可以往数据分析方向写哦
很多人都想进入数据分析这一行业，但是对数据分析的方向不是很了解，很多人都认为数据分析是需要安静下来分析数据的，不需要多么强的表达能力，其实这是不对的，数据分析工作是有很多方向的，不用的方向对人才有不同的需求，一般来说，数据分析的方向大致可以划分成四大方向，分别式数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。首先说一下数据分析这一个方向。数据分析包括数据运营和商业分析 。数据分析是业务方向的数据分析师。这是很多人都能够进入的数据分析行业，也是很多人从这个方向成为了数据分析师，在数据分析行业中，业务方向的数据分析师最多。正因为人数最多，所以这类岗位的人才质量参差不齐。有的数据分析师也只是会Excel表。当然数据分析师是一个基础岗位，如果专精于业务，更适合往管理端发展，单纯的工具和技巧很难拉开差距。数据分析的管理岗，比较常见的有数据运营经理和总监，数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系，并且解决日常的各类问题。第二说一下数据挖掘，数据挖掘是技术方向的数据分析师岗位，有些归类在研发部门，有些则单独成立数据部门。数据挖掘工程师需要很多的数据分析技能，具体体现在数据挖掘工程师要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。数据挖掘工程师，除了掌握算法，同样需要编程能力去实现，不论R、Python、Scala/Java，至少掌握一种。但是数据挖掘工程师必须精通SQL。然后说一下数据产品经理。大家都会觉得数据产品经理这个岗位比较新兴，具体就是公司数据产品的规划者。是真正意义上的数据产品经理。就目前而言，数据量与日俱增，此时会有不少数据相关的产品项目。这些当然也是产品，自然需要提炼需求、设计、规划、项目排期，乃至落地。从职业发展上看，数据分析师做数据产品经理更合适。普通的产品经理，对前端、后端的技术栈尚未熟悉，何况日新月异的数据栈。这个岗位尤其适合对数据特别感兴趣的人。最后说一下数据工程师，数据工程师是一个不错的发展方向，因为数据挖掘需要了解算法/模型，理论知识要求过高，自己学习不容易突破自己。选择更底层的工程实现和架构，也是出路，薪资也不会低于数据挖掘/算法专家。数据工程师，可以从数据分析师的SQL技能，往数据的底层收集、存储、计算、运维拓展。往后发展则是数据总监、或者数据架构师。以上的内容就是小编为大家讲解的数据分析行业的具体的发展方向了，大家在选择数据分析行业的时候一定要好好的分析自己究竟适合哪一个职业，只有找到自己适合的职业，才能够一直有成就感，从而能够更深入的学习。如果不适合，那么除了浪费时间，还带来了挫败感。
现在感觉大家说大数据，一般都在炒概念，大数据并不难，怎么让数据分析落地式很难的，在我来看，目前很多人都在吹嘘大数据，但是真正懂大数据落地的人寥寥无几。给你一个工具，FineBI,楼主可以自己看看。
通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。数据分析目的：数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
导师会给的啊
有本统计学与应用，你参考下里面有关统计学的论文，看看里面哪些好找数据
你看下（统计学与应用 ）呗~看下别人的论题呗
具体要求说下吧。。。。。。。。。。。
有本统计学与应用，你参考下里面有关统计学的论文，看看里面哪些好找数据
发表论文的话，如果是纯理论的统计学，我想还是很难的，除非你有着很好的数学功底。建议题主考虑统计学和其他学科的交叉方向，例如生物统计、系统可靠性、经济统计等。当然，这需要和题主周围的资源进行结合，例如自己的导师，虽然他是做运筹优化的，但你完全可以考虑用统计学的知识解决该领域的问题。据我所知，运筹优化需要数据建模，需要对系统进行假设、估计数据的分布等等，题主可以在这一方面做一些“参数估计”的工作，然后和具体的研究领域相结合，然后把论文发表到该领域的期刊，而不是纯统计的期刊。接下来我想说的是，如何找一个好的想法，如何写论文，不仅对统计学有用，也适合于其他专业。首先，多了解一些该领域的期刊，好和坏都要了解，看看这些期刊都倾向于接收什么类型的文章；然后，多读论文，把握研究热点，多总结，找到自己的想法；最后，确定一个可行度和创新性较高、并且难度适中的想法进行论文的撰写。看题主的要求并不算太高，只要是SCI就可以，那就可以多了解了解SCI四区的期刊，发表论文相对容易。在进行学术论文创作的整个过程中，千万不要忘记了和你的导师交流，虽然他是运筹领域的，但你完全可以借鉴他在写、发论文时的宝贵经验，少走弯路！
数据可从网上搜索，统计年鉴及各大数据库都有，再通过统计软件作分析，例如相关分析和回归分析，这种论文偏理论型。推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的机率并且做出对于母体的推论。这个推论可能以对/错问题的答案所呈现（假设检定）。对于数字特征量的估计（估计），对于未来观察的预测，关联性的预测（相关性），或是将关系模型化（回归）。其他的模型化技术包括变异数分析（ANOVA），时间序列，以及数据挖掘。为了实际的理由，我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所搜集的样本叫做资料。资料是统计分析的对象，并且被用做两种相关的用途：描述和推论。描述统计学处理有关叙述的问题：资料是否可以被有效的摘要，不论是以数学或是图片表现，以用来代表母体的性质？基础的数学描述包括了平均数和标准差。图像的摘要则包含了许多种的表和图。
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。对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
这个可以完成的。
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）。
（1）选题必须在作者能够准确地掌握大学阶段所学的专业基础知识范围之内（2）选题要符合综合运用所学知识进行科学研究的范围（3）对所研究的题目要有一定的心得体会(4)论文题目的范围不宜过宽,一般选择本科某一重要问题的一个侧面
想写论文第一步要去看别人写什么，例如中国期刊检索之类的文献网站，看了之后你要找到自己感兴趣的东西，再去进一步挖掘你喜欢的内容，之后就是反复推敲，选择一个小的题目，题目越小越好切记！第2步拿着你选择的题目去询问你的导师，向他表述你的想法，征求导师的意见，如此反复，直到你的思路符合导师的想法就可以定题了。这个时候还要注意你选择的题目又没有跟他人一样的，一样的题目你就要修改你的题目了，技巧是在题目上加：新研究、近期、最近之类定语！！！选择好题目之后就是选择题目的扩展方向，这个时候就是把你检索的文献进行对比，挖掘你的思路需要的文献，以及哪些文献的使用性强，组织好自己的论文，一定要多引用。大量的文献纳入到你的论文你写的东西就会很丰富！各大高校研究生都将面临着硕士期间毕业论文的选题，而读研期间最愁的问题之一就是选题，这是每个研究生学业期间所必经之路，一般导师也不会手把手地教你如何定下论文题目，一般都是给你个大方向，然后剩下的基本都自能靠自己了。下面将给出一些论文选题的大致思路。一、首先确定毕业论文的大方向（1）主要取决于你导师手里的科研项目，导师做什么领域的研究你就跟着做那个领域，这样会对你的硕士论文有很大帮助。 （2）选题确定大方向时注意要靠近导师做过领域的大方向，最好不要找一个导师没接触过的领域，不然你要自己做很多事，走更多的弯路，还得不到导师指导。二、找创新性、确定选题研究意义创新性和研究意义是第二个考虑点，别人想到过的创新点，做过的事情你再做就没有太大意义了，如果你对前人所做的有异议，觉得能有很大改进或与此观点不同的也可进行研究，所以要以你这项工作为你所在的研究领域带来什么样的价值为标准进行选题。所以，在开始选题时，你必须考虑的是研究意义。研究意义可以从两方面来进行考虑：（1）学术意义学术意义是对本学科领域，本专业现有的科学理论的创造、深化和发展。主要表现在研究者经过周密的研究、逻辑推理和论证，对学科建设发展提出了建设性的建议。对领域研究流程进行优化，通过缩减制作工艺的流程或者优化一些参数，变量等使得其成本、产量、生产环节有很大提升。多学科交叉研究，开创新的思路，国外的课题研究很多是多学科交叉的方式，这种研究思路比较新颖，容易有成果，也非常有学术价值。交叉研究很容易有新的研究思路，做的好就是开创性的新方向，这也是国内外研究的热潮。（2）应用意义应用价值也是非常重要的，绝大部分学术研究目的就是实现其应用价值。所以我们从事课题研究时，一开始便要试着去了解问题的本质，然后去解决它。所以选题时尽量选择一些对国民经济建设有较大实用价值的课题。通过对市场的分析，了解市场，了解其研究领域背后的价值，就可以筛选出那些市场规模前景好的领域，技术成熟（取决于你是做理论还是做应用），细分领域，研究现状等。三、进行可行性分析可行性的分析是指你的想法和创新实现的可能性，这个既能帮你判断课题值不值得做，大概地了解你这个选题在之后过程中的困难程度，也决定你是否能顺利业。确定可行性时，可以多借鉴前一辈已有的成果进行分析。通过上述几步，接下来便是大量地阅读文献，根据你的选题，带着目的去阅读文献，而不是晕头转向地在文献里云游；细读题目，快速读取摘要，从而确定是不是对你选题相关、有用，符合的话便快速读其引言、研究思路和结论部分，看完后可以用Word或Excel进行思考总结，方便之后的回看及研究。对选题进行相关评估：（1）清楚地了解开展这项研究的资源是否具有，比如试验材料、设备、仪器等；（2）导师对该领域是否熟悉、是否有相关研究；（3）开展此项课题所需经费是否满足。四、实验设计初步确定你的研究方向、选题后，便是实验方案的设计，这时你可以查找与你研究方向密切相关的文献进行阅读，重点搞清楚其文献的研究方法，通常一个方向的研究方法有很多种，那就要对不同的研究方法进行对比找出交叉或者优化的方法，这也是实验设计的核心部分。在确定实验方案时，可以考虑以下几个问题：（1）明确你想解决的问题是什么？（2）通过阅读文献，了解目前解决相关、相似问题，主要有哪些方法？（3）我可以提出什么样的假设？（4）我可以如何验证我的假设？五、总结以上便是选题时需要注意的事情，按照这个流程来，选题时大方向肯定不会错。选题时，还要注意以下几点：（1）选题时最好准备1~3个选题，只选择1个很可能被导师否掉；（2）选题时遇到问题，多和导师进行交流，也可以与同门师兄进行探讨；（3）选题时不要选择太难的，量力而行，否则可能不能按时毕业；（4）学会运用知网的关系网络对研究领域进行可视化分析选题。
选题原则：1、问题导向原则。从事学术研究的主要成果是通过学术论文的形式来展现的，在从事学术研究过程中，会有很多的科学问题、工作问题、方法问题等需要解决，一篇学术论文能够解决其中的一个小问题即可。在确定学术论文的题目的时候，就要坚持问题导向，这篇论文要解决一个在学术研究中遇到的什么问题，如何解决，一定要做到在下笔之前心中有数，否则，写出来的论文如果自己都不清楚写了些什么东西，审稿专家看了后更会是一头雾水，不知所云。2、科学性原则。论文是学术论文，是研究生申请学位的学位论文，不是领导的讲话稿，不是随笔，一定要让人看到题目就能感受到其学术价值含量。3、精准性原则。学术论文的题名要精准地将解决的问题、方法体现出来，不能太宽泛、太笼统。宽泛、笼统的题目只能说是研究领域或者研究方向，不能作为学术论文的题目，学术论文的题名要聚焦到问题的本质和核心，聚焦到解决问题的方式方法。4、适合性原则。这里讲的适合性，主要是从论文选题涉及到的研究领域、研究方法等要适合作者自己。好的题目很多，但不是所有人都能写出来的。你所选择的学术论文题目必须要与你的学科、专业相适合，解决问题的方法也必须是你自己能够驾驭的、熟练掌握的才行。论文题目与自己的知识积累、智力储备和研究经验积累不匹配的话，“一切皆是浮云”。选题方法：1、浏览捕捉法。通过对占有的文献资料快速、大量地阅读，在比较中来确定题目。浏览，一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行，这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中，提出问题，寻找自己的论题。这就需要我们对收集到的材料进行全面阅读研究，主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解，不能“先入为主”。不能以自己头脑中原有的观点决定取舍，而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考，从内容丰富的资料中吸取营养，反复思考琢磨之后，就会有所发现，然后再根据自己的实际确定自己的论题。2、追溯验证法。这种方法要求同学们先有一个初步的想法或思路，然后再通过阅读资料加以验证来确定选题。同学们应该先有自己的主观论点，即根据自己平时的积累，初步确定准选题范围，然后通过阅读别人的成果验证自己的初步想法或思路是否对别人成果的简单重复。是否对别人的观点有补充作用；如果自己的初步想法或思路虽然别人还没有谈到，暂时还没有成果出版，但自己尚缺乏足够的理由来加以论证，那就应该中止，再作重新构思。要善于捕捉一闪之念，抓住不放，深入研究。在阅读文献资料或调查研究中，有时会突然产生一些思想火花，尽管这种想法很简单、很朦胧，也未成型，但对这种“灵光一现”的思想千万不可轻易放弃，要反复阅读、论证。3、小题大做法。著名学者胡适主张从小题目做起，他说：“题目越小越好，在小题大做上可以得到训练。千万不可作大题目。”研究生的学术论文选题有大小、广狭之分，大的题目可以大到需要众多研究生通力合作方可完成，小的题目可以小到只研究具体的工作问题，甚至小到一个指标的确定、变量的赋权等。只要研究深入，能提出新见解、采用新方法、提出新思路，小题目也可能产生较大学术影响。小题目反而能写出有价值的大文章，大题目倒难以驾驭，容易写得肤浅，没有价值。4、知识迁移法。通过多年的学习积累，我们对本学科研究领域、研究方向的理论知识一般已经有一个系统的理解和掌握。但有时候本学科研究领域、研究方向成熟的理论、方法可能一时不能有效解决新的问题，这时候我们就可以借鉴相近学科、相关学科的理论和方法，这是对已有知识的一种延伸和拓展，是一种有效的迁移。我们经常鼓励同学们跨学科阅读文献，就在于为同学们在认识问题和解决问题的时候能够将相近学科、相关学科的理论知识、研究方法来感应快速变化的环境，从而形成一些新的观点，迁移得当往往会激发同学们思维的创造力和开拓性。5、旧瓶装新酒法。学术论文的创新一般体现在用新方法解决新问题、用老方法解决新问题和用新方法解决老问题三个方面，旧瓶装新酒法就是用新方法解决老问题。旧瓶指的是相对陈旧的选题，即针对同一选题已经有许多文章了，新酒指的是相对较新的观点、理论或者作者通过调研原始采集的数据和案例。扩展资料：论文是无论学生、还是老师都面临的一大作业，论文的基础就是选题。要能够正确而恰当地选题，首先要明确选题的原则，明确了选题原则，就能比较容易地选定一个既有一定学术价值，又符合自己志趣，适合个人研究能力，因而较有成功把握的题目。毕业论文选题可以十分广泛，各个学科领域的问题都可以成为论文的题目。理论来源于实践并且为实践服务，所以科学研究的选题首先要注意的就是理论和实际相结合。首先，我们要注意本课题的实用价值，选择具有现实意义。论文的实用价值就是指我们所选的题目应该是与社会生活密切相关的，是大众所关心的问题。这种问题反映了特定的历史时期和社会阶段人民生活的重点和热点，是与广大民众息息相关的问题。第二，要注意主体的理论价值。上面说道我们要注意课题的实用价值，但是就不等于是急功近利的实用主义，也不是提倡必须要有直接的效益作用。作为一篇毕业论文，毕业论文的形式和内容与总结调查报告有着本质的区别。
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