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毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
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接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
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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）。
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考：1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战7、大数据背景下银行外汇业务管理分析8、大数据在互联网金融领域应用9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施10、大数据公司内部控制构建问题11、大数据征信机构运作模式监管12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系15、大数据助力普惠金融
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）.
毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
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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）。
企业财务数据的管理对于企业的生存和发展至关重要。下面是我为大家整理的有关财务数据分析论文，供大家参考。
论文关键词：财务报表 新会计准则 分析 公允价值
论文摘要：我国的财务 报告 体系是经过2006年会计改革以后而建立起来的，我国证券市场在规范中得到长足发展。在资本市场上处于流动状态的投资人成为财务报告的主要使用者。 文章 结合新会计准则的有关内容，分析了财务报表的主要变化，认为在现阶段对财务报表的分析，关键是要正确理解报表项目及其内涵的变化，要正确认识公允价值计量带来的影响，关注职业判断对报表质量的影响，并提出了一些应对 措施 。
一、引言
财务报表是财务报告程序的组成部分。财务报表一般包括资产负债表、利润表、现金流量表、所有者权益变动表及其附注。财务报表不包括董事会报告、董事长陈述和 企业管理 层的评论分析以及可能列入财务报告或年度报告中的类似项目。财务报表的使用者包括投资者、雇员、贷款人、供应商和债权人、政府及公众。他们对财务报表提供的信息要求不同。企业管理层对于编报企业的财务报表负有重要的责任。
(一)研究目的与意义
财务报表分析的目的主要是利用资产负债表、利润表、现金流量表等财务报表对企业的财务状况、经营成果和现金流量进行分析研究。
报表使用者利用财务报表有各自不同的目的，均希望从财务报表中获得对自己经济决策有帮助的信息。
(二)研究 方法
财务报表分析的方法主要有定性分析法。定性分析法主要根据企业财务报表以外有关企业所处环境、企业自身内在素质等方面情况对企业信用状况进行总体把握。定性分析法主要依赖预测人员的丰富实践 经验 以及主观的判断和分析能力，推断出事物的性质和发展趋势的分析方法，属于预测分析的一种基本方法。这类方法主要适用于一些没有或不具备完整的历史资料和数据的事项。
二、新旧会计准则在财务会计报告规范方面的比较
(一)名称
旧的会计准则的名称是财务报告;新的会计准则的名称是财务会计报告。
(二)内容
旧的会计准则财务报告的内容是反映企业财务状况和经营成果的书面文件，包括资产负债表、利润表、损益表、财务状况变动表及会计报表附注和财务情况 说明书 ;新的会计准则财务会计报告的内容是指企业对外提供的反映企业某一特定日期的财务状况和某一会计期间的经营成果、现金流量等会计信息的文件。
(三)目标
旧的会计准则是会计信息应当符合国家宏观经济管理的要求;新的会计准则是满足有关各方了解企业财务状况和经营成果的需要，满足企业加强内部经营管理的需要。
三、新会计准则下会计报表的定义及其分类
(一)会计报表的定义
会计报表，是会计主体对外提供的反映会计主体财务状况和经营成果的会计报表，包括资产负债表、利润表、现金流量表、附表、附注及财务状况变动表。财务报表是财务报告的主要部分，不包括董事报告、管理分析及财务情况说明书等列入财务报告或年度报告的资料。对外报表即指财务报表。对内报表的对称是以会计准则为规范编制的向所有者、债权人、政府和其他各方及社会公众等外部使用者披露的会计报表。
(二)会计报表的分类
财务报表可以按照不同的标准进行分类。
1.按服务对象可以分为对外报表和对内报表
对外报表是企业必须定期编制，定期向投资者、 财税 部门、上级主管部门等报送或按规定向社会公布的财务报表。这是一种定期的、主要的、规范化的财务报表。它要求有统一的报表格式、编制时间和指标体系等，资产负债表、利润表和现金流量表都属于对外报表。
对内报表是企业根据内部经营管理的需要而编制的，供其内部管理人员使用的财务报表。它不要求统一格式，没有统一指标体系，比如成本报表属于对内报表。
2.按报表提供信息的重要性，可以分为主表和附表
主表即主要财务报表，是指所提供的会计信息比较全面、完整，能够基本满足各种信息需要者的不同要求的财务报表，现行的主表主要有三张：资产负债表、利润表、现金流量表。
附表即从属报表，是指对主表中不能或难以详细反映的一些重要信息所做的补充说明的报表。现行的附表主要有：利润分配表和分部报表，是利润表的附表;应交增值税明细表和资产减值准备明细表，是资产负债表的附表。主表和有关附表之间存在着勾稽关系，主表反映企业的主要财务状况、经营成果和现金流量，附表则对主表进一步补充说明。
3.按编制和报送时间分类，可以分为中期财务报表和年度财务报表
广义的中期财务报表包括月份、季度、半年期财务报表。狭义的中期财务报表仅指半年期财务报表。
年度财务报表是全面反映企业整个会计年度的经营成果、现金流量情况及年末财务状况的财务报表。企业每年年底必须编制并报送年度财务报表。
4.按编报单位不同，分为基层财务报表和汇总财务报表
基层财务报表是由独立核算的基层单位编制的财务报表，是用以反映本单位财务状况和经营成果的报表。
汇总财务报表是指上级和管理部门将本身的财务报表与其所属单位报送的基层报表汇总编制而成的财务报表。
5.按编报的主题不同可以分为个别财务报表和合并财务报表
个别财务报表是指在以母公司和子公司组成的具有控股关系的集团中，由母公司和子公司各自为主体分别单独编制的报表，用以分别反映母公司和子公司各自的财务状况和经营成果。
合并财务报表是以母公司和子公司组成的企业集团为会计主体，以母公司和子公司单独编制的个别财务报表为基础，由母公司综合编制的反映企业集团经营成果、财务状况及其资金变动情况的财务报表。
四、新准则下资产负债表的内容与分析
(一)工具
原来的短期投资采用成本法核算且有可靠公允价值的长期投资和长期债权投资的内容分别列示于“短期投资”“长期股权投资”“长期债券投资”项目中，而现在按管理层意图，分别列示于“交易性金融资产”“可供出售金融资产”和“持有至到期投资”项目中。在原来流动负债项目下，新增加了“交易性金融负债”项目。
“交易性金融资产”“可供出售金融资产”是按公允价值计量。其中“交易性金融资产”公允价值的变动计入当期损益;“可供出售金融资产”公允价值变动计入资本公积;而“持有至到期投资”是按摊余成本计量的。除了交易性金融资产的交易费用计入投资收益外，其余都计入其账面价值。
上述的“交易性金融资产”核算时将其公允价值的变动计入当期损益，影响了企业当期的营业利润;而“可供出售金融资产”核算时将其公允价值计入了资本公积，影响了企业当期所有者权益总额。
(二)投资性房地产
投资性房地产：是指为赚取租金或资本增值，或者两者兼有而持有的房地产。对于原来分别在存货，固定资产，无形资产中核算可列报的投资性房地产在资产负债表中单独列示。
在企业首次执行《投资性房地产》准则时，企业通常应当采用成本模式对投资性房地产进行后续计量，只有在满足特定条件的情况下，即有确凿证据表明其所有投资性房地产的公允价值能够持续可靠取得的，才可以采用公允价值模式进行后续计量。成本模式转为公允价值模式的，应当作为会计政策变更处理，并按计量模式变更时公允价值与账面价值的差额调整期初留存收益，已采用公允价值模式计量的投资性房地产，不得从公允价值模式转为成本模式。
上述将原来在存货、固定资产、无形资产中核算可列报的投资性房地产在资产负债表中单独列示将影响企业的资产结构，尤其是有大量投资性房地产在存货中核算的企业，执行新准则后，会减少企业的流动资产，降低流动比率。
(三)固定资产
原来的固定资产是按取得时的成本作为入账价值。新会计准则变化较大：固定资产入账成本应考虑预计弃置费用的因素，超过正常信用条件延期支付的固定资产成本以购买价款的现值为基础确定等。
固定资产购买价款的现值应当按照各期支付的价款选择恰当的折现率进行折现后的金额加以确定，这样会使固定资产价值增大，折旧也会增加，从而导致了利润的减少。
(四)所得税项目
我国所得税会计采用了资产负债表债务法，资产负债表债务法在所得税的会计核算方面贯彻了资产、负债的界限。
从资产负债角度考虑，资产的账面价值代表的是某项资产在持续持有及最终处置的一定期间内为企业带来经济利益的总额，而其计税基础代表的是该期间内按照税法规定就该项资产可以税前扣除的总额，即由于资产的账面价值小于其税前扣除金额之间的差额产生暂时性差异，产生可抵减未来期间应纳税所得额的因素，减少未来期间产生的经济利益流入低于按照税法规定允许税前扣除的金额，产生可抵减未来期间应纳税款的方式流出企业的经济利益，应确认为递延所得税资产。例如：一项资产的账面价值为500万元，计税基础为600万元，则企业在未来期间就该项资产可以在其自身取得经济利益的基础上多扣除150万，未来期间应纳税所得额会减少，应支所得税也会减少，形成可抵扣暂时性差异，应确认为递延所得税资产，负债的账面价值大于其计税基础，意味着未来期间按照税法规定与负债相关的全部或部分支出可以自未来应纳税经济利益中扣除，减少未来期间应纳税所得额和应交所得税资产。反之，一项资产的账面价值大于其计税基础，该项资产未来期间产生的经济利益不能全部税前抵扣，两者之间的差额需要交税。产生应纳税暂时性的差异。例如：一项资产的账面价值为500万元，计税基础为350万元，两者之间的差额会造成未来期间应纳税所得额和应交所得税的增加，应确定相关的递延所得税负债。一项负债的账面价值小于其计税基础，则意味着就该项负债在未来期间可以在税前抵扣的金额为负数，即应在未来期间应纳税所得额的基础上调增，增加未来期间的应纳税所得额和应交所得税金额，产生应纳税暂时性差异，应确定相关的递延所得税负债，按账面价值与计税基础之间的差异确认为递延所得税资产或递延所得税负债，分别在资产负债表中单独列示。
上述所产生的递延所得税资产和递延所得税负债都将会影响企业资产和负债的增加。
(五)所有者权益项目
所有者权益包括：实收资本、资本公积、盈余公积、未分配利润。其中，盈余公积和未分配利润又叫留存收益。
以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产以及可供出售金融资产引起股东权益增加;少数股东权益列入所有者权益引起所有者权益增加;因确认职工认股权、辞退补偿形成的负债等导致股东权益的净减少。
五、新会计准则下利润表的内容与分析
(一)新会计准则下利润表的内容
原利润表中的主营业务收入和主营业务成本，其他业务收支项目，在新利润表中将有关内容进行了合并，其中营业收入包括主营业务收入和其他业务收入，营业成本包括主营业务成本和其他业务成本，营业税金及附加则包括了原来主营业务税金及附加和其他业务支出中的税金及附加。原利润表中的主营利润表中的主营业务利润项目在新利润表中被取消，增加了资产减值损失、基本每股收益和稀释每股收益项目。
1.基本每股收益和稀释每股收益
基本每股收益仅考虑当前实际发行在外的普通股份，计算基本每股收益时，分子为归属普通股东的当前净利润即企业当前实现的可供普通股股东分配的净利润或应由普通股股东分担的净亏损金额;分母为当期发行在外普通股的算术加权平均数即期初发行在外普通股股数根据当前新发行或回购的普通股股数与相应时间权数的乘积进行调整后的股数，而稀释每股收益的计算和列报主要是为了避免每股收益虚增可能带来的信息误导。例如：一家公司发行可转换公司债券融资，由于转换选择权的存在，这些可转换债券的利率低于正常同等条件下普通债券的利率，从而降低了融资成本，在经营业绩和其他条件不变的情况下，相对提高了基本每股收益的金额。要求考虑可转换公司债券的影响计算和列报稀释每股收益，就是为了能够提供一个更可比、更有用的财务指标。
2.资产减值损失
按照新会计准则的要求，上市公司不得利用计提资产减值准备人为调节各期利润，或在前期巨额计提后大额转回，随意调节利润，也不得随意变更计提方法和计提比例。计提方法和计提比例的变动属于会计估计变更。除了存货、应收账款、可供出售的权益性工具等有确凿证据证明能够收回的资产减值允许转回外，固定资产、摊销期限明确的无形资产、投资性房地产、长期股权投资等非流动资产减值不允许转回。
(二)利润表的相关分析
上述每股收益和稀释每股收益的计算和列报主要是为了避免每股收益虚增可能带来的信息误导;新准则规定除了存货、应收账款、可供出售的权益性工具等有确凿证据证明能够收回的资产减值允许转回外，固定资产、摊销期限明确的无形资产、投资性房地产、长期股权投资等非流动资产减值不允许转回，使资产减值损失增加，从而减少了企业当期的营业利润;当企业的投资性房地产采用公允价值模式计量时，不对投资性房地产计提折旧或进行摊销，从而减少成本，对利润的影响是积极的。
六、对财务报表不确定性因素的进一步分析
(一)分析公允价值的影响
公允价值的引入使会计核算与复杂的资本市场及宏观环境更为紧密地结合在一起。当市场利率发生变动时，资产或负债的重估价值随之发生变化，进而影响企业的财务状况和盈利能力。
(二)纳税方面的影响
大量公允价值在资产和负债计量中的应用，使按会计准则确定的账面价值与按税法规定的计税基础之间的差异更大，在资产负债表递延法下，这些差异的所得税影响将被确认为递延所得税资产或递延所得税负债，并在此基础上确定所得税费用。如果涉及的是递延所得税资产，还要考虑未来很可能取得的应纳税所得额。
七、应对措施
(一)熟悉和理解新会计准则的内容及其影响
在报表分析时，使用者要根据自己掌握的知识结合上市公司的信息披露，合理准确的评估新准则对财务报表分析的影响。即使是有价值的上市股份公司亦是如此，上市公司的资产质量才是决定股东收益的保证。一方面，企业的价值是变动的，会计政策的变化会对当期利润产生积极影响;另一方面，会计政策的变化影响会计政策利润，但不会影响到企业的现金流量。因此，新会计准则的实施并不会在实质意义上改变企业的内在价值，但用公允价值反映的一些资产的新价值，可能会把投资者误导，从而引来了投资决策方面的风险。另外，在进行会计报表分析时要充分了解会计报表附注的内容，要与报表的数据相结合，才能够比较准确地理解报表反映出的情况。
(二)财务比率的应用
1.财务比率的计算
由于报表的某些项目及其内涵发生了一些变化，原来的一些财务比率要有相关的数据并结合相关的附注才能够计算。比如销售净利率、销售毛利率、现金比率、资产周转率。
2.重视现金流量相关比率的应用
新会计准则施行以后，净利润和净资产对于财务报表分析的重要性将会下降，而现金流量分析的重要性将会上升。在对报表进行分析时，应重视对现金流量的分析，通过现金净流量等数据与利润指标进行比较。
结束语
本文对新旧会计准则的不同做出了比较，又分别从财务会计报表，即资产负债表、利润表和现金流量表等不同角度分析了新会计准则对其产生的影响，并对其影响提出了相应的措施。
在设计过程中，笔者充分体会到了编制财务会计报表工作的难度与重要性。这份工作并不是谁都可以担任的。必须经过相当长时间的积累和 总结 ，结合相关的会计账簿认真仔细地才能做出一份可观的、有参考价值的财务会计报表，以便于参考者做出正确的决策。
参考文献：
[1] 企业会计准则研究组.企业会计准则讲解[M].大连：东北 财经 大学出版社，2006.
[2] 黄世忠.新会计准则的影响分析[J].财会通讯：综合版，2008(2).
[3] 范雪玲，范先国.对会计委派制的疑义[J].财会月刊，1998(10).
[4] 财政部会计司编写组.企业会计准则讲解[M].人民出版社，2008：210-234.
[5] 财政部.会计基础工作规范[M].2005.
[6] 金融企业财务规则[M].中国金融出版社，2006.
[7] 郭建，魏晓兰.新会计准则对财务分析的影响[J].财会月刊，2007(3).
[论文关键词]财务报表分析 关注科目 分析指标
[论文摘要]企业的财务报表分析其目的在于确定并提供会计报表数字中包含的各种趋势和关系,为各有关方面特别是投资者提供企业偿债能力、获利能力、营运能力和发展能力等财务信息,使报表使用者据以判断并做出相关决策,为财务决策、财务计划和财务控制提供依据。笔者结合自己的工作对财务报表分析的要点进行了具体阐述。
一、财务报表分析的解读
所谓财务报表分析,就是以财务报表为主要依据,采用科学的评价标准和适用的分析方法,遵循规范的分析程
序,通过对企业的财务状况、经营成果和现金流量等重要指标的比较分析,从而对企业的财务状况、经营情况及其经营业绩做出判断、评价和预测的一项经济管理活动。企业财务报表分析的目的主要是为信息使用人提供其需要的更为直观的信息,同时对不同的信息使用人,企业财务报表分析的目的也不相同。对于投资人而言,可以以分析企业的资产和盈利能力来决定是否投资;对于债权人而言,从分析贷款的风险、报酬以决定是否向企业贷款,从分析资产流动状况和盈利能力来了解其短期与长期偿债能力;对于经营者而言,为改善财务决策、经营状况、提高经营业绩进行财务分析。由于财务报表分析目的的差别,决定了不同的分析目的可能使用不同的分析方法、侧重不同的考核数据指标。
二、阅读财务报表时我们应着重关注的科目
1.应收账款与其他应收款的增减关系。如果是对同一单位的同一笔金额由应收账款调整到其他应收款,则表明有操纵利润的可能。2.应收账款与长期投资的增减关系。如果对一个单位的应收账款减少而产生了对该单位的长期投资增加,且增减金额接近,则表明存在利润操纵的可能。3.待摊费用与待处理财产损失的数额。如果待摊费用与待处理财产损失数额较大,有可能存在拖延费用列入损益表的问题。4.借款、其他应收款与财务费用的比较。如果公司有对关联单位的大额其他应付款,同时财务费用较低,说明有利用关联单位降低财务费用的可能。
三、财务报表中的重点指标分析
(一)偿债能力指标分析。企业偿债能力是反映企业财务状况和经营能力的重要标志,偿债能力是企业偿还到期债务的承受能力或保证程度,包括偿还短期和中长期债务的能力。一般而言,企业债务偿付的压力主要有如下两个方面:一是一般性债务本息的偿还,如各种长期借款、应付债券、长期应付款和各种短期结算债务等;二是具有刚性的各种应付税款,企业必须偿付。企业偿债能力主要财务指标有流动比率、资产负债率等。流动比率(流动资产/流动负债)是评价企业用流动资产偿还流动负债能力的指标,流动比率过低,企业可能面临清偿到期债务的困难;流动比率过高,表明企业资产利用率低,存货积压,周转缓慢。资产负债率(负债总额/资产总额)反映了企业的资产对债务的保障程度。比率越小,说明企业的偿债能力越强。一般认为资产负债率应小于50%,即负债应小于所有者权益,该比率针对不同的行业标准有所不同。
实例分析:假设上市公司A资产总额中的债权已经占了资产总额的75%,而其债权总额中,应收母公司款项就已经达到了80%以上。2000年7月,A公司的母公司由于严重的资不抵债而面临破产清算的危险。那么此时应如何对A公司存在的债权质量以及对A公司未来的影响做出评价。实例分析:A公司的债权占了资产总额的75%,而其中应收母公司款项达到80%以上,即A公司应收母公司债权超过了其总资产的75%×80%=60%。而目前A公司的母公司面临破产清算,A公司总资产的60%存在坏账风险,故其债权质量极差。
(二)获利能力指标分析。企业必须能够获利才有存在的价值,建立企业的目的是赢利,增加盈利是最具综合能力的目标。作为投资人,主要关注的是企业投资的回报率。而对于一般投资者而言,关心的是企业股息、红利的发放问题,对于拥有企业控制权的投资者,则会更多地考虑如何增强企业竞争力,扩大市场占有率,追求长期利益的持续、稳定增长。衡量企业获利能力的指标主要有销售毛利率和资本金利润率。销售毛利率(销售毛利/销售收入)指标反映每1元销售收入扣除销售成本后,能有多少钱可以用于各项期间费用和形成利润。一般来说,销售毛利率越高,反映主营业务获利能力越强,主营业务的市场竞争力越强。资本金利润率(利润总额/资本金总额)可以衡量资产的使用效益,从总体上反映投资效果。一个企业的资产获利能力如果高于社会的平均资产利润率和行业平均资产利润率,企业就会更容易的吸收投资,企业的发展就会处于更有利的位置。
(三)营运能力指标分析。营运能力的作用表现为对各项经济资源的价值即资产周转率与周转额的贡献上,然后通过这种作用而对增值目标的实现产生影响。从这种意义上讲,营运能力不仅决定着公司的偿债能力与获利能力,而且是整个财务分析工作的核心所在。通过营运能力的分析,不但可以评价企业的经营管理效率,也可判断其是否具有获利的能力。衡量营运能力的指标主要有流动资产周转速度指标和固定资产周转指标。其中反映企业流动资产周转速度的指标有:流动资产周转率和流动资产周转天数指标。前者是企业一定时期内营业收入净额同平均流动资产余额的比值,即企业本年度内应收账款转为现金的平均次数;后者是用时间表示的周转速度,称为平均流动资产回收期。流动资产周转率指标为正指标。一般情况下,该比率越高,表明收账迅速,账龄较短;资产流动性强,短期偿债能力强。流动资产周转天数为反指标,一般情况下,该指标数值越低越好。反映企业固定资产周转情况的主要指标是固定资产周转率,它是企业一定时期营业收入净额同平均固定资产净值的比值,是用以衡量固定资产利用效率的一项指标。该指标为正指标,一般情况下,该比率越高,表明以相同的固定资产完成的周转额较多,固定资产利用效果较好。
(四)发展能力指标分析。发展能力是指企业未来年度的发展前景及潜力。反映企业发展能力的指标主要有:营业收入增长率和三年利润平均增长率等。营业收入增长率是指企业本期营业收入增长额同上年营业收入总额的比率,它反映企业销售收入的增减变动情况,是评价企业成长情况和发展能力的重要指标。该指标若大于0,表示企业本年营业收入有所增长,指标值越高,表明增长速度越快,企业市场前景越好;该指标若小于0,表示企业产品不适销对路、质次价高、市场份额萎缩。三年利润平均增长率表明企业利润连续三年的增长情况与效益稳定的程度。该指标越高,表明企业积累越多,企业的持续发展能力越强。
财务报表分析还要看报表的附注,关注企业的历史及主营业务,关注会计处理方法变更对利润的影响,分析附属企业和关联方对利润的影响,以便全面了解掌握企业财务状况和经营效果。同时会计报表分析质量也受到分析者经验与业务能力的影响。
参考文献
[1]赵梅。企业财务报表分析方法及其应用之我见[J]时代经贸(中旬刊), 2007, (S3)
[2]张思菊, 陈雯娟。财务报表分析的问题及改进方法探讨[J]现代商贸工业, 2009, (01)
数据分析法论文研究方法怎么写
数据分析法论文研究方法怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的数据是很重要的，如果你的论文数据不准确，就没研究意义了， 下面我和大家分享数据分析法论文研究方法怎么写。
确定数据分析方法
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
搜集整理实验数据
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
使用软件进行分析
接下来第三部分就是使用软件进行数据分析，本部分是非常重要的一个部分。因而可能会出现各种各样的问题。
在本部分大家可以通过软件对所得数据按照前面选定的研究方法进行分析。实践是检验一切的'唯一标准。有很多问题往往都是在进行了数据分析以后才暴露出来的。
根据自身经历，通过软件分析了实验数据以后，才发现结果非常不理想，此时就需要及时跟论文指导老师沟通去进行数据分析方法的调整。
在使用软件进行数据分析之前，一切都是未知的，只有分析之后才能对症下药。所以本环节大家一定要高度重视，根据分析结果及时对研究方法或者样板数据进行微调。
梳理归纳实验结果
最后一个部分就是梳理和归纳实验数据分析结果，此时，大家要讲结果进行合理化解释。同时也需要大量参考先前学者的优秀文献，寻找类似的结果或者解释，从而为自己的实验结果的合理解释提供参考。
有的实证性论文的课题研究可能还不止一个阶段，因为很多研究方法会分阶段进行，比如考虑外部因素的影响或者投出产入效率等等，所以大多研究方法都是两阶段或者三阶段。此时就需要大家根据论文整体性原则，及时对实验结果进行分阶段阐述，所以大家一定要自己思维清晰，层次分明。
这一部分也是将来在毕业论文答辩需要大家重点向答辩老师介绍和阐述的，一定要熟稔于心。
1、调查法
它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解。
2、观察法
观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。
3、实验法
实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性和控制性。
4、文献研究法
文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。
5、实证研究法
在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。
浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用论文
摘 要：高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技
关键词：客户关系管理毕业论文
高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。
关键词：客户关系管理毕业论文
一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系
随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的.结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。
二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题
现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。
1.客户信息不健全
在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。
2.数据集中带来的差异化的忧虑
以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。
3.经营管理存在弊端
从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。
三、数据挖掘技术在企业的应用和实施
如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。
1.优化客户服务
以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。
2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统
利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。
四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础
随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。
数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.
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。
一定要。毕竟是毕业论文是需要达到要求的，所以需要用数据来进行支撑自己的论文观点。毕业论文没有数据分析，怎么论证你观点，又怎么让别人“信服”你的论点。
毕业论文需要的数据可以从下面几个方面获取：
一、问卷调查。很多文科的同学，用问卷调查的数据比较多，这种数据比较好收集，自己设计一套问卷，去找目标人群收集数据就行了。现在有很多专门的调查问卷的网站和小程序之类的，收集这类数据就简单多了。
二、实验数据。这种数据一般理科的同学用的比较多，通过自己的实验拿到的数据也比较可靠，自己用起来也很有底气。
三、国家和政府公布的数据，这种数据大多都是月度，季度，年度数据。数据范围比较广，官方数据很有说服力，如果是做行业调查之类的很实用，而且也不需要自己收集，直接拿来就可以用，很方便。
四、就是行业数据，行业数据可能来自于行业协会，行业专业网站等等。
五、常用的数据来源网站有：
1、国家统计局，这个网站上的数据比较官方权威。
2、中国旅游研究院，适合一些旅游专业的学生。
3、产业信息网，了解不同产业的收益、市场占额等信息。
4、国土资源部，获取土地资源、矿产资源、海洋资源等自然资源的规划、管理、保护与合理利用等信息。
5、国家企业信用信息公示系统，收集企业的信用信息。
6、中国知网，阅读参考文献的网站。
7、新浪财经，了解全球经济宏观数据。
不需要。毕业论文通常是不需要上交原始数据的，原始数据一般自己保存，还要发给自己的导师，以便在发表正式论文时使用。毕业论文只需要罗列整理好的实验数据，有些必要的数据可以以附录的形式放在论文的最后，但不需要你将所有的数据文件整体上交。
您好，论文数据实在找不到可以通过实验的方式获取数据。第一种，就是自己采集，包括调研、做实验等，总之，这种方法得到的数据是最有优势的，毕竟，是自己独有的数据哦。但是，这种方法获取数据需要时间很长，而且还不一定能得到大规模的数据集，会影响到研究的深入。第二种，就是找从各种数据库里面查找。各个学科都有自己的公开的数据集，因此，可以通过老师推荐、同学推荐的方法，找到合适的数据集进行研究。这种方法省时省力。首先，按照你的研究领域，用相关的关键词查找论文，下载尽量多的论文。然后，打开论文，直接看论文的实证部分，看看这些论文的数据集来自哪里。找到来源后，就可以通过搜索引擎快速搜索下，看看这些数据集是否公开，如果是公开的，恭喜你，你的目标达到了，直接下载数据集即可。第一， 查数据库，看看有没有。第二， 数据库没有，问老师、问同学，或者能找到推荐的数据集。第三， 如果老师和同学也没有，就下载尽量多的相关论文，看看别人的数据集是啥。第四， 如果别人论文的数据集是公开的，就赶紧下载。第五， 如果别人论文的数据集不能公开下载，找到论文发表的期刊，看看期刊网站是否有可以下载的对于国内数据集。
写本科论文但没有数据的解决方法如下：。 1、多翻阅同研究方向的文献。2、可以请教老师或者有经验的学长学姐。写论文的数据一般来源于实验或者其他实践，如果没有这方面的经验数据可能就不那么客观真实。
可以。毕业论文不一定要出现数据。毕业论文的类型不同对于数据的处理也不同。调查类的毕业论文为了体现调查的真实可靠性，必须出现数据，而开发设计类的毕业论文则只要能够完成预定的设计目标是否有数据对毕业论文没有影响。所以毕业论文不一定要出现数据。