数据仓库与数据挖掘论文

大学生活将要谢下帷幕，毕业前要通过最后的毕业论文，毕业论文是一种比较正规的检验学生学习成果的形式，那么应当如何写毕业论文呢？下面是我精心整理的毕业论文导师评语，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

良好：能按期完成任务书规定的任务，能较好地运用所学理论和专业知识。论文条理清楚，论述正确，符合规范化要求答辩时能正确回答主要问题。

中等：能按期完成任务书规定的任务，在运用理论和专业知识上基本正确。论文文理通顺，论述不够清楚，书写不够工整。答辩时对主要问题回答基本正确。

及格：在指导教师帮助下能按期完成规定任务，在运用理论和专业知识中没有大的原则性错误。论文文理基本通顺，叙述不够恰当。答辩时能回答主要问题，但个别欠妥。

不及格：未按期完成任务书规定的任务，在运用理论和专业知识中存在个别原则性错误。论文文理不通顺，叙述不规范。答辩时基本概念不清，回答主要问题有错误。

该生通过查阅有关论题的资料和信息，在吸收学术研究成果的基础上，能够良好的运用自身所学知识对论题进行较为深入的分析和研究。

整篇论文的论述观点正确，论点突出，材料充实，叙述层次分明，文字通顺、流畅，有较强的逻辑性和良好的时效性。

此外，论文格式正确，结构科学、书写规范，条理清晰，符合所要求的标准和规范，有一定的创新见解，但对有关问题研究的深入程度不足。

该生的综合能力反映了学士学位具备的良好水平，其论文达到了本科良好论文的水准。

该生查阅文献资料能力一般，能收集关于论题的资料和文献，在写作过程中能够运用系统知识对问题进行较合理的分析。

论文论题与论文内容基本相符，结构完整，语言比较流畅，学术表达一般。

文章篇幅符合所要求的规定，内容基本完整，层次结构安排一般，但主要观点不够突出，逻辑性较差，没有个人见解。

该生的综合能力反映了学士学位具备的中等水平，其论文达到了本科中等论文的水准。

该生热爱祖国，工作努力、勤奋，有创新精神，勇于探索新的东西和事物；科学研究和论文工作比较踏实，责任心较强；学习努力，成绩优良；外语水平较高，有很好的阅读、协作和口语表达能力；此外该生全面发展，科研学习和文艺社团工作都体现出较高素质。

完成硕士论文课题期间，该生运用科学的思维方法和严谨的科研思路进行实验设计，熟练掌握了纺织工程、生物材料、生物化学等方面的实验技能，并能够熟练的应用origin等数据处理软件进行统计分析。经过文献查阅、开题报告、课题实施、资料整理、论文等系统培养，该同学已获得了独立从事上述科研工作的能力。

我认为该硕士论文已达到申请硕士学位的要求，特同意其进行硕士论文答辩，并推荐其申请硕士学位。

论文对批量控制中的配方与异常处理进行研究，在分析了经典聚类算法和子空间算法基础上设计了一种改进的子空间算法，这种算法对配方数据聚类能够取到良好的效果。

异常处理是任何控制过程中都不可避免的，论文提出了一种基于内部模型状态机的方法，使用JGrafchart对啤酒生产过程中糖化过程进行建模。然后构建异常处理系统，该系统能够运行糖化配方，并进行异常诊断和异常处理，最后填料过程中阀门未响应，分析了三种原因。仿真结果表明，所设计的异常处理系统能够有效的对批量生产过程中的异常行为进行诊断和处理。

该文运用文献资料等方法，首先分析了高校校园足球文化的功能，进而研究了足球运动对高校校园体育精神文化的影响以及足球文化与大学生体育目标，对大学生足球运动的开展提供了一定的理论依据。

论文文字表达准确，内容阐述较为准确，格式较规范。该生在论文的写作过程中，积极与指导教师联系，并认真调查研究，阅读了大量的文献资料，能够熟练掌握本专业的基础理论知识，具有一定的科研能力。但本文题目有些偏大，内容略显空洞。

该文运用文献资料、调查访问和数理统计等方法，对德州学院大学生选修足球的各种动机进行调查分析，这对德州学院足球选修课的开展和调动大家学习的'积极性提供一定的理论依据。

论文结构较严谨，逻辑性较强，文字表达准确，内容阐述较为详实，格式较规范。该生在论文的写作过程中，积极与指导教师联系，并认真调查研究，阅读了大量的文献资料，能够熟练掌握本专业的基础理论知识，具有一定的科研能力。

(一)成果

王贞慧用广告作业中影片制作的监控方法与把握能力，来衡量一位创意人员是否合格，这是对广告业提出的一个狠问题。为了便于回应这个至今并未达成共识的意见，她将广告影像的形式与风格归结为一个系统，倡导用准绳作监控，而不是在专业技术上作并非专业人的外行干涉(因为那会伤到制作人的自尊而消极怠工，或是监控无力而造成放任)。她提出的影像广告构成的七条原则和规律，是一份协助创意人跨进制作门坎与影视导演、制作人对话的基础，是创意人自身专业知识补充的方便餐，更是一个便于把控工作节奏的系统方法。

为了方便认识影片系统，王贞慧用内、外两个属性概括了影片的宏观局面，这也是该论文的论述特点。她没有在具体的操作技术上细谈枝末，因为，如果创意人监控的是技术，那么，只会造成“你来吧”的尴尬局面，毕竟别人是专业，而你并不专业，她是从三维、四维、甚至五维的角度来说事，通过谈论影调风格、表现形式是否与创意协调，使创意者具有发言的空间，因为这样的监控，可为实现创意初衷找到对话的系统语境，串起创、导、摄、剪辑的共识。将形式与风格作为大局加以控制，是一个具有实践意义的原创性方法，因此，该论文具有学术价值。

(二)不足

王贞慧通过论文努力搭建广告创意人和影片制作人的对话平台非常好，如果能再将“影调概念”提出来，在执行过程中用影调概念词(比如：是“优雅”或是“酷”)将“影像的形式与风格”简短地概括出来，那么，论文的创新意义将会更加明显。

该文运用文献资料、调查问卷和数理统计等方法，对德州学院普通大学生参与足球运动的现状进行调查研究，分析成因，提出自己的结论与建议，这提高大学生足球运动参与的积极性和德州学院足球运动的开展具有一定的指导意义。

论文结构较严谨，逻辑性较强，文字表达较准确，内容阐述较为详实，但格式不够规范。该生在论文的写作过程中，积极与指导教师联系，并做了调查研究，阅读了大量的文献资料，能够熟练掌握本专业的基础理论知识，具有一定的科研能力。

该生能圆满地完成毕业设计任务，方案合理，方法正确，能综合运用所学知识分析和解决实际问题。

毕业设计过程中态度端正，勤奋刻苦，论文论点正确，论证充分，软件设计符合工程规范，文档及程序清单齐全。建议毕业设计评为优秀。

崔亮同学的学士学位论文《碎片剪辑与周星驰影片中“无厘头”风格的营造》研究了碎片剪辑这一近年来颇为流行的剪辑艺术手段，并重点分析了周星驰影片中碎片剪辑的运用，创作手段与艺术作品互见，具有明确的主题和清晰的理论脉络，也有比较强烈的使用价值。

该论文结构清晰，层次分明，对碎片剪辑产生的电影／文化背景进行了较为详尽的剖析，研究了历史传承，结合中外各国代表影片对碎片剪辑的方式方法进行了有效的分析。更加可贵的是，我国以往对香港／周星驰电影的研究多集中在文化／个体的层面上，而本文从具体的技术／艺术角度研究了周星驰电影的一个创作层面，以理性的态度对其独特艺术形态的形成进行了令人信服的总结和归纳，对于此类电影的研究有着积极的意义。

该论文文字严谨，论点明确，例证丰富，论证方法多样。崔亮同学在写作过程中参考了大量文字／影片资料，多次加工修改，不断提高了论文的水平。由于作者是剪辑专业的毕业生，在论文写作中也注重紧紧围绕电影剪辑的艺术／技术特点，避免空洞的理论说教，而是结合具体的剪辑艺术处理，以例证为论据，以分镜头列表、镜头截图和扎实的分析为论证过程，具有剪辑专业毕业论文的特点，并在各章节中注意理论的提升。这是一篇比较优秀的论文。

某某同学的学位论文《基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统数据模型的分析和研究》选题于教育部委托中山大学开展的高校本科专业设置预测系统项目。该论文研究成果对于构建高校本科专业设置预测系统具有一定的先导性意义。

本文主要围绕着高校本科专业设置预测系统的数据模型这个问题展开分析和研究。论文首先对已有的专业设置数据模型进行综述，分析其在功能性、预测性、分析性以及挖掘性方面的不足之处，然后结合高校本科专业设置的实际需求，引入数据挖掘技术、数据仓库和OLAP，构建基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统的数据模型。总的来说，论文框架清晰，逻辑严谨，行文体现了自己的学术思考及思辨结论，有自己的创见。

本文的写作符合硕士研究生毕业论文规范，学术水准虾茫体现了两年学习的成果，可进入答辩程序。

论文长于思辨和综合，而短于对实际需求和现实情况的考量，比如各用户对于专业设置的需求以及数据挖掘中数据的可采集性及可用性等。建议今后在相关研究中采取更广泛视角。

初学者短期学会数据仓库与数据挖掘技术比较不现实，不过学术性的随便做个主题应该还不是很难。要想深入学习，建议报培训机构。1.数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，所以学好数据仓库与数据挖掘技术还是有必要的。2.数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。如果说想要了解数据仓库和数据挖掘技术，这里推荐CDA数据分析师的相关课程。CDA数据分析师覆盖了国内企业招聘数据分析师所要求的所有技能，包括概率统计知识、软件应用、数据挖掘、数据库、数据报告、业务应用等。CDA数据分析师分为LEVELⅠ、Ⅱ、Ⅲ三个等级，成为一名合格的CDA数据分析师能够胜任企业不同层次的数据分析工作。点击预约免费试听课。

研究生中，学术能力是导师非常看重的一个方面，下面就是我为您收集整理的研究生学术实践评语的相关文章，希望可以帮到您，如果你觉得不错的话可以分享给更多小伙伴哦！

该论文选题合理，为xxxx提供理论支持，研究意义重大。

该论文引用文献具有代表性和科学性，对有关的中外文献材料进行综合分析和归纳整理，掌握了xxxx的研究背景、研究现状和发展前景等内容，文献综述丰富而规范。

论文借助统计分析软件对xxxx进行了因素分析，论文内容丰富、条理清晰、结构完整，资料收集详实，数据准确，论证清晰有力，论据充分可靠，结论可靠。

该论文研究结果表明，xxxx，研究具有很强的实践价值和操作性，充分反映了作者对于xxxx知识掌握的全面性，对于xxxx实践有经验，有分析，有思考，有建议。

论文格式正确，结构严谨，层次分明，书写规范，逻辑严密，语言流畅，重点突出，反映了作者具有较强的独立科研能力。论文总体优秀，同意提交答辩，建议授予农学硕士学位。

该课题选题新颖，紧密结合临床，设计合理，属于本学科研究热点，研究工作具有一定的理论意义与实际价值。论文的内容与题目基本相符，结构完整，格式规范，层次清楚，条理分明，语言通顺流畅，内容丰富。文献材料收集丰富详实，基本涵盖了本学科相关的主要文献，并对本学科发展趋势有一定的归纳作用。数据资料充分，论述过程严谨，思路清晰，综合运用了所学知识解决问题，分析方法选用得当，结果可信。论文撰写严肃认真，推理符合逻辑，结论和建议具有现实意义。

该论文反映出了作者在本门学科方面坚实的理论基础、系统的专业知识以及良好的科研能力。达到了硕士学位论文的要求，建议安排答辩。

xxx同学的学位论文《基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统数据模型的分析和研究》选题于教育部委托中山大学开展的高校本科专业设置预测系统项目。该论文研究成果对于构建高校本科专业设置预测系统具有一定的先导性意义。

本文主要依靠着高校本科专业设置预测系统的数据模型这个问题展开分析和研究

论文首先对已有的专业设置数据模型进行综述，分析其在功能性、预测性、分析性以及挖掘性方面的不足之处，然后结合高校本科专业设置的实际需求，引入数据挖掘技术、数据仓库和OLAP，构建基于数据挖掘的`高校本科专业设置预测系统的数据模型。总的来说，论文框架清晰，逻辑严谨，行文体现了自己的学术思考及思辨结论，有自己的创见。

开题报告评语：

该生在前期通过查阅文献，对研究内容所涉及的研究领域进行了较为全面的调研，对课题《拱桥平面内自由振动模型及特性研究》有了较全面的认识，论文的研究方法基本已经掌握。工作安排合理，态度认真，目前论文写作的前期准备工作已经基本完成，开题报告符合规范格式，准予开题。

中期考核导师意见

该生为人处世和善热情，乐观开朗，乐于助人，意志坚强。尊重师长，和同学关系融洽。学术上努力、勤奋，认真钻研专业知识，奠定了较为坚实的专业基础，取得了较好的成绩。在校期间积极参与学校的各项集体活动，锻炼了自身的实践操作能力，也提升了自身素质 在硕士论文研究期间，具有积极探索的精神，埋头苦干，努力钻研，阅读了大量的文献资料，能依据导师要求积极进行论文创作课题进展符合预期计划 。

中期考核小组意见：

该生在前期的工作中能充分的分析课题任务需求，熟练掌握拱桥平面内自由振动模型及特性研究，完成了下承式拱桥和系杆拱桥平面内自由振动模型及特性研究所做研究具有一定的工程实际意义，也为下一步工作的展开做好了充分的准备。期间该生工作安排合理，学术态度认真，学术作风严谨，科研工作量较大，课题进展符合预期计划。

摘要：随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。 关键词：数据挖掘；知识；分析；市场营销；金融投资 随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。由此，数据挖掘技术应运而生。下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。一、数据挖掘定义数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。从这个角度数据挖掘也可以描述为：按企业制定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。二、数据挖掘技术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，代写论文其中数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中，因为数据仓库会对数据进行清理，并会解决数据的不一致问题，这会给数据挖掘带来很多好处。此外数据挖掘还利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处，这两门学科都致力于模式发现和预测。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术的三大支柱。由于数据挖掘所发现的知识的不同，其所利用的技术也有所不同。1．广义知识。指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识，反映同类事物的共同性质，是对数据的概括、精炼和抽象。广义知识的发现方法和实现技术有很多，如数据立方体、面向屙性的归约等。数据立方体的基本思想是实现某些常用的代价较高的聚集函数的计算，诸如计数、求和、平均、最大值等，并将这些实现视图储存在多维数据库中。而面向属性的归约是以类SQL语言来表示数据挖掘查询，收集数据库中的相关数据集，然后在相关数据集上应用一系列数据推广技术进行数据推广，包括属性删除、概念树提升、属性阈值控制、计数及其他聚集函数传播等。2．关联知识。它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。最为著名的关联规则发现方法是Apriori算法和FP—Growth算法。关联规则的发现可分为两步：第一步是迭代识别所有的频繁项目集，要求频繁项目集的支持率不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造可信度不低于用户设定的最低值的规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。3．分类知识。它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。分类方法有决策树、朴素贝叶斯、神经网络、遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法、线性回归和K—Means划分等。其中最为典型的分类方法是决策树。它是从实例集中构造决策树，是一种有指导的学习方法。该方法先根据训练子集形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练子集中，重复该过程一直到形成正确的决策集。最终结果是一棵树，其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的屙性，该分枝对应该屙性的某一可能值。4．预测型知识。它根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。目前，时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比较完善的时间序列建模理论和分析方法，这些经典的数学方法通过建立随机模型，进行时间序列的预测。由于大量的时间序列是非平稳的，其特征参数和数据分布随着时间的推移而发生变化。因此，仅仅通过对某段历史数据的训练，建立单一的神经网络预测模型，还无法完成准确的预测任务。为此，人们提出了基于统计学和基于精确性的再训练方法，当发现现存预测模型不再适用于当前数据时，对模型重新训练，获得新的权重参数，建立新的模型。5．偏差型知识。它是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例、数据聚类外的离群值等。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，并随着概念层次的提升，从微观到中观、到宏观，以满足不同用户不同层次决策的需要。三、数据挖掘流程数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，代写毕业论文并使用这些信息做出决策或丰富知识。数据挖掘的基本过程和主要步骤如下：过程中各步骤的大体内容如下：1．确定业务对象，清晰地定义出业务问题。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结构不可预测，但要探索的问题应该是有预见的，为了数据挖掘而挖掘则带有盲目性，是不会成功的。2．数据准备。(1)数据选择。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。(2)数据预处理。研究数据的质量，进行数据的集成、变换、归约、压缩等．为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。(3)数据转换。将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，这是数据挖掘成功的关键。3．数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善和选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。4．结果分析。解释并评估结果。其使用的分析方法一般应视挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。5．知识同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。四、数据挖掘的应用数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前在很多领域，数据挖掘都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。1．市场营销。由于管理信息系统和P0S系统在商业尤其是零售业内的普遍使用，特别是条形码技术的使用，从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据，并且数据量在不断激增。对市场营销来说，通过数据分析了解客户购物行为的一些特征，对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析，可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息，从而为商业决策提供了可靠的依据。数据挖掘在营销业上的应用可分为两类：数据库营销(database markerting)和货篮分析(basket analysis)。数据库营销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。通过对已有的顾客数据的辱淅，可以将用户分为不同级别，级别越高，其购买的可能性就越大。货篮分析是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式，例如：如果A商品被选购，那么B商品被购买的可能性为95％，从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品，并且对进货的选择和搭配上也更有目的性。这方面的系统有：Opportunity Ex-plorer，它可用于超市商品销售异常情况的因果分析等，另外IBM公司也开发了识别顾客购买行为模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。2．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(如神经网络或统计回归技术)。代写硕士论文由于金融投资的风险很大，在进行投资决策时，更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析，以选择最佳的投资方向。无论是投资评估还是股票市场预测，都是对事物发展的一种预测，而且是建立在对数据的分析基础之上的。数据挖掘可以通过对已有数据的处理，找到数据对象之间的关系，然后利用学习得到的模式进行合理的预测。这方面的系统有Fidelity Stock Selector和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来辅助管理多达6亿美元的有价证券。3．欺诈甄别。银行或商业上经常发生行为，如恶性透支等，这些给银行和商业单位带来了巨大的损失。对这类行为进行预测可以减少损失。进行甄别主要是通过总结正常行为和行为之间的关系，得到行为的一些特性，这样当某项业务符合这些特征时，可以向决策人员提出警告。这方面应用非常成功的系统有：FALCON系统和FAIS系统。FALCON是HNC公司开发的信用卡欺诈估测系统，它已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易；FAIS则是一个用于识别与洗钱有关的金融交易的系统，它使用的是一般的政府数据表单。此外数据挖掘还可用于天文学上的遥远星体探测、基因工程的研究、web信息检索等。结束语随着数据库、人工智能、数理统计及计算机软硬件技术的发展，数据挖掘技术必能在更多的领域内取得更广泛的应用。 参考文献：[1]闫建红《数据库系统概论》的教学改革与探索[J]．山西广播电视大学学报，2006，(15)：16—17．