大数据专业结业论文参考文献

1.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业的教材建设探索期刊：《新闻文化建设》 | 2021 年第 002 期摘要：随着大数据时代的到来,信息技术蓬勃发展,国家大力推进大数据产业的发展,鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业。在趋势的推动下,许多高校成立了数据科学与大数据技术专业。本文通过研究数据科学与大数据技术专业的发展现状,探索新专业下人才培养的课程设置及教材建设等问题,同时介绍高等教育出版社在数据科学与大数据技术专业教材建设方面的研发成果。关键词：数据科学与大数据技术专业；课程设置；教材建设链接：.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业课程体系探索期刊：《科教文汇》 | 2021 年第 002 期摘要：该文阐述了数据科学与大数据专业的设置必要性、专业的培养目标和知识能力结构,最后探索了数据科学与大数据专业的技术性课程体系设置方法.希望该文内容对数据科学与大数据技术专业的培养方案制订和课程体系构造具有一定的指导意义和参考价值.关键词：数据科学；大数据技术；课程体系链接：.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业实验实践教学探析期刊：《长春大学学报（自然科学版）》 | 2021 年第 001 期摘要：近些年各种信息数据呈爆炸式增长,在这种背景下,国家在2015年印发了关于大数据技术人才培养的相关文件,每年多个高校的大数据相关专业获批.数据量的增长对数据处理的要求越来越高,各行业涉及信息数据的范围越来越广,对大数据专业人才的需求越来越多.为了应对社会需求,如何科学地规划数据科学与大数据专业的本科教育,尤其在当前注重实践操作的背景下,如何制定适合的实验实践教学方案,更好满足社会需求.关键词：数据科学；大数据；实践教学链接：

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

以下四种方式查找参考文献：

1.检索头牌：Pubmed

Pubmed作为美国国家医学图书馆所属的国家生物技术信息中心开发的一款论文搜索引擎，凭借其海量的文献数据和简便快捷的搜索方式，成为了网上使用最广泛的生物医学方面的文献搜索工具。我们可以通过最简单的在标题和摘要中搜寻相关的关键词或相关公式，来寻找相关的文章。

2.用之不易的Google学术

这个其实并不能算是文献检索工具，但其有个很大的特点就是能够对全文进行搜索，而不是像上面说的那两个只是搜索标题和摘要。因此当要搜索事实型依据的时候，比如，要搜索“某病的发病率为36%”这样的出处，在摘要中可能没有具体的数据，所以需要google来进行全文搜索。

Google学术的功能还是挺强大的，不过在天朝却被封了，要是想用还得翻墙。不过不知道是应广大学者的呼唤，据说，最近Google又可以用了，这机会可是来自不易，小伙伴们还是抓紧时机享受这一福利吧。

3.关联检索：Web of Science

这个方法比较适合研究机构，因为Web of Science的数据库是要收费的，但其搜索引擎比Pubmed更高级，不但能够限定文章的学科，还能限定作者的国籍单位等等，非常好用。值得一提的是它里面的逻辑连接词比Pubmed多了一个很实用词——Near，这个能在相邻的两个句子中寻找关键词。比方说要搜索高血压和糖尿病的关系，如果使用一般”AND“来连接，可能会出现头一句是说的糖尿病，然后结尾出来个高血压，其实并无联系。但用”Near”的话，由于两个词之间的距离被限定了，因此相关的概率也会高的多。

4.中文检索：万方，知网，维普等。

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做

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

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。