数据库的毕业论文题目

这些你都可以去看下，只做参考，题目还是要你自拟的比较好，其实有很多题目可选的，就看戏喜欢怎么样的选题，或者想用什么样的语言去编程，尽量选简单点的。按理说你妹学校应该有选题给你们选的，你可以去你们老师那多了解比较好。1、网络股票交易（行情分析、服务等）2、计算机安全技术应用3、管理信息系统设计与实现（网上交易、仓储管理、档案管理等）4、电子商务网站规划与建设5、网络安全问题和对策6、手写签名的身份识别及应用7、企业应用集成（EAI）与企业信息门户（EIP）建设若干问题探讨1）、企业信息化现状诊断问题2）、EAI/EIP技术路线与平台选型问题3)、EAI/EIP建设功能规划问题4)、EAI/EIP建设实施策略问题5)、EAI/EIP建设效益评估问题8、基于RFID（射频技术）的现代物流管理技术1）、综述管理与技术的发展与方向2）、具体应用系统建设方案设计9、知识表示与企业知识系统建设1）、综述知识表示方法与企业知识系统建设发展与方向2）、知识型数字档案系统建设方案设计10、信息工程监理模型与技术1）、综述我国信息工程监理的发展与方向2）、信息工程监理模型的设计与相关技术研究3）、某个信息工程监理方案的设计11、信息安全技术及其应用结合日常应用涉及的一个具体的网络、通信和计算机应用中设计的加密、木马、病毒等信息安全问题，利用理论和技术手段，做深入的分析和研究，从算法、代码、体系结构、攻击和预防等层面，分析和解决硬件与环境安全、软件安全、加密技术、备份与恢复、网络安全、计算机病毒等特定的应用安全问题，提供保障计算机系统安全的策略、方法与基本技术。12、计算机网络与应用（网络实验对等网、交换机路由器实验、网络入侵、网络监测等）分析和设计一个基于网络的应用系统。结合行业或具体的应用，分析和设计一个实用网络，并讨论应用和安全等问题。13、网站建设根据需求，分析、设计和实现一个具体的实用网站。使用ASP、Java、PHP以及Flash、Dreamweaver开发Internet 应用系统。14、信息系统分析与设计利用数据库技术，开发实用程序，建立分析和设计一个简单的管理信息系统（MIS）、决策支持系统（DSS）、企业资源计划（ERP）等系统程序，按照软件工程的方法和步骤，将分析、设计、实现相关内容书写成学位论文。15、应用程序开发利用某一主要编程语言，编写实用小软件。如用C、VB、Delphi、Java等编写实用程序。16、网络游戏技术通过分析或设计的一个具体的网络游戏设计实例，深入讨论关于软件开发平台、游戏动画与虚拟现实、用户界面设计、游戏设计实践等的一个具体内容。

学术堂整理了十五个好写的计算机科学与技术专业毕业论文题目供大家进行参考：1、多媒体课件开发工具对比研究2、信息技术教学方法研究3、中小学信息技术课程标准研究4、网络环境下教学评价系统研究5、利用网络技术支持课堂教学改革6、网络环境下教与学的研究与实现7、小学信息技术课程教学内容与方法探讨8、基于FLASH的多媒体课件设计与开发9、中学信息技术教育对学生文化素养的影响现状与对策10、新课程改革下中学信息技术课改情况调查分析11、信息技术环境下的教师素质和能力、角色与地位12、信息技术与课程整合的研究13、中学新课程对信息技术教师的素质要求研究14、多媒体课件或网络课件制作15、多媒体教学软件的设计与制作

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。

专科还是本科