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大学毕业论文格式就是这个格式 基本上跟我们平常写作文的格式一样
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在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
葛论文格式是采用一个全国的第二类论文格式，也就是通用的论文格式
百分之95以上。五邑大学毕业设计通过率还是很高的，一般是百分之95以上。通常有两种情况需要第二次答辩：1、是论文工作量不够或论文中有概念错误，图纸明显错误。2、是答辩中回答问题几乎全不会，这样也是不能通过的。只要学生认真做论文，图纸没有明显错误，把论文中写的内容弄清楚通过是没问题的。专业老师在线权威答疑
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毕业论文选题方法如下：
一、选题的一些注意事项。
毕业论文选题不能随意。我们应该从多方面仔细考虑。比如要从自己的实际出发，不要盲目选择；选题要考虑客观需要，遵循科学性和可行性原则。
二、选题的具体方法。
选题要从大到小确定论文要写的领域、专业、方向和具体问题。选择题目时，首先要理清自己的思路，把多个方向公式化为一个方向，多个问题依次转化为一个问题，一步步细化问题，这样，论文就不会是空的，就会有内容可写。
三、选题方向。
1、避免不太受欢迎的话题。一些不太热门的题目一般没有实际意义，这类题目的材料和文献很难找到，难写的时候价值不大。
2、选择自己擅长的方向。选择自己擅长的题目，可以帮助自己更顺利地完成论文的研究和写作。所以选题目之后，可以先查相关资料，看看选的题目主要研究什么，看你是否确定能写，然后最后确定题目。
3、选题要注意新颖。选题要注意新颖，这样写出来的阅读论文才不会太单薄。当然，小说题材能够研究的信息可能有限，这就需要我们花一些时间去研究和挖掘。
如何确定毕业论文的题目
一、毕业论文选题是毕业论文写作能否顺利完成的关键，应慎重从事，不要轻率马虎，最好一次选题成功。
二、根据参考性选题确定个人论文题目时，应充分考虑以下主客观条件：
1、个人的特长和兴趣。应当在自己特长的范围内选择自己兴趣较大的题目，否则成了命题作文，很难写出有特色的、满意的论文。
2、选题的理论价值和实用价值。应选择本学科中在理论上具有指导意义，对解决实际工作中存在的问题有实用价值的题目，如果你对某一选题有哪些理论应当总结、修正、发展;哪些实际工作中的问题应当解决，如何解决心中无数，免强写这样的题目也只能泛泛而论，质量不高。
(1)资料来源。主要考虑对拟选题目研究的历史和现状的资料是否初步掌握，需要的第一手资料有无可能取得，即没有现成资料又不能取得第一手资料的题目就很难研究下去。
(2)考虑时间、经费条件，选择难度和范围适中的题目。选题的难度过高、范围过大、很难在规定时间内完成，选题太易、范围太小又会影响论文本身价值和考生自身潜力的`发挥。
3、初步确定选题后，应准备一个书面材料，以便在与指导教师交流时将有关问题确定下来。书面材料的内容包括：
(1)明确所选题目研究所要达到的目的，即准备解决什么理论问题和实际应用问题。
(2)对研究的题目，自己掌握了哪些资料，还缺少哪些资料，准备怎样解决?
(3)对撰写所选题目论文的初步设想，列出论文的框架结构;论文分成哪几个部分，每一个部分写什么问题，从哪些方面来写，这也就是论文的粗纲。
(4)写作计划。根据自己的实际情况订出详细的提纲、论文初稿、论文定稿的时间安排和各阶段工作的大体步骤。
三、自行拟定论文题目时也应充分考虑主客观条件，即个人的特长和兴趣、选题的理论价值和实用价值。最好能结合自己的实际工作。
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五邑大学毕业论文的一个格式的话，你可以在论文网上面可以找得到的。
毕业论文作为硕士、博士毕业生考试的最后一道关，各方面要求严格，对学生的要求也很高。所以每到毕业季，很多同学都为此头疼。为了给大家写论文提供一些帮助，今天，我们来谈谈毕业论文的写作要求。一、毕业论文写作要求是什么？1、选题：毕业论文的选题要尽量具体详细，即不要选太宽泛的题目，避免写作时范围太广；在选择小题目的同时，还要做到思路够宽。2、结构：一篇规范性论文应包含三大部分，引言、正文和结论。论文正文要从几个大的点来论述，要体现对所研究问题的现象、原因分析、对策的反思。3、观点：论文的观点要正确、全面，不能片面描述一个内容，更不能伪造事实、捏造数据；在阐述观点时，文字要清晰，逻辑要清晰，同样的内容不要多次叙述。二、毕业论文的写作类型有哪些？1、研究型论文：对某一问题或现象进行深入分析，并在此基础上得出有价值的结论的论文。其基本原则是结构清晰，研究准确；应客观报道研究成果；写作内容也要与研究成果紧密联系。2、摘要论文：摘要论文是对已发表的资料进行组织、综合和评价的一种论文。其主要内容主要包括综合文献、归纳总结、个人观点等。
毕业论文要求如下：
一、选题要求
1.符合专业培养目标。要求运用所掌握的理论知识和专业技能研究相关问题。
2.具有实效性、前瞻性。要求针对现代社会、经济、科技的状况与发展趋势研究实际问题。
二、书写格式要求
使用学校印制的方格纸、钢笔书写，可打印（打印纸规格a4型：297mm×210mm)，并符合下列次序：
1.毕业论文题目：要求论文题目字数不得超过20个汉字，过长的题目应当考虑采用正副标题。
2.论文摘要：用独立完整的短文简明确切地表达论文的核心内容，中文摘要约500字左右。
3.正文：要求论点正确、论据可靠，观点明确，文中各节序号依次采用一、（一）、1、（1)标注。
4.注释及参考文献：参考文献选择主要的、公开发表过的列入，且在引用处注明；文献索引按文中顺序附于文末。
5.页码设置：论文需设置页码。
三、份量要求
1.字数要求：论文字数要求5000至8000字。
2.参阅文献（资料）要求：参阅著作3部以上，论文10篇以上。
四、文字要求
文字通顺，语言流畅，错别字差错率在以内。
五、封面要求
使用＂湖北省高等教育自学考试本科毕业论文＂封面。
填写封一、封二的内容，＂论文内容摘要＂要求写500至800字。
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每个学历阶段都有不同的毕业论文字数要求，对于一般情况下，大专毕业生论文字数要求是最低的，一般要求在8000左右，本科毕业生论文字数要求较严格，一般要求在8000到15000之间，硕士生毕业生论文要求在20000到50000之间，博士生毕业论文由于高度的专业性，论文字数要求是最严格的，一般在50000字左右。
不同的学校对于本科毕业论文的字数要求不同，一般非211、985学校的本科毕业论文字数在6000字——8000字左右，一些要求较高的专业或者重点院校则要求论文字数高达10000字左右或者以上。
大多高校对毕业论文的要求，不同的高校对毕业论文的要求存在偏差，毕业论文要通过论文查重，单单满足毕业论文字数要求是不够，论文格式也是要正确的。
除了字数要求之外，论文重复率也是重中之重，如果论文的字数符合学校的要求标准，但是内容基本上是全文抄袭的，那这篇论文也没有什么实质性的意义，也无法通过学校要求的重复率标准。
对于普通的大学论文重复率一般需要控制在30％以上，而硕士论文的重复率需要控制到20％以下，博士论文的重复率要求10％，有的要求严格的高校，对论文重复率还要降低5％个点才能达标。
本科毕业论文字数5000-15000字之间，硕士毕业论文字数20000－50000字之间，博士毕业论文字数50000-150000字之间含博士后。
毕业论文写作技巧第一条，先要围绕着论题去占有和选择材料。也就是说，当你的论题已经确定以后，第一，围绕着立论去占有材料，多多益善的去看。有的论题是来自老师已经拟订好的题目。有相当一部分学生是自己确立论题的，先积累材料，再有论点。一旦立论确立了以后，再回过头来去占有材料。在占有材料方面跟我《基础写作》里讲的有相通的地方。第一要占有材料，占有研究对象的真实的材料。比如你要研究某个作家，某个阶段的几部作品，就将这几部作品拿来进行深入细致的研读，进一步来确定自己的论点。如果你的论文是报告类的，不是纯理论性的，用实验报告、调查报告、总结的形式来写论文的，那么你的调查材料、实验材料也要占有。
第二，要对研究对象的外延材料占有。比如你要研究的是作家作品的话，那么你就要对作家写作的背景材料，包括政治经济背景、文艺思潮背景等。还有作家谈自己创作的材料，还有他人已经研究过的材料等。有了这些材料，你就可以做到知人论世，可以使自己在研究当中尽量公允，不带偏见。所以，充分占有材料，也就使你的论据更充分。这样你将来的论证就会更加深广。第三，在有材料的基础上要选择材料。决不能只要有材料就统统拉进来。这是你们写论文常出现的问题。比如让你写一万字，你可能写到五六万字。象刚才那个学生一样，写出六万字，太丰富了。把握不住自己的时候，可以让老师来帮助你，告诉你哪些能用，哪些不能用。多占有材料总比没有材料写不出来要好，因为删总是好删的。在材料多的情况下，你就选更好的材料。
都不准确，正确的是5000到10000字，如果想优秀的话，就在10000左右，如果只是想毕业，6000多就差不多够用了。
都不准确，正确的是5000到10000字，如果想优秀的话，就在10000左右，如果只是想毕业，6000多就差不多够用了