都可以吧你兴趣在哪里
数据分析，数据挖掘都是可以看看的。
待遇没法说 看能力的 没有好坏 就像一个服务员一个月拿1500和一个服务员一个月拿1700 你觉得有差别么？ 但空姐却拿很多也是服务员 这里面的道理你应该懂了 不需要多解释！
数据挖掘本身是统计学、计算机科学、机械智能等多学科交叉而形成的，研究方向很多。建议结合自己的兴趣进行选择。推荐的几个方向有：金融数据挖掘与分析；模式识别；支持向量机；聚类算法研究；智能决策支持系统研究；数据挖掘理论研究等。这些方向都有待于开拓和深入，认真投入时间肯定会有所建树的。与君共勉！
回答 内容如下： 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 [鲜花][鲜花] 更多5条
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
25．新会计准则与会计信息披露
(一)题名(Title,Topic) 题名又称题目或标题。题名是以最恰当、最简明的词语反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合。论文格式相关书籍 论文题目是一篇论文给出的涉及论文范围与水平的第一个重要信息，也是必须考虑到有助于选定关键词不达意和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息。论文题目十分重要，必须用心斟酌选定。有人描述其重要性，用了下面的一句话：“论文题目是文章的一半”。对论文题目的要求是：准确得体：简短精炼：外延和内涵恰如其分：醒目。(二)作者姓名和单位(Author and department) 这一项属于论文署名问题。署名一是为了表明文责自负，二是记录作用的劳动成果，三是便于读者与作者的联系及文献检索(作者索引)。大致分为二种情形，即：单个作者论文和多作者论文。后者按署名顺序列为第一作者、第二作者……。重要的是坚持实事求是的态度，对研究工作与论文撰写实际贡献最大的列为第一作者，贡献次之的，列为第二作者，余类推。注明作者所在单位同样是为了便于读者与作者的联系。(三)摘要(Abstract) 论文一般应有摘要，有些为了国际交流，还有外文(多用英文)摘要。它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。其他用是不阅读论文全文即能获得必要的信息。摘要应包含以下内容：①从事这一研究的目的和重要性;②研究的主要内容，指明完成了哪些工作;③获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解;④结论或结果的意义。(四)关键词(Key words) 关键词属于主题词中的一类。主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词的叙词。 主题词是用来描述文献资料主题和给出检索文献资料的一种新型的情报检索语言词汇，正是由于它的出现和发展，才使得情报检索计算机化(计算机检索)成为可能。主题词是指以概念的特性关系来区分事物，用自然语言来表达，并且具有组配功能，用以准确显示词与词之间的语义概念关系的动态性的词或词组。 技巧—：依据学术方向进行选题。论文写作的价值，关键在于能够解决特定行业的特定问题，特别是在学术方面的论文更是如此。因此，论文选择和提炼标题的技巧之一，就是依据学术价值进行选择提炼。 技巧二：依据兴趣爱好进行选题。论文选择和提炼标题的技巧之二，就是从作者的爱好和兴趣出发，只有选题符合作者兴趣和爱好，作者平日所积累的资料才能得以发挥效用，语言应用等方面也才能熟能生巧。 技巧三：依据掌握的文献资料进行选题。文献资料是支撑、充实论文的基础，同时更能体现论文所研究的方向和观点，因而，作者从现有文献资料出发，进行选题和提炼标题，即成为第三大技巧。 技巧四：从小从专进行选题。所谓从小从专，即是指软文撰稿者在进行选则和提炼标题时，要从专业出发，从小处入手进行突破，切记全而不专，大而空洞。
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。。。。。。。。。。。
这个方向的处理是要想发论文，需要有一些技术手段的考量。所以写的时候一定要有一定的准确度，方向性要明确，才可以在这个方面写出优秀的论文。
随着计算机技术的发展，医学图像已成为医疗诊断中一个非常重要的手段。医学图像之所以成为重要的诊断手段，就在于它能够区分不同的结构使其在图像上表现出具有不同的边界，最近几年图像处理一直很火,医学图像处理不错,主要是人们的生活水平提高了，对医疗的投入多了，而且很多病理都需要图像的支持，纵观国内好多研究所研究院，也开始做医学图像处理这一块了。
这两个都不是同一个领域的吧， 应该是图像处理吧。
我觉得只要你做好了知道有方向知道怎么导师告诉你怎么写，你就知道怎么发论文了。
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