毕业论文编分析数据
本科论文数据不可以自己编。
论文数据为你的论点提供理论依据。自编论文数据，属于学术造假，在答辩环节遇到内行的导师，一眼就能够发现数据问题，除非你对于实验数据中的每一个参数都比较熟悉，了解每一个参数的意义，因参数变化，能够及时回应造成不同结果的原因。
如果对数据自己瞎编乱造，到时候答辩能不能通过都会有问题的，你瞎编乱造就以为老师看不出来吗？而且这个是对自己非常不负责任的行为，如果答辩通不过就会影响到毕业，会影响到后续考研找工作等等一系列的问题。
现在竞争都这么激烈了，内卷成什么样子了？别说是一个本科生就是硕士生，博士生也竞争很难的，伟大的博士，都去街道了，本科生要是在论文答辩通不过拿不到毕业证，接下来能干什么呢？简直是寸步难行，除非是家里有矿可以直接回家继承家业。
同样对于本科生的毕业论文也不建议抄袭剽窃。有的作者觉得自己很聪明，可以把中文翻译成英文或者把英文翻译成中文，以为这样就可以通过查重了，其实这是不可能的，知网是有中英文互译的检测系统的。
这么做根本通不过查重，有的作者更鸡贼，他把别人的论文用自己的话说了一遍，以为这样就没问题了，实际上这一样属于抄袭，剽窃只要达到了一定的程度就算如果是比例小一点还好说比例大的这个就麻烦了。
本科论文数据分析方法：
1、描述统计。描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
2、相关分析。相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。
3、方差分析。通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。各研究来源必须是相互独立，且各总方差相等。
4、假设检验。参数检验：其基本原理是已知总体的特征下，对一些主要的参数进行检验。非参数检验：非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。主要方法有：总体分布的卡方检验、二项分布检验、单样本K-S检验等。
毕业论文绝对不能编造数据。
一、学位论文作假行为的类型
1、购买、出售学位论文或者组织学位论文买卖的。
2、由他人代写、为他人代写学位论文或者组织学位论文代写的。
3、剽窃他人作品和学术成果的。包括原封不动或基本原封不动地复制他人作品和学术成果的；使用他人学术观点构成自己学位论文的全部核心或主要观点，将他人学术成果作为自己学位论文主要部分或实质部分等行为。
4、伪造数据，包括主观臆断地在学位论文中捏造或篡改研究成果、调查数据、实验数据或文献资料等行为。
5、有其他严重学位论文作假行为的。
二、写毕业论文的方法1、调查法调查是科学研究中最常用的方法之一。它是一种有目的、有计划、有系统的收集研究课题的实际或历史情况的资料的方法。综合运用历史、观察、对话、问卷、案例研究、测试等科学方法，有计划、深入、系统地了解教育现象。
2、对调查中收集的大量数据进行分析、综合、比较和总结，为人们提供常规知识。调查方法中最常用的方法是问卷调查法，这是一种以书面方式收集数据的研究方法，即调查人员为调查项目编制表格，分发或邮寄给有关人员，要求指示填写答案，然后回收、统计和研究。
3、观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究大纲或观察表，用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象，以获取数据的方法。
4、实验法实验方法是通过改革主体，控制研究对象，发现和确认事物之间因果关系的一种科学研究方法。
数据挖掘与数据分析毕业论文
浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用论文
摘 要：高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技
关键词：客户关系管理毕业论文
高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。
关键词：客户关系管理毕业论文
一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系
随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的.结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。
二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题
现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。
1.客户信息不健全
在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。
2.数据集中带来的差异化的忧虑
以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。
3.经营管理存在弊端
从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。
三、数据挖掘技术在企业的应用和实施
如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。
1.优化客户服务
以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。
2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统
利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。
四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础
随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。
数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 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。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者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, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
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。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, 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辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.
毕业论文excel数据分析
抱歉，刚看到你的求助。问卷星给出的只是两个变量交互的列联表，只是不同群体的人数和比例，还不能判断出两个变量之间的关系，需要通过统计软件做显著性检验才行。另外，需要别人帮忙做的话，大多是要收费的。
这个应该是没有问题的，数据都是一样的，中介软件不同而已，最会数据带入的都是自己算法中的，不会对计算结果产生影响。实证分析是指排除了主观价值判断，只对经济现象、经济行为或经济活动及其发展趋势做客观分析，只考虑经济事物间相互联系的规律，并根据这些规律来分析和预测人们经济行为的效果。实证分析简言之就是分析经济问题“是什么”的研究方法。侧重研究经济体系如何运行,分析经济活动的过程、后果及向什么方向发展,而不考虑运行的结果是否可取。实证分析法在一定的假定及考虑有关经济变量之间因果关系的前提下,描述、解释或说明已观察到的事实,对有关现象将会出现的情况做出预测。客观事实是检验由实证分析法得出结论的标准。
同学你好，你这个可以制作成网上问卷，您一共有37道单选题，每个单选题的答案都是一样，你完全可以做成量表题，或者是单选矩阵题。如下图所示：
只要反馈收集完毕后，就可以第一时间把分析结果统计出来。另外，excel导出的统计分析结果也和下图类似。
下图是我用的是量表题做的一个实例，希望对你有帮助。
1.访问 Office Online 网站。
为了最大限度地正常访问，我的经验是从 打开 Office Online比较保险。
2.打开 Excel app。
Excel app 拥有与 Excel 2013 类似的欢迎界面，可以用各种模板新建表格，也可以打开最近使用过的表格。
注：虽然与 2013 界面类似，但功能可相差太远了。不过基本的功能倒是挺全，有些功能，2013 还不一定有。
3.新建调查。
新建一个空白表格，可以看到在开始选项卡-->表组，有个调查按钮。单击按钮-->新建调查，弹出编辑调查向导窗口，我们可以开始准备调查问卷了。
4.设计、输入问卷。
输入调查标题，然后逐个输入问题。
每个问题都由问题、问题副标题、响应类型、必需（是否必填）、默认回答等项目组成，其中响应类型包括文本、段落文字、数字、日期、时间、是/否、选择等多种，可以说基本上涵盖了在线调查问题类型的几乎全部需求。
注：在问卷设计完成后，Excel Online 自动生成了一个以问卷问题为标题栏的表格，等待问卷结果的传来。
5.发布调查链接。
单击问卷编写页面的共享调查，弹出创建调查共享链接的向导。
调查链接创建完成后，复制该链接，通过网页、邮件、社交工具等进行发布，任何打开此链接的人均可提交答卷。
也就是说，可以匿名答卷、无需登录，这样就给大范围的调查提供了便利。
6.匿名用户提交答卷。
本步骤用另一个浏览器，在不登录的情况下打开第 5 步骤中生成的调查共享链接，并答卷、提交，非常顺利。
Online 自动汇总调查结果。
每当有一名用户提交了答卷，在第 4 步骤中生成的问卷表格就会自动增加一行，该行的内容正是用户刚刚提交的问卷内容。
当调查结束，可以导出 xlsx 到本机，也可以继续保持在线，利用 Excel 强大的数据分析功能，对调查结果想怎么分析都行了。
毕业论文数据库分析
数据库完整性（Database Integrity）是指数据库中数据的正确性和相容性。数据库完整性由各种各样的完整性约束来保证，因此可以说数据库完整性设计就是数据库完整性约束的设计。数据库完整性约束可以通过DBMS或应用程序来实现，基于DBMS的完整性约束作为模式的一部分存入数据库中。通过DBMS实现的数据库完整性按照数据库设计步骤进行设计，而由应用软件实现的数据库完整性则纳入应用软件设计（本文主要讨论前者）。数据库完整性对于数据库应用系统非常关键，其作用主要体现在以下几个方面： 1．数据库完整性约束能够防止合法用户使用数据库时向数据库中添加不合语义的数据。 2．利用基于DBMS的完整性控制机制来实现业务规则，易于定义，容易理解，而且可以降低应用程序的复杂性，提高应用程序的运行效率。同时，基于DBMS的完整性控制机制是集中管理的，因此比应用程序更容易实现数据库的完整性。 3．合理的数据库完整性设计，能够同时兼顾数据库的完整性和系统的效能。比如装载大量数据时，只要在装载之前临时使基于DBMS的数据库完整性约束失效，此后再使其生效，就能保证既不影响数据装载的效率又能保证数据库的完整性。 4．在应用软件的功能测试中，完善的数据库完整性有助于尽早发现应用软件的错误。 数据库完整性约束可分为6类：列级静态约束、元组级静态约束、关系级静态约束、列级动态约束、元组级动态约束、关系级动态约束。动态约束通常由应用软件来实现。不同DBMS支持的数据库完整性基本相同，Oracle支持的基于DBMS的完整性约束如下表所示： 数据库完整性设计示例 一个好的数据库完整性设计首先需要在需求分析阶段确定要通过数据库完整性约束实现的业务规则，然后在充分了解特定DBMS提供的完整性控制机制的基础上，依据整个系统的体系结构和性能要求，遵照数据库设计方法和应用软件设计方法，合理选择每个业务规则的实现方式；最后，认真测试，排除隐含的约束冲突和性能问题。基于DBMS的数据库完整性设计大体分为以下几个阶段： 1．需求分析阶段 经过系统分析员、数据库分析员、用户的共同努力，确定系统模型中应该包含的对象，如人事及工资管理系统中的部门、员工、经理等，以及各种业务规则。 在完成寻找业务规则的工作之后，确定要作为数据库完整性的业务规则，并对业务规则进行分类。其中作为数据库模式一部分的完整性设计按下面的过程进行。而由应用软件来实现的数据库完整性设计将按照软件工程的方法进行。 2．概念结构设计阶段 概念结构设计阶段是将依据需求分析的结果转换成一个独立于具体DBMS的概念模型，即实体关系图（ERD）。在概念结构设计阶段就要开始数据库完整性设计的实质阶段，因为此阶段的实体关系将在逻辑结构设计阶段转化为实体完整性约束和参照完整性约束，到逻辑结构设计阶段将完成设计的主要工作。 3．逻辑结构设计阶段 此阶段就是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型，并对其进行优化，包括对关系模型的规范化。此时，依据DBMS提供的完整性约束机制，对尚未加入逻辑结构中的完整性约束列表，逐条选择合适的方式加以实现。 在逻辑结构设计阶段结束时，作为数据库模式一部分的完整性设计也就基本完成了。每种业务规则都可能有好几种实现方式，应该选择对数据库性能影响最小的一种，有时需通过实际测试来决定。 数据库完整性设计原则 在实施数据库完整性设计的时候，有一些基本的原则需要把握： 1．根据数据库完整性约束的类型确定其实现的系统层次和方式，并提前考虑对系统性能的影响。一般情况下，静态约束应尽量包含在数据库模式中，而动态约束由应用程序实现。 2．实体完整性约束、参照完整性约束是关系数据库最重要的完整性约束，在不影响系统关键性能的前提下需尽量应用。用一定的时间和空间来换取系统的易用性是值得的。 3．要慎用目前主流DBMS都支持的触发器功能，一方面由于触发器的性能开销较大，另一方面，触发器的多级触发不好控制，容易发生错误，非用不可时，最好使用Before型语句级触发器。 4．在需求分析阶段就必须制定完整性约束的命名规范，尽量使用有意义的英文单词、缩写词、表名、列名及下划线等组合，使其易于识别和记忆，如：CKC_EMP_REAL_INCOME_EMPLOYEE、PK_EMPLOYEE、CKT_EMPLOYEE。如果使用CASE工具，一般有缺省的规则，可在此基础上修改使用。 5．要根据业务规则对数据库完整性进行细致的测试，以尽早排除隐含的完整性约束间的冲突和对性能的影响。 6．要有专职的数据库设计小组，自始至终负责数据库的分析、设计、测试、实施及早期维护。数据库设计人员不仅负责基于DBMS的数据库完整性约束的设计实现，还要负责对应用软件实现的数据库完整性约束进行审核。 7．应采用合适的CASE工具来降低数据库设计各阶段的工作量。好的CASE工具能够支持整个数据库的生命周期，这将使数据库设计人员的工作效率得到很大提高，同时也容易与用户沟通。你可以围绕相关内容发表自己的看法
难啊，数据库完整性连微软自己也没搞明白
恩,这个问题,太突兀了.触发器不需要"研究"两个字吧?触发器就是官方也没有给多少资料,太简单的一个东西,做出了肯定不会让你过,到时候你也会发现没有话说.不如,做个联系数据库的ASP网站,或者,前台应用程序之类的.这样保证你论文也有话说,而且也内容丰富!再者说,本科学习毕业论文总在实践而非理论.所以,其他,我就不多说了.呵呵....祝你顺利通过吧
每年毕业季，大部分的学生如何选择论文查重系统的后顾之忧，来给你去探索下面小编，如何选择论文查重系统！1，更多选择，更多的对比度，超过措施选择论文查重系统时，我们需要通过各个因素进行衡量，这样才能选择一个优秀的论文查重系统，这样对于论文质量才能选择一个优秀的论文查重系统；其次，还需要考虑功能特性问题，避免在使用检测管理活动过程中功能过于单一，导致他们认为自己查重经验不佳，还浪费检测费用，同学之间可以多选择几个查重网站信息技术进行相关数据比对，这样就能了解到底哪个检测软件控制系统更稳定，也能知道哪个检测系统能够提供更加方便。2、数据库更丰富如果系统的数据库非常强大，有其他检测系统没有的数据，而且它的算法也很优秀，这样的系统，检测结果自然会更准确；使用学校指定的论文检测系统作为最终的检测系统。3. 选择主流的论文检测软件在查重时可以选择paperera检测系统，进行查重检测的第一稿，以确保其更多的功能，更高的检测精度，避免一切不必要对论文检测的影响。不需要担心论文信息泄漏，小编建议大家选择的时候再检查系统，选择知名度较高的系统。论文检查多少重量率如何才算合格？小编上面的问题是学生如何通过选择检测系统的具体情况，这是初稿再检查，我们必须仔细选择进行分析论文查重系统，避免使用管理过程的影响检测结果。
java数据分析毕业论文
基于Python的SIFT和KCF的运动目标匹配与跟踪 毕业论文+项目源码基于Python决策树算法的学生学习行为数据分析 设计报告+代码及数据基于Sring+bootstrap+MySQL的住房公积金管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件基于C++的即时通信软件设计 毕业论文+项目源码
什么c语言？这个问题说难不难，说易不易。粗浅的c语言一般可以在中国中学生联盟网技术论坛上拷贝一份，里面有一些可以作参考。
就是以数据诸如文字，声音，图像等为主要内容，以检索文献资料的内容而不是外表特征的一种检索技术·主要该系统有TRS系统·天宇系统·等与其他搜索引擎相比，全文搜索引擎的显著特点是它能够以文中任何一个有检索意义的词作为检索入口，而且取得的检索结果是原始文献，而不是文献线索随着计算机产业的发展，以计算机存储设备为载体的电子信息愈来愈多，这些信息大致可分为两类：结构化数据和非结构化数据，结构化数据指的是诸如企业财务帐目和生产数据、学生的分数数据等等，非结构化数据的则是一些文本数据、图象声音等多媒体数据等等。据统计，非结构化数据占有整个信息量的80%以上。对于结构化数据，用RDBMS（关系数据库管理系统）技术来管理是目前最好的一种方式。但是由于RDBMS自身底层结构的缘故使得它管理大量非结构化数据显得有些先天不足，特别是查询这些海量非结构化数据的速度较慢。而通过全文检索技术就能高效地管理这些非结构化数据。经过几年的发展，全文检索从最初的字符串匹配程序已经演进到能对超大文本、语音、图像、活动影像等非结构化数据进行综合管理的大型软件。由于内涵和外延的深刻变化，全文检索系统已成为新一代管理信息系统的代名词，衡量全文检索系统的基本指标也逐渐形成规范。首先，我们关注的是查全率，即系统在进行某一检索时，检索出的相关资料量与系统资料库中相关资料总量的比率。查准率则是保证我们找到最有用资料的一个关键，是系统在进行某一检索时，检索出的有用资料数量与检索出资料总量的比率。检索速度或者说响应时间是提高工作效率的保障，指的是从提交检索课题到查出资料结果所需的时间。最基本的检索速度是应该达“千万汉字，秒级响应"。还有诸如收录范围（所查找的范围）、用户负担（用户在检索过程中付出精力的总和）、输出形式 （输出信息表现形式）等指标也是衡量全文检索系统优劣的要素。搜索引擎应该是全文检索技术最主要的一个应用。目前，搜索引擎的使用已成为排在收发电子邮件之后的第二大互联网应用技术。搜索引擎起源于传统的信息全文检索理论，即计算机程序通过扫描每一篇文章中的每一个词，建立以词为单位的到排文件，检索程序根据检索词在每一篇文章中出现的频率和每一个检索词在一篇文章中出现的概率，对包含这些检索词的文章进行排序，最后输出排序的结果。全文检索技术是搜索引擎的核心支撑技术。一个好的检索引擎是一个理想站点的关键。很多人在访问一个站点时喜欢使用站点检索，站点检索应是分类目录导航和全文检索的完美结合，具体包括以下几个方面：分类目录导航的关键是检索范围，检索范围的限制能使得检索结果不会太多、太滥；全文检索对于站点检索是必不可少的，在通常情况下能够帮助人们很快地找到所要的网页；有时利用分类目录导航和全文检索还很难定位到所要的信息，这时就要组合检索辅助；必须有相关排序功能，因为当检索结果太多时，用户不可能一一浏览，大多数用户只浏览前面几条，没有相关排序，可能准确的检索结果排在后面，用户不能浏览到，而排在前面的检索结果却相关性很少，造成用户的错觉。此外，我们还要考虑HTML/XML的特殊性、支持大量并发用户突发访问、Web站点的动态特性、要求索引维护效率很高等方面。目前的技术实现有Lucene，Solr，ElasticSearch等。全文检索过程分为索引、搜索两个过程： 索引(Indexing)从关系数据库中、互联网上、文件系统采集源数据(要搜索的目标信息)，源数据的来源是非常广泛的。将源数据采集到一个统一的地方，例如存储系统，要创建索引，将索引创建到一个索引库（文件系统）中，从源数据库中提取关键信息，从关键信息中抽取一个一个词，词和源数据是有关联的。也即创建索引时，词和源数据有关联，索引库中记录了这个关联，如果找到了词就说明找到了源数据（http的网页、电子书、新闻等……）。搜索(Search)用户执行搜索（全文检索）编写查询关键字。从索引库中搜索索引，根据查询关键字搜索索引库中的一个一个词。展示搜索的结果。
列固为了减小摩擦的是( )独讨论某一点的隶属度毫无意义。对 错 (1). 小的混酥面坯制品