日—202X年4月20日，根据指导老师的修改意见，反复修改论文。定稿，提交论文。（例如2023届的学生，时间段建议：2023年3月15日—2023年4月20日）
3、202X年4月XX日—202X年5月20日前，熟练掌握论文基本内容，反复练习语言表达，迎接论文答辩。（例如2023届的学生，时间段建议：2023年4月20日—2023年5月20日前）
建议使用知网批量导出：勾选相关文献，导出分析，自动生成参考文献格式。
我自认为中国电子商务现在最不成熟的地方表现在： 诚信体系不成熟，支付安全存在缺陷，社会规范和法律制约不完善 最重要的是电子商务的教育还不够系统，尤其是现在许多大专院校设置的电子商务专业的课程分配不合理，导致毕业生不知道自己该做什么。 但我认为任何新事物的兴起总有一个磨练的阶段。中国的市场大，自然有潜力 以下是我转载的一部分关于中国电子商务发展概括的内容 3月9日朗络与太平洋北京公司合作，开通了《网神》，推出了30余个险种，才开始了真正意义上的保险网上营销。当月保费达到99万元。事实使人们看到了网上保险的潜力。保险企业纷纷触网。 当前，我国已有近80家保险网站。经营险种函盖了人筹保险，财产保险，意外伤害保险，旅游交通保险等近100个险种。不仅可以网上投保，而且可以实时核保，实时认证，在线支付，还开展了保险代理等业务。 8月16日太平洋保险公司网站开通。这是我国保险业第一个惯通全国，联接全球的电子商务网站。首批网上销售的险种有：安居综合家财险、航空旅客人身险、电脑保险，企业财产基本险，机动车辆险，航空货物运输险、航空旅客人身险和太平盛世终合系列保险。 我国保险已进入快速发展期。去年保费总收入达1247亿。年增长率为39%。但是，由于传统保险营销的人海战术，给人以腻凡感，没有充分发掘市场潜能。今后网络保险必将扮演重要角色。 开拓保险市场，应引进整合理念。让网上拓展和网下工作有机地结合起来。不仅探索投保的市场拓展，也应注重理陪的连网管理。据介绍，应用计算机对实时理陪进行前瞻性管理，可下降管理费用的20%。可见创效增收的潜力很大。 值得指出的是，美国最大的保险企业已进入中国，欧洲三家最大的保险公司，也意欲进军中国的保险市场。中国年轻的网上保险业应有迎战的准备。 （10）资本市场 发展电子商务必须有资金支持。因此，建立完善的资本市场势在必行。自1998年下半年，国际风险资本开始把触角伸向中国，进行“火力侦察”。随后 一年半时间里，局面发生了实质性的变化。一百多家风险投资商，看好中国市场，国际风险资本开始或准备进入中国网络业。 与此同时，国内的风险投资商们，也开始涌动。民间资本开始向互联网集结。上海创联投资管理有限公司已经对2130个项目进行了筛选，选定了十五个项目进行了风险投资，其中10个项目为信息业。 国际风险资本的进入和国内风险资本的启动，理应是电子商务发展的一个推动力。然而，随着中国网络股新浪、网易、搜狐等在华尔街遭到狂跌，已给中国网络企业的海外融资蒙上了阴影。 华尔街虽不再是中国网络企业的天堂，但国际风险资本进入中国电子商务的大门依然敞开着。 由于中国市场巨大，美国等国际风险资本依然把电子商务作为在中国抢滩的突破口。互联网业依然成为外资捷足先登和追求投资最大化，寻求管理控制权的制高点。 尽管新浪等在NASDAQ股市狂跌，这只会使国际风险资本变得谨慎和冷静。《携程商务网》最近获得一千二百万美元融资就是一个例证。 第二部分：问题与对策 1、创新问题 创新是电子商务的灵魂和核心，也是电子商务生命力的体现。 当前，各种商业网站，必须解决好一次创业时形成的惯性思维，与二次创业需要继续创新之间的矛盾；必须跟上全国电子商务认知上的进步和发展。 从“做电子商务不必赢利”，“创造眼球吸引力”的桎梏中解脱出来；从“网络高手讲故事”然后“上市圈钱”玩“大手笔”的套路中清醒过来。重新进行发展定位和竞争态势研究。重新审视和利用好自身的资源优势，人才优势，区域优势。 特别是当前，股市走低，网站瘦员，网站的并购和整合加快。似乎整个互联网业进入了阴冷的冬天。一些人开始质疑互联网有无经济支点；一些人开始唉叹电子商务网站能否继续生存？ 其实，大可不必质疑和唉叹！更无需落下一滴雨点就预言来了寒流。网络经济的发展历程和以上十二个市场的分析表明：中国电子商务的起步是健康的！ 突破克隆模式围城而获得的思想解放； 突破烧钱、圈钱思路所获得的认知上进步； 突破不讲战略思考，战术设计而实施的内部调整和战略整合； 正是一次新的发展前的蓄势和能量累积！ 是中国电子商务增强了市场机制，增强了抗风险能力，快速反应能力的一种表现，一种反映，一种进步。 实践已经证明，洋教师教我们的电子商务之路，不能完全适合我国的国情。把由摸式出发，变成从国情出发；把由网站一相情愿出发，变成从网民需求实际出发；把网站自己憋宝探索，变成按市场需求去进行探索；把排斥传统产业，变成依托和引领传统产业实现跨越式发展。就一定能找到一条适合我国情的、创新的、发展电子商务之路。 中国需要创新的电子商务基础技术。需要提升电子商务的综合实力。需要对现有的数据网，电话网，电视网，无线网分散资源的整合，和浅在价值的再开发。需要上网快捷，交易便捷的适于大量中小企业上网的适宜技术和利于网络生活化，生活网络化的创新技术。 同样，我们在经营理念，服务理念上，也应有新的举措和突破。电子商务是实物。它虽然实现了买家和卖家的最短路经连接，和最快速度成交。但不会自然成交。信息的沟通和买、卖的对接；真心实意地为网民服务。应该成为商务网站工作的着眼点和落脚点。只有这样才能开创电子商务的新局面。 2、人才问题 网络企业应警惕人才风险。当前主要的人才风险是：无声走失风险；无形资产流失风险；竟争战略外泄风险。 据统计，当前网络人才的需求空缺，达到了三万五千人。超量的市场需求，使人才的高消费堂而皇之地走进了我们的生活。盲目地网络人才的高消费，不仅造成了人力资源的极大浪费，而且埋下了人才风险的种子。网人跳槽的例子难到还少吗？ 网络企业的无形资产，很大一部分，是由人才头脑中的无形资产集合而成的。 不懂得在企业迅速地扩大构架，进行企业再造的时候，需要对人力资源进行重新配置和合理调整；不注重在网站面对困难的时候，切实加强凝聚力；不注意认真解决员工的期权面临打水漂的危险，所引起的心里震荡，势必会造成不稳定因素。这是比来自竟争对手的、更大更可怕的危险。 电子商务的新发展，给网站的人才结构提出了新要求： 理论人才应快速介入。互联网经济和电子商务理论的超前研究，十分必要。日本在发展电子商务的进程中，并没有因袭美国建立庞大配送系统的经验。其战略分析人员，较早地提出了以遍布全国的五万家便民店为支点，实行就近配送的原则，走了一条快捷的路。这些经验值得我们重视。 战略分析人才应得到重用。网络经济和电子商务急需前瞻型、复合型的战略分析人才。在美国，他们以十二万美元的年薪，高居互联网相关职位的榜首。成了最抢手的资源型人才，复合型人才。我们说的复合，是一种多元的复合，它包栝：知识和能力的复合；技术和品质的复合；高智商和高商智的复合。 管理人才应得到加强。当前IT业急需的万人中，尚空缺的部门副经理以上职位的人员就达2938人。近的管理人员空缺。说明我们相当一部分网络企业，管理弱化。这种状况如果得不到有效的调整和改善，就会形成管理上的黑洞，难以完成企业再造和吸纳资本，开拓市场的多重任务。 4、 法制环境问题 电子商务的发展，要求建全的法律制度，宽松的法律环境。 今年以来国家相继出台了《互联网信息服务管理办法》。《互联网电子公告服务管理规定》，《互联网从事登载新闻业务管理暂行规定》等相关法规。近日高法又就网络著作权纠纷相关法律作出解释。所有这一切对规范电子商务的行为起到了重要作用。但是和网络经济发展的要求相比还有不小的差距。 当前，电子商务数字合同、数字签名的法律问题；交易人的身份认证问题，数据电文的可接受性和证据力问题；商务数据库的保护问题；原始作品和汇编作品的版权整合问题；注册商标在数字化了以后的法律保护问题；数字化商标的淡化问题；网站之间的对注册商标的超文本链接问题： 消费者的个人隐私及权益保护问题，及网络运输单据的确认和合法化问题，市场准入问题等，都需要电子商务法尽快加以明确和规范。 5、 信息的价值开发问题。 网上的信息是资源、是财富。但是，网上的大量信息是未被开采的原矿。需要对信息价值进行深层次开发，才能在信息的浅在价值中，开发出信息的显在价值。 “鼠标一点，上网挣钱”只是一句诱人的广告词。给了客户一个搜索引擎，等于给了客户一把铁锹，叫客户自己上网刨食吃。 尽管今年下半年以来，新浪，网易，搜狐，赛迪网，星云科技，贸易动力等网站开展了无声的搜索引擎大比拼，但终究没有大的突破。在这一点上《阿里巴巴》的定制信息有所进步。 邮件列表是信息价值的浅层开发。是一种对信息的平行归纳，同类归纳。当前相当一批商业网站，连这一点也作不到。严重影响了网上商务的成交量。以邮件列表形式编成的电子杂志其发行量达八十万份，说明了网民对信息价值深层次开发的期待和欢迎。 要从浅在价值中开发出显在价值，是一件开拓性工作。需要我们做出不懈的努力和探索。当前，很有一些人，咬文嚼字地在模式和花稍的围城里转来转去。却听任大量的信息资源白白地浪费了。不如在开发信息资源上做一点实事。 没有新意的理论研讨会，推磨式地重复易地召开，不如研究和总结一点深入开发信息资源的实践经验。 5、竟争战略问题 当前，网站的爆炸式增长和网站的无效益落地形成了巨大的反差。一场网络企业的淘汰赛已经开始。因此，认真研究电子商务中的竟争战略问题，已十分必要了。 建站定位战略。由于受“五分钟建个网站”的鼓惑，许多人在没有战略思考和充分准备的情况下就盲目建站，用技术上的可能性，代替了经济上的可行性。已至不少网站建在沙滩上，“糊里糊涂成立”，“迷迷糊糊关闭”，玩了回“过把瘾”。 因此，建站定位研究已迫在眉捷。综合性网站的过多过滥，重复性网站的重复出现，建站不久的频频改版，均出于缺少一个冷静地、深刻地战略思考和定位分析。 发展战略。发展是硬道理，发展也是难事情。一次创业，要解决的是基本生存问题。二次创业，要解决的是持续稳定地发展问题。必须有一个战略布局，必须有一个整体思考和全面安排。 从大局出发，还要从运营入手。网站维持运营就不是一件简单的事《新浪》，《所有网》的当天信息当天上，《无忧工作网》的每三小时更换信息，都很难能可贵。 竟争战略。当前，可供选择的竟争战略很多。抢占快车道战略，专一化战略；人才风险战略；从不定式中寻找定式战略；隐形进攻战略等。市场经济的大潮，并不照一种定式发展。我们必须把创新思维和理论升华结合起来。找到一种适合自已的商业摸式和竟争战略。 6、亏损问题 前一段，有的网站“玩大手笔”，搞“赌博经营”。自恃才气过人，整天干些拿钱砍鸭子脑袋的事，挥金炒作轰动效应，以致安于网站长期亏损；还有的网站，搞“网络高手讲故事”去钓金龟。无奈，中国的企业家和老百姓是现实的。钓金龟的结果，未必能钓回一根竿钱。 实践证明：不讲效益是不对的，安于负债是危险的。当年巨人集团的底气，恐怕比我们的一些网络企业足。但在市场经济的大潮中，一个浪头，几口水，便沉没了的教训，值得深思。 以经济效益为中心，是一切经济工作的根本指导思想。网络公司也必须贯彻落实。眼下，网站大量亏损，成了制约电子商务发展的最大瓶颈。网站扭亏为盈的道路还很漫长。靠创新要效益，靠技术要效益，靠管理要效益，靠服务要效益。决不是过时的陈词，而是办好网络企业的真经。 懂得挣钱还要会挣钱。有的网站搞“夹缝浏览策略”，想让网民留下买路钱。无奈，无人买账。倒把大批网民拒之网外。与之相反，《阿里巴巴》，等一批网站，开门办网，不仅提供了大量含金量高的信息，而且还负责把反馈信息转发给客户。他们的路子会越走越宽。 第三部分：发展前景 今后我国电子商务的发展的总体趋势是： 1、专一化趋势。 由于专一化网站的不可替代性，及较稳定的网民基础，个性特点很强的专一化网站将会大量增加。并将会和若干大型综合性网站一起渡过一个并存期。 专一化网站之所以能得到较快的发展，是由于它把有限的人力，财力、物力、社会的观注力，企业的潜在力，集聚在某一方面，力求从某一局部，某一专业，进行渗透和突破，形成和突现出局部优势。进而通过局部优势的能量累积，争得竟争中全局的主动地位和有利形势。 因此它比较好地满足了上网者的个性化方面的深层要求。所以会得到人们的欢迎。 今后电子商务网站，将从六大方面满足网民个性化要求： 制定信息的个性化要求；选择商品的个性化要求；发挥潜在能力的个性化要求；参与品评和发表见解的个性化要求；业务扩展中的个性化要求；深度服务的个性化要求。 人们将真正尝到电子化给网民带来的福音和实惠。在这方面发展较快的空车配货网已经尝到了甜头。 2、融合化趋势。网站建设的专业化和网民要求的个性化使任何一个网站也不可能满足网民全方位，多层次的的个性化要求，都会遇到资源的空缺与内容的贫乏，因此，势必感受到融合的重要性，因为只有融合，才能实现优势互补，资源共享。 这种融合首先反映在信息的融合上。为网民对信息更新的及时性要求，会和各网站捕捉信息，更新信息，采集信息形成巨大的断层。不克服这个信息的断层，一周之内信息无更新，网民就会有一种腻烦感，访问量立时会锐减。 维持信息日复一日的更新，比构建网站要难得多。这会促使许多网站的整合观发生新的变化。会由扩充期兼并式的整合观，跃升为互补式的整合观，双方和多方，发现所长，发展所长，稳定所长，互补所短，互通有无地融合在一起，以求得共同的发展。 新浪和3721共推强力搜索引擎；启迪网共推网上招生； 与中国频道共推企业上网，就是一种融合和互补。 这种融合还反映在工作上。一种以方便客户为原则，以共同利益为纽带的，以多方协同完成同一商务运作为目的的垂直型网站。将得到迅猛发展。 融合的深度发展，必然是市场的扩展和网站服务领域的延伸。 3、区域化趋势。由于我国经济发展的不平衡，地区自然条件的差异性，生活水平的差异性，网民结构的差异性，文化风俗的差异性，必将在网络经济和电子商务发展中表现出区域差异。 一种以发达经济带为基础而形成的、有区域经济特点的、信息产业群，网站建设群，将很快在京津及东南沿海地区出现。中关村已初具规摸，东大阿尔派已经起步，广洲信息产业园已有1000家企业进入。 中间城市有可能出现分站区和以配送为特点的网站商务传输体系。有区域经济特点和地域文化特色的一批小型网站，在西部将得到快速发展。 形成区域特色的另一个重要原因是受区域文化的影响和制约。网站建设的深层发展必然在栏目建设上，及销售物品上反映这一特色，并形成自已的区域文化特色和相对稳定的客户群。 想一个网站独霸天下，怕只是自家的一个美梦罢了。 4大众化趋势。大众化趋势是网络经济和电子商务发展的必然要求。 网络知识必将从深宅大院走向平民和普及。网址和域名的难记，必将以中文网址成为打主；聊天室中语言的怪僻，必将逐步为大众语言所取代。随着网费的下降和大量傻瓜型软件的上市，上网会进一步普及和便捷。 不仅如此，一大批类似北京大栅栏网，天津和平区社区服务网的真正意义上的社区网站，将遍布各地。虚拟社区，将向真实社区发展和延伸。 个人网站，电子商务代办点和网络中间体将得到发展。中小城市，条件教好的农贸市场和农村集镇，将出现网吧式电子商务代办处。网络将成为人们生活的一部分。 2000年已有500多所学校建立了校园局域网。今后小区局域网，各地开发区局域网将得到发展。随着智能化住宅的出现，将开辟新的服务领域。 只有大众化之日，才是电子商务的黄金时代到来之时！ 5、延伸化趋势。延伸化趋势是电子商务发展的必然结果，也是电子商务生命力的体现。这种延伸将主要体现在三个方面。 向电子商务实务扩展和延伸。随着网络技术的发展，个性化服务的优势将越来越充分地显示出来。人们不仅可以享受到购物送货的方便，还将享受多种延伸服务。比如，随着智能化住宅的出现，远程水表，远程电表将普及到千家万户。用量考核，查表收费，也必将成为电子商务的内容。 与此同时，信息将进一步商品化。收集和人工采集信息的方法将有所创新。定制信息将受到企业家的欢迎。反聩转发和一网多发信息将得到发展。 向产业化扩展和延伸。电子商务的发展，将影响和带动结算业，包装业，配送业等相关产业的发展。同时还将激活和延伸带动起许多关联的产业。 比如电子地图技术，初期发展并不快，电子商务将它激活了。使人们看到了它的连锁采用，会形成一种增质效益。于是广阔的产业化前景出现了。 向技术管理的新需求扩展和延伸。十亿农民的广阔市场，将通过网络提出需求。远程教学，远程会诊，远程技术服务，远程科普教育，都将得到大的发展。有可能出现一种网络中间体，成为连接边际地区和发达经济带，连接无网络地区和网络中心的桥梁和纽带。 6、国际化趋势 电子商务的国际化趋势是历史的必然。国际网络经济和电子商务的巨商们早就看中了中国的潜在市场和无限商机。网络必将成为跨国集团和国外企业的首选目标，投资热点和开发热点。日本软库总裁孙正义12月1日表示，他看好200家中国网络公司，要投资10亿美元。就是一个例证。 国外资本的注入，将进一步地改善和加强国外新技术的介入。宽带技术，交易安全技术等支撑技术，将更快地进入中国。必将进一步推动我国电子商务的整体实力以及技术水平，装备水平的迅速提高。和国际市场对接的进程将加快。 大量外国资本和外国企业的入市，必将冲击我们现有的电子商务市场。现有的电子商务企业的竞争态势和排位格局将被打破；整合的速度加快，内容扩展。竞争的残酷和资本的凌历，将使国人得以眼见和品尝。 一批网络公司掘起，一批既无客源基础，又无物流基础，建在沙滩上的网站和定位相近，内容趋同的毫无特色的网站将很快倒闭。 这种国际化的趋势，使市场开放度加大，贸易机会增多。给中国的商家提供了千载难逢的机遇。特别是给中小企业提供了展示自已形象的广阔空间和表现自已的平等舞台。 中国电子商务将很快地走向世界。
关于电子商务专业论文的参考文献
在学习、工作生活中，大家都尝试过写论文吧，借助论文可以达到探讨问题进行学术研究的目的。写论文的注意事项有许多，你确定会写吗？以下是我精心整理的关于电子商务专业论文的参考文献，仅供参考，大家一起来看看吧。
1、姚国章，《中国企业电子商务发展战略》，北京大学出版社
2、携程电子商务模式组成要素分析、电子商务
3、电子商务经营模式给企业带来了什么、电子商务
4、服务中小企业的第三方电子商务模式研究、电子商务
5、电子商务中《消费者权益保护法》适格主体研究、电子商务
6、谈新就业形势下的职业院校电子商务专业建设、电子商务
7、浅谈物资采购的电子商务化、电子科技
8、中国电信新一代b2b电子商务网站商集网上线运营、互联网周刊
9、web数据挖掘在零售业电子商务中的应用、经济师
10、电子商务环境下的税收、经济师
11、试论电子商务物流隐性成本控制、经济师
12、破除制约我国电子商务发展的`四大瓶颈、通信世界
13、电子商务代表网站及业务模式分析、通信世界
14、组建基于企业服务总线的电子商务集成系统研究、计算机应用与软件
15、基于soap的即时消息在b2c电子商务系统中的应用、计算机应用与软件
16、电子商务对会计的影响及电子商务会计的发展、会计之友(中)
17、电子商务中数据挖掘技术的使用、内蒙古电大学刊
18、电子商务专业毕业生就业率低的原因及其对策、内蒙古电大学刊
19、浅谈烟草行业电子商务、华北、东北地区XX年度烟草学术交流研讨会论文集
20、b2c电子商务模式下物流配送路径优化问题研究、北京交通大学
21、电子商务环境下传统企业流程变革研究、同济大学
22、浅析电子商务诚信体系的构建与实现、商场现代化
23、基于电子商务的供应链管理研究、商场现代化
24、电子商务体系结构与电子支付技术、商场现代化
25、论新农村建设中农业电子商务的发展战略、商场现代化
26、旅游电子商务网站的构建、商场现代化
27、分销商网络团购营销的电子商务模型研究、商场现代化
28、电子商务及其安全技术、商场现代化
29、浅析电子商务的安全、商场现代化
30、web、技术在电子商务中的应用、商场现代化
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[6] 王健,方佳林，美、日、欧现代物流发展的比较与启示，东北亚论坛，2005年02期
[7] 王淑琴,陈峻,王炜，城市现代物流系统布局规划研究——以扬州市为例，规划师，2005年02期
[8] 梁燕君，《电子商务物流新旧模式之比较》，商品储运与养护，2009年第五期
[9] 王文斌,马祖军,武振业，现代物流业与区域经济发展，经济体制改革，2002年01期
[10] 李辉民，现代物流的形成趋势与对策，集装箱化，2009年04期
[11] 汪鸣,冯浩，我国现代物流业发展政策及建议，宏观经济研究，2010年05期
[12] 张林红,陈家源，新世纪我国航运企业物流运作模式的探讨，世界海运，2011年05期
[13] 王成钢,陈登斌.B2C电子商务配送系统建设[M].长沙：湖南师范大学出版,2008.
[14] 仲岩,芦阳,李霞.电子商务实物[M].北京：北京大学出版社,2009.
[15] 常连玉,陈海燕.B2C电子商务配送模式的思考[J].物流技术 .2010(8).
[16] 孙勇.我国B2C电子商务物流配送问题与对策[J].现代商业.2010(7).
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。
给的资料和方向还是比较明确的，相对来说是第二个好写一些，所谓的好写是指相对第一个而言，毕竟关于网站平台开发的资料铺天盖地，你可以按照平台开发的步骤进行一步步论述。其实，从交差来看，选第二个。如果要写出一些有见地的东西，从而能学到一些深入的知识，建议选第一个，它的角度、立意和用到的知识能更深入一些，也能开拓一下自己的思维方式和综合归纳能力，特别是保险行业的实际作用具有现实的指导意义。供参考。至于选哪个，看你的定位和兴趣了，以及你关注的行业，论文对你今后的择业帮助等。要是我，我选第一个。
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
[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）.
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[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。