大数据研究生怎么写论文

这个话题可大了。

首先，需要定论文题目，一般这个是老师会给予一定的指导意见，最后是你有涉及的科目并且有实践过的，这样的数据和真实性更丰富，而且写起来会有更多素材，并且答辩的时候更有把握。

第二，需要按导师给予指导的格式来写，一般都需要有目录，绪论，中英文翻译，然后正文，正文还需要有各个小标题

第三：要有参考文献

第四:感谢。

大概格式就这样，一般导师都会提前半年通知，然后就各自选题，收集资料，并且要注意不能过多抄袭。

1、文献积累，导师一般都会给你一个具体的研究方向，并且你在的这个研究图案在这个方向上有一定的基础，那么你自己在学习基础的时候，也要阅读相关的文献了，从你的团队前期成果开始研究，逐渐拓展。学习文献，要有侧重，要有自己的想法和分析，要学习别人的提出，分析，并且解决问题的思路，最后对自己学习到的知识进行梳理，归纳和总结。2、开题报告，在前期完成阅读文献之后，就要开始撰写开题报告了开题报告的写法总体就是阐述你的研究的意义和价值，分析国内外的研究背景，说明理论依据，提出问题，进行初步的研究思路，研究可能地结果，这部分完成了，就相当于完成了30%。3、试验设计，一般来说为了解决某个问题，进行某个研究，都会进行有针对性的试验，用结果来验证观点，设计要严谨，来保证试验的数据的可靠性，和真实性。4、数据分析，在得到试验数据后，要对数据进行科学有效的分析，这个时候就要注意条理清晰，重视逻辑，分清因果，准确的结论一定要有充分的数据去说明。5、撰写论文，完成以上的工作，毕业论文的大概就出来了，现在就需要把你之前做的工作，进行全面的总结，分段，分章节写到你的毕业论文中，注意排版美观，最后一步，就是一定要跟你的指导老师进行沟通，听听老师的意见，或者去知网论文查重进行查重，并及时修改。

"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。