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数据挖掘得概念，关键技术及应用 数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用数据挖掘的关联规则、概念、算法（以两种算法规则为例）归纳算法过程
您好，根据您的要求，以下是刘勰时序论文的题目：1.时序分析在社会网络分析中的应用2.时序分析在虚拟社会中的应用3.时序分析在智能家居中的应用4.时序分析在智能交通系统中的应用5.时序分析在智能医疗系统中的应用6.时序分析在智能安全系统中的应用7.时序分析在自然语言处理中的应用8.时序分析在智能商业系统中的应用9.时序分析在智能制造系统中的应用10.时序分析在智能环境监测系统中的应用
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。
1、分析现状
分析现状是我们数据分析的基本目的，我们需要明确当前市场环境下，我们的产品市场占有率是多少，注册用户的来源有哪些，注册转化率是多少，购买转化率是多少，竞品是什么，竞品的发展现状如何。
我们和竞争对手相对，优势有哪些，不足又有哪些等等，都是属于对于现状的分析。这里包括两方面的内容，分析自己的现状和分析竞争对手的现状。
2、分析原因
分析原因是数据运营者用得比较多的了，做运营的人，在具体的业务中，不光要知道怎么了，还需要知道为什么如此。在业务上，我们经常会遇到某天用户突然很活跃，有时用户突然大量流失等，每一个变化都是有原因的，我们要做的就是找出这个原因，并给出解决办法，这些就是分析原因。
3、预测未来
数据分析的第三个目的就是预测未来，所谓未雨绸缪，用数据分析的方法预测未来产品的变化趋势，对于产品的运营者来说至关重要。
作为运营者，可根据最近一段时间产品的数据变化，根据趋势线和运营策略的力度，去预测未来的趋势，并用接下来的一段时间去验证这个趋势是否可行，而且实现数据驱动业务增长。
扩展资料：
大数据要分析的数据类型主要有四大类：
1、交易数据(TRANSACTION DATA)
大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2、人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
3、移动数据(MOBILE DATA)
能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。
4、机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)
这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。
机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。来自物联网的数据可以用于构建分析模型，连续监测预测性行为(如当传感器值表示有问题时进行识别)，提供规定的指令(如警示技术人员在真正出问题之前检查设备)。
参考资料来源：百度百科—大数据
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。
数据分析是一种统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据，以便弄清哪些是同质的，从而更好地了解数据。
资料分析可以处理大量数据，并确定这些数据最有用的部分。本学科近年来的成功，很大程度上是因为制图技术的提高。这些图可以通过直接分析数据，来突出难以捕捉的关系；更重要的是，这些表达方法与基于现象分布的“先验”观念无关，与经典统计方法正相反。
资料分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得资料分析得以推广。资料分析是数学与计算机科学相结合的产物。
若是以固定时间为资料分析的颗粒单位，则称为时间序列分析，是主要作为销售数据商业分析的方法之一。
扩展资料：
分析工具
使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、移动平均等内容。
在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。
参考资料：百度百科-数据分析
主要是针对客户信息，为促进公司与顾客见关系的基础，挖掘潜在客户，保留客户忠诚。
目的是发现已存在但未被人知的规律,为人们决策提供指导性信息
研究热点与前沿发展问题主要途径是跟踪最新的顶级杂志上你自己专业的文章都写了啥。如果你不想探讨去这个杂志网站去检索，查看的话，比较有效率的方法有几个。1.实时跟进最新动态到领域内顶级期刊的官网注册和订阅，通过邮箱接收新文章的推送。（邮箱确实方便啊，你可以用这个软件设置一周接受一次的方式）下面这个就是我经常用的，基本上就是注册然后添加关键词就好了。如果你有更加具体的研究方向或者业内的大牛学者，可以到谷歌学术关注实时文章动态。这个额外的好处是你可以选择国内的邮箱作为接受邮箱，如果身在国内还是不错的.这个可以直接在Google Scholar中以格式author:"学者的姓名"进行搜索。现在比较可惜的是Inoreader （是一个将文献RSS 阅读器），好像大家正常上不去了，就不说了。2.进一步的数据分析上面这种类型是对最新现有文章的持续跟踪，时间长了，自然就知道了。但其实你如果想要短时间确认它是不是研究热点，你可以用一些前沿热点分析工具，直接进行大数据文献分析啊。比如，vosviewer。3.对特定性的文献深入阅读（贵在精，不在多）在这基础上，应该已经知道一些你自己领域内的方向大致热点，如果想快速最为深入的确定并了解该领域，那就得看重要文献了。所以，以上就是研究热点与前沿发展问题主要途径。
你先看韩家炜的那本《数据挖掘》，然后看一下几个会议的论文SIGKDDCIKMICDMPAKDD里面的论文都是比较好的，具体内容需要看你最后做的是什么问题，现在做recommendation（推荐）的比较多。
当前，社会学研究的热点和前沿问题主要集中在以下五个领域:社会结构变迁与社会分层研究、社会学理论和研究方法，和谐社会研究，社会组织与社会政策研究，社会建设与社会质量研究。社会变迁与社会分局研究社会变迁与社会结构研究可来是社会学的重要研究主题之一。在中国.伴随着改革开故的深入，社会现代化快速发展，社会结构急剧变化，新的社会利益关系格局也逐步形成。社会变迁及社会结构和利益的分化会不会导致社会不同群体的对立和冲突，日益成为学界关注的焦点。从总体上说，近年来学界关于社会变迁和社会结构分化的研究主要集中在以下三个方面:1、社会变迁与现代化研究一般社会学的理论从古申学者那里开始，一直研究有限的几个其本问题:社会秩序是如何维持的?内部的和外部的变迁是如何实现的?社会成易如何为其牛在和人英再生产获政告说?社会事干理论愿试图研等并确定社会的内部与外部变迁，社会变迁的实体、动力、规律、单元，层面，社会变迁的初始动因，基本前提，一最形式，实际过程，具体途径等。社会变迁理论还试图研究、确定社会变迁的维度，如速度、深度.方向和可控制性，以及能够改变原有出度的外部和内部的变革力量，并解释它们之间的关联，近几年，学界对这一问题关注较多的是经济增长和社会发展，国家和区域发展，以人为水和全面，协调、可持续的发展增长收益的分享，个球化与文化的多样性等。一些中青年学者还从新的视角来研究社会变迁与现代业，如从社会分化与整合的角度，非常现行动视域、社会化小生产理论框架建构等副究分析了社会变迁及中国现代化问题。2、中国补会结构转型与社会分层的特有机制对这一论题的探讨，相关研究在理论取向和解释逻辑上呈现出基于不同学术范式背景的差异。学者李强引入国家政策变量分析它对分层机制的作用，认为要的社会分层的具体机都有三个层次，他次是“基谓座论”、“大的政策原型”、感实真他的政策。李路路认为中国的市场化转型导致社会阶层结构的变革，由“决定器”转向“交易性”。孙立平认为当前中国社会各阶层特别社会上层与下层之间出现了结构性“断裂”，同时，她还认为利意关系称利点格易的形成成为社会变迁或社会转型过程的最重要组成部分之一，其它学者则基于改革开放以来社会流动的规模、速度和流动机制等方面，认为当代中国社会的结构转型和阶层分化机制并非如此简单。3、社会中间阶层的崛起、特征与社会功能社会阶层结构的中间部分即中间险层是学者们广泛关注的问题。近年来，关于中间阶层的社会学研究几平都是已绕中间阶层的理论界定，中国社会中间阶层的存在与发展及其构成特征等问题展开的。学者李培林、张想以收入，就要程务育作为三个基本维度，对中国当前发展险段的中产阶级规模以及中等收入者的规模进行了流算，并比较了“客观中产”和“认同中产”在社会态度一致整上的差异，但这个所谓中产阶级学界当前认为并不是一个具有统一的社会态度和行为取向的“阶级”，一些学者认为分层研究在对当前中国的现实进行解释时有其优势，也有其不足。例如，学者冯什政就从阶级分析和分层研究两种范式的内在逻辑出发，结合改革以来中国社会形势的变迁，回答了为什么要重返阶级分析的问题。社会学理论和研究方法社会学理论和方法研究是社会学学科发展的基础。中国社会学理论和方法体系的建构，当前还处于翻译引进与研究并重阶段。近几年米，中的社会学得往费老迪光生信了的“里说自觉"中国社会学思容费考通尘牛相与的“女少自受”见相的引号下，去关来他说的5守"，打无让构本土礼会学的理论自觉愈益明显。因此，在全球化的时代坐标里如何挖掘、总结“中国经验”，推进社会学研究方法的创新、发展，成为当前社会学研究涉及的事要论题。1、社会学理论上“中国经验”的挖打与总结在学界，“中国经验"最初只是一些文化学者作为一个基本概念报出米的。真正把“中国经验”作为一个学术被念开上升到理论高度则是社会学者致力于社会学本土化的结果。李培林教授先后发表的《东方现代化与中国经验》、《现代性与中国经验》笔多算重要论文，对这个概念的理论特性做了明确界定，对其历史内通也做了系统阅释，而且经过分析中国经验与东亚现代化和全球化之间的关系，探究了中国经验的特殊性与世界现代化规律的普遍性之间的举证关系。其它社会学学者也从不同角度，特定领域出发，注重挖掘现代化理论的中国知识元素。2、社会学本土化研究的倡导本土性是学术发展的客观要求，是学术科学化的必由之路，也是一场世界性的运动。所谓本土性的价值取向，其实质就是要用社会学的理论和方法研究中国社会现实和社会问题，经过这种研究，能科学地描述和解释中国的社会现实，解决中国现代化发展进程中的社会问题。预测2/7页重是内容得作想着学习，如存在不来之外成者经相，请爱能是太人语正或着刚险中国社会发展的前景，并能检验、修改、补充社会学理论和方法，丰富国际社会学的知识体系，中国社会学者大都坚持认为，从西方导入的社会学要在中国生根。发展，必然要将中国会文业持征和民族性客纳到社会学里，必须创立与中国国情和社会文化相吻合的社会学，必须以服务于中国社会及中国社会人众为根本目的，这种价信取向保证了从西方导入的社会学在服务于社会需要中获得持久的生命力。它经过对社会现实迫切问题的思考或解决，结合到中国的社会突践中，并围绕中国现代化的实际进程和实际需要而向前推进。3、社会学研究方法上的反思与推进现阶段中国
懒惰阿。。。开题还是论文？这个没有，你问多少人也不会为这点分给你现写的。告诉你个好方法：从中国知网（没账号密码？不好意思，再悬赏200分自己问去吧）上搜索往年的论文，然后把.NK格式的大论文的前言部分找自己需要的粘贴下来，再自己添几句话使之看起来不象别人的文章，多搜几篇1000字很好搞定，就看你想不想做了。话已至此，得分~~
当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。
我也是大四的计算机学院的，其实吧，题目这种东西你可以跟老师商量一下，有特殊情况的话应该可以不用做学校的题目，你可以自己选一个简单的，说得过去的，好好跟导师商量一下，如果导师不是很死板的话会理解的。我学的是.NET,导师给的题目都是PHP的，我就自己选的题目，导师也同意了。
数据挖掘得概念，关键技术及应用 数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用数据挖掘的关联规则、概念、算法（以两种算法规则为例）归纳算法过程
本科学位论文是侧重于动手能力的，所以称为毕业设计，大数据处理类的，如果真的去搭建云平台是稍微有些不太好做，毕竟咱们个人的计算机终端是不够的，所以我觉得侧重于大数据安全，有一些算法，简单仿真，或者基于hadoop对某个行业的数据进行下分析计算也是没问题，到实例部分其实你用数据挖掘的方法去做，结果差不多
python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
金融类毕业论文常用题目1. 金融不良资产价值影响因素的实证研究2. 我国农村经济增长中的农村金融抑制研究3. 发展中国家的金融自由化与中国金融开放4. 衍生金融工具会计问题研究5. 我国房地产金融风险及防范研究6. 房地产金融风险管理及对策研究7. 我国金融衍生市场创建若干法律问题初探8. 现代银行业金融机构市场退出法律问题刍议9. 论我国进出口政策性金融机构的立法完善10. 上海国际金融中心建设的制约因素分析11. 我国商业银行金融创新研究12. 我国商业银行金融衍生品的风险管理研究13. 金融危机后韩国银行业重组机制对中国的启示14. 金融自由化所必须的法律规则及其实施15. 我国金融发展对经济增长影响的理论分析与实证研究16. 制度、制度变迁与我国金融制度变迁研究17. 离岸金融法律监管问题研究18. 连接函数（Copula）理论及其在金融中的应用19. 我国金融控股公司的风险管理研究20. 构建中国金融条件指数21. 中国金融发展水平：比较与分析22. 论国际金融衍生交易中的法律问题23. 金融投资风险评价BP神经网络模型研究及应用24. 现代金融危机的理论与实践25. 欧元对国际金融市场的影响26. 试论金融债权资产的定价理论与实务27. 中国宏观金融风险的统计度量与分析28. 无线金融交易模型（WFTM）技术研究 29. 中国渐进改革中以租金为基础的政府金融支持行为30. 对我国金融控股公司发展问题的探讨31. 我国农村金融抑制问题研究32. 论金融控股公司的监管33. 金融监管有效性研究34. 区域金融中心与区域经济发展研究35. 非正规金融在我国金融生态中的地位和作用分析36. 商业银行金融服务创新及应用研究37. 西部地区县域金融发展问题38. 房地产金融风险的评价及防范对策研究39. 房地产市场泡沫及其金融风险研究40. 中国发展金融控股公司的研究与设想41. 金融开放条件下的货币政策传导机制42. 金融创新的扩散机理研究43. 关于我国金融资产管理公司商业化转型的研究44. 基于行为金融理论下的市场有效性研究与证券价值分析45. 亚洲金融危机以来我国外贸出口政策的协调性研究46. 我国农村金融生态问题研究47. 金融中介的发展与金融稳定问题研究48. 中外汽车金融比较研究49. 金融资源优化配置解析及对江苏的实际考察50. 金融衍生工具在利率风险管理中的应用51. 沪港金融中心发展的比较研究52. 养老保险制度基础与金融工具创新53. 区域金融发展与区域经济增长关系的实证研究54. 中国资本项目开放与金融深化关系的实证分析55. 金融反腐败与金融安全56. 我国金融中介作用于经济增长的路径分析57. 中国金融领域反洗钱制度分析58. 金融服务业消费者的安全保障问题研究59. 基于资本市场的国防工业整合中的金融支撑研究60. 汽车金融中的信贷资产证券化研究61. “新经济”后美国财政货币政策及对金融市场的影响研究62. 和谐金融生态体系的构建及区域金融生态的改善63. 金融控股公司风险与监管研究64. 中国金融资产管理公司发展策略研究65. 我国农村信用社金融风险研究66. 论我国农村金融市场的构建67. 论我国商业银行个人金融业务的发展68. 我国中小企业的金融机构融资之路研究69. 中国汽车金融风险管理70. 金融危机与民主化71. 构建金融网格的若干技术研究72. 金融深化、资本深化与地方财政分权73. 金融创新环境中的银行审慎监管机制研究74. 重庆近代金融建筑研究75. 网络金融风险及其监管探析76. 金融中介理论和我国全能银行的发展77. 重构我国农村金融体系研究78. 非洲货币联盟的发展79. 关于建立我国中小企业政策性金融体系的思考80. 金融衍生工具监管制度研究81. 我国金融制度变迁路径的不对称研究82. 我国的非正规金融83. 安徽县域经济发展中的金融支持研究84. 银行国际化与金融发展关系的实证分析85. 基于VaR技术的中国金融市场风险管理及实证研究86. 世界金融监管模式的发展及我国之借鉴87. 我国商业银行金融品牌理论与实践探讨88. 山东省金融资源的配置和经济分析89. 我国商业银行对中小企业金融支持的路径研究90. 农村金融资源的逆向配置与政策研究91. 中国金融资产管理公司的商业化转型问题研究92. 山东省农村金融发展对农村经济增长的作用机制：理论与实证研究93. 金融创新视角下的金融管制研究94. 中国金融业务综合经营收益和风险模拟分析95. 电子金融的风险发生机理与防范策略研究96. 金融集团监管的法律问题研究97. 衍生金融工具会计对我国银行业的影响研究98. 我国商业银行房地产金融风险及其防范99. FDI与经济发展：金融市场的作用100. 国内金融控股公司业务协同与创新研究101. 新光证券交易系统的设计与实现102. 论我国住房抵押贷款证券化的实践与完善103. 资产证券化的定价探讨和实证分析104. 资产证券化理论及我国的应用探索105. 从行为金融学的角度透析我国证券市场的效率106. 证券翻译理论与实践107. 我国住房抵押贷款证券化运作模式及定价方法研究108. 住房抵押贷款证券的定价方法及其在中国的应用分析109. 中国早期证券公司衰亡原因分析110. 股权分置改革的法律问题研究111. 证券服务机构虚假陈述民事责任问题研究112. 对我国资产证券化法制环境的分析和立法构想113. 我国证券投资者权益保护法律问题研究114. 互联网对我国证券经纪业的影响115. 我国证券投资基金投资风格的经验分析116. 中国开放式证券投资基金的风险管理117. 中国证券市场有效性研究118. 我国证券市场有效性研究119. 证券市场中的会计事务所变更研究120. 中国证券市场最小报价单位调整的效应分析121. 证券公司网络改造技术研究122. 数据挖掘技术在证券领域的应用123. 上市公司证券法监管研究124. 证券欺诈犯罪若干问题研究125. 中美证券市场比较分析126. 资产证券化127. 住房抵押贷款证券化模式研究128. 基于与证券投资基金比较的我国社会保障基金管理研究129. 我国证券公司竞争力研究130. 我国证券市场机构投资者价值投资行为研究131. 中国证券市场投资风险与收益研究132. 住房抵押贷款证券化产品在我国的应用研究133. 中国证券投资基金业绩与规模关系的实证研究134. 我国开放式证券投资基金业绩评价实证研究135. 基于行为金融理论下的市场有效性研究与证券价值分析136. 我国证券市场股权结构的制度安排与改革137. 我国证券经纪业务研究138. 我国证券经纪人发展问题研究139. 构建和提升证券公司核心竞争力探析140. 资产证券化相关会计问题研究141. 住房抵押贷款证券化过程的风险控制研究142. 汽车金融中的信贷资产证券化研究143. 佣金自由化下的证券公司盈利模式分析144. 我国证券投资基金系统性与非系统性风险研究145. 我国证券市场中小投资者权益保护机制研究146. 我国住房抵押贷款证券化研究与实证分析147. 我国证券投资基金和股票价格波动性的实证研究148. 证券投资中股票选择理论分析与案例研究149. 中国证券投资基金羊群行为及内部博弈研究150. 我国证券市场内幕交易管制的实证检验151. 我国证券信息内幕操纵与证券监管研究152. 中国证券投资基金业绩评价实证研究153. 证券公司风险的法律监管154. 证券投资基金监管法律制度研究155. 世界主要国家和地区与我国证券稽查执法模式比较156. 资产证券化—我国的立法模式选择157. 证券市场操纵行为法律规制研究158. 资产证券化中特殊目的载体法律问题研究159. 一类部分信息下证券投资最优化问题160. 我国工商企业资产证券化融资方式研究161. 信贷资产证券化法律问题研究162. 我国证券市场的风险研究163. 证券交易所上市费的经济分析164. 中国证券公司治理结构与发展环境分析165. 银行信贷资产证券化的信用风险分析166. 淄博市农村合作银行证券委托业务处理系统167. 我国住房抵押贷款证券化的障碍及对策研究168. 证券业网上交易系统设计与实现169. TT证券经纪业务营销策略研究170. 证券公司数据采集与数据可视化171. 证券投资基金风险管理研究172. 利率期限结构的混沌模型及其在利率衍生证券定价中的应用173. 资产证券化财务效应研究174. 证券市场政府监管的适度性分析175. 证券民事责任制度研究176. 证券管制的立法目标及其实现177. 中国证券市场审计失败问题研究178. 中国证券市场投资者有限理性行为研究179. 我国商业银行不良贷款证券化研究180. 我国证券市场国际化的风险问题研究181. 抵押权证券化法律问题研究182. 我国开放式证券投资基金市场营销分析183. 中国的A股上市公司是否成功地购买了审计意见184. 人寿保险证券化及其在化解我国寿险业利差损问题中的应用185. 证券市场委托理财合同纠纷案件处理的思考186. 中国证券公司盈利模式转变研究187. 人民币升值对中国银行业、证券业及外商直接投资的影响分析188. 中国证券市场信用问题研究189. 我国证券投资基金评价体系研究190. 保险风险证券化研究191. QDⅡ制度与我国证券市场的渐进开放192. 证券投资基金产品创新设计研究193. 我国证券监管法制现状及其完善194. 中国证券投资基金业绩绩效评价体系的研究195. 证券投资者保护基金法律问题研究196. 资产证券化SPV法律问题研究197. 我国住房抵押贷款证券化发展问题研究198. 中国证券投资基金治理结构研究199. 证券投资基金监管法律问题研究200. 我国证券公司融资模式研究
数据挖掘得概念，关键技术及应用 数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用数据挖掘的关联规则、概念、算法（以两种算法规则为例）归纳算法过程