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有本统计学与应用，你参考下里面有关统计学的论文，看看里面哪些好找数据
你看下（统计学与应用 ）呗~看下别人的论题呗
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。
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
回答 内容如下： 1、大数据对商业模式影响 2、大数据下地质项目资金内部控制风险 3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进 4、大数据时代下线上餐饮变革 5、基于大数据小微金融 [鲜花][鲜花] 更多5条
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。
有本统计学与应用，你参考下里面有关统计学的论文，看看里面哪些好找数据
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
选择自己熟悉的课题 课题的选择应尽可能与自己的专业和未来的研究方向相一致。了解国内外该题研究概况 通过查阅文献。选择现实性强的科目，还有一个就是积极主动的和指导老师交流
1、找突破口。很多人都不知道怎么进行选题，其实论文选题关键要找准突破口，通俗来讲就是找准切入点”，我们可以先将论文主要研究的内容确定下来，然后再从中找准切入点，从而确定论文的选题。2、研读文献。此外，还可以通过研读文献来找论文选题。阅读大量的文献资料，不仅能启发我们写作的思路，还能进一步丰富我们的知识，更重要的是，我们可以在这些文献中，找到合适的点来作为论文的选题。3、回溯法。在进行论文选题的时候，还可以通过回溯法来选题呢。回溯法，一般要通过逆向思维来找矛盾的根源，从而确定论文的选题。即我们要从事物的现状、结果入手，进行逆推，从而一步一步的得到选题。4、拟想验证法。我们还能通过拟想验证法来找论文选题。拟想验证法就是先根据自己现有的知识和观察学习，产生初步的选题拟想，然后再通过查找资料来验证，并进一步进行完善，从而确定选题。
回答 你这个是本科还是研究生硕士呢？ 如果是研究生的，我给你如下建议：一、题目来源 图片 对于想申报一项基金项目或撰写一篇论文的研究者而言，选择一个好的、有意义和有价值的问题是至关重要的。有了明确的研究问题，简洁准确的题目陈述对项目评审或论文能够获得发表机会也是很重要的，这在某种程度上如同一个人的外表形象一样。假如编辑或审阅人读不懂一篇论文的题目或是不能快速地从论文题目中明白该项研究的主要目标或内容的话，那该篇论文或申请书就离“回收站”不远了。 要研究的问题从哪里来呢？无外乎两个： 一是直接经验，另一个是间接经验。这两种来源并无优劣之分。事实上，间接经验其实还是来自直接经验，只不过因为经验感知者发生了变化而改变了称谓。由此，也可以说，问题的来源最终是直接经验。可是，对专门研究者或是院校教师来说，因为时空的限制，他们不能有很多机会和条件去接触或感知直接经验。于是，间接经验有时便成为一种现实之举。 就教育教学研究而言，有关课堂教学、学生学习和师生交往等教与学的存在就是典型的直接经验。相对而言，基于宏观和中观层面的教育政策及管理议题则既有直接经验的成分，也兼备间接经验的某些特征。现实中，院校教师们在申请研究项目或撰写论文时，往往喜欢或倾向于选择那些宏大主题。这种做法其实是不明智的，它不但没有发挥出教师们的特长和优势，恰恰是启动了劣势按钮。如“高职院校人才培养特色研究”这样的题目就根本不适合教师们去研究和撰写，它适合于智库或校长去研究。 概言之，从教师的职业特点出发，教师们应该尽量去选择那些与自己日常教学工作紧密相关的议题并在其中选择值得研究的问题或对象。这些议题对教师而言，就是鲜活的直接经验。有时候，研究者也会从间接经验中选择议题或问题。这么做，很多时候是迫不得已，因为研究者缺少直接经验或没有机会获取直接经验。在读的全日制研究生们就是这种情况。正因如此，研究生在选题时经常会把真实的假问题作为论文题目。 有了可靠的值得研究的问题，能够清晰地用语言表达出来也至关重要。一般而言，课题或论文名称在表达上首先要简洁。为此，要尽可能地用最简单的句式和最少的字。假如研究对象是 A 的话，常见的句式可以是：A是什么？为什么是A？如何成为（或改革、变革） A？影响A 的因素有哪些？等等。其次，名称的表达要力求准确。准确的要求是指不能让读者产生歧义或疑问。最后，论文名称一定要使读者感受到清晰的问题。任何一项研究或一篇论文一定要试图回答或解决某个具体的问题。可是，现实中，我们经常会遇到缺乏问题意识的论文名称。例如，素质教育研究。试想，假如你第一眼看到该名称的论文，你脑海中会出现怎样的画面？作为期刊论文的名称，这种表达太宽泛了，没有恰当、直接地反映出作者在该文想要回答或解决的特定问题。除非你的研究对象或问题涉及素质教育的方方面面的问题，或是你的研究“容量”较大，抑或是一本专著。否则，就不能用这种边界模糊的表达作为论文的名称。恰当的表达可以是：素质教育的实施效果评价、素质教育的理论基础研究、素质教育的政策演变，等等。 图片 二、问题分类 图片 可以按照某种规则将所研究的问题予以归类。这样做的好处是便于为不同类别的研究课题或论文确定适合的研究方法或是结构。在教育教学研究中，常见以下四种类型。 （一）描述型研究 这类研究旨在通过描述、归纳等手段和方式来揭示教育教学中的未知现象，其最终目的在于向政策制定者和教育者提供有关信息。如，高职院校学生学习适应性研究、博士研究生学位论文障碍研究，等等。与其他类型的研究相比，描述型研究是研究中最基本的也是初学者入门的研究类型。描述型研究的关键特征是其所揭示或归纳的结论或发现必须是前人未曾完成或留有研究不足或缺陷的。其本质是有关教育教学现象“是什么”或“怎么样”。 （二）预测型研究 这类研究旨在对某教育现象在未来某一时间点或时段的状态予以预测。预测的前提和基础是依据该教育现象在当前或之前某一时段的表现状态或基本信息。如，学业成绩的性别差异趋势研究、案例教学法在高职院校的应用趋势研究，等等。预测型研究的关键特征是基于当前看未来，其所给出的结论在当前是没法验证或判断的。但这并不是说，这种研究没有价值。相反，科学的基于数据挖掘和分析而来的结论恰恰能够准确地预测未来，从而帮助政府和教育工作者尽可能地减少失误。其本质是有关教育教学现象未来“会怎样”或“成为怎样”。 （三）改进型研究 这类研究旨在通过寻找和发现那些阻碍或促进某教育教学现象存在或发展变化的影响因素并最终给出改进性的建议或方案。这类研究更多时候是聚焦于教育政策或学校教育教学中的某些方案或制度。如，影响大学生学习动机的因素及促进策略、大学教师专业发展的阻碍因素及促进策略，等等。改进型研究的关键特征是寻找影响因素并在此基础上有针对性地给出解决方案或政策建议。因此，该类研究更多时候涉及的是政策咨询或管理咨询。其本质是有关教育教学现象“怎么做”或“如何做”。 （四）解释型研究 这类研究重在对教育教学现象的产生、发展和变化规律予以总结、概括或归纳。其关键特征是揭示出抽象的规律或对现象予以概念化的命名以便人们能够更为准确地认识和理解。如，慕课的本质与理论基础研究、信息技术时代职业教育的本质与特征研究，等等。解释型研究类似于我们通常所说的理论研究，其本质是有关教育教学现象“为什么”或“为何这样”。一般而言，某教育教学现象如果能够被解释或发现规律的话，也就意味人们已经能够对其描述、预测和使用介入因素。由此说，解释型研究是建立在以上三种研究类型基础之上的。 研究者一旦将其所研究的问题按上述分类予以定位的话，这将有助于其接下来选择合适的研究方法，也将有助于其设计研究方案。因此，可以说，对问题类型予以定位在研究过程中是十分必要的环节之一。 图片 三、目标陈述 图片 目标陈述不仅在填写项目申请书时是必要的，在期刊论文中也是需要明确表述的。研究者在填写全国哲学社会科学规划或全国教育科学规划等基金项目的课题申请书时，必然要陈述目标、研究思路等内容。下面是全国教育科学规划基金项目的课题论证书的内容。 1、选题依据：国内外相关研究的学术史梳理及研究动态；本课题相对已有研究的独到学术价值和应用价值等。 2、研究内容：本课题的研究对象、总体框架、重点难点、主要目标等。 3、思路方法：本课题研究的基本思路、具体研究方法、研究计划及其可行性等。 4、研究基础：课题负责人前期相关研究成果、核心观点等。 5、创新之处：在学术思想、学术观点、研究方法等方面的特色和创新。 6、预期成果：成果形式、使用去向及预期社会效益等。 在这个论证书中，前 4 项事实上就是我们通常所说的研究设计的主要内容构成或要素。我们可以依次将前四项概括为“为何研究”、“研究什么”、“如何研究”和“为研究准备了什么”。 “为何研究”实际就是结合已有文献对你研究的问题的必要性和价值的论证和确认。 在“研究什么”这部分，最为关键是要交待清楚研究目标，即目标陈述。在有些基金申请书或有些学校的学位论文结构要求中，常常也被称为研究目的。在学位论文开题报告中，我们经常会发现学生将同一内容既用作研究目标，也用作研究内容。学生为此经常很困惑，这两者究竟有何区别呢？研究目标是指你的研究最终想回答或解决的问题，而研究内容是为了完成研究目标所依次回答或解决的一系列相互之间有逻辑关联的子问题。在克雷斯威尔看来，研究目标重在阐明研究的意图。他同时指出，研究目标不是研究的问题——那些问题将由所收集的数据来给予回答。 准确地陈述研究目标是十分必要的。如下是克雷斯威尔所做的针对定性研究目标陈述的“脚本”。 这则 （指研究策略，如民族志、个案研究或其他类型）研究的目的（将）是为了对位于 （指研究地点）的 （指参与者，如个人、团体、组织）的 （指将被研究的主要现象）进行 （理解、描述、形成、揭示）。在这一研究阶段， （指将要被研究的主要对象）将被暂时定义为 （给出一个大体的定义）。 上述“脚本”既适合于项目申请书，也可以在发表的期刊论文中使用。很明显，利用这个“脚本”，审阅者或读者便可以快速容易地知晓研究者或写作者的意图或主要工作任务。 与此同时，对该“脚本”的思考、语言组织及表达事实上还同时是促进研究者或写作者思路不断清晰化、条理化和结构化的过程。倘若研究者或写作者尚不能顺利地利用类似“脚本”来陈述研究目标的话，那说明他没有想清楚到底要做什么。 这个“脚本”同时就是研究计划的纲领。接下来，如何研究以及具体的研究问题都是围绕着这个纲领而展开的。至于研究内容如何确定呢？它实际上就是“脚本”中的理解、描述、形成或揭示的具体内容。或者说就是研究者或写作者想理解什么，描述什么，或揭示什么，这些具体内容之间的逻辑关系及其结构就自然构成了研究的总体框架和研究思路。 上述仅供参考。预祝学业进步。 更多39条
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
回答 内容如下： 1、大数据对商业模式影响 2、大数据下地质项目资金内部控制风险 3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进 4、大数据时代下线上餐饮变革 5、基于大数据小微金融 [鲜花][鲜花] 更多5条
我给你分享几个统计学与应用这本期刊的题目吧，你参考参考：产业集聚对江苏省制造业全要素生产率的影响研究、基于文献计量分析的企业论文发表情况评价——以宁波市安全生产协会会员为例、基于泰尔指数的城乡收入差距的分析与预测、卡方分布下FSI CUSUM和VSI CUSUM控制图的比较、新冠肺炎疫情对中国旅游业的冲击影响研究——基于修正的TGARCH-M模型
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
***统计方法的应用
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。