硕士论文答辩评语

医学数据挖掘论文不好发。发表论文本身并不是一件容易的事儿，需要花费大量的时间和精力，尤其是医学方面的论文，相较其它行业的论文来说发表难度更大一些，医学论文代表着权威性，专业性，并不是简简单单就可以通过的。

数据挖掘不能作为硕士毕业论文的。写纯粹的数据挖掘算法类的论文是不行的,不过可以将数据挖掘应用到某一个系统中,写数据挖掘的应用,这个应该是可以的。

能。专硕是专业型硕士的简称，属于学位类型的一种。专硕毕业论文就是专业型硕士在毕业前写的毕业论文。文献内容可以是中文或者英文，很多博士生毕业论文、硕士生毕业论文通常对自己的研究很有帮助，很适合作为参考文献。专硕毕业论文能写文献数据挖掘。数据挖掘指的是在大型的数据库中对有价值的信息知识进行获取，属于 一种先进的数据信息模式。

能。学术界鼓励学者深入研究和不断发表学术成果，同一主题的研究可以从不同角度、方法和数据集进行延伸和拓展，发表多篇关于数据挖掘的论文是可行的。

　　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。

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数据挖掘方面的论文还不是太好写的，你主要找准问题，分析问题，提出解决办法，最后得出结论。

先去了解下数据挖掘的基本概念再考虑写论文。

智能软件:数据挖掘的未来Ahmed E. Hassan皇后大学计算机学院金士顿(Kingston), 安大略(Ontario), 加拿大(Canada)ahmed@cs.queensu.caTao Xie北卡罗来纳州立大学计算机科学系罗利（Raleigh），北卡罗来纳州(NC)，美国（USA）xie@csc.ncsu.edu摘要在过去的十年中，软件工程数据挖掘已经成为了一个成功的研究方向。站在本文的立场，我们主张把智能软件（SI）作为未来软件工程数据挖掘的发展方向，并同时应用在现代软件工程的研究，实践和教学当中。我们提出智能软件这个名词，来源于基于事实的提供创新理念，技术支持和商业决策的商务智能系统（BI）的灵感。同样，智能软件为软件从业人员（不只是开发人员）提供实时的相关信息，以支持他们的日常决策。智能软件应该在软件系统的整个生命周期提供决策支持，而不仅仅是在开发阶段。智能软件在现代软件工程实践中对软件工程的研究造成巨大影响的愿景并没有实现。然而，智能软件在软件库数据挖掘（MSR）领域所展现出的优势对未来对于智能软件的认可提供了极大的保证。本文总结了智能软件在研究和实践中的现状，并且陈述了应用智能软件进行数据挖掘的未来研究方向。分类和主题描述[软件工程]：分布，维护和提高通用术语文件，经济学，实验，人为因素，管理，衡量，可靠性，核实关键词智能软件，软件工程数据挖掘，软件档案库挖掘1． 简介许多软件中心都被一些日常的问题和决策所困扰（比如：什么时候发布一个软件系统？软件系统的哪些部分需要修改？系统的哪些部分需要测试？谁会用到这些功能？谁了解这些功能？）。不幸的是，现如今许多关于软件系统的决定都是基于直觉。决定软件系统什么时候发布，系统的某个部分是否要修改或重新编写，或者软件的哪个部分需要彻底的测试是一种艺术，而不是一门学科。随意的决策导致了资源的浪费，以及大型复杂软件系统构建和维护的费用增加。软件从业人员迫切地需要我们所提到的智能软件。商业智能通过基于实际的系统提供理念和技术来提高商务决策的质量，智能软件为软件从业人员提供实时的相关信息，来支持他们的日常决策。智能软件为软件从业人员具体的有依据的观点，以让他们可以回答关于软件系统的关键问题。使用人员，维护人员和软件的开发人员可以通过智能软件做出长期或者短期的战略规划。此外，智能软件能让公司对他们软件的潜力和限制有一个更好的了解。在过去的十年中，软件工程数据挖掘已经成为了一个研究方向。这项研究已经在探索和实践上取得了大量的成功。站在本文的立场，我们主张把智能软件（SI）作为未来软件工程数据挖掘的发展方向，并同时应用在现代软件工程的研究，实践和教学当中。智能软件的愿景并没有变为现实。然而，因为软件工程的研究目的在于它对现代软件系统的联系和影响，智能软件在软件库数据挖掘（MSR）领域所展现出的优势对未来对于智能软件的认可提供了极大的保证。本文总结了智能软件在研究和实践中的现状，并且陈述了应用智能软件进行数据挖掘的未来研究方向。2． 现状以前的经验和主导模式，极大地影响着现代软件组织的决策。软件从业人员在作出重大决策时经常依靠他们的经验和直觉。管理者在分配开发和测试的资源时同样基于他们在之前项目中的经验，以及直觉上对于当前项目和以前项目复杂性的对比。开发人员通常依据他们的经验增加新功能或者修复漏洞。测试人员经常根据字段和错误报告对已知容易出现错误的部分优先测试。由于许多高级工程师根据直觉作出决策，智能软件在实际中的应用甚少。然而,这样的开发人员的职业发展道路具有局限性，而且随着系统使用年限的增加和人员的流动，这种局限性将显现的更加明显。此外，目前对于文献信息的努力在实践中非常有限。根本上来讲，非专业的维基网站被当作知识库来使用，电子表格和幻灯片被作为做出决策的依据。3． 研究的现状 在过去的十年中，软件库数据挖掘已经成为一个研究方向。这项研究在科研和实践上都取得了实质性的成功。软件库数据挖掘（MSR）[16，14，17，19，29，31]领域是这项研究的一个实例。软件库数据挖掘通过对软件库中海量数据的分析，来发现对系统和项目有用的信息。以下是软件库的例子：历史信息库：比如源代码控制库，错误记录库，项目进行过程中的信息记录实时库：比如包含一个软件系统在单个站点或者多个站点执行的有效信息的日志代码库：比如Sourceforge.net, Google code, 和 Codeplex.com，这些网站包含了一个开发团队所开发的多个软件系统的源代码。软件库包括了大量有用的项目信息。在使用这些信息的时候，软件从业人员可以较少的依赖自己的直觉和经验，较多地依靠历史数据。历史资料库撷取项目产品之间重要的历史依赖关系，比如函数，文档文件和配置文件。开发人员可以把这些信息延伸到相关的产品，而不仅仅是使用静态和动态代码间的依赖关系。后者可能无法获得重要的依赖关系。例如，把数据写入文件的代码的变化，可能会引起从文件读出数据的代码的变化，虽然这两段代码之间没有传统意义上的依赖关系（例如数据和工作流）。运行时库可以通过对首要执行模式和部署模式是否偏离的确认，用来指出执行的异常。代码库可以通过对多个项目API使用模式或者资料库的挖掘，来确认正确的框架和API的使用模式。然而软件库在实际应用中通常被用作保存记录，很少用于决策支持。例如，历史资料库通常用来跟踪一个错误或者一个功能的历史，但是很少基于以往对于错误修复的时间对现有问题需要修复的时间做出判断。软件库数据挖掘领域是在众多应用智能软件的领域中，发展前景最为广阔的领域之一。我们可以通过把这些静的记录转变为“活”的信息，为现代软件项目做出决策指导。例如，传统上把代码存档的源代码控制库，可以与错误记录库相关联，用来帮助从业人员记录和交流复杂的变化，并且基于之前的修改和错误，当出现有风险的代码时对他们进行警告。智能软件在软件库数据挖掘领域的应用要归功于丰富，广泛和随时可用的软件库。表1列出了几个可能用于数据挖掘的软件库的描述。图1展示了可以被挖掘的数据的例子（第一列），通过对第一列中列出的每种软件工程数据应用数据挖掘算法（第三列）的软件工程任务（中间列）的例子。4． 智能软件的实现接下来我们着重提出需要软件库数据挖掘研究人员和软件工程研究人员共同注意的一些领域，以确保软件库数据挖掘领域能够为智能软件的发展作出充分的贡献。对每个我们认为有巨大潜力的领域，我们简单地描述它的现状和发展前景。4．1 项目生命周期中的智能软件现状 在2004至2008年间的软件库数据挖掘工作会议和研讨会上对于当前出版物的分析显示，大部分的出版物（大于80%）把注意力集中于源代码和错误关联库。部分原因可能是由于旧的错误记录库和源代码控制库仍然可用，而且源代码和错误报告结构合理，易于用来做自动分析和处理。对于软件库数据挖掘出版物的研究也表明，由于可用性的局限性，文档资料库很少被用来研究。总之，过去的软件工程数据挖掘出版物着重挖掘源代码和错误关联库，通常致力于促进软件项目生命周期编码阶段的任务，受益的主要是开发人员。未来方向 要实现智能软件，未来软件库数据挖掘的工作应该着眼于更高的位置，而不仅仅局限于作为软件项目生命周期中一小部分的编码阶段。项目经理，测试人员，部署人员和技术支持团队，都是软件系统的涉众，他们都需要智能软件的支持。以往的过分注重于开发阶段的软件库数据挖掘工作是不正确的，并且限制了智能软件对整个软件产业的影响。此外，软件库数据挖掘的研究成功和创新应该纳入涉众日常的工作环境中，包括但不仅仅局限于集成开发环境。4．2 智能软件在非历史数据库中的应用现状 软件库数据挖掘领域开始于对历史数据库，如源代码控制库和错误记录库的研究。因此，似乎有一个错觉，认为所有的软件库数据挖掘都是针对历史数据源（或数据库）的。这个错觉需要被解决，来帮助智能软件实现其全部潜力。我们认为：软件库数据挖掘和软件工程数据挖掘的意义是相同的：软件库数据挖掘是关于挖掘软件工程中任何类型的数据的（例如，执行日志[18]，整个互联网上散落的代码段[23，24，20]，和API文档资料[32]），即使这些数据没有明确地存在于某个“库”中。未来方向 要实现智能软件，未来软件库数据挖掘的工作应该着眼于更高的位置，而不仅仅局限于储存在库中的传统类型的软件工程数据。一些新兴的数据类型，包括集成开发环境下的交互数据和工具，开发会议记录（甚至是录音和对口语的识别），技术支持电话记录，和网上软件产品发布信息。这些类型的数据可能是实时流的数据，而且由于过大或者隐似问题而不能储存在库中。事实上，由于越来越多的相对私人的信息正在变的可用，隐私问题需要引起整个软件工程研究的关注。此外，需要特别注意在研究和实践中提高数据收集。现有的数据收集方法主要依赖于大数搜索，这将可能导致噪声数据的出现。未来软件库数据挖掘的工作应该致力于提高库和集成开发环境的设计，以便更容易地收集数据。一些现代的集成开发环境，如IBM Jazz[3] 和Microsoft Visual Studio Team Foundation Server [4]，都在引领着正确的发展方向（允许在明确的产品中查找，而不是在噪声数据中挖掘）。然而，为数据挖掘创造更高质量的数据需要大量的工作。然而，随着智能软件领域的成熟，我们希望创造一种新的角色，来负责维护和规划软件项目库中的各种类型的数据。这些人员将确保高质量的数据存储在这些库中，并且可以使用多年。最后，同时在多个数据源中挖掘数据是一个机遇，即使在异构数据，比如错误报告的文本数据，和测试失败的执行数据之间执行。4.3 智能软件被用作高效的数据挖掘技术现状 以往的软件库数据挖掘工作主要是采用现成的数据挖掘（DM）算法（比如关联规则挖掘算法和频繁项集挖掘算法[15]），或工具（比如Weka [18]）。当这些软件库数据挖掘的研究人员在软件工程的数据上应用这些挖掘算法的时候，他们经常不得不降低他们的需求，以迎合现有的挖掘算法和工具所能提供的服务。 未来方向 要实现智能能软件，未来的软件库数据挖掘工作在如下领域要遵循问题驱动的方法：（1）实地调查在软件工程领域的问题，（2）找出解决这些问题的数据挖掘需求，（3）从数据挖掘组织采纳或接受高级的挖掘算法[9]，或者开发新的挖掘算法[26，25]来满足数据挖掘的需求。事实上，为软件库数据挖掘的需求开发一种新的算法，对于软件工程的研究人员是一项很大的挑战。一种可能的解决方法是与数据挖掘的研究人员合作。另一种可能的解决办法是通过预处理输入数据，或者后置处理数据挖掘模式，来适应现有的数据挖掘算法。4.4 智能软件在实践中的应用现状 Coverity公司[1]和Pattern Insight公司[5]的一些成功的产品已经集成了基于软件工程数据挖掘的思想和创新。这些产品被世界各地的从业人员所使用。使智能软件依赖于现有的可用的库（比如历史变更库，代码执行日志），在智能软件创新实验上的花费和阻碍相对于其他软件工程技术创新（比如便捷开发和极限编程）要低得多。总之，如果公司有一个这样的库，可以非常容易地进行数据挖掘。未来方向 为了使智能软件得到广泛的接受，我们必须首先考虑智能软件将在什么层面提供支持。例如，智能软件可以帮助从业人员在小的问题上做出决策（审查某个特定的变更），或者大的问题（比如系统某个部分的重新设计）。智能软件所提供的支持越具体，越有针对性，就越容易被采纳。在整个管理链条中，需要越少的许可和花销，智能软件的提议就越容易被遵循（比如，审查修改还是重新设计某个组件）。其次，我们要确保智能软件技术是直观的，并且智能软件的结果要易于描述。直观和易于理解是关键，甚至比高性能更为重要，因为一个主要的障碍是：没有人希望他们的业务在一个未知的系统里运行。虽然一些数据挖掘技术[15]已经提供了易于理解的挖掘结果，公司仍然希望结果能够变得更加详尽。此外，在理解数据挖掘的结果和挖掘出的数据上使用有效的工具，将有利于智能软件的结果在开发人员和管理者之间的交流。5．结论利用在商务智能领域取得的成就和经验教训，更多的理论需要被提出。在许多方面，智能软件就是软件公司的商务智能。我们应该深入探索，是否可以将出售软件决策作为传统商务智能平台的一部分，因为软件正在越来越多的商务中扮演一个重要的角色，而且软件商务也是商务的一种。我们可以探讨，我们是否能用利用传统的商务智能平台。例如，IBM当前的产品Rational Insight[2]，就是利用Cognos商务智能平台为项目管理者提供智能软件。在商务智能的基础上构建智能软件体系将更易于被接受，因为商务智能的基础更为成熟和高级，而且已经被许多大型组织所认可。我们认为，智能软件不只对软件从业人员，也为软件工程研究人员提供支持。例如，智能软件可以为现有的研究方向提供支持，并有助于实现软件工程的自动化。我们设想，数据选择（基于数据挖掘的结果）和数据挖掘（基于产生的数据）之间有一条协同的反馈回路。当前的软件测试工作[30，11]已经在开始研究这个回路的概念，也就是所说的机器学习中的主动学习[12]。 智能软件将在研究结果的评估上担当越来越重要的角色。研究项目和论文可以而且应该根据他们对智能软件的应用能力进行评估。而且他们必须向从业人员展示真实的价值。在软件库数据挖掘领域，一些新兴的公司（在软件库数据挖掘的学术研究上成立的），比如Coverity[1]，Pattern Insight[5]，和Tasktop[7]，已经展示了智能软件在生产实践中的巨大价值。我们期待着出现更多这种技术交流和智能软件的成功案例。我们强调智能软件在实际中的应用，而不应该停滞在长远的研究上面。例如，智能软件将为研究人员和从业人员提供事实的依据，来帮助他们寻找先进的途径，比如新的编程语言和工具，并且根据事实决定是否采纳他们，而不是根据直觉。我们设想，智能软件将成为一个各种软件工程研究理论的通用平台。致谢Ahmed E. Hassan is the NSERC RIM Industrial Chair in Software Engineering. Tao Xie"s work is supported in part by NSF grants CNS-0716579, CCF-0725190, CCF-0845272, CCF-0915400, CNS- 0958235, an NCSU CACC grant, ARO grant W911NF-08-1-0443, and ARO grant W911NF-08-1-0105 managed by NCSU SOSI.图1-数据，数据挖掘算法，和软件工程任务[31]软件工程数据—程序段：执行/静态线程，协同变更等图：动态图/静态调用图，依赖图等文本：错误报告，邮件，代码注释，文档资料等挖掘算法—关联算法，频繁项集算法/子序列法/偏序挖掘法，字段匹配法/聚类法/分类法等频繁子图挖掘算法，图匹配法/聚类法/分类法等文本匹配法/聚类法/分类法等软件工程任务—编程，维护，错误检测，调试等错误检测，调试等维护，错误检测，调试等表1：软件库的例子源代码控制库：这些库记录项目的开发历史。它们跟踪与所有改变相关联的源代码的变化，例如，做出变更的开发人员的姓名，更改的时间，和一个简短的描述。源代码控制库是软件项目中最常用的库。CVS, subversion, Perforce, ClearCase, 和 Git，都是实践中被用到的源代码控制库的例子。错误记录库：这些库跟踪大型软件项目中开发人员和用户提出的错误报告以及功能需求的解决方案。通讯记录库：这些库记录软件生命周期中所有关于软件项目的讨论。邮件列表，电子邮件，网络会议，即时信息，都是一个项目通讯记录的例子。部署日志：这些库对一个软件系统或不同系统的单一部署信息进行记录。例如，部署日志可以记录一个系统在不同站点的错误信息。部署日志的使用仍在快速地增长，因为它在远程问题解决上的使用（远程上传工具的冲突），和现代法律的规定。例如，2002年，塞班斯法案规定，电信和金融业的活动信息必须要进行记录。代码库：这些库把大量项目的源代码进行存档。Sourceforge.net 和Google code都是大型代码库的例子。

国际权威学术组织的数据挖掘（ICDM）12 2006 IEEE国际会议上入选十大经典领域的数据挖掘算法：C4.5，K均值，SVM，先验，EM的PageRank，AdaBoost的朴素贝叶斯，KNN，和CART 不只是所选算法10，事实上，参与的18种算法的选择，其实，只是为了拿出一个可以称得上是经典算法的数据挖掘领域有产生深远的影响。 的C4.5 C4.5算法是一种分类决策树算法，机器学习算法，核心算法是ID3算法C4.5算法继承了ID3算法的优点和ID3算法已经在以下几个方面： 1）信息增益率提高，选择属性，克服偏差值选择属性信息增益选择属性缺乏; 2）在树结构中修剪; 3）完成的过程中连续属性离散化; 4）不完整的数据。 C4.5算法有以下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在树形结构中，顺序扫描和排序的数据集，从而导致低效率的算法。 2。 K-means算法 k-means算法算法的k-means算法是一个聚类算法，根据其属性分成K，K <N的n个对象。与混合正态分布预期的算法是非常相似的，因为他们正试图找到一个自然聚类在数据中心。它假定从向量空间的对象属性，并且目标的各组内的最小均方误差的总和。 支持向量机支持向量机，支持向量机的英语，简称SV机（通常被称为纸SVM）。这是一个监督的学习方法，这是广泛使用的统计分类和回归分析。支持向量机向量映射到高维空间，在这个空间中创建有一个最大间隔超平面。在单独的数据的超平面的两侧上的两个相互平行的超平面。分离超平面，使两个平行的超平面的距离最大化。假设越大平行的超平面的距离或空隙时，分类器的总误差越小。优秀导游CJC Burges“模式识别支持向量机指南。范德沃尔特和巴纳德的支持向量机等分类进行了比较。Apriori算法 Apriori算法是一个最有影响力的挖掘布尔关联规则频繁项集算法，其核心是一组递归算法思想的基础上两个阶段的频率。关联规则被归类为一维的，单一的，布尔关联规则。在这里，所有支持大于称为最小支持度的项集称为频繁项集，作为频率设定 最大期望（EM）算法在统计计算的最大期望（EM，期望最大化）算法找到参数最大的期望经常用在机器学习和计算机视觉数据采集领域（数据聚类模型中的概率（概率）似然估计算法，其中概率模型是依赖于不可观察的隐变量（潜variabl）。 ）6。的PageRank 谷歌的PageRank算法，2001年9月被授予了美国专利，该专利是谷歌创始人拉里·佩奇（Larry Page）。，PageRank和多年的不是指到页面上，但，这个水平是命名。的PageRank根据网站的数量和质量来衡量网站的价值的内部和外部链接。背后的PageRank概念每个链接的网页是一个投票的页面，链接，投票更意味着其他网站，这是所谓的“链接流行度” - 衡量有多少人愿意被链接到他们的网站，您的网站。被引述的PageRank的概念经常被引用在学术论文 - 即被引用其他一些更普遍的权威判断本文 7 AdaBoost的 Adaboost的是一种迭代算法其核心思想是相同的训练集的不同的分类器（弱分类器），然后这些弱分类器共同构成一个更强的最终分类器（强分类器）。这个算法本身是通过改变数据分布，它是正确的，根据分类每个训练集的每个样品，和最后的总分类精度来确定每个样品的重量。的新数据集的权重给较低的分类器的训练，融合每个训练上的最终的分类，作为最终决定分类KNN：k-最近邻分类 K近邻（K近邻，KNN）分类算法，是一个理论上更成熟的方式，也是最简单的机器学习算法的想法？方法是：如果在特征空间中的样本，K最相似的（即，在特征空间中最接近的大多数样品）属于一类，将样品也属于这一类。 BR p> 9。朴素贝叶斯在众多的分类模型，两种最常用的分类模型是决策树模型（决策树模型）和Na？ve Bayes分类模型（朴素贝叶斯模型，NBC）天真贝叶斯模型发源于古典数学理论，具有扎实的数学基础，以及稳定的分类效率。与此同时，需要非常少的参数估计NBC模型，丢失的数据是不敏感的算法是相对简单。从理论上讲，NBC模型具有最小的误差率相比，与其他分类方法。但事实上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性相互独立的，在实际应用中，这种假设是往往不成立的，这带来了一定影响NBC模型的正确分类。数量的属性或属性之间的相关性较大时，NBC模型的分类比较决策树模型的效率。物业较少有关，表现NBC模型是最有利的。10。车：分类和回归树车，分类与回归树。在分类树下面有两个关键的思路。第一个是的想法？递归划分的独立变量的空间;第二个想法是修剪与验证数据。

一句话：大数据的时代已经降临，互联网的革命要开始了。。。

相关范文：数据挖掘技术及其应用摘要：随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。关键词：数据挖掘；知识；分析；市场营销；金融投资随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。由此，数据挖掘技术应运而生。下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。一、数据挖掘定义数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。从这个角度数据挖掘也可以描述为：按企业制定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。二、数据挖掘技术数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，代写论文其中数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中，因为数据仓库会对数据进行清理，并会解决数据的不一致问题，这会给数据挖掘带来很多好处。此外数据挖掘还利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处，这两门学科都致力于模式发现和预测。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术的三大支柱。由于数据挖掘所发现的知识的不同，其所利用的技术也有所不同。1．广义知识。指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识，反映同类事物的共同性质，是对数据的概括、精炼和抽象。广义知识的发现方法和实现技术有很多，如数据立方体、面向屙性的归约等。数据立方体的基本思想是实现某些常用的代价较高的聚集函数的计算，诸如计数、求和、平均、最大值等，并将这些实现视图储存在多维数据库中。而面向属性的归约是以类SQL语言来表示数据挖掘查询，收集数据库中的相关数据集，然后在相关数据集上应用一系列数据推广技术进行数据推广，包括属性删除、概念树提升、属性阈值控制、计数及其他聚集函数传播等。2．关联知识。它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。最为著名的关联规则发现方法是Apriori算法和FP—Growth算法。关联规则的发现可分为两步：第一步是迭代识别所有的频繁项目集，要求频繁项目集的支持率不低于用户设定的最低值；第二步是从频繁项目集中构造可信度不低于用户设定的最低值的规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心，也是计算量最大的部分。3．分类知识。它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。分类方法有决策树、朴素贝叶斯、神经网络、遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法、线性回归和K—Means划分等。其中最为典型的分类方法是决策树。它是从实例集中构造决策树，是一种有指导的学习方法。该方法先根据训练子集形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练子集中，重复该过程一直到形成正确的决策集。最终结果是一棵树，其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的屙性，该分枝对应该屙性的某一可能值。4．预测型知识。它根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。目前，时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比较完善的时间序列建模理论和分析方法，这些经典的数学方法通过建立随机模型，进行时间序列的预测。由于大量的时间序列是非平稳的，其特征参数和数据分布随着时间的推移而发生变化。因此，仅仅通过对某段历史数据的训练，建立单一的神经网络预测模型，还无法完成准确的预测任务。为此，人们提出了基于统计学和基于精确性的再训练方法，当发现现存预测模型不再适用于当前数据时，对模型重新训练，获得新的权重参数，建立新的模型。5．偏差型知识。它是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例、数据聚类外的离群值等。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，并随着概念层次的提升，从微观到中观、到宏观，以满足不同用户不同层次决策的需要。三、数据挖掘流程数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，代写毕业论文并使用这些信息做出决策或丰富知识。数据挖掘的基本过程和主要步骤如下：过程中各步骤的大体内容如下：1．确定业务对象，清晰地定义出业务问题。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步，挖掘的最后结构不可预测，但要探索的问题应该是有预见的，为了数据挖掘而挖掘则带有盲目性，是不会成功的。2．数据准备。(1)数据选择。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。(2)数据预处理。研究数据的质量，进行数据的集成、变换、归约、压缩等．为进一步的分析作准备，并确定将要进行的挖掘操作的类型。(3)数据转换。将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，这是数据挖掘成功的关键。3．数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善和选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。4．结果分析。解释并评估结果。其使用的分析方法一般应视挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。5．知识同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。四、数据挖掘的应用数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前在很多领域，数据挖掘都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。1．市场营销。由于管理信息系统和P0S系统在商业尤其是零售业内的普遍使用，特别是条形码技术的使用，从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据，并且数据量在不断激增。对市场营销来说，通过数据分析了解客户购物行为的一些特征，对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析，可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息，从而为商业决策提供了可靠的依据。数据挖掘在营销业上的应用可分为两类：数据库营销(database markerting)和货篮分析(basket analysis)。数据库营销的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客，以便向它们推销产品。通过对已有的顾客数据的辱淅，可以将用户分为不同级别，级别越高，其购买的可能性就越大。货篮分析是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式，例如：如果A商品被选购，那么B商品被购买的可能性为95％，从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品，并且对进货的选择和搭配上也更有目的性。这方面的系统有：Opportunity Ex-plorer，它可用于超市商品销售异常情况的因果分析等，另外IBM公司也开发了识别顾客购买行为模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。2．金融投资。典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测，分析方法一般采用模型预测法(如神经网络或统计回归技术)。代写硕士论文由于金融投资的风险很大，在进行投资决策时，更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析，以选择最佳的投资方向。无论是投资评估还是股票市场预测，都是对事物发展的一种预测，而且是建立在对数据的分析基础之上的。数据挖掘可以通过对已有数据的处理，找到数据对象之间的关系，然后利用学习得到的模式进行合理的预测。这方面的系统有Fidelity Stock Selector和LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资，后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术来辅助管理多达6亿美元的有价证券。3．欺诈甄别。银行或商业上经常发生诈骗行为，如恶性透支等，这些给银行和商业单位带来了巨大的损失。对这类诈骗行为进行预测可以减少损失。进行诈骗甄别主要是通过总结正常行为和诈骗行为之间的关系，得到诈骗行为的一些特性，这样当某项业务符合这些特征时，可以向决策人员提出警告。这方面应用非常成功的系统有：FALCON系统和FAIS系统。FALCON是HNC公司开发的信用卡欺诈估测系统，它已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易；FAIS则是一个用于识别与洗钱有关的金融交易的系统，它使用的是一般的政府数据表单。此外数据挖掘还可用于天文学上的遥远星体探测、基因工程的研究、web信息检索等。结束语随着数据库、人工智能、数理统计及计算机软硬件技术的发展，数据挖掘技术必能在更多的领域内取得更广泛的应用。参考文献：[1]闫建红《数据库系统概论》的教学改革与探索[J]．山西广播电视大学学报，2006，(15)：16—17．其他相关：http://www.wendang.com/soft/3556.htm数据挖掘研究现状及最新进展（CAJ格式）仅供参考，请自借鉴希望对您有帮助补充：如何撰写毕业论文本科专业（含本科段、独立本科段）自考生在各专业课程考试成绩合格后，都要进行毕业论文的撰写（工科类专业一般为毕业设计、医科类一般为临床实习）及其答辩考核。毕业论文的撰写及答辩考核是取得高等教育自学考试本科毕业文凭的重要环节之一，也是衡量自考毕业生是否达到全日制普通高校相同层次相同专业的学力水平的重要依据之一。但是，由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，对本科专业自考生这一特定群体，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。本文试就如何撰写毕业论文作简要论述，供参考。毕业论文是高等教育自学考试本科专业应考者完成本科阶段学业的最后一个环节，它是应考者的总结性独立作业，目的在于总结学习专业的成果，培养综合运用所学知识解决实际问题的能力。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行科学研究探索的具有一定意义的论说文。完成毕业论文的撰写可以分两个步骤，即选择课题和研究课题。首先是选择课题。选题是论文撰写成败的关键。因为，选题是毕业论文撰写的第一步，它实际上就是确定“写什么”的问题，亦即确定科学研究的方向。如果“写什么”不明确，“怎么写”就无从谈起。教育部自学考试办公室有关对毕业论文选题的途径和要求是“为鼓励理论与工作实践结合，应考者可结合本单位或本人从事的工作提出论文题目，报主考学校审查同意后确立。也可由主考学校公布论文题目，由应考者选择。毕业论文的总体要求应与普通全日制高等学校相一致，做到通过论文写作和答辩考核，检验应考者综合运用专业知识的能力”。但不管考生是自己任意选择课题，还是在主考院校公布的指定课题中选择课题，都要坚持选择有科学价值和现实意义的、切实可行的课题。选好课题是毕业论文成功的一半。第一、要坚持选择有科学价值和现实意义的课题。科学研究的目的是为了更好地认识世界、改造世界，以推动社会的不断进步和发展。因此，毕业论文的选题，必须紧密结合社会主义物质文明和精神文明建设的需要，以促进科学事业发展和解决现实存在问题作为出发点和落脚点。选题要符合科学研究的正确方向，要具有新颖性，有创新、有理论价值和现实的指导意义或推动作用，一项毫无意义的研究，即使花很大的精力，表达再完善，也将没有丝毫价值。具体地说，考生可从以下三个方面来选题。首先，要从现实的弊端中选题，学习了专业知识，不能仅停留在书本上和理论上，还要下一番功夫，理论联系实际，用已掌握的专业知识，去寻找和解决工作实践中急待解决的问题。其次，要从寻找科学研究的空白处和边缘领域中选题，科学研究还有许多没有被开垦的处女地，还有许多缺陷和空白，这些都需要填补。应考者应有独特的眼光和超前的意识去思索，去发现，去研究。最后，要从寻找前人研究的不足处和错误处选题，在前人已提出来的研究课题中，许多虽已有初步的研究成果，但随着社会的不断发展，还有待于丰富、完整和发展，这种补充性或纠正性的研究课题，也是有科学价值和现实指导意义的。第二、要根据自己的能力选择切实可行的课题。毕业论文的写作是一种创造性劳动，不但要有考生个人的见解和主张，同时还需要具备一定的客观条件。由于考生个人的主观、客观条件都是各不相同的，因此在选题时，还应结合自己的特长、兴趣及所具备的客观条件来选题。具体地说，考生可从以下三个方面来综合考虑。首先，要有充足的资料来源。“巧妇难为无米之炊”，在缺少资料的情况下，是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题，对课题深入研究与开展很有帮助。其次，要有浓厚的研究兴趣，选择自己感兴趣的课题，可以激发自己研究的热情，调动自己的主动性和积极性，能够以专心、细心、恒心和耐心的积极心态去完成。最后，要能结合发挥自己的业务专长，每个考生无论能力水平高低，工作岗位如何，都有自己的业务专长，选择那些能结合自己工作、发挥自己业务专长的课题，对顺利完成课题的研究大有益处。选好课题后，接下来的工作就是研究课题，研究课题一般程序是：搜集资料、研究资料，明确论点和选定材料，最后是执笔撰写、修改定稿。第一、研究课题的基础工作———搜集资料。考生可以从查阅图书馆、资料室的资料，做实地调查研究、实验与观察等三个方面来搜集资料。搜集资料越具体、细致越好，最好把想要搜集资料的文献目录、详细计划都列出来。首先，查阅资料时要熟悉、掌握图书分类法，要善于利用书目、索引，要熟练地使用其他工具书，如年鉴、文摘、表册、数字等。其次，做实地调查研究，调查研究能获得最真实可靠、最丰富的第一手资料，调查研究时要做到目的明确、对象明确、内容明确。调查的方法有：普遍调查、重点调查、典型调查、抽样调查。调查的方式有：开会、访问、问卷。最后，关于实验与观察。实验与观察是搜集科学资料数据、获得感性知识的基本途径，是形成、产生、发展和检验科学理论的实践基础，本方法在理工科、医类等专业研究中较为常用，运用本方法时要认真全面记录。第二、研究课题的重点工作———研究资料。考生要对所搜集到手的资料进行全面浏览，并对不同资料采用不同的阅读方法，如阅读、选读、研读。通读即对全文进行阅读，选读即对有用部分、有用内容进行阅读，研读即对与研究课题有关的内容进行全面、认真、细致、深入、反复的阅读。在研读过程中要积极思考。要以书或论文中的论点、论据、论证方法与研究方法来触发自己的思考，要眼、手、脑并用，发挥想象力，进行新的创造。在研究资料时，还要做好资料的记录。第三、研究课题的核心工作―――明确论点和选定材料。在研究资料的基础上，考生提出自己的观点和见解，根据选题，确立基本论点和分论点。提出自己的观点要突出新创见，创新是灵魂，不能只是重复前人或人云亦云。同时，还要防止贪大求全的倾向，生怕不完整，大段地复述已有的知识，那就体现不出自己研究的特色和成果了。根据已确立的基本论点和分论点选定材料，这些材料是自己在对所搜集的资料加以研究的基础上形成的。组织材料要注意掌握科学的思维方法，注意前后材料的逻辑关系和主次关系。第四、研究课题的关键工作―――执笔撰写。考生下笔时要对以下两个方面加以注意：拟定提纲和基本格式。拟定提纲包括题目、基本论点、内容纲要。内容纲要包括大项目即大段段旨、中项目即段旨、小项目即段中材料或小段段旨。拟定提纲有助于安排好全文的逻辑结构，构建论文的基本框架。基本格式：一般毕业论文由标题、摘要、正文、参考文献等4方面内容构成。标题要求直接、具体、醒目、简明扼要。摘要即摘出论文中的要点放在论文的正文之前，以方便读者阅读，所以要简洁、概括。正文是毕业论文的核心内容，包括绪论、本论、结论三大部分。绪论部分主要说明研究这一课题的理由、意义，要写得简洁。要明确、具体地提出所论述课题，有时要写些历史回顾和现状分析，本人将有哪些补充、纠正或发展，还要简单介绍论证方法。本论部分是论文的主体，即表达作者的研究成果，主要阐述自己的观点及其论据。这部分要以充分有力的材料阐述观点，要准确把握文章内容的层次、大小段落间的内在联系。篇幅较长的论文常用推论式（即由此论点到彼论点逐层展开、步步深入的写法）和分论式（即把从属于基本论点的几个分论点并列起来，一个个分别加以论述）两者结合的方法。结论部分是论文的归结收束部分，要写论证的结果，做到首尾一贯，同时要写对课题研究的展望，提及进一步探讨的问题或可能解决的途径等。参考文献即撰写论文过程中研读的一些文章或资料，要选择主要的列在文后。第五、研究课题的保障工作―――修改定稿。通过这一环节，可以看出写作意图是否表达清楚，基本论点和分论点是否准确、明确，材料用得是否恰当、有说服力，材料的安排与论证是否有逻辑效果，大小段落的结构是否完整、衔接自然，句子词语是否正确妥当，文章是否合乎规范。总之，撰写毕业论文是一种复杂的思维活动，对于缺乏写作经验的自考生来说，确有一定的难度。因此，考生要“学习学习再学习，实践实践再实践”，虚心向指导教师求教。

可能会问数据来源，数据的真实性，数据量，还有挖掘算法之类的。

聚类分析在企业网络营销中的应用论文 　　论文摘要：本文针对企业网络营销中的大量数据为基础进行数据的分析，依据数据挖掘技术中典型的聚类分析方法进行数据的处理，并以一个网络营销公司为例，对其客户信息进行了聚类分析，得到了一些有价值的信息，对于企业的营销策略的决策给与一定的支持。 　　论文关键词：聚类分系,网络营销,策略,客户关系 　　 0前言 　　现代科学技术的迅猛发展，特别是在互联网的应用和开发上更加的迅速，企业必须通过网络对自己的产品加强宣传以增强自己的竞争力。客户是一个非常重要的、有价值的重要资源，现在如何更好地从数据库中挖掘出客户中有价值的信息，更好的培植和经营与有价值客户的关系，抛弃那些无利可图没有发展前景而且营销费用高的客户，并且可以针对不同价值的客户给与不同的政策同时制定出个性化的营销策略，这些才能够保证企业的生存发展。对于这一切数据挖掘无疑是行之有效的好方法之一。本文以一个网络营销公司为例，提出了一套可操作性的对客户价值评价方法，然后使用数据挖掘技术中比较常见和常用的聚类分析算法对客户信息进行聚类从而达到非常重要的信息并为企业在网络营销中提供决策依据。 　　 1聚类分析 　　聚类（clustering）是对于数据挖掘技术是非常重要的一部分，现在也是数据挖掘技术中关键的一种。聚类的意义就是针对物理或逻辑上的数据对象的进行自动分类，最后将数据对象分为多个类或簇的过程。对于聚类结果要使得数据对象在同一个分类中具有最大的相似度，而在不同的类中具有最小相似度。聚类的现实意义就是在于可以将数据按照一定得关系进行自动的分类，事先不知道所有的数据对象共有多少类，通过算法的处理最后得到一个分类结果进行应用。譬如在市场研究领域中，特别是针对网络营销的企业或网站，从大量的网络数据进行分析聚类，可以讲客户分成不同的类别，针对这些类别不同的购买力和兴趣爱好来进行个性化的营销手段，提高企业的经济效益。目前研究人员大多针对于聚类分析算法的改进和完善进行研究，进而提高聚类分析的工作效率。著名的算法有：CLARANS，BRICH，DBSCAN，CURE，STING，CLIGUE和WaveCluster等。 　　 2聚类分析应用于企业客户资源管理 　　现针对某电子商务公司进行分析，该电子商务公司的客户分布在全国各地以及国外一些地区，现仅列出具有代表性的10个大客户：吉林，黑龙江，山东，江苏，浙江，安徽，湖南，缅甸，印度，南非等。在数据挖掘的目的就是从客户中找到一些共同点，在对这些客户数据进行处理前要使用聚类分析的方法进行研究看看这10个客户能否有一些共同之处以便企业针对不同类型的客户给与不同的对策，首先对该公司采用专家打分的方法，而且还有通过网上问卷调查和访谈的方式，收集各地销售专员的意见等方式，然后对数据加以综合，最后聚类分析法确定各项指标的权重。 　　那么在具体实施聚类分析法的时候可分为5个步骤进行： 　　第1步：首先对各项指数构建层次结构，其中被评定的10个大客户作为方案层，客户价值放在目标层中进行处理，各项指标是准则层，按照这样的分层结构来构造客户关系评价系统中个指数的结构图，见图2-1所示； 　　从数据可以看出有两种情形：一是缅甸和南非，从数据中可看出这类客户的当前价值很小，但是具有很大的隐含价值，势必会有一天他们的成长给企业会带来丰厚的物质利益，这样具有发展潜能的客户应该采取措施激发潜能；二是安徽和印度这类客户，虽然从数据中看出这类客户当前价值很小，但是就这两个省份的地理位置和经济状况来分析他们隐含着较大的价值。对于这一类的客户，企业就应该采取灵活的措施，激发他们的购买能力促使该类型的客户不断地向前发展； 　　第2类是“维持型”客户，他们会源源不断的为企业提供利润，如黑龙江和江苏，他们这类客户根据以往的交易记录分析到得结果就是目前价值大，不过没什么发展的潜能，或者说在某种情况下它的时常还会萎缩，当前这类客户会给企业带肋比较丰厚的利润但是就长期发展而言却不是利润的主要来源，他们在某种情况下会流失掉，会被其他的企业竞争对手的介入而流失，为此对于企业一方面要维持与这类客户的良好关系，保持稳定的`客户关系，另一方面还要采取一些营销手段来刺激该类客户的消费，提供一些个性化的服务和策略； 　　第3类“淘汰型”客户，这类用户就如同鸡肋了，对于企业的现在和将来都意义不大，目前的销售份额较小，企业对他们营销的成本还很高，年利润率很低，根据分析这类客户包括浙江、湖南和吉林，他们没有长期的发展的趋势，所以企业采取的策略就是应充分挖掘他们给企业带来的当前价值后逐渐地放弃他们； 　　第4类是“贵宾型”客户，这类用户是企业的主要经济利润的来源，在某种程度上可以说是企业生存的保证，他对企业是关系到生死存亡的重要客户，从数据中看山东就是该企业的这类贵宾型的客户，他的当前价值和潜在价值都很大，企业必须认真对待，细心呵护与这类客户的关系，以及该客户企业的关键性人物的关系，加强与这类客户的沟通和关系的培养，同时还要提高警惕，防止竞争对手抢走这些贵宾型客户。针对贵宾型客户企业就应该对其进行一对一的营销策略，进行良好的客户需求沟通，尽最大可能满足他们的需求，适当给与一些特殊政策来加强和他们的关系。从不同角度来加强客户对企业的忠诚度、满意度等。企业根据这些重要的信息就可以针对不同的客户采取合适的销售策略。 　　 3小结 　　总之，企业首先对客户的价值进行全方位、多角度进行评价，再将分析结果量化后进行数据挖掘，通过聚类分析，对客户进行细分，针对不同类型的客户给与个性化的服务。 ;

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这个杂志没有吧

给师弟师妹们学习数据挖掘的一些建议看着刚进实验室的师弟师妹们的迷茫，虽然也与他们进行过一些零散的交谈，但是都不够系统。因此，根据自己的经历给出学习数据挖掘的一些建议，大家可以根据自身的情况，具体问题具体分析，作为参考。希望在上一届的基础上，走的更深，走的更远。一. 读研与数据挖掘基础首先介绍一下大家都比较关心的几个问题，包括我们组的研究方向是什么，论文相关问题，大数据与工作相关问题，上海户口问题几个方面。1. 我们组的研究方向是什么我们组大的研究方向是数据挖掘，论文的研究方向是推荐算法。要注意大的研究方向，论文的研究方向与工作方向的区别和联系。2. 论文相关问题读研究生免不了会思考一个问题，读研的意义是什么？我自己认为读研的最大意义是训练自己系统化的严谨的分析思维能力。在导师给定论文研究方向后，如何确立更细的研究方向，如何检索资料，如何阅读英文论文，如何提出自己的创新点，如何做实验，如何写论文，如何修改论文，如何投稿，如何退修，如果是国际会议，还要去做英文口头报告，与同行交流等，这些问题都是需要自己去思考的。3. 大数据与工作相关问题数据挖掘属于大数据专业吗？当然属于。现在大数据找工作相对还是比较理想的。关键是要学习哪些课程呢？以前给大家推荐了很多的书籍，但是效果却恰恰相反，因为实在太多了根本看不完，更不知阅读书籍的顺序，浅尝辄止，最后一本书也没有看完，研究生就结束了。（1）最低保障书籍无论将来做什么，熟练掌握一门编程语言，一个数据库，数据结构，算法都是必备的。《高性能MySQL》《数据结构与算法分析：Java语言描述》《算法》：http://book.douban.com/subject/19952400/（2）Python与机器学习《集体智慧编程》《社交网站的数据挖掘与分析》《数据挖掘：概念与技术》 Python官方文档：https://www.python.org/ Scikit-Learn官方文档：http://scikit-learn.org/stable/（3）Java相关书籍《Java开发实战经典》《Java Web开发实战经典》《Java虚拟机规范》 Java SE：http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/ Java EE：http://docs.oracle.com/javaee/6/api/（4）Hadoop与Spark书籍《大数据日知录：架构与算法》《Hadoop权威指南》《大数据Spark企业级实战》《Scala编程》 Hadoop官方网站：http://spark.apache.org/ Spark官方网站：http://spark.apache.org/ Scala官方网站：http://www.scala-lang.org/说明：认准目标，耐住性子，一步一步往前走。要把上面推荐的书籍硬着头皮读完，数据挖掘基本也就算是入门了。4. 上海户口问题上海户口属于积分制，如果想要在校期间就拿到，那么唯一的方式就是参数每年的研究生数据建模比赛，并且获奖。获奖比例还是很高的。其实，好好学习Python，买本数学建模的书籍看完，看几篇近些年来的获奖论文，比赛时硬着头皮钻研一道题目并且写好论文，基本上都可以获奖。二. 数据挖掘进阶数据挖掘涉及多个方向，但是通常从数学统计，数据库和数据仓库，机器学习三个方向来进行研究。当我想学习一个方向的时候，最希望做的事情就是让别人给我列出一个书单。因为我也会给你们列出一个书单，让你们慢慢研究吧。1. 数学统计（1）理论数学：复变函数，实变函数，泛函分析，拓扑学，积分变换，微分流形，常微分方程，偏微分方程等。（2）应用数学：离散数学（集合，逻辑，组合，代数，图论，数论），具体数学，张量分析，数值计算，矩阵论，逼近论，运筹学，凸优化，小波变换，时间序列分析等。（3）概率：概率论，测度论，随机过程等。（4）统计：统计学，多元统计，贝叶斯统计，统计模拟，非参数统计，参数统计等。2. 数据库和数据仓库《数据库系统概念》《数据库系统实现》《数据仓库》《分布式系统：概念与设计》3. 机器学习通信原理；数据挖掘；机器学习；统计学习；自然语言处理；信息检索；模式识别；人工智能；图形图像；机器视觉；语音识别；机器人学等。（这方面的经典书籍都可以看看，后面慢慢补充）4. 其它书籍（1）Linux（2）网络原理，编译原理，组成原理，（3）JVM（4）UML（5）软件工程（6）设计模式（7）云计算与Docker（8）并行计算（9）需求分析三. 学习与方法 作为一名软件工程师，需要熟练掌握的工具，如下所示：（1）博客除了学习之外，更要思考和总结，把还没有忘却的记忆缓存序列化成为文字，记录在博客中。（2）语言大数据常用的语言包括Java，Scala，Python。如果一定要选择精通一门语言，自己选择Scala，同时深度学习JVM。（3）开发工具自己选择IntelliJ IDEA用于Java和Scala的开发，Eclipse用于Python的开发。（4）GitHub每天都要坚持编程，主动参与开源项目。（5）Linux工作常用的是Ubuntu 12.04 LTS。由于时间原因，上面总结的还比较粗糙，算是第一个版本吧，后面还会继续深度总结和完善。

2013年4月，由我司和武汉市城市排水发展有限公司合力编辑的《打造水务行业数字化运营管理，赢得行业未来》一文在水行业具有较高权威的《水与中国》杂志刊登，获得业内人士一致赞同，水务数字化运营也在业内成了热议话题。 《打造水务数字化运营，赢得行业未来》污水处理行业作为国家新兴战略产业之一，国家“十二五”规划对城镇污水处理提出了更高的要求，并明确要求县级镇、尤其是重点镇必须建立污水处理厂。截止2012年9月，全国设市城市、县累计建成城镇污水处理厂3272座，处理能力达到1.40亿立方米/日，比2010年底全国设市城市、县累计建成城镇污水处理厂2833座增加439座，比污水处理能力1.25亿立方米/日增加150万立方米/日，由此可见，城镇污水处理厂不论是数量和处理能力都保持了持续高速增长的态势。污水处理厂在承担环保减排的任务的同时，需要消耗大量的水、电、药。据统计，水、电、药成本占污水处理厂生产运行管理直接成本的90%以上。至2010年我国污水排放量达到800亿吨左右，而我国2010年污水处理电耗为0.2至0.56度每吨之间，按此测算，光电量消耗就至少需要150亿度以上，再加上设备损耗、药耗、水耗等，其费用更为庞大。假设能通过有效的节能管理将城市污水处理厂的运行费用即使节省1%，那也是天文数字。目前国内的城镇污水处理项目通常存在配套污水收集系统不完善，污水来量不足，污水中污染物浓度低达不到设计进水浓度，污水处理运行管理人才短缺，污水系统不稳定，运行费用偏高等棘手问题。这些问题一方面需要各级政府加强管理和监督，另一方面也需要污水处理企业通过加强或改进自身的工艺运行管理方式、方法和转变运营管理模式，提升污水厂运行和企业运营管理水平，尽可能的将上述问题产生的影响降至最低。水务企业现状随着我国水务环保行业市场化程度的逐步加大，市场上涌现出许多全国性和区域性的大型水务集团公司，有些集团公司拥有全国各地上百家的污水处理项目。下属污水处理厂地域分布广泛、各厂运营管理水平不一，运营管理人才短缺等问题日益突出，这使得集团公司迫切需要进行集约化管理，实现企业资源的合理配置，通过有效监管提升下属污水处理企业运营管理能力。信息化运营管理模式逐步成为大型水务集团公司提升企业整体运营管理水平、应对逐渐激烈的市场化竞争、获取最大化经济效益的发展方向。水务综合运营管理系统崭露头角加强城市污水处理系统综合运营管理、节能优化调度研究和实用技术开发，对实现工艺运行由经验判断走向定量分析，由依赖个体式英雄发展为依靠专家团队能力，打造规范化、程序化、专业化、集约化、智能化、精细化运营管理模式具有重要的意义。纵观国内专注于污水处理行业综合运营管理系统开发的一些公司，如华信数据、上自所、亚控科技等，城市污水处理系统综合运营管理系统一般涵盖厂级运行管理和公司级运营管理两部分：厂级的运营管理污水处理厂级的运营管理以污水处理工艺运行为中心，以污水处理工艺的稳定运行和保持生产设备良好状态，出水水质达标排放为基础，通过建立全厂生产过程控制体系，将污水厂及下属泵站的各类在线仪表、设备所反映的生产运行数据进行采集、传输、信息共享，利用计算机技术对这些数据进行筛选、分析，将运行管理人员关注的重点数据直观的展现，然后借助污水处理工艺数学模型和专家系统对这些数据进行深入的数据挖掘和分析，实现污水处理厂工艺运行情况的分析预警、工艺异常处理的优选方案、各工艺运行单元以及全厂运行的优化调度分析方案、与工艺运行密切相关的设备性能分析、全厂运行成本分析等功能，从而辅助厂级管理人员提高工艺运行管理水平和综合运营管理水平。最大程度的降低生产运行各个环节的电耗、药耗，降低系统运行直接费用；最大程度的提高设备的使用效率和寿命，降低设备故障率，从而降低设备维修成本；提高运营管理工作效率，降低运行维护人员数量，节省人工成本；最终实现达标、稳定、高效、低耗的污水处理厂运行目标。公司级、集团级的运营管理公司级、集团级运营管理以集约化管理为目标，借助物联网技术实现对下属污水处理厂生产运行的远程集中监管，统一运行调度和工艺运行指导，利用计算机系统对各污水厂分析和筛选过的运营数据进行统计汇总和深入的数据分析挖掘，形成指导公司整体运营决策的工艺分析、设备分析、成本分析、风险分析等辅助决策工具，辅助企业决策层应对水务行业的激烈竞争，实现企业发展的战略目标和投资回报率的最大化。在远程集中监管方面，通过物联网技术建立下属各污水处理厂和泵站的生产运行情况的智能化、实时预警机制，在公司管理人员关注的关键数据或指标发生异常时，通过声、光、电、手机短息等形式，及时通知到相关人员。管理人员无论身处何处，只要能连接网络，即可远程、实时、直观查看关键工艺数据、设备运行状况。在运行调度和工艺运行指导方面，具有丰富工艺管理经验的专家团队无需亲赴现场，借助视频会议系统，在公司监控大屏上即可远程、实时查看到现场工作画面，辅以各构筑物运行数据、关键工艺数据和设备的运行情况，即可辅助各厂解决各类工艺运行难题。这将有效解决管理人才不足，提高工艺运行问题处理效率。辅助经营决策方面，经营决策的关键数据都由计算机系统自动采集、分析筛选、汇总统计，即保证了数据的及时性和准确性，又可将公司管理人员从“数据海洋”中解脱出来，所有经营决策数据以图表、报告等方式快捷、直观的展现，分析结果一目了然。极大的方便决策者进行战略目标和经营方针制定。小结水务综合运营管理系统从根本上解决水务行业发展的难题，它建立企业门户，解决企业信息传递脱节、信息孤岛问题；建立企业工作流平台，规范化、标准化工作流程，提高管理水平，实现有效监管；健全企业预案库、知识库，提高人员知识水平和素质，保障安全高效生产；建立企业动态决策支持系统，实现专业化、科学化管理决策；建立智能化污水处理工艺模型和完善的工艺调度方案，实现生产优化调度，节约能耗，降低成本；建立统一的考核体系和标准，满足上级各种考核要求，提高运营管理水平。在国家政策的大力支持下，会有越来越多的污水运营管理企业诞生，如何在激烈竞争中立于不败之地？——利用综合运营管理系统，打造数字化运营管理模式，才能赢得行业未来！ 2013年10月，武汉华信数据系统有限公司的《基于物联网的污水处理综合运营管理平台整体解决方案》是唯一入选《2013年中国物联网产业发展蓝皮书》作为“智慧环保”领域的案例，且中国科学院物联网研究发展中心授予武汉华信数据系统有限公司为专家顾问组成员。此项案例在2013年中国物联网行业发展峰会获得业内人士一致好评，尤其对国内大型环保集团公司在综合运营管理方面拓展了新思路。 2013年11月，由武汉华信数据系统有限公司主编的专业论文《基于物联网的水务综合运营管理平台》在《物联网与云计算》杂志刊登，受到业内人士焦点关注。《物联网与云计算》杂志的主办单位是工业和信息部、科学技术部，在行业有较高权威性和专业性，它致力于打造中国物联网产业媒体“第一品牌” 2014年2月，2014年2月，为了倡导智慧水务的管理理念，推广在水务企业的应用，武汉华信数据系统有限公司主编的评论文章《智慧水务管理平台在水务企业的应用》在国内权威水务行业杂志《水工业市场》刊登，受到业内人士焦点关注。

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博士学位论文的学术评语（精选8篇） 　　在平凡的学习、工作、生活中，大家都不可避免地要接触到评语吧，评语可以对被评价者进行有针对性的正确指导，以促进其学习或工作的进步。那么你有真正了解过评语吗？以下是我帮大家整理的博士学位论文的学术评语，仅供参考，大家一起来看看吧。 　　博士学位论文的学术评语 篇1 　　xxx同学的学位论文《基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统数据模型的分析和研究》选题于教育部委托中山大学开展的高校本科专业设置预测系统项目。该论文研究成果对于构建高校本科专业设置预测系统具有一定的先导性意义。 　　本文主要围绕着高校本科专业设置预测系统的数据模型这个问题展开分析和研究。论文首先对已有的专业设置数据模型进行综述，分析其在功能性、预测性、分析性以及挖掘性方面的不足之处，然后结合高校本科专业设置的实际需求，引入数据挖掘技术、数据仓库和OLAP，构建基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统的数据模型。总的来说，论文框架清晰，逻辑严谨，行文体现了自己的学术思考及思辨结论，有自己的创见。 　　本文的写作符合硕士研究生毕业论文规范，学术水准较好，体现了两年学习的成果，可进入答辩程序。 　　论文长于思辨和综合，而短于对实际需求和现实情况的考量，比如各用户对于专业设置的需求以及数据挖掘中数据的可采集性及可用性等。建议今后在相关研究中采取更广泛视角。 　　博士学位论文的学术评语 篇2 　　该课题选题新颖，紧密结合临床，设计合理，属于本学科研究热点，研究工作具有一定的理论意义与实际价值。论文的内容与题目基本相符，结构完整，格式规范，层次清楚，条理分明，语言通顺流畅，内容丰富。文献材料收集丰富详实，基本涵盖了本学科相关的主要文献，并对本学科发展趋势有一定的归纳作用。数据资料充分，论述过程严谨，思路清晰，综合运用了所学知识解决问题，分析方法选用得当，结果可信。论文撰写严肃认真，推理符合逻辑，结论和建议具有现实意义，是一篇有较高学术价值的硕士生论文。 　　该论文反映出了作者在本门学科方面坚实的理论基础、系统的专业知识以及良好的科研能力。达到了硕士学位论文的要求，建议安排答辩。 　　博士学位论文的学术评语 篇3 　　xxx同学的硕士毕业论文《消费者网上购物的网站体验对网上购买意愿影响的实证研究》在相关文献研究和时事动态分析的基础上，研究了网站体验的组成要素，以及网站体验对消费者网络购买意愿的影响，其选题具有一定的理论价值和现实意义。 　　论文发现论网站的易用性体验、网站的有用性体验、网站的视觉体验、价格体验、商品体验、服务体验、信誉体验等七个方面的体验可以很好地解释网站体验的内涵，利用SOR模型分析得知网站体验对购买意愿有显著正向影响，情绪和感知风险是网站体验和购买意愿之间的部分中介变量。论文采用规范分析和实证分析等方法来论证自己的观点，研究方法较为科学。论文在以下几个方面有所创新：一是构建了网站体验研究的新模型，二是比较系统地运用实证分析方法从多角度分析影响网络购买意愿的因素。论文有相当的理论深度。论文观点鲜明，论证清晰有力，论据充分可靠，数据准确，资料详实，文献综述丰富而规范，其中论文关于网站体验对购买意愿的影响的`观点具有一定的新的见解。不足之处在于网站体验的维度还不够全面，尤其是网站技术因素部分，未来还可以考虑研究网速等网站技术因素对网站体验的解释力度。 　　论文结构严谨，层次分明，采用了递进式的分析结构，逻辑性强，文笔流畅，表达清晰，重点突出。文章格式符合学术规范。反映作者具有较强的独立科研能力。论文表明作者掌握了企业管理学专业的基本理论和分析方法，论文达到了硕士学位论文水平，同意其参加论文答辩，并建议授予硕士学位。 　　博士学位论文的学术评语 篇4 　　本文以官员问责制为题进行研究，能为解决我国官员问责制存在的问题提供参考和借鉴作用。在全文结构中，首先对官员问责制的现实意义进行了分析，然后再对我国官员问责制的困境进行深入的分析，最后提出化解困境的有效建议。全文体现专业特色要求，符合行政管理专业培养要求，参考的文献资料符合论文观点与主题的需要，实践论证还不够，但，真正属于自己创新的内容还不是很多。总体上达到毕业论文要求。 　　博士学位论文的学术评语 篇5 　　论文思路比较清晰，语句基本通顺，层次清晰，观点表达准确。作者比较很好的将行政管理专业基本原理知识与党内监督实践问题有机结合起来进行分析，并针对党内监督的现实问题提出了一些比较好的解决建议，查阅与参考的文献资料与主题结合的比较紧密，但个别地方论证的观点不是很明确和有说服力，总体上达到毕业论文要求，部分内容与主题结合的还不是很好，逻辑结构也存在一点小问题。总体上说，基本达到毕业论文的基本要求。 　　博士学位论文的学术评语 篇6 　　全文以xxx为题，选题具有较强的新颖性和实用性。全文结构科学合理，逻辑性强，思路清晰，查阅的参考文献资料符合论文要求。论证方法较合理。论证内容较有说服力。对问题的分析比较透彻。该生在论证过程中也能很好的将行政管理专业知识原理与社会现实结合起来。无论从选题上还是观点论证上都符合行政管理专业培养目标要求。但创新点不够。 　　博士学位论文的学术评语 篇7 　　该论文选题较为新颖，视角较为独特，体现了一定的人力资源管理理论的扎实功底，特别是文章能够结合相关的案例对课题进行论证分析，具有一定的实用价值。经过对论文的审核可以看出，作者在资料和案例收集上花了不少功夫，也能够提出一些较为深刻的观点，但在理论的深度和部分论据的引证上还存在一定的欠缺之处。总体而言，这是一篇合格的论文。 　　博士学位论文的学术评语 篇8 　　论文选题符合专业培养目标，能够达到综合训练目标，题目有较高难度，工作量大。选题具有较高的学术研究参考价值、较大的实践指导意义。该生查阅文献资料能力强，能全面收集关于考试系统的资料，写作过程中能综合运用考试系统知识，全面分析考试系统问题，综合运用知识能力强。文章篇幅完全符合学院规定，内容完整，层次结构安排科学，主要观点突出，逻辑关系清楚，有一定的个人见解。文题完全相符，论点突出，论述紧扣主题。 ;

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计算机论文题目 　　随着大科学时代的到来及科技水平的高速发展，计算机科学与技术已经渗透到我国经济、社会的各个领域，这些都有利于全球经济的发展，还极大地推动了社会的进步， 　　计算机论文题目(一) 　　1、基于物联网的煤矿井下监测网络平台关键技术研究 　　2、基于抽象状态自动机和u03c0演算的UML动态语义研究 　　3、基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究 　　4、基于矩阵化特征表示和Ho-Kashyap算法的分类器设计方法研究 　　5、基于博弈论的云计算资源调度方法研究 　　6、基于合约的泛型Web服务组合与选择研究 　　7、本体支持的Web服务智能协商和监测机制研究 　　8、基于神经网络的不平衡数据分类方法研究 　　9、基于内容的图像检索与推荐技术研究 　　10、物联网技术及其在监管场所中的应用 　　11、移动图书馆的研发与实现 　　12、图书馆联机公共目录查询系统的研究与实现 　　13、基于O2O模式的外卖订餐系统 　　14、网络时代个人数据与隐私保护的调查分析 　　15、微信公众平台CMS的设计与实现 　　16、环保部门语义链网络图形化呈现系统 　　17、BS结构计量信息管理系统设计与研究 　　18、基于上下文的天然气改质分析控制系统的设计与实现 　　19、基于增量学习和特征融合的多摄像机协作监控系统目标匹配方法研究 　　20、无线自组网络密钥管理及认证技术的研究 　　21、基于CDMI的云存储框架技术研究 　　22、磨损均衡在提高SSD使用寿命中的应用与改进 　　23、基于.NET的物流管理软件的设计与实现 　　24、车站商铺信息管理系统设计与实现 　　25、元数据模型驱动的合同管理系统的设计与实现 　　26、安睡宝供应与销售客户数据管理与分析系统 　　27、基于OpenCV的人脸检测与跟踪算法研究 　　28、基于PHP的负载均衡技术的研究与改进 　　29、协同药物研发平台的构建及其信任机制研究 　　30、光纤网络资源的智能化管理方法研究 　　31、基于差异同步的云存储研究和实践 　　32、基于Swift的云存储产品优化及云计算虚拟机调度算法研究 　　33、基于Hadoop的重复数据删除技术研究 　　34、中文微博情绪分析技术研究 　　35、基于协议代理的内控堡垒主机的设计与实现 　　36、公交车辆保修信息系统的研究与设计 　　37、基于移动互联网的光纤网络管理系统设计与开发 　　38、基于云平台的展馆综合管理系统 　　39、面向列表型知识库的组织机构实体链接方法研究 　　40、Real-time Hand Gesture Recognition by Using Geometric Feature 　　41、基于事件的社交网络核心节点挖掘算法的研究与应用 　　42、线性判别式的比较与优化方法研究 　　43、面向日志分类的蚁群聚类算法研究 　　44、基于决策树的数据挖掘技术在电信欠费管理中的应用与研究 　　45、基于信任关系与主题分析的微博用户推荐技术 　　46、微博用户兴趣挖掘技术研究 　　47、面向多源数据的信息抽取方法研究 　　48、基于本体约束规则与遗传算法的BIM进度计划自动生成研究 　　49、面向报关行的通关服务软件研究与优化 　　50、云应用开发框架及云服务推进策略的研究与实践 　　计算机论文题目(二) 　　51、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响 　　52、空中交通拥挤的识别与预测方法研究 　　53、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究 　　54、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究 　　55、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究 　　56、机器人认知地图创建关键技术研究 　　57、Web服务网络分析和社区发现研究 　　58、基于球模型的三维冠状动脉中心线抽取方法研究 　　59、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究 　　60、传感器网络关键安全技术研究 　　61、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究 　　62、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究 　　63、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析 　　64、电信机房综合管控系统设计与实现 　　65、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究 　　66、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用 　　67、一种智能力矩限制器的设计与研究 　　68、移动IPv6切换技术的研究 　　69、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究 　　70、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究 　　71、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现 　　72、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究 　　73、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究 　　74、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究 　　75、基于AUV的UWSN定位技术的研究 　　76、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究 　　77、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究 　　78、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现 　　79、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究 　　80、PRAM模型应用于同步机制的研究 　　81、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究 　　82、云存储系统中副本管理机制的研究 　　83、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究 　　84、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究 　　85、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化 　　86、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究 　　87、融入隐私保护的特征选择算法研究 　　88、济宁一中数字化校园系统的设计与实现 　　89、移动合作伙伴管理系统的设计与实现 　　90、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用 　　91、基于语义的领域信息抽取系统 　　92、基于MMTD的图像拼接方法研究 　　93、基于关系的垃圾评论检测方法 　　94、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用 　　95、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发 　　96、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究 　　97、位置可视化方法及其应用研究 　　98、DIVA模型中定时和预测功能的研究 　　99、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究 　　100、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究 　　计算机论文题目(三) 　　101、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响 　　102、空中交通拥挤的识别与预测方法研究 　　103、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究 　　104、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究 　　105、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究 　　106、机器人认知地图创建关键技术研究 　　107、Web服务网络分析和社区发现研究 　　108、基于球模型的`三维冠状动脉中心线抽取方法研究 　　109、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究 　　110、传感器网络关键安全技术研究 　　111、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究 　　112、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究 　　113、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析 　　114、电信机房综合管控系统设计与实现 　　115、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究 　　116、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用 　　117、一种智能力矩限制器的设计与研究 　　118、移动IPv6切换技术的研究 　　119、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究 　　120、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究 　　121、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现 　　122、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究 　　123、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究 　　124、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究 　　125、基于AUV的UWSN定位技术的研究 　　126、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究 　　127、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究 　　128、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现 　　129、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究 　　130、PRAM模型应用于同步机制的研究 　　131、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究 　　132、云存储系统中副本管理机制的研究 　　133、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究 　　134、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究 　　135、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化 　　136、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究 　　137、融入隐私保护的特征选择算法研究 　　138、济宁一中数字化校园系统的设计与实现 　　139、移动合作伙伴管理系统的设计与实现 　　140、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用 　　141、基于语义的领域信息抽取系统 　　142、基于MMTD的图像拼接方法研究 　　143、基于关系的垃圾评论检测方法 　　144、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用 　　145、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发 　　146、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究 　　147、位置可视化方法及其应用研究 　　148、DIVA模型中定时和预测功能的研究 　　149、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究 　　150、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究 ;

　　下面是我整理的关于论文答辩申请导师意见，欢迎阅读参考。 　 　论文答辩申请导师意见【1】 　　该生认真系统的学习了时间序列的理论和方法，查阅大量文献，在论文写作过程中虚心听取指导教师的意见。 　　论文内容充实，层次结构合理科学，格式规范，语言表达清楚、流畅。 　　达到本科生毕业论文水平。 　　同意参加答辩。 　　 论文答辩申请导师意见【2】 　　该课题选题新颖，紧密结合临床，设计合理，属于本学科研究热点，研究工作具有一定的理论意义与实际价值。 　　论文的内容与题目基本相符，结构完整，格式规范，层次清楚，条理分明，语言通顺流畅，内容丰富。 　　文献材料收集丰富详实，基本涵盖了本学科相关的主要文献，并对本学科发展趋势有一定的.归纳作用。 　　数据资料充分，论述过程严谨，思路清晰，综合运用了所学知识解决问题，分析方法选用得当，结果可信。 　　论文撰写严肃认真，推理符合逻辑，结论和建议具有现实意义，是一篇有较高学术价值的硕士生论文。 　　该论文反映出了作者在本门学科方面坚实的理论基础、系统的专业知识以及良好的科研能力。 　　达到了硕士学位论文的要求，建议安排答辩。 　　论文答辩申请导师意见【3】 　　xxx同学的学位论文《基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统数据模型的分析和研究》选题于教育部委托中山大学开展的高校本科专业设置预测系统项目。 　　该论文研究成果对于构建高校本科专业设置预测系统具有一定的先导性意义。 　　本文主要围绕着高校本科专业设置预测系统的数据模型这个问题展开分析和研究。 　　论文首先对已有的专业设置数据模型进行综述，分析其在功能性、预测性、分析性以及挖掘性方面的不足之处，然后结合高校本科专业设置的实际需求，引入数据挖掘技术、数据仓库和OLAP，构建基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统的数据模型。 　　总的来说，论文框架清晰，逻辑严谨，行文体现了自己的学术思考及思辨结论，有自己的创见。 　　本文的写作符合硕士研究生毕业论文规范，学术水准较好，体现了两年学习的成果，可进入答辩程序。 　　论文长于思辨和综合，而短于对实际需求和现实情况的考量，比如各用户对于专业设置的需求以及数据挖掘中数据的可采集性及可用性等。 　　建议今后在相关研究中采取更广泛视角。

问题一：为什么要进行数据挖掘和搜集客户信息 数据挖掘技术在客户关系管理中的典型应用 客户获取 客户获取的传统方式一般是通过大量的媒体广告、散发传单等方式吸引新客户。这种方式涉及面过广不能做到有的放矢而且企业投入太大。数据挖掘技术可以从以往的市场活动中收集到的有用数据(主要是指潜在客户反应模式分类)建立起数据挖掘模型。企业因此能够了解真正的潜在客户的特征分类，从而在以后的市场活动中做到有的放矢而不是传统的凭经验的猜想。 客户细分 细分就是指将一个大的消费群体划分成为一个个细分群体的动作，同属一个细分群体的消费者彼此相似，而隶属于不同细分群体的消费者是被视为不同的。比如将数据库中的数据按照年龄的不同来组织存放这样一个简单的动作就是细分。细分可以让用户从比较高的层次上来观察数据库中的数据，细分可以让人们用不同的方法对待处于不同细分群中的客户。数据挖掘中的分类、聚类等技术可以让用户对数据库中的数据按类别、年龄、职业、地址、喜好等企业感兴趣的属性进行客户细分。客户细分是企业确定产品和服务的基础．也是建立客户一对一营销的基础。 客户赢利能力分析 就企业的客户而言，企业的绝大部分利润是来自于小部分的客户，而对于企业来说很难确定哪些客户是高利润回报，哪些客户是低利润回报甚至是负利润回报的。数据挖掘技术能帮助企业区分利润回报不同的客户。从而可以将资源更多的分配在高利润回报的客户身上以产生更大的利润，同时减少低或负利润回报客户的投入。为此，在数据挖掘之前，企业应该建立一套计算利润回报的优化目标方法。可以是简单的计算，如某客户身上产生的收入减去所有相应的支出，也可以是较复杂的公式。然后利用数据挖掘工具从交易记录中挖掘相应的知识。 客户的保持 随着行业中竞争愈来愈激烈，人们普遍认识到获得一个新客户的开支比保持一个老客户的开支要大得多。所以如何保持原来老的客户，不让他们流失就成为CRM的一个重要课题。在实际应用中，利用数据挖掘工具为已经流失的客户建立模型，然后利用这些模型可以预测出现有客户中将来可能流失的客户，企业就能研究这些客户的需求，并采取相应的措施防止其流失，从而达到保持客户的目的。 问题二：数据挖掘为什么要对数据进行分类 不太明白您说的分类是什么意思？是在数据预处理阶段，还是挖掘的目的？ 如果在数据预处理阶段，可能是只对某个领域的数据进行挖掘，从而可以得出更置信的结论； 如果是挖掘目的，也就是模型的输出，这就比较好理解了。 问题三：数据挖掘具体要做什么？ 数据挖掘是一个很大的方面。你会java，这个很好。可以从weka 这个工具学起来，他是一个java写的工具包。对于一个具体问题，比如，怎么获取测试数据，对于数据怎么预处理，这些weka都有直接的接口。 至于你说的建模，不是一句话可以说清楚，首先你肯定要调查这个领域做得比较好的有哪些方法，然后从中至少选取几种方法，都要实现，做统计，归纳结果，选择符合你数据集的。当然你的数据 *** 一定要有代表性，就是国际认可的，至于怎么罚到这些数据，一般都是比较出名的论文引用的，这些就很可以。用的工具当然有很多，你不能局限于一种方式或者一种工具，不同情况下用不同的工具，根据实际需要选择。比如你要做聚类，你选择一个weka，做神经元，你可能会倾向于matlab，实际情况决定你选择的工具。 流程方面：数据获取------数据预处理-----完成预定的任务 这是一个大概的流程。这一套都可以用weka实现。对于数据挖掘而言，都是80%数据+20%算法，数据很重要，算法其实只是一个测试数据集的作用，这是一点看法，希望对你有帮助。 问题四：在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理 数据中包含很多噪声数据，需要去除不相关的数据，比如如分析无关的字段 了解数据质量，有些数据质量不足以直接使用，如包含过多的缺失值，需要进行缺失值处理 数据字段不能够直接使用，需要派生新的字段，以更好的进行进一步的数据挖掘 数据分散，需要将数据进行整合，例如追加表（增加行），或者合并表（增加列） 通过数据的预处理能够很好的对数据有初步的认识和理解。 数据预处理推荐你一个数据挖掘软件：SmartMining桌面版，它和SPSS modeler 一样都是面板操作，预处理能力和计算能力都非常不错 问题五：为什么要进行数据采样？ 作为一个快速发展的领域，数据挖掘的目的是从数据中抽取有效的模式或者是有用的规则。数据挖掘的任务一般分为关联规则、分类及聚类。这些任务通常涉及到大量的数据集，在这些数据集中隐藏着有用的知识。称一个数据集是大的，数据集要么有大量的记录，要么有大量的属性，或者是两者的组合。具有大量的记录将使与模型匹配所花费的时间变长，而具有大量的属性将使模型占用的空间变大。大数据集对数据挖掘的算法来说是一个主要的障碍，在算法进行模式搜索及模型匹配的过程中，经常需要在数据集上遍历多遍，而将所有的数据集装入物理内存又非常困难。当数据集越来越大时，数据挖掘领域有面临着开发适合大数据集的算法，因此，一个简单有效的方法就是利用采样来缩减数据的大小(即记录的数量)，即取一个大数据集的一个子集。在数据挖掘的应用中，存在两种方法进行采样:一种方法是某些数据挖掘算法在算法执行过程中并不是使用数据集中的所有数据:另一种方法是在部分数据上运行算法的结果与在整个数据集上得到的结果是相同的。这与在数据挖掘中使用的两种采样基本方法是不谋而合的。一种方法是将采样嵌入到数据挖掘的算法中;而另一种方法是采样与数据挖掘算法分别运行。但是，利用采样可能带来一个问题:在小概率的情况下其结果不准确，而在大概率的情况下其结果的相似性是非常好的.。其原因是，运行在整个数据集的子集上可能破坏了属性间的内在相关性，这种相关性在高维数据问题中是非常复杂而且难以理解的。 问题六：数据挖掘为什么要用java或python 主要是方便，python的第三方模块很丰富，而且语法非常简练，自由度很高，python的numpy、scipy、matplotlib模块可以完成所有的spss的功能，而且可以根据自己的需要按照定制的方法对数据进行清洗、归约，需要的情况下还可以跟sql进行连接，做机器学习，很多时候数据是从互联网上用网络爬虫收集的，python有urllib模块，可以很简单的完成这个工作，有些时候爬虫收集数据还要对付某些网站的验证码，python有PIL模块，可以方便的进行识别，如果需要做神经网络、遗传算法，scipy也可以完成这个工作，还有决策树就用if-then这样的代码，做聚类不能局限于某几种聚类，可能要根据实际情况进行调整，k-means聚类、DBSCAN聚类，有时候可能还要综合两种聚类方法对大规模数据进行聚类分析，这些都需要自行编码来完成，此外，基于距离的分类方法，有很多距离表达方式可以选用，比如欧几里得距离、余弦距离、闵可夫斯基距离、城市块距离，虽然并不复杂， 但是用python编程实现很方便，基于内容的分类方法，python有强大的nltk自然语言处理模块，对语言词组进行切分、收集、分类、统计等。 综上，就是非常非常方便，只要你对python足够了解，你发现你可以仅仅使用这一个工具快速实现你的所有想法 问题七：数据分析和数据挖掘的深入学习为什么重要 1、大数据（big data）： 指无法在可承受的时间范围内用常规工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** ，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； 在维克托u30fb迈尔-舍恩伯格及肯尼斯u30fb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）这样的捷径，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（价值）Veracity（真实性） 。 2、数据分析： 是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在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，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘（英语：Data mining）： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 问题八：数据分析和数据挖掘的区别是什么？如何做好数据挖掘 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断： 1、大数据（big data）： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** ，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； 在维克托u30fb迈尔-舍恩伯格及肯尼斯u30fb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）这样的捷径，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（价值）Veracity（真实性） 。 2、数据分析： 是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在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，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘（英语：Data mining）： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 问题九：在crm过程中为什么要进行数据挖掘 挖掘大数据，进行分析，这样才能发挥crm的作用，做好客户关系管理。

难度不大，我稍微指点你

绘图相关——科研工作网站收集相关网站文献参考非常好用,水文章必备/要注册/要注册,不喜欢要注册部分功能要注册不好用,识别率不行,而且很多误伤,真的重复又不见。锐竞平台的功能库里面不好用聊胜于无/作图功能一般,分析能力很强有广告,与生物医学专业关联性有限网站复杂,需要学习一阵子/?common=Others数量有限/图多,且与生物医学高度关联。操作容易,赞!就是部分功能收费/研究生必备科研工具都有哪些？它们的本质作用是什么？研究生必备科研工具都有哪些?它们的本质作用是什么?今天想跟大家分享的三个科研工具,分别是用一下查文献,写论文降低重复率以及科研绘图,这三种小编都是自己用习惯了的,也有刚被同学安利的,总之就是希望推荐的这些有适合你的,有你能用上的。首先是查文献的网站,这三个网站中只有拍卖需要装一下插件,其他的都能在送文献的同时,直接显示出来影响因子,方便我们筛选高分的文章。如果搜索后的文章你发现下载不了,可以用题目编号或者pmid去搜索试试看。第二个是检查纠错,润色文章的工具秘塔写作猫,如果是需要写毕业论文或者是中英文综述,用它对论文纠错、改写、降低重复率,会特别方便一些字词错误。一些字体错误,日常不容易注意到的书面规范用词,还有用错的中英文标点符号,他都能检查到。像我自己的话,写论文会担心词汇量不够,书面表达不够标准,或者是需要给文章降重就直接用它的改写功能,高效又省事。那开始用的时候,我是把论文直接上传到写作台,用他们的网页版,习惯用word的小伙伴也可以下载插件,就能直接在word里修改了。最后一个是科研绘图网站。它涵盖了从动物到植物,从体外到体内实验会涉及到的各种科研绘图素材,也是很多高分文章在用的绘制示意图的来源。在这个网站中,能直接在网页的操作界面上选择素材,绘图也能通过他给的各种模板修改和使用。那数据爬取之后,就是一个数据清洗和预处理的过程,这里呢给大家推荐knime,这个软件可以进行一些数据的清理和预处理的工作,操作过程,也并不复杂.那最后,对于数据分析的过程,往往python是更好的选择,那除了python之外,同样也有一个非常简单易用的界面,更友好的集成性工具操作的软件,那就是Weka。这个软件,集成了大部分的数据挖掘和数据分析的过程,通过一些简单的简选操作就可以完成。并不需要使用拍子的编程也是非常好,用的一个工具,如果大家刚刚接触数据挖掘,可以通过这个软件来进行一些分析,来帮助你更好的了解数据分析和数据挖掘的过程。以上,就是我给大家推荐的五类研究生必备或者必备的软件工具,尤其是对于最后实证分析类的软件,都需要大家去花时间来进行学习和实践才可以掌握和应用。如何在论文中画出漂亮的插图科研绘图之所以是门不容小觑的专业,是因为科研绘图不是偏重美感及感知的绘画,而是把科研概念和许多语言无法描述的想法以图像的方式与研究同侪和社会大众沟通,虽是图像,其实就是研究成果。既然是专业的研究成果,通常有许多同领域的研究人员在期刊或是专书中都有相同结构的图像,准备绘图前应该尽量(1)搜集到2个以上的已出版参考图;(2)到在线图库或是下段将介绍的科研绘图平台,以关键字搜索能够使用的图;(3)决定本次绘制图片的尺寸;(4)考虑是否需要彩色,还是黑白效果较好,(5)以真实尺寸画图像草稿。如果是手绘达人的话,或许各种绘图软件都不甚顺手时,可以直接以手绘图像上阵。许多杰出的科学家都颇有艺术天份,达文西就是代表人物,回想一下在生物课本上看到的那些动物细胞图、人体器官图、植物维管束图、各式各样病毒的图片,还有DNA双螺旋图,要能够精美专业地绘制这些图案并不容易,但是生在图像传播媒体日新月异的当代,科学家想要以图像传达新的概念或研究成果已经不是难事,因为免费或收费合理的科研插图绘制平台及绘图软件已经如雨后春笋的姿态出现在科学界了。除了设计演示文稿和海报很好用的Canva以及Pictochart,还有许多科研人员不能错过的科研绘图神器:已有20万用户的Biorender:Biorender是为生命科学相关超过30种学门量身打造的在线科研绘图平台,有2万笔以上免费图片,最新的COVID-19主题也有专业图片可用,只要具有使用PPT的直觉就能上手,提供免费到专业及付费使用方案,绝对不能错过!理工专门的edraw:以App的形式提供物理、数学、化学三大领域常用的图片,比如透镜、光源和波、分子图、化学测试、实验室设备插图、电路图、3D几何、分析几何等,应有尽有。科研小画家:大家还记得Photoshop还没出现的年代的小画家软件吗?这就是免费使用的科研专业小画家,可以自由插入图片,裁切和调整图片大小,加入手绘功能,还有在线社区一起讨论科研绘图的疑难杂症。图表专家:对惯用Word的人来说,这就像制图表专用的文字处理版面,免费注册,具有商业、工程、软件等各式各样流程及系统底图,可以节省许多时间。绘制科研插图的专业人才需要具备大学程度的科研背景,还要有插图或设计师的美术能力,以北美地区来说,目前少数高校有设置专门的科研绘图学位,一个单位可能一年仅有不到10位的毕业生,在这个图像信息爆炸的时代,科研绘图这个新兴领域的工作机会正在成长,具有科研及艺术背景的斜杠青年不妨一试。

数据挖掘是一个很大的方面。你会java，这个很好。可以从weka 这个工具学起来，他是一个java写的工具包。对于一个具体问题，比如，怎么获取测试数据，对于数据怎么预处理，这些weka都有直接的接口。至于你说的建模，不是一句话可以说清楚，首先你肯定要调查这个领域做得比较好的有哪些方法，然后从中至少选取几种方法，都要实现，做统计，归纳结果，选择符合你数据集的。当然你的数据集合一定要有代表性，就是国际认可的，至于怎么找到这些数据，一般都是比较出名的论文引用的，这些就很可以。用的工具当然有很多，你不能局限于一种方式或者一种工具，不同情况下用不同的工具，根据实际需要选择。比如你要做聚类，你选择一个weka，做神经元，你可能会倾向于matlab，实际情况决定你选择的工具。流程方面：数据获取------数据预处理-----完成预定的任务 这是一个大概的流程。这一套都可以用weka实现。对于数据挖掘而言，都是80%数据+20%算法，数据很重要，算法其实只是一个测试数据集的作用，这是一点看法，希望对你有帮助。

随着大学扩招而导致的生师比矛盾日益突出，本科生毕业论文的质量呈现逐年下滑态势。结合本科毕业论文的指导经历和对科技论文写作课程的教学实践，针对数学类专业本科毕业论文选题和指导过程的特点，提出对提升本科毕业论文质量的几点思考，并给出相应的解决思路和改革方法。毕业论文是本科教育的重要环节，是授予学士学位的必要条件，也是目前本科教学工作水平评估中全面检验学生综合素质和学校教学质量的主要依据。[1][2]撰写毕业论文对于培养学生初步的科学研究能力，提高其综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力有着重要的意义。从1999年起，我国开始进入大学全面扩招阶段，各个院校招收的学生数量不断增加，而师资的增长速度却没有跟上。这一方面导致生师比矛盾不断扩大；另一方面，高校录取人数的增加导致学校生源质量下降，这对维持原有本科生培养质量提出了更大的挑战。[3][4][5]以上两个客观外部因素均导致了本科毕业论文质量呈现逐年下滑的态势。为此，教育部办公厅专门出台文件--《关于加强普通高等学校毕业设计（论文）工作的通知》（教育厅[2004]14号），要求各高等学校要进一步做好毕业设计（论文）工作，切实提高教育质量。如何提高本科毕业论文的质量成为高校教学和管理部门的重要任务。本文以数学类专业为例，通过分析导致本科毕业论文质量下降的主观内部因素入手，在如何提高本科毕业论文质量这一问题上提出了几点思考。一、 本科毕业论文质量下降的表现和原因（一）选题问题教育部关于《加强普通高等学校毕业设计（论文）工作的通知》明确要求，毕业设计（论文）选题要切实做到与科学研究、技术开发、经济建设和社会发展紧密结合，要把一人一题作为选题工作的重要原则。根据近几年的观察，我们发现本科毕业论文的题目难度在不断下降，题目越来越贴近课本基础知识而远离科技进步和社会发展。同往年相比，有新意的题目越来越少，重复率很高。这也导致了越来越难评选出真正的优秀毕业论文，多人一题的现象很普遍。（二）完成度问题从论文的完成度来看，出现的问题更多。以往教师还能要求学生针对某一问题进行少许创新，提出自己的想法，体现自己的工作。现在教师只要求学生把问题弄懂、写清楚就行，只要把别人做过的事情重复一遍就行，只要格式上没有问题就行，只要不明显抄袭就行。就算标准降低到如此，许多学生的论文还是惨不忍睹：格式极不规范，字体字号错乱，前后不统一；图表没有图题、表题，缺少序号，图表采用截图，清晰度不够；摘要不像摘要，写不清楚自己要解决什么问题，达到什么目标，如何解决，有何收获；英文摘要全靠软件翻译，词不达意，语句不通；正文结构不合理，缺少引言和背景介绍，直接进入正题；参考文献格式不规范，在正文中没有标记引用。更有的学生在撰写毕业论文时，抄袭前几届学生的论文或者网络数据库中的学位论文，在答辩时一问三不知，连自己所研究的问题都讲不清楚。表面上看，这些问题是由于学生素质下降、找工作难分散了精力、论文准备时间短、学习态度不端正等因素造成的。事实上，把所有责任都推到学生身上是不合理的。我们认为，本科生毕业论文质量下降最直接的原因是学校和教师没有重视毕业论文。首先，近年来由于高等教育由精英化向大众化转变，高校扩招导致学生的就业压力增加，学生的就业率成为学校行政部门最关心的事情。而毕业论文的撰写阶段正好与学生找工作的时间重合，并且毕业论文的质量和就业的关系不大，所以主管部门不仅没有对毕业论文质量提出高要求，而且还在一定程度上纵容学生对毕业论文敷衍了事。其次，由于生师比不断上升，每个教师指导毕业论文的任务加重，指导教师在每个学生身上投入的精力相对减少，造成学生毕业论文得不到教师的充分地指导和有效监督。最后，由于缺少对指导毕业论文的奖励机制，教师的辛劳付出和回报不成正比，教师花大力气指导出优秀毕业论文，却没有得到任何考评政策上和经济上的回报，这样教师自然越来越不重视指导毕业论文写作。二、数学类专业本科毕业论文的特点数学类本科主要包括数学与应用数学、信息与计算科学和统计学三个专业。其中统计学虽然属于独立的一级学科，但在大部分高校都是放在数学系下面招生，和数学专业的培养方式类似。与理工科其他专业相比，数学类专业本科毕业论文具有理论性强、工具性强和实践性弱三个特点。首先，数学专业是理论性很强的学科，偏重科研基础训练。数学与应用数学专业是历史最悠久的数学专业，其目标是培养掌握数学科学的基本理论与基本方法，具备运用数学知识、使用计算机解决实际问题的能力，受过科学研究的初步训练，能在科技、教育和经济部门从事研究、教学工作的人才。在该专业的课程设置方面，大多数专业课程都比较理论化，很少有课程涉及具体的应用环节。这就导致本科毕业论文的题目类研究生化，大多是简单的数学理论科研问题。而对于当前的数学专业本科生来说，由于专业功底差，基础不扎实，或者从事数学研究的兴趣不高，要想把数学理论问题做好的难度很大。前些年，数学专业的本科毕业论文大多数都是和数学理论相关的题目。最近几年，数学理论类毕业论文题目越来越不受学生欢迎，即使有学生选择也只是些科普综述性的题目。其次，数学专业具有很强的工具性。随着本科生培养方案越来越倾向于应用型人才，为了提高就业率，数学类专业都根据自身特点增加了很多工具性课程。比如数学与应用数学专业强化数学建模、金融建模等课程，统计学专业强化数据处理和分析类课程，信息与计算科学专业强化编程类、计算机应用和数据挖掘等课程。这也使得本科毕业论文题目逐渐和某一工具性课程相结合，研究或实现某一工具算法的使用过程。这类毕业论文既能体现专业背景，又能锻炼学生解决问题的能力，因此越来越受学生的欢迎。最后，数学专业的实践性较弱，缺少对口的一线工作岗位，适合做间接开发和二手数据处理。不同于建筑、机械、人力资源、市场营销等实践型专业，数学属于研究型基础专业，所学知识更适合做一些间接研究型的工作，如教师、研究员、数据分析师和开发工程师等。换句话说，数学专业属于万金油专业，没有具体的对口职业限制，学生掌握的只是工具，用来做什么要看学生的兴趣。因此，数学类专业在毕业论文选择方面具有较大的灵活性，可以根据学生自身的兴趣和职业规划来制定相关的题目。在我们指导过的毕业论文中，有做金融证券建模分析的，有做农业数据分析的，有做数据挖掘的，有做社会调查问卷分析的，只要是能用到数学工具来解决某一个实际问题，我们都认为是符合专业定位的好论文。三、提升本科毕业论文质量的三点思考根据以上发现的问题和数学类专业本科毕业论文的特点，我们提出以下三点思考，目的是切实提高毕业论文质量。这三点分别是上层的政策保障，中层的经济刺激和底层的过程优化。这三点相辅相成，缺一不可。首先，学校管理层要拿出政策强化本科毕业论文的地位，这样才能引起学生和教师的重视。其次，要有相应的考评激励和经济鼓励，这样才能激发教师的积极性。再次，在具体指导过程中要改进原有的做法，这样才能实现提高毕业论文质量的目标。（一）制订政策提高毕业论文的地位教育部在《普通高等学校本科教学工作水平评估方案》（教育厅[2004]14号）中明确指出，毕业论文（设计）水平是在本科教学工作水平评估中全面检验学生综合素质和学校教学质量的主要依据，在整个指标体系中占有突出位置。虽然高校的主管部门要求高校重视毕业论文的质量，但是没有给出评价毕业论文质量的详细指标体系，只是含糊地要求毕业论文选题要切实做到与科学研究、技术开发、经济建设和社会发展紧密结合，要把一人一题作为选题工作的重要原则。因此，各高校在执行过程中只是要求达到选题和专业相关、格式正确、一人一题这样的简单指标即可，这导致参与者提高毕业论文质量的意愿不强烈。对于这一问题，学校管理部门一定要带头立好规矩，要提高毕业论文质量在院系教学工作评估中的比重，要制订详细的制度，从选题、开题、中期检查、随机抽查、论文答辩等一系列相关管理规定，对毕业论文进行规范化管理。要把能否高质量地完成毕业论文作为授予学士学位的必要条件，不能放松要求。对毕业论文的质量检查要有详细的量化指标，比如选题难度、个人工作所占比例、创新性工作所占比例、完成度等。只有对院系和学生两头严格规定，才能引起双方的共同重视。（二）提高毕业论文的奖励除了设定外部压力，提高教师和学生对毕业论文的重视外，还要有一定的内在奖励政策作为辅助，增强内生动力。不然，再严格的规定也只会使大家表面附和，心底抗拒，应付了事。随着学生的增加，学院为了鼓励教师多带毕业论文，提高了带毕业论文的报酬，这在一定程度上激发了教师多带毕业论文的热情。但是这种激励的效果仅限于选题阶段，导师为了多带学生，会想办法出一些好题目吸引学生。然而，在招到学生后，后续的指导过程没有任何奖励，即使带出了优秀毕业论文，学生和教师也不能获得任何额外奖励。因此，不仅教师无心栽培优秀毕业论文，学生也不愿意花时间去争优。同上课相比，如果评教成绩高，教师在评职称和评先进时会得到加分，而带毕业论文，带多少和带的质量高低对评职称评先进没有任何关系。所以很多教师宁愿把精力放在教学和科研上，也不愿花在指导毕业论文上。这就需要管理部门拿出相应的政策奖励和经济奖励，对获优秀论文的学生、指导教师以及在毕业论文教学工作中成绩突出的单位，学校要予以表彰，大力宣传表扬，对院级和校级优秀毕业论文获得者给予一定的经济奖励。在评职称条例中增加指导优秀毕业论文的条款，优秀毕业论文指导教师可以作为年度评优的首推对象，以充分发挥评比表彰在教学实践中的激励作用。（三）优化毕业论文的指导过程外部压力和内生动力都具备后，就要采取相应措施优化毕业论文的指导过程。措施主要包括以下几方面。1.鼓励学生提前进入毕业论文课题研究。我们发现，大多数优秀本科毕业论文都是学生很早就和指导教师建立了联系，有的是参加数学建模比赛，有的是进入导师课题组、旁听讨论班和参与部分研究工作。建议在大学第二年开展本科生研究计划，通过数学建模比赛、创新创业比赛等，提前为学生分配导师，让学生在导师指导下有步骤地进行学习和科研训练，提高科研能力和其他能力。还可以鼓励学生参与导师的课题研究，了解学科前沿，学习研究方法，培养发现问题、观察问题、解决问题的能力。2.为学生开设科技论文写作课程，让学生了解学位论文的准备过程和写作方法，保证格式正确，确保每一个环节都不出错。3.引入研究生的送审制和预答辩制，如果论文达不到要求，要限期整改，不然不允许答辩。4.使用防抄袭工具对毕业论文进行检测，检测不合格者不允许送审，坚决杜绝抄袭等违背学术道德的情况发生。四、结束语本文结合本科毕业论文的指导经历和对科技论文写作课程的教学实践，针对如何提高本科毕业论文质量这一问题，提出了三点建议。首先，管理部门要制定严格的制度保证毕业论文的地位，提高学生和教师的重视度。其次，出台奖励政策作为辅助，增强内生动力。最后，在具体指导过程中，要鼓励学生通过参加学科竞赛等方式，提前和导师建立联系。这一系列措施，将有助于提高高校本科生毕业论文的质量。

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找一本教材，个人推荐李航的《统计机器学习》可以去看网易上关于机器学习的公开课，是Standford的Prof. Ng的视频课程，超级棒。结合教材和视频，将机器学习算法的公式推一遍，然后用Matlab或者python跑一跑数据，找点感觉。对于数学也要加强，特别在概率论方面。最后特别重要的是，一定要实践，可以DataCastle上找些比赛

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。

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著作1、产业结构优化模型及其评价机制研究．李军, 孙彦彬著．广州：华南理工大学出版社，2009.3． 2、江门五邑海外商业巨子经营之道．李军,刘志坚著．珠海：珠海出版社，2008.6．3、经济决策定量方法．李军, 孙彦彬著．广州：华南理工大学出版社，2007.3．4、管理运筹学(第一版)．李军,杨纬隆著．广州：华南理工大学出版社，2004.8．5、运筹学原理与实践(修订版)．李军,白云飞著．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1998.10．6、市场营销学．李军．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1994,8．论文(第一署名)1．Jun Li. Yong Shi, A dynamic Transportation Model with Multiple Criteria and Multiple Constraint Levels, Mathematical and Computer Modeling, 32 (2000) P1193-1208注：SCI 检索并多次被引用2．Jun Li. Yong Shi, An Integer Linear Programming Problem with Multiple Criteria and Multiple Constraint Levels: A Branch-and-partition Algorithm, International Transactions in Operational Research, Vol. 8, No. 5 (2001) P491-6093．Jun Li. Yong Shi, Time-Cost Trade-off in a Transportation Problem with Multi-constraint levels, OR Transactions 运筹学学报, Vol. 5, No. 3 (2001) P11-204．李军等，多目标多约束水平的动态运输问题，五邑大学学报，2001.45．Jin Liu. Jun Li, The Application of Meta-graphs to Hierarchical Modeling of Supply Chain Management, 2002控制与自动化国际会议论文集，厦门大学出版社，ISBN：0-7803-7413-4，2002.6，PP1786．李军等，WTO框架下的中国金融业的变革，五邑大学学报，2002.37．李军，数据挖掘系统实现的一般模型，大庆石油学院学报*，2003. 38．Jun Li. Shiquan Chen，The Application of Dynamic Programming to the Optimization of Multi-stage production-inventory System，数学规划国际会议论文集，上海大学出版社， 2004.29．李军. 企业价格竞争的最优化模型，五邑大学学报，2004.410．李军. 基于二元因素分析的商业银行信用风险评价模型，中国管理科学*，2004 Vol. 12，PP284-28711．李军. 孙彦彬，时间序列计量经济模型的平稳性检验，统计与决策*， 2007.04，PP18-1912．李军. 孙彦彬，公共资源开发动态博弈问题的马尔科夫均衡，中国科学论坛*，2007.08，PP62-64

基础篇：1. 读书《Introduction to Data Mining》，这本书很浅显易懂，没有复杂高深的公式，很合适入门的人。另外可以用这本书做参考《Data Mining : Concepts and Techniques》。第二本比较厚，也多了一些数据仓库方面的知识。如果对算法比较喜欢，可以再阅读《Introduction to Machine Learning》。2. 实现经典算法。有几个部分：a. 关联规则挖掘 (Apriori, FPTree, etc.)b. 分类 (C4.5, KNN, Logistic Regression, SVM, etc.)c. 聚类 (Kmeans, DBScan, Spectral Clustering, etc.)d. 降维 (PCA, LDA, etc.)e. 推荐系统 (基于内容的推荐，协同过滤，如矩阵分解等)然后在公开数据集上测试，看实现的效果。可以在下面的网站找到大量的公开数据集：http://archive.ics.uci.edu/ml/3. 熟悉几个开源的工具: Weka (用于上手); LibSVM, scikit-learn, Shogun4. 到 https://www.kaggle.com/ 上参加几个101的比赛，学会如何将一个问题抽象成模型，并从原始数据中构建有效的特征 (Feature Engineering).到这一步的话基本几个国内的大公司都会给你面试的机会。进阶篇：1. 读书，下面几部都是大部头，但学完进步非常大。a.《Pattern Recognition and Machine Learning》b.《The Elements of Statistical Learning》c.《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》第一本比较偏Bayesian；第二本比较偏Frequentist；第三本在两者之间，但我觉得跟第一本差不多，不过加了不少新内容。当然除了这几本大而全的，还有很多介绍不同领域的书，例如《Boosting Foundations and Algorithms》，《Probabilistic Graphical Models Principles and Techniques》；以及理论一些的《Foundations of Machine Learning》，《Optimization for Machine Learning》等等。这些书的课后习题也非常有用，做了才会在自己写Paper的时候推公式。2. 读论文。包括几个相关会议：KDD，ICML，NIPS，IJCAI，AAAI，WWW，SIGIR，ICDM；以及几个相关的期刊：TKDD，TKDE，JMLR，PAMI等。跟踪新技术跟新的热点问题。当然，如果做相关research，这一步是必须的。例如我们组的风格就是上半年读Paper，暑假找问题，秋天做实验，春节左右写/投论文。3. 跟踪热点问题。例如最近几年的Recommendation System，Social Network，Behavior Targeting等等，很多公司的业务都会涉及这些方面。以及一些热点技术，例如现在很火的Deep Learning。4. 学习大规模并行计算的技术，例如MapReduce、MPI，GPU Computing。基本每个大公司都会用到这些技术，因为现实的数据量非常大，基本都是在计算集群上实现的。5. 参加实际的数据挖掘的竞赛，例如KDDCUP，或 https://www.kaggle.com/ 上面的竞赛。这个过程会训练你如何在一个短的时间内解决一个实际的问题，并熟悉整个数据挖掘项目的全过程。6. 参与一个开源项目，如上面提到的Shogun或scikit-learn还有Apache的Mahout，或为一些流行算法提供更加有效快速的实现，例如实现一个Map/Reduce平台下的SVM。这也是锻炼Coding的能力。到这一步国内的大公司基本是想哪去哪，而且待遇也不差；如果英语好，去US那边的公司难度也不大了。

这类学术论文一般写作内容包含：封面页：包括论文题目、作者姓名、学校和学院名称、提交日期等。摘要和关键词：摘要是对全文的简要概括，关键词则是文章主题和内容的描述。目录：列出正文的章节和子章节，以及相应的页码。引言：介绍研究背景和意义、研究问题和目的、研究方法和范围等。文献综述：综合分析相关文献，探讨前人研究成果、存在的不足和研究空白等。研究方法：描述研究方法和数据来源，阐述数据收集、处理和分析的过程。实证研究：具体阐述研究过程和结果，分析数据并得出结论。结论：总结研究成果，回答研究问题和达成研究目标。参考文献：列出研究中引用的全部参考文献。附录：包括数据资料、图片、表格等辅助性材料。在写作过程中要注意：确立研究问题和目的，明确研究范围和方向。深入挖掘文献综述，对前人研究成果进行批判性分析。科学合理地设计研究方法，收集有效数据并进行统计分析。结论要精简明了，回答研究问题并提出进一步研究建议。

数据挖掘与统计学的联系数据挖掘技术是计算机技术、人工智能技术和统计技术等构成的一种新学科。数据挖掘来源于统计分析，而又不同于统计分析。数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术，相反，数据挖掘是统计分析方法的扩展和延伸。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，其预测的准确程度还是令人满意的，但对于使用者的知识要求比较高。而随着计算机能力的不断发展，数据挖掘可以利用相对简单和固定程序完成同样的功能。新的计算算法的产生如神经网络、决策树使人们不需了解到其内部复杂的原理也可以通过这些方法获得良好的分析和预测效果。由于数据挖掘和统计分析根深蒂固的联系，通常的据挖掘工具都能够通过可选件或自身提供统计分析功能。这些功能对于数据挖掘的前期数据探索和数据挖掘之后对数据进行总结和分析都是十分必要的。统计分析所提供的诸如方差分析、假设检验、相关性分析、线性预测、时间序列分析等功能都有助于数据挖掘前期对数据进行探索，发现数据挖掘的题目、找出数据挖掘的目标、确定数据挖掘所需涉及的变量、对数据源进行抽样等等。所有这些前期工作对数据挖掘的效果产生重大影响。而数据挖掘的结果也需要统计分析的描述功能(最大值、最小值、平均值、方差、四分位、个数、概率分配)进行具体描述，使数据挖掘的结果能够被用户了解。因此，统计分析和数据挖掘是相辅相成的过程,两者的合理配合是数据挖掘成功的重要条件。数据挖掘与统计学的区别统计学目前有一种趋势是越来越精确。当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。统计学在采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机科学和机器学习那样注重经验。有时候同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法，但它却不能被统计学家证明(或者现在还没有证明)。统计杂志倾向于发表经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。数据挖掘作为几门学科的综合，已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着数据挖掘工作者不注重精确，而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃。正是由于统计学的数学精确性，而且其对推理的侧重，尽管统计学的一些分支也侧重于描述，但是浏览一下统计论文的话就会发现这些论文的核心问题就是在观察了样本的情况下如何去推断总体。当然这也常常是数据挖掘所关注的。下面我们会提到数据挖掘的一个特定属性就是要处理的是一个大数据集。这就意味着，传统统计学由于可行性的原因，我们常常得到的只是一个样本，但是需要描述样本取自的那个大数据集。然而，数据挖掘问题常常可以得到数据总体，例如关于一个公司的所有职工数据，数据库中的所有客户资料，去年的所有业务。在这种情形下，统计学的推断就没有价值了。很多情况下，数据挖掘的本质是很偶然的发现非预期但很有价值的信息。这说明数据挖掘过程本质上是实验性的。这和确定性的分析是不同的。(实际上，一个人是不能完全确定一个理论的，只能提供证据和不确定的证据。)确定性分析着眼于最适合的模型-建立一个推荐模型，这个模型也许不能很好的解释观测到的数据。大部分统计分析提出的是确定性的分析。如果数据挖掘的主要目的是发现，那它就不关心统计学领域中的在回答一个特定的问题之前，如何很好的搜集数据，例如实验设计和调查设计。数据挖掘本质上假想数据已经被搜集好，关注的只是如何发现其中的秘密。

看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大,那么数据挖掘系统的学习过程是怎么样?磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点：数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLAP等）无法支持的领域。数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。如果你阅读了以上内容觉得可以接受，那么继续往下看。 学习一门技术要和行业靠拢，没有行业背景的技术如空中楼阁。技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的（十年前做网页设计都能成立公司），一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。但是技术在结合行业之后就能够独当一面了，一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求，另一方面能够累计行业经验，使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。不要在学习技术时想要面面俱到，这样会失去你的核心竞争力。一、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。二、说说各工作领域需要掌握的技能。 (1).数据分析师需要有深厚的数理统计基础，但是对程序开发能力不做要求。需要熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具如Business Analytics and Business Intelligence Software（SAS）、SPSS、EXCEL等。需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解，以及一定的数据敏感性培养。经典图书推荐：《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 》、《Excel 2007 VBA参考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion》等。(2).数据挖掘工程师需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（Mysql、SQL、DB2、Oracle等），能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。(3).科学研究方向需要深入学习数据挖掘的理论基础，包括关联规则挖掘 （Apriori和FPTree）、分类算法（C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法 （Kmeans、Spectral Clustering）。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing，因为R软件是完全免费的，而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持，更适合进行统计计算分析研究。虽然目前在国内流行度不高，但是强烈推荐。可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效，例如实现Hadoop平台下的SVM云算法调用平台--web 工程调用hadoop集群。需要广而深的阅读世界著名会议论文跟踪热点技术。如KDD，ICML，IJCAI，Association for the Advancement of Artificial Intelligence，ICDM 等等；还有数据挖掘相关领域期刊：ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，Journal of Machine Learning Research Homepage，IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等。可以尝试参加数据挖掘比赛培养全方面解决实际问题的能力。如Sig KDD ，Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等。可以尝试为一些开源项目贡献自己的代码，比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等（具体可以在SourceForge或GitHub.上发现更多好玩的项目）。经典图书推荐：《机器学习》 《模式分类》《统计学习理论的本质》《统计学习方法》《数据挖掘实用机器学习技术》《R语言实践》，英文素质是科研人才必备的《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》《Scaling up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches》《Data Mining Using SAS Enterprise Miner : A Case Study Approach》《Python for Data Analysis》等。三、以下是通信行业数据挖掘工程师的工作感受。 真正从数据挖掘项目实践的角度讲，沟通能力对挖掘的兴趣爱好是最重要的，有了爱好才可以愿意钻研，有了不错的沟通能力，才可以正确理解业务问题，才能正确把业务问题转化成挖掘问题，才可以在相关不同专业人才之间清楚表达你的意图和想法，取得他们的理解和支持。所以我认为沟通能力和兴趣爱好是个人的数据挖掘的核心竞争力，是很难学到的；而其他的相关专业知识谁都可以学，算不上个人发展的核心竞争力。 说到这里可能很多数据仓库专家、程序员、统计师等等都要扔砖头了，对不起，我没有别的意思，你们的专业对于数据挖掘都很重要，大家本来就是一个整体的，但是作为单独一个个体的人来说，精力有限，时间有限，不可能这些领域都能掌握，在这种情况下，选择最重要的核心，我想应该是数据挖掘技能和相关业务能力吧（从另外的一个极端的例子，我们可以看， 比如一个迷你型的挖掘项目，一个懂得市场营销和数据挖掘技能的人应该可以胜任。这其中他虽然不懂数据仓库，但是简单的Excel就足以胜任高打6万个样本的数据处理；他虽然不懂专业的展示展现技能，但是只要他自己看的懂就行了，这就无需什么展示展现；前面说过，统计技能是应该掌握的，这对一个人的迷你项目很重要；他虽然不懂编程，但是专业挖掘工具和挖掘技能足够让他操练的；这样在迷你项目中，一个懂得挖掘技能和市场营销业务能力的人就可以圆满完成了，甚至在一个数据源中根据业务需求可以无穷无尽的挖掘不同的项目思路，试问就是这个迷你项目，单纯的一个数据仓库专家、单纯的一个程序员、单纯的一个展示展现技师、甚至单纯的一个挖掘技术专家，都是无法胜任的）。这从另一个方面也说明了为什么沟通能力的重要，这些个完全不同的专业领域，想要有效有机地整合在一起进行数据挖掘项目实践，你说没有好的沟通能力行吗？ 数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。国外学习挖掘的人都是一开始跟着老板做项目，刚开始不懂不要紧，越不懂越知道应该学什么，才能学得越快越有效果。我不知道国内的数据挖掘学生是怎样学的，但是从网上的一些论坛看，很多都是纸上谈兵，这样很浪费时间，很没有效率。 另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱，很多BI只是局限在报表的展示和简单的统计分析，却也号称是数据挖掘；另一方面，国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数（银行、保险公司、移动通讯），其他行业的应用就只能算是小规模的，比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目，但都比较分散，而且都是处于摸索阶段，但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景，因为这是历史发展的必然。 讲到移动方面的实践案例，如果你是来自移动的话，你一定知道国内有家叫华院分析的公司（申明，我跟这家公司没有任何关系，我只是站在数据挖掘者的角度分析过中国大多数的号称数据挖掘服务公司，觉得华院还不错，比很多徒有虚名的大公司来得更实际），他们的业务现在已经覆盖了绝大多数中国省级移动公司的分析挖掘项目，你上网搜索一下应该可以找到一些详细的资料吧。我对华院分析印象最深的一点就是2002年这个公司白手起家，自己不懂不要紧，一边自学一边开始拓展客户，到现在在中国的移动通讯市场全面开花，的确佩服佩服呀。他们最开始都是用EXCEL处理数据，用肉眼比较选择比较不同的模型，你可以想象这其中的艰难吧。 至于移动通讯的具体的数据挖掘的应用，那太多了，比如不同话费套餐的制订、客户流失模型、不同服务交叉销售模型、不同客户对优惠的弹性分析、客户群体细分模型、不同客户生命周期模型、渠道选择模型、恶意欺诈预警模型，太多了，记住，从客户的需求出发，从实践中的问题出发，移动中可以发现太多的挖掘项目。最后告诉你一个秘密，当你数据挖掘能力提升到一定程度时，你会发现无论什么行业，其实数据挖掘的应用有大部分是重合的相似的，这样你会觉得更轻松。

搞这个数据挖掘算法有个问题，你要产生实在的价值，我们公司招聘的这样的岗位的十几个人全部被砍掉了(因为大半年没有什么实际的成果，当公司发现给了你大量的资源而你的产出不行的时候，你就危险了)说实话我个人感觉机器学习有点泡沫。两者的选择的话，不管现在哪个方向你一定要牛逼才行。

数据挖掘方向很多：比如说有做文本类数据挖掘，有做生物信息挖掘等等学的东西更加多：首先是入门：这个我强烈推荐斯坦福大学的机器学习，网易公开课有。然后是数学：概率论，线性代数，关于统计学上的东西要学的不错。还有就是英语：最好能看懂文献，因为数据挖掘国外做的好，所以要看很多的论文。软件：开源的有weka，还有spss，我觉得软件是其次。等楼主有了一定的基础才晓得为什么软件这么去分析，现在可以不考虑。至于毕业后的去向：就我了解，比如腾讯之类的互联网公司对于数据挖掘人才还是很有需要的。主要是现在是数据时代，大数据通过互联网可以轻易得到。

新闻标题要有关键词，简短一点，创新，独特，能够吸引读者。新闻标题可分为单一型标题、复合型标题、实题、虚题等类型。单一型标题只有主题，没有辅题；复合型标题既有主题，又有辅题；实题着重表现具体的人物、动作和事件等；虚题着重说明原则、道理、愿望等。 新闻标题的要求： 1、标题所提示的事实，要与新闻内容一致。其一，标题所写的事实应是新闻中本来就有的，不是虚构的。其二，标题可以从新闻中选择某一事实，但是这种选择不能不顾及事物全貌，不能歪曲整个新闻的基本事实。 2、标题中的论断在新闻中要有充分依据。标题可以具体描述新闻事实，也可以对新闻中的事实进行概括，作出论断，但所作概括和论断一定要有充足的新闻事实作为根据，而不能片面、夸张、拔高。

1月1日是世界上许多国家的新年，1月的第一个星期日是黑人日，1月26日是澳洲日，1月的最后一个星期日是国际麻风日或世界防治麻风病日。2月2日是圣烛节，2月2日是世界湿地日，2月4日：世界抗癌日，2月7日：国际声援南非日，2月10日是国际气象节。在日本，2月11日是建国日。2月14日是情人节，在台湾，2月28日是和平纪念日（纪念1947年二二八事件）。3月1日：国际海豹日（1983），3月3日：全国爱耳日（2000），3月5日：周恩来诞辰纪念日（1898），3月5日：“向雷锋同志学习”纪念日（1963），3月5日：中国青年志愿者服务日（2000），3月8日：国际劳动妇女节（1910），3月12日：孙中山逝世纪念日（1925），3月12日：中国植树节（1979）。3月14日：白色情人节，3月14日：马克思逝世纪念日（1883），3月14日：国际警察日（节），3月15日：国际消费者权益日（1983），3月16日：手拉手情系贫困小伙伴全国统一行动日，3月16日：3·16国际诚信节，3月17日：国际航海日。3月17日：中国国医节（1929），3月18日：全国科技人才活动日3月21日：世界林业节（世界森林日）（1972），3月21日：消除种族歧视国际日（1966），3月21日：世界儿歌日（1976），3月21日：世界睡眠日（2001）。3月22日：世界水日（1993），3月23日：世界气象日（1960），3月24日：世界防治结核病日（1996），3月30日：巴勒斯坦国土日（1962），3月最后一个星期一：全国中小学安全宣传教育日（1996）。

运维（Operation and maintenance）一般是指对大型组织已经建立好的网络软硬件的维护，其中传统的运维是指信息技术运维（IT运维）。所谓IT运维管理，是指单位 IT 部门采用相关的方法、手段、技术、制度、流程和文档 等，对IT 运行环境（如软硬件环境、网络环境等）、IT 业务系统和 IT 运维人员进行的综合管理。随着信息化进程的推进，运维管理将覆盖对整个组织运行，进行支持的管理信息系统涵盖的所有内容，除了传统的IT运维，还拓展了业务运维和日常管理运维。其参与的对象也从IT部门和人员，拓展到组织的管理层和各部门，及其相关的业务骨干。运维的最终结果是对软件运行中各种性能的维护。运维工程师从工作方式上分为几大类：1，运维工程师/运维开发工程师：负责具体的产品线运维工作，同时也需要掌握开发的能力，深入业务，最了解业务的痛点和问题，同时研发/优化针对产品业务需求的平台、工具和手段，能够接触到各类优秀的系统架构并有能力做出优劣对比，同时对业务的掌控决定了相应运维工程师在业务发展中的作用。长远发展是成为大型系统的架构师。2，运维平台研发工程师：专门研发运维相关通用平台和技术，需要有一定的产品线运维经验或从产品线中拿到运维需求。对研发能力有较高的要求，对系统的设计有较严格的标准，并且能够理解用户需求，做出适合服务运维和满足运维工程师使用体验的运维产品，长远的发展是成为各个技术纵向领域的技术专家。3，数据库研发工程师/数据库工程师：数据库方向是运维技术中较为特殊的一个方向，由于业务的重要性通常需要专设岗位，业界在该方向也有深厚的研究和积累。主要方向有数据库内核、云数据库等，长远发展是数据库领域的技术专家，数据库架构师。4，运维经理：运维同学做事情的过程中通常需要协调多个RD和QA同学，对协调和推进能力要求比较高，对一些技术深度还不错，协调和推进能力比较高的同学非常适合转型管理职位，长远的发展和技术部门的管理职位一样目标是CTO、CEO。各个方向上的工程师发展到一定阶段后，没有明确的界限，需要同时具备较强的运维、架构、编程、算法等能力，是一个要求很高要求的职业。

中西文化之间的差异造就了中西饮食文化的差异，而这种差异来自中西方不同的思维方式和处世哲学。中国人注重“天人合一”，西方人注重“以人为本”。一、两种不同的饮食观念:西方是一种理性饮食观念不论食物的色、香、味、形如何，而营养一定要得到保证，讲究一天要摄取多少热量、维生素、蛋白质等等;中国人是很重视“吃”的,推崇对美味的追求.二、中西饮食对象的差异:西方人认为菜肴是充饥的，所以专吃大块肉、整块鸡等“硬菜”。而中国的菜肴是“吃味”的，所以中国烹调在用料上也显出极大的随意性.

　　护士求职简历自荐信 篇1 尊敬的xx医院领导： 　　您好！首先，非常感谢您能够呈阅我的求职信。我是xxx医学院xxxx届护理专业的毕业生。虽然我和其他求职者一样，有着扎实的护理基础知识，熟练的操作技术及护理的工作能力，但我与其他人不同，我喜欢挑战，热爱创新，我有信心胜任即将从事的工作。我会证明我能行！在此，我向贵单位毛遂自荐。 　　选择本身就意味着竞争，有竞争才能更充分的实现自我的价值。希望这次竞争的结果能够让我有在贵单位工作和学习的机会。 　　医学是一门神圣的科学，它的价值在于挽救人的生命。在校的理论学习使我养成了严谨的学习态度，缜密的思维方式和坚韧的性格。对待患者我有一颗友爱关怀的心，我热爱护理事业。在校期间，我不但学到了专业知识，更提高了综合素质，我曾在班上的生活委员，宣传委员积极带领同学参加各种活动，能独立完成本职工作和协助其他班干作好班级工作。在努力学习本专业知识的同时，我不断充实自己，积极向党组织靠拢，经过党课培训，并顺利通过党课考试,已顺利得到结业证书，努力使自己成为当今社会所需的复合型人才。在学习的同时，我也不忘培养自己的其他兴趣爱好，我参加学校的各种社团和活动，比如翰林文苑书画社、校园文化艺术节等，使自己的书画技术长进不少。另外，在学生会院宣传部办海报、展板的工作使我的绘画能力和宣传能力得到很大提高。在大学时：我是院学生会宣传部的部长、翰林文苑书画社社长等。在外语方面我已具备一定的听说读写能力，也掌握了基本的计算机操作。 　　我作为21世纪的大学生，我没有只满足于校内理论知识的学习，经常走向社会理论联系实际，从亲身实践中提高自己的综合能力。我相信我自己能够适应今天社会激烈的竞争环境。 　　最后，真挚感谢您对我的关注，希望贵单位能给我一个实现梦想、展示才华的机会，祝贵院事业蒸蒸日上，屡创佳绩!盼望能接到您的答复信。 　　自荐人：xxx 　　日期： 　　护士求职简历自荐信 篇2 尊敬xx人民医院领导： 　　您好，感谢您阅读我的护士自荐信！下面，我将对自己进行一次简单的个人自我介绍： 　　我叫xx，是xx大学医护学院应届毕业生。在校期间，本人学习勤奋刻苦，目标明确，学业成绩优秀，专业理论扎实，大学英语水平已具备基本的听、说、读、写的能力，并拿到英语四级证书，同时拥有检索、查阅英文资料的技能。经过在成都人民医院的临床实习阶段、专业学习阶段，现已具备扎实的基础医学、护理学基础的理论知识、护理操作等技能，已初步具备从事临床护理的工作能力。 　　专业学习之余，本人也善于把握每个实践锻炼的机会，注重计算机技能的发展，能够较好地应用Word、Excel等Office系列办公软件；在校期间，曾任成都大学医护学院英语俱乐部外联部部长、学院话剧团成员等，借此学习管理知识，吸收管理经验，锻炼自己的组织、管理、和团队合作能力；这些经验将成为我以后工作生活中不可或缺的一份宝贵财富。课外还喜欢唱歌跳舞、表演、看书、上网、尤其热爱运动。通过实践进一步提高了我的管理、组织、领导和人际交往的能力，不断地完善自己。希望您能给我一个表现自我的机会，您就会发现我的与众不同！ 　　经过在成都大学医护学院三年的学习。如今的我，面对学习，我自信、沉着、稳重；面对工作，我能干、肯干、敢干；面对生活，我热情、大方、诚恳。时值告别校园之际，谨呈求职材料，下页附个人简历表，毛遂自荐，期盼能加盟贵医院，获得一个让我发挥白衣天使才能的机会！ 自荐人：xx 20xx年xx月xx日 　　护士求职简历自荐信 篇3 尊敬的医院领导： 　　您好！ 　　我叫xxx，女，xx岁。将于20xx年7月毕业于xx职业技术学院医药卫生系，想在贵医院找一份护理方面的工作。 　　我明白贵医院的名气在我们市都是很出名的，一向以来，贵医院都是本着为人民服务的态度，医疗费用在全市平均是最低的，而医疗效果和医疗设备都是全市最好的，这些都促成了贵医院在我们市的良好口碑，这些都是让我们这些即将毕业的医学学生最想去的医院。 　　我的专业是护理，到目前为止全部学业已经出色完成，附上一份个人简历和大学期间各科成绩一览表，工您参阅。并取得四级证书及计算机二级证书。在大学期间我自学拿到了xx大学本科证。在校期间参加课外活动努力培养各方面本事。 　　之前，我在贵医院实习了一段时间，我深深的感到贵医院的领导十分重视人才，办事效率高护医之间团结协作精神很高，能够想象在这样的环境下工作我是多么的自豪。 　　我想说我在贵医院实习的时候，我就十分的看重我自我的表现，我想在贵医院工作，也是很多人向来工作的，可是我有信心在最终的选择中取得胜利！ 　　最终，我期望自我有幸成为贵医院的一员，也自信能胜任医院交给我的工作，我必须忠于职守，向上的工作，为贵医院的发展做出自我应有的贡献！ 　　最终祝愿贵医院医治天下！ 　　此致 敬礼！ 　 自荐人：xx 　　20xx年x月xx日 　　护士求职简历自荐信 篇4 尊敬的贵院领导： 　　您好！ 　　十分感谢您在百忙之中审阅我这份求职材料，衷心希望您能够通过此材料了解我，并能够给我一个展示自我才华和智慧的机会，相信机会总是垂青有准备的人。 　　我是xx学校20xx届毕业生，在学校的四年里，丰富多彩的校园生活和紧张忙碌的学习气氛，使我各方面都得到了锻炼和提高。 　　“梅花香自苦寒来，宝剑锋从磨砺出”这句话成为我的座右铭，在校期间，我系统地学习临床医学课程，在取得优良成绩的同时，我注重加强各方面能力的培养和自身综合素质的提高，在课余时间里，我积极参加校年级、年级组、班级的各项比赛活动。在xxx医院9个月的临床学习中，我更注重理论联系实际，让我掌握各种临床专业技能，并能很快地适应临床工作，这些临床实践能力的培养，将为我以后参加临床工作奠定坚实的基础。 　　十年寒窗苦读，图学以致用，人才的引进，靠伯乐慧眼，如果能到贵院，我将尽心尽力，尽职尽责去做好各项工作，相信在贵院的培养下，我定能在本职岗位上作出一番业绩，我深信，我能胜任本职工作，决不辜负您的厚望。 　　请给我一份信任，我将还您十分灿烂，一个真诚学子期盼您的回音，等待您的考验。 　　此致 敬礼 　　自荐人：xxx 　　20xx年1月2日 　　护士求职简历自荐信 篇5 尊敬的领导: 　　您好! 　　很荣幸您能在百忙之中翻阅我的自荐书! 　　我是一名XX学院毕业的应届学生。作为一名护理专业的应届毕业生，我热爱护理专业，并办其投入了巨大的热情和精力。 　　在几年的学习中，系统学习了人体解剖学、生理学、病理学、药理学、基础护理学、外科学、内科学、妇产科学、儿科学等专业知识，通过实习积累了较丰富的工作经验。 　　曾在XX医院实习，在实习过程中，我严格遵守医院的规章制度。认真履行护士职责，严格要求自己，尊敬师长，关心病人，不迟到、不早退，踏实工作。努力做到护理工作规范化，技能服务优质化，基础护理灵活化。将理论与实践相结合，并做到理论学习有计划有重点，护理工作有措施，有记录。实习期间，始终以“爱心、细心、耐心”为基本。努力做到“眼勤、手勤、脚勤、嘴勤”，想病人之所想，急病人之所急，全心全意为患者提供优质服务，树立良好的医德医风。 　　本人有点：待人真诚、自信乐观、热爱运动，谦虚稳重、做事认真负责，勇于挑战自我;具有较强的组织协调能力，有较好的团队协作精神，并具备较强的学习和适应能力，能很快融入当前环境。 　　在此，感谢您能在百忙之中给予我的关注，望贵院给予我展示自我的机会，我相信自己一定是一名合格的护理人员。 此致 敬礼! 自荐人：XX 　　XXXX年XX月XX日 　　护士求职简历自荐信 篇6 尊敬的领导： 　　您好!非常感谢您在百忙中抽空审阅我的求职信，给予我毛遂自荐的机会。作为一名护理专业的应届毕业生，我热爱护理专业并为其投入了巨大的热情和精力。在几年的学习生活中，系统学习了……等专业知识，通过实习积累了转丰富的工作经验。 　　大学期间，本人始终积极向上、奋发进取，在各方面都取得长足的发展，全面提高了自己的综合素质。曾担任过校学生会主席和团委书记等职。在工作上我能做到勤勤恳恳，认真负责，精心组织，力求做到最好。多次被评为“校级优秀学生干部”、“校级优秀团干”，学习成绩优秀，连续三年获得一等奖学金，并被评为校级优秀毕业生。 　　一系列的组织工作让我积累了宝贵的社会工作经验，使我学会了思考，学会了做人，学会了如何与人共事，锻炼了组织能力和沟通、协调能力，培养了吃苦耐劳、乐于奉献、关心集体、务实求进的思想。沉甸甸的过去，正是为了单位未来的发展而蕴积。我的将来，正准备为贵公司辉煌的将来而贡献、拼搏!如蒙不弃，请贵公司来电查询，给予我一个接触贵公司的机会。 　　感谢您在百忙之中给予我的关注，愿贵公司事业蒸蒸日上，屡创佳绩，祝您的事业百尺竿头，更进一步!殷切盼望您的佳音，谢谢! 　　此致 敬礼! 　　自荐者： 　　20XX年XX月XX日 　　护士求职简历自荐信 篇7 尊敬的学校领导： 　　您好！ 　　感谢您在百忙之中展看我的自荐信，我叫刘淑萍，是益阳卫生职业技术学校护理系专业应届毕业生。 　　我是一个乐观，自信，有上进心，能吃苦耐劳的女生。本人学习力强，熟悉护理学知识，强的组织管理能力和团队意识。以微笑服务为宗旨，有责任感、亲和力、细心、耐心。对护理这份工作我有很强的责任心和使命感，在思想上和党组织始终保持高度一致。现在，我即将毕业，面对新的人生选择和挑战，我信心十足。 　　经过两年专业课程的学习和一年的临床实践工作，我已经具备了较扎实的专业基础知识和临床经验，整体素质有了较大的提高。在学习和实践期间，培养了敏锐的观察能力，正确的判断能力以及独立完成工作的能力，并以细心，耐心，爱心，责任心对待患者，适应整体护理的发展需要。我自信能够成为一名优秀的护士，而贵院的此次招聘对于我来说，的确是一次难得的机会，若能得到您的进一步关注将是我莫大的荣幸！ 　　一封自荐书远远不能让您全面的了解本人，如果您能给予我一个展示自我的机会，我将以细致，体贴的服务，专业的护理知识，强烈的责任心，为贵院患者朋友提供质的护理工作。我热爱护理事业，殷切的盼望能够在您的领导下为这份光荣的事业添砖加瓦，并在工作中不断学习，进步。希望您能够接受我的诚恳谢意！期待您的佳音！ 此致 敬礼！ XXX 20XX年XX月XX日 　　护士求职简历自荐信 篇8 尊敬的领导： 　　您好! 　　感谢您在百忙之中阅读我的自荐信! 　　我叫xxx，是xx大学护理学院专业XXXX届毕业生。 　　本人是个平凡的女孩，但不甘于平庸，我乐观、自信、上进心强，爱好广泛，能够很好地处理人际关系，有协调沟通方面的特长，并且有很强的责任心与使命感，现在，我即将毕业，面对新的人生选择和挑战，我信心十足。 　　本人从大一开始，我就特别注重在认真学习好专业课的同时，努力培养素质和提高能力，充分利用课余时间，拓宽知识视野，完善知识结构。在竞争日益激烈的今天，我坚信只有多层次，全方位发展，并熟练掌握专业知识的人才，才符合社会发展的需要和用人单位的需求，才能立于不败之地。通过努力的学习我获得了奖学金，在学习的同时，我积极参加院校组织的各项活动，并在“莫负青春”全院演讲比赛中获三等奖。在四年的学习生活中，我锐意进取、乐于助人的作风和表现赢得了领导、老师和同学们的信任和赞誉。并在中日联谊医院实习期间获得患者及家属的高度好评。看到自己所付出的辛苦与汗水换来患者的康复与微笑，这是对我最好的奖励。 　　本人尽管在众多应聘者中，我不一定是最优秀的。但我仍然很有自信。“怀赤诚以待明主，持经论以待明君”。我不乞求信任，只愿有行动来谋求信任。愿贵医院给我一次尝试工作的机会，施展自己潜能的空间，我会尽心尽责，尽我所能，让贵医院满意，让患者满意。 　　此致 敬礼! 　　自荐人： 　　20xx年xx月xx日 　　护士求职简历自荐信 篇9 尊敬的 领导 ： 　　你好！ 　　由于在考入大学之前就已经给自己确定了人生目标xxxx做一名白衣天使，所以一旦如愿，我便开始全力学习医学知识，在校四年期间，我不但以优异的成绩完成了大学课程，还经常博览其他医学知识，包括护理学，病理学，甚至微生物学，细菌学，内外科手术。一系列专业医学知识，为了能更加充实自己，让自己能更快的进入社会角色，我还参加学校举办的个类组织曾经担任过学生会主席一职这些经历为我踏上工作岗位 提供 了重要的经验，我相信我能团结同事，与 领导 ，病人和谐相处！ 　　由于我是一名应届毕业生，我深知自己的知识仍然停留在理论阶段，正因为如此，我更加迫切需要贵医院能给予我实践的机会，我一定发挥自己的专业所长，为病人 提供 最认真的医疗服务，为贵医院的发展贡献我的光和热！ 　　毛遂自荐，伯乐识马！希望您能透过这份求职信看见一个充满活力，热情好学的未来白衣天使！ 此致 敬礼！ 自荐人：xx 　　20xx年x月xx日 　　护士求职简历自荐信 篇10 尊敬的 领导 ： 　　您好！ 　　真诚地感谢您在百忙之中惠阅我的自荐材料！三年来，我严于律己，能很好的掌握护理专业的相关知识，除了完成专业的相关课程外，还积极参与校内外活动，努力使自己向复合型人才方向发展。 　　我致力于提高自己的综合能力，积极投身于学院的各项活动之中。在校曾担学生干部、社团干部、担任本班团支书、暑期社会实践负责人。每天负责全体学生的工作，带领的暑期社会实践影响力较大，在校期间利用课余时间帮助辅导员完成工作，利用周末时间去敬老院服务老人；总之我感觉大学生活非常的充实，使我的能力有了很大的提升。使自身具有了极强的开拓 精神 、团队合作意识、组织协调能力、活动策划能力。 　　作为一名护士，尽管有些人认为不是一个很体面的工作，但是我却一直骄傲我的专业，因为病人需要我们的服务，在??医院实习期间，掌握了扎实的护理基础，曾到手术室，，骨科，血液科，肾病科，脑血管科，妇科，肿瘤科实习，实习过程中曾得到代教老师的一致表扬。在病人面前我认为减轻病人痛苦才是最重要的，因为我认为病人者、亲人也。而今我即将毕业，就要进入我人生的第二个全新的阶段，希望能将所学到的回报社会，实现自己的人生价值。如果我有幸成为贵院的一员，我会吃苦耐劳、认真细致的工作，发挥自身所长，希望能为贵院的辉煌历史奉献自己的`青春和才华！ 　　祝愿贵院事业蒸蒸日上！ 此致 敬礼！ 自荐人：xx 　　20xx年x月xx日 　　护士求职简历自荐信 篇11 尊敬的 领导 ： 　　您好!首先感谢您在百忙之中阅览我的自荐信。 　　四年的大学生活即将结束，回顾这三年，应该说收获是多方面的。 　　我是_大学护理学院的一名应届大专毕业生，诚望加入贵医院。为更好地发挥自己的才能，实现自己的人生价值，谨向各位 领导 作自我推荐。 　　三年的大学学习，使我掌握了深厚的专业知识，我热爱我的专业并为其投入了巨大的热情和精力。在努力学习专业知识的同时，我喜欢阅读一些关于科学和社会实践类的书籍，想从书籍中不断提高自己的科学文化知识，来提高自己的内涵修养，注重培养自身扎实的知识技能，为以后做事打好基础。我具备了较强的英语听、说、读写能力，并且熟练掌握了计算机的基本理论与应用技术。 　　此外，我还积极参加校内的各种活动以及校外的各种社会活动。我深知：精通技术，是将来走向成功的阶梯，而广泛地涉猎人文社会知识才是成功的真正保障。在校期间，我还积极参加并组织班级、学院等多项大型活动，积累了丰富的工作经验，受到了老师和同学们的一致好评。 　　抓住每一个机会，使我在竞争中获益;向实际困难挑战，让我在挫折中成长，借以去磨练自己，培养自己战胜各种困难的信心。这很好的培养了我的交际能力，使我懂得了如何与人和睦相处，也使我处事更务实、更有责任感。这一切都是我不懈努力的结果，也是我所具有积极进取 精神 的体现。相信这将是我今后工作的重要经验和宝贵财富。 　　深厚的专业知识，完整的知识结构，丰富的实践经验，乐观豁达的性格，超强的团体协作 精神 和亲和力，定会助我在曲折中顺利完成各项工作任务。我企盼与各位同仁携起手来，为贵公司做出更大的贡献，共创美好的明天! 　　此致 敬礼! 自荐人：xx 　　20xx年x月xx日 　　护士求职简历自荐信 篇12 尊敬的 领导 ： 　　您好! 　　首先请接受我真挚的问候，并感谢您在百忙之中给予我的关注。我是XXXXXX卫校XXXXXX届三年制护理专业毕业的学生，从 20X X年7月至今，在XXXXXX市人民医院工作。这段期间本人在工作上认真负责、细心、吃苦耐劳、虚心求教、勇于实践，积极参加医院政治及业务学习。 　　在工作期间经过我的努力并有幸评选参加市举办的演讲比赛并获奖。 20X X年被评为市的“优秀先进工作者”。 20X X被评为团的“优秀工作者”。对护理专业有较扎实的基础，青年文明的负责人，团委副书记等各种工作。熟练掌握了注射、输液等各项操作，对药品的保管与应用有一定的了解。在单位得到 领导 和同事的支持和好评，在以后的工作中我会不断学习班，我深信一份耕耘一份收获，只有量的积累才会有质的飞跃。渴望实现自身价值的医科学习，获得一个施展才华的机会，圆我自小就向往的白衣天使之梦，是我终身的愿望，今天我以对该职业的满腔热情和努力奋斗取得的成绩，向贵单位毛遂自荐，恳切希望能成为其中的一员。 　　我将兢兢业业，严谨负责的工作态度和一如既往的事业追求投入到实际工作中，充分发挥自身能力为贵单位奉献我的身心。路，靠自己走，机会，需要您给予。我随时敬候您佳音! 　　祝贵单位事业蒸蒸日上! 此致 敬礼! 自荐人：xx 　　20xx年x月xx日 　　护士求职简历自荐信 篇13 尊敬的 领导 ： 　　您好！感谢您在百忙中抽空翻阅我的自荐信，自信的我不会让您失望。 　　我叫XXX，是一名即将毕业于XXXX医学院护理本科专业的毕业生，怀着一颗赤诚的心和对事业的执着追求，真诚地推荐自己，希望成为贵院一名儿科护士。 　　我学习的是护理专业，在校期间，我学习并掌握了医学基础理论及护理专业知识，还学习了有关美学、针灸推拿、大学生心理与成才等知识；同时我的综合素质也得到很大提高，曾任学生会宣传部任副部长，负责学校各项活动的宣传及组织工作，具有一定组织基础和创新处事能力。 　　我始终以丰富充实自我为目标，以社会对人才的需求为向导，努力使自己向复合型人才方向发展。在课余时间，努力学习计算机知识，熟悉Word、EXXcel等办公软件，熟练使用 网 络，能够快速地在 网 上查找资料，顺利通过了国家英语四级，全国医护英语护理专业水平二级，全国计算机二级考试等。 　　四年的大学生活使我增加了技能知识和成熟，在XXXX医学院儿科一年的实习经历，使我在具有扎实的专业理论知识的基础上，对护理实践也有了一定的掌握，在老师的细心教导和自己自学的基础上，我可以规范熟练的进行各项基础护理操作及专科护理操作，可以正确的执行医嘱，并做好病人出入院评估护理和健康宣教，能做好各科常见病，多发病的护理工作。在工作中，一丝不苟，有条不紊，得到了老师和患者的一致好评，看到自己所付出的辛苦与汗水换来患者的康复与微笑，是我内心最欣慰最高兴的事。 　　当然，我还有很多不足的地方，如实践经验不足、社会阅历较浅，但我仍然很有自信，时间是锻炼与检验人最好的武器，勤奋才是真实的内涵；对于未来的工作，我相信我能够很快适应工作环境，熟悉业务，并且在实际工作中不断学习，不断完善自己，做好本职工作，我想我会成为一名儿科好护士，让贵院满意，让患者满意！ 　　最后祝贵院事业蒸蒸日上，期待您得反馈！ 此致 敬礼！ 自荐人：xx 　　20xx年xx月xx日 　　护士求职简历自荐信 篇14 尊敬的 领导 ： 　　您好！非常感谢您在百忙之中垂阅我的自荐信。 　　我叫xxx，是xxxxx校200x届护理专业的毕业生。毕业后的一年里，在万州卫校附属医院担任实习护士。200x年实习结束后，我前往广东，在深圳龙翔医院体检科工作了一年，主要从事血样采集与输液打针。2xxx年我回到家乡，在张万西医内科诊所有过一段短暂的工作经历，后一直在万州区人民医院外科工作。 　　六年的护理工作中，我始终心怀对“白衣天使”这一神圣职责的敬仰，坚持以“爱心、细心、耐心、责任心”对待患者，努力做到“眼勤、手勤、脚勤、嘴勤、脑勤”。通过临床实践和多岗锻炼，我熟练掌握了各种护理技能和临床理论知识，对门诊输液、外伤处理、各种抢救仪器的使用操作和病房的整体化护理能够架轻就熟，具有正确的判断力和独立完成工作的能力。特别是在外科三年的锻炼，让我对术前准备、术后护理有了更进一步的认识，临床护理和急救应变更加磨练了我的意志，极大地提高了我的专业水平。与此同时，我深切感到自身专业知识水平与护理发展需要仍存在一定的差距，为适应不断发展的工作需要，2xxxx年，我利用业余时间进入xxxxx大学深造，通过将理论知识与工作实践相结合，自身整体素质得到进一步提升，并于xxxx年顺利拿到了护理学大专文凭。 　　通过六年的专业学习和临床实践，我已具备了较为扎实的专业知识和临床经验，对于实际工作，我相信自己能够很快适应工作环境，并且在实际工作中不断学习，不断完善自己。借此机会，我怀着一颗真诚的心和对护理事业执着的追求向您毛遂自荐，殷切期盼能够在您的 领导 下为这一光荣事业添砖加瓦，并在工作中不断学习，进步。 　　祝：身体健康，心想事成，阖家幸福！ 　　此致 敬礼！ 　　自荐人：xx 　　20xx年x月xx日 　　护士求职简历自荐信 篇15 尊敬的 领导 ： 　　您好！ 　　非常感谢您在百忙之中浏览我的求职信。我叫xx，是xx学校20xx届毕业生，主修护理学，辅修助产护理学专业。经过大学四年的刻苦努力，我有了扎实的护理基础知识、熟练的技能操作。借此择业之际，我怀着一颗诚挚的心和对事业的执着追求，真诚的向贵院推荐自己，以下是我的 自我介绍 ： 　　四年的知识熏陶圆了我的医学梦，让我的羽翼更加丰满。在校期间，我两年担任班级班长，并且认真担负自己的职责，团结同学为班级争得“优秀班级”称号。连续两年获得优秀学生干部奖学金，并顺利获得英语四级证书、全国计算机二级证书、普通话二级乙等证书、配餐营养师证书。在校期间，再多类活动中均取得优秀成绩。在xx医院一年的临床实习中，我学会在实践中巩固基础知识，规范熟练进行各项护理操作，并始终坚持以真心、爱心、责任心对待我的每一位病人，相认并之所想，急病人之所急，恪守护理职业道德，永葆白衣天使之圣洁与荣誉。 　　“燃烧自己，照亮别人”，我会以此为目标，誓做人民健康的守护神，为振兴护理事业而奋斗终身。恳切希望您能给我一个实现愿望的机会，能够加入贵院这支优秀的护理队伍，我将不断完善自己，做好自己的本职工作，期望您的答复，祝贵院事业蒸蒸日上！ 　　此致 敬礼！ 　　自荐人：xx 　　20xx年xx月xx日

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税务干部队伍素质的高低，不仅影响着整个税务干部队伍形象的优劣,而且关系到税收工作大局的成败。税务干部是党的干部队伍的重要组成部分，是贯彻党的税收政策法规，组织财政收入的骨干力量，其素质高低不仅影响税收事业的发展，而且影响着党在群众中的威望。因此，提高税务干部综合素质和能力的问题成为税务工作的一个重要问题。一、目前税务干部素质方面存在的主要问题一是政治思想素质上，政治信念及工作责任心不强。把工作岗位当作度日养老的港湾；有的认为工作已经跨入了先进，获得了荣誉，没有向更高目标努力奋斗的动力。有的干部工作马虎，业务不精，执法不严，执法随意性较大，工作方法简单，对纳税人缺乏耐心，执法不讲法。二是业务素质不高。不少干部税收政策水平较低，对征管程序掌握得不全面，不能总结和提高工作经验和创新意识，缺乏扎实的业务基础，甚至不能独立工作。这些问题不同程度制约着干部队伍的建设，制约着税收事业的深入发展。因此，提高基层税务干部的素质是当前和今后干部队伍建设中的一项紧迫任务。二、提高税务干部综合素质的途径(一)加强教育是基础一是要加强政治理论知识的学习，增强政治敏锐性和洞察力，坚定理想信念；二是要努力学习掌握税收业务和政策法规知识，同时还要加强财会、法律、计算机、写作、经济、管理等方面知识的学习，注重观察、分析和解决问题能力的培养，努力提高自己的素质和能力；三是要加强思想道德教育，认真学习《税务职业道德》和《公民道德建设实施纲要》等，进行税务职业道德、社会公德、家庭美德教育和健康心理、自信心的培养，激发税务干部的斗志，增强税务干部的凝聚力和战斗力；四是进一步提高政治、业务水平，在任何情况下，都要严格要求自己，清清白白做事，堂堂正正做人。（二）强化培训是保证要结合税收工作实际，认真抓好税务干部的培训工作。在规划培训目标过程中，重点要规划好培训需求，即了解掌握基层干部在新形势下需要什么、想知道什么、通过培训能解决什么问题，然后选取那些与实际联系紧密实用的东西作为培训内容，使学习理论知识与培训业务技能相结合、传授实用技术与明确政策任务相结合，用丰富实效的培训内容激发干部学习培训的积极性。要加强与税收工作相关的会计、金融、法律、计算机和写作等内容的培训，提高税务干部的知识结构、学历层次和专业水平；开展任职培训和领导干部轮训，提高各级干部的专业水平和管理水平。（三）从提高素质和能力出发，分层次、分类别开展培训第一要增强培训针对性，讲究培训实效，把培训内容与工作实际密切联系起来，激发大家的学习兴趣，达到学以致用的目的。首先，按各岗位人员的不同需求，分岗位类别培训。如：对个体税收管理员，注重从如何采集数据信息、怎样加强日常控管、在控管中注意履行哪些程序和手续、怎样对纳税意识较差的业户进行税法宣传等方面入手；对企业税收管理员，由于经常接触企业会计人员和财务会计资料，对财务会计知识、各项税收政策的要求高，培训时应把如何提高财务分析判断能力、如何分析纳税申报资料以及会计知识、会计制度和税法差异等作为重点内容；对税务稽查人员，注重加强财务会计、稽查技巧、稽查程序、稽查审理执行以及案例分析等的培训；对行政管理人员，注重公文写作、公文处理以及管理方法、领导艺术等知识的培训。第二，按各层次人员的不同需求，分层次培训。由于每个干部的知识自我储备、分析理解能力、实际工作能力千差万别，客观上形成了对知识的掌握、运用和需求的差异。因此，对基础薄弱的人员，重点进行“应知应会知识”的培训；对处于中间水平人员，重点进行“提高型知识”的培训；对高层次人员，重点进行“应用型知识”的培训，在知识的深度、广度上做文章，在知识与日常工作的应用上找结合点，在学习内容的安排上按需整合，从长远的角度提高地税干部的整体业务素质，促进各项工作的深入开展。第三，加大对业务骨干的培训力度，发挥其带动效应。把中层骨干的培训作为分类培训的重点部位，加强中层骨干的培训力度，充分发挥其“带动效应”，使其与低水平人员在日常工作中能够随时沟通、交流和切磋，带动全员素质的有效提高。现代社会的各种挑战，说到底，是对人的挑战，尤其是对干部综合素质的挑战。税务干部素质的高低，关系到国家税收政策的贯彻执行和各项税收任务不断完成，关系着税收事业的兴衰成败。因此，作为基层税务干部要适应形势发展的需要，不断地补充新知识，为工作提供新的动力，形成终身学习的新机制，才能从容应对各种挑战，适应国家经济建设发展的需要。

如何训练小企业的团队意识 作者: 王东宁 出处: 原创 发布时间: 2005-11-2923:25:09 来自:价值中国网 在小企业中，一个普遍现象是老板日理万机，员工得过且过；老板对所有事情负全责，下属无责一身轻；老板大事小情亲自处理，下属旁观配合。 小企业中的中层也是如此，无论事大事小，老板说行才行，不说行即是不行。所以有时候即便是有好的想法，只要老板不点头，提了等于白提，几次之后，心灰意冷，索性不动脑，等指令，这样既安全又没有责任。 一个小企业只有一二十人，也许一个领导还忙得过来，尚能面面俱到而无闪失。一旦企业经历快速发展，总有忙不过来的时候。可是员工由等指令到自动自发不会自然发生，因为里面涉及到一个负责的问题。所以老板如果等自己忙不过来，管不过来再培养员工的团队意识，早已为时晚矣。 企业的强大要靠拥有强大能力的组织，而团队意识是组织智慧的重要部分。它是一种通过参与可被培养出来的，部门中或部门间成员能够充分发挥自己所长，群策群力，自动自发的解决问题的现象。由于人各有所长，所以优势互补的团队成员的有效组合可以让组织拥有强大的创造力。 这是一种可怕的力量，是它在推动着企业的进步，社会的发展。 很明显，小企业没有这么幸运，他们拥有的人材不多，素质相对也较低。在这种情况下，就更需要团队合作意识来提高企业的效率、产能。那么在小企业里，应该怎么做才能让员工较快的拥有团队意识呢？ 我想有以下几点： 一．团队合作气氛的营造 老板应该学会营造团队合作的气氛。老板将任务压给各中层经理，将资源分配下去，将权力也授权下去。让中层先各司其职，在这个小圈子里先有合作的概念。让他们之间身体力行的行动来影响其下的员工。 鼓励他们彼此协作来解决问题，而不是事事都由自己来仲裁。对于自己不动脑子，为图省事事事上报的下属给予指导：出现一个问题，你采取了什么措施，听取了哪些人的意见，现在解决到哪一步？真的非要我帮你解决吗？我很欣赏有一幅漫画里是这样讲这件事：一个下属满头大汗跑去找老板，出大事了，您给我拿个主意吧。老板四平八稳的坐在椅子上，微笑着说：如果我有办法而你没有办法，那你就不好办了。 中国的老板普遍有一个毛病，就是喜欢事事自己做主，时时有人汇报工作。其实领导天天把这个活揽在身上，还有什么时间思考战略，还有什么时间做决策。做老板该做的事情，该放手的就放手。 二．对员工进行团队合作的培训 既然是团队合作，每个人都在其中，是大家的事，而不是组织中较优秀成员的事情。当然优秀成员的带头作用不容低估，但如果只有他一个人这样，结果很可能有两个：要么他一如既往，其他人按部就班；要么他被组织中其它成员同化。很少有一个人之力能改掉组织惯性的。所以从领导到中层对员工进行这方面的培训就迫在眉捷。 中小企业员工普遍把工作当成一种谋生的手段，没有远大志向，对金钱也没有太大奢望，加上自身学习能力不强，小一半抱着混日子的思想。抱着一种对得起自己的工资，过得去就行了的心态工作。所以对他们的培训要做精心的准备，根据他们的心理接受能力，及性格特点，有针对性的准备培训方案，多安排案例讲解，少提理论；多让他们参与，少故弄玄虚；多一些笑声，少一点严肃。或者请职业培训机构的人来做培训，这样效果好一些。 中层要在员工身上花时间，了解他们的喜好，特长，关注点。让大家能够取长补短。将合适的人安排到合适的岗位上去，让团队合作成为可能。中层经理在日常管理中要注意强调团队合作的观念，鼓励团队意识。一个好的团队是不需要命令的，当有问题发生时，他们也会三五成群，坐在一起研究一下，哪里出了问题，怎么解决最合适。而这时可能已经下班了。在遇到问题时充分引导大家提出意见，并积极全面的考虑大家的意见，让每个员工都有参与的感觉，都有被重视的感觉。久而久之，大家便会养成一种团队合作的习惯。 三．成立临时问题小组解决疑难问题 有的问题需要跨部门协作才能解决。这时成立临时问题小组是一个很好的办法。问题涉及的各部门均派出代表来组成临时小组，大家背景不同，专业不同，经验各异。大家一起来分析问题产生的各个环节，排除各种干扰，确定症结所在，再对症下药。这是第一步。 第二步，小组将该问题抽象成一个模型，对产生的原因，表现出的现象，分析的过程，解决的方案及避免再次发生的建议归纳成文，并标准化为操作手册。让个别问题成为一类问题，有标准化的解决手段。 第三步，将操作手册在送各相关部门学习、传阅、存档。部门经理进行必要的讲解与贯彻，做到此类事件从根本上杜绝。 四．设定优秀团队奖励制度 对优秀团队设定奖励制度是对团队成绩的一种肯定，会激起团队成员的满足感、成就感与归属感。也在一定程度上加速了团队合作意识的普及速度，从而使企业内部潜能得以尽快的挖掘。 日本人何以有那么高的团队合作精神，让我们看看日本企业是怎么做的。在日本的企业中，要有奖金大家统统都有，要没有就都没有。组织中有人有有人没有，就表示组织中有人不良，有人优秀。不良的人会没有面子，优秀的人也没有面子。这样大家就感觉不再平等，怎么能够进行有效的合作？所以日本企业中的每一个人都是企业的一份子，出去打仗大家都要有贡献，一个人搞不定就上一个团队。所以日本企业的凝聚力那么高，员工在一个企业通常会工作一生。 我们未必要做到这种程度，我们只要把企业内部的潜力挖掘出来，就会做出了不起的成就。想想我们只是在为员工的双手支付报酬，而不是大脑。小企业常常抱怨庙小力薄，其实他们忽略了自己身边的一个个充满创造力的个体，而任其将智慧深埋心底。 任何企业能够成功，首先归功于有合适的人材在合适的岗位上。但光有了人材彼此间不合作也是枉然。有的小企业老板抱怨，我不是没意识到团队合作精神的重要性，只是我没钱做培训，也没这个精力做这件事。似乎是理由充分，其实是懒惰和不负责任。你觉得很重要的事情却不去做，是不负责任；你觉得做不到的事便不去做，是懒惰的原因使然。除非有哪个老板说，我赚的已经够多了，不想再赚了，否则这种想法是不值得原谅的。因为企业是以赢利为目的的组织，别忘了自己对员工的责任。 本文对小企业如何培养团队意识做了分析，其实适用于各种企业。之所以冠以小企业做定语，是小企业中普遍不太重视团队合作意识的建立，而由于自身财务的条件等等种种原因，让老板不太重视员工培训的实施。这已经成为阻碍小企业发展的一个瓶颈。人自身都有局限性，到了临界点，必须要再学习。老板也是如此，管理一个上亿规模的公司所需的能力与管理一千万规模的公司是不一样的。只有员工随着企业的成长不断成长，企业才有活力、有能力、有实力不断解决新问题，不断迈上新台阶

纳米材料的特性包括具有极小尺寸、高比表面积、优异的电学、光学、磁学性质以及特殊的力学属性等。石墨烯纳米抗菌材料是一种以石墨烯为基础的材料，具有高度的导电性和导热性、优异的力学强度和柔韧性、高比表面积等特性。由于其独特结构，石墨烯纳米抗菌材料还具有良好的抗菌性能，可以应用于医疗、食品卫生等领域。