毕业论文的数据要千分符
就是千分位分隔符。比如你第一行的3427712元，应该写成3，427，712就是从个位开始，每三位数打一个逗号。
根据自己课题情况自己决定保留几位小数。对于理工科而言，数据处理就涉及到小数点的保留。这个没有固定的格式，我们一般情况下，小数点最后有效位数的保留，主要参照的是你使用过程中各个参数能够确定的最准确位数的那一个参数。比如说你的测量长度的有效位数是二，质量的有效位数是四。那我们一般取二位有效数字。
毕业论文的数据要求
严格，重复率是审查论文的重要指标。本科论文重复率要求在30％以内。如果超过了30％，论文会被学校退回，继而需要重新修改和调整。只有修改后的复读率合格，才能参加毕业答辩。但如果超过50％，论文答辩就会被延迟；如果是严重抄袭的话，无法进入答辩环节甚至也会取消学位。为了顺利通过学校的最终查重，建议您在撰写论文初稿后使用论文查重系统进行自检，并根据系统给出的查重报告修改和降低论文查重率，以提高论文的通过率。
本科毕业论文一般要求在6000字到15000字左右。
本科论文一般初稿写15000字左右，再跟导师精简优化部分内容，最终在8000到一万字左右为宜。
本科毕业论文初稿一般要求是万字以上。各高校的规定也不都是一样，一般较普遍的规定是 万字以上，也就是说论文是A4纸15页以上，这15页纸包含论文封面，目录，摘要，文字，图表，计算公式等。论文中应包括文献综述，研究或设计内容，实验数据及结果分析，参考文献等
大多数本科生的毕业论文都只要求重复率小于30％以下就行，但需要注意的有的高校要求会比较严格，有的需要小于20％才行，甚至还有的要求10％以内才能合格。
无论初稿还是终稿最少都要包括五部分：
1、引言
2、文献回顾
3、理论框架
4、结果与讨论
5、结论 不同的学校对论文字数应该有不同的规定，一般情况下，研究生一万五到两万左右，博士生十万左右。 写论文重要的是内容，不是字数。初稿的字数有可能不够，以后看到其他的文章或书了，又有了新想法，可以添内容，当然也有写得太多，要做出取舍，删除不太重要的内容。
毕业论文要求字数字符数
基本上来说，每个学校对于毕业论文的字数都不怎么一样，但几千字是起码的。可能一些本科学校的要求在5000字到7000字之间，本科学历以上的学校对于毕业论文的要求可能更高一些，要求在10000字以上。所以说，不同学校的标准也是不一样的。
不同的学校对于本科毕业论文字数要求不同，一般非211、985学校的本科毕业论文字数在6000-8000字左右，一些要求较高的专业或者重点院校则要求论文字数高达10000字左右或者以上。
论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成可有可无。论文各组成的排序为：题名、作者、摘要、关键词、英文题名、英文摘要、英文关键词、正文、参考文献、附录和致谢。
1、毕业论文格式的写作顺序是：标题、作者班级、作者姓名、指导教师姓名、中文摘要及关键词、英文摘要及英文关键词、正文、参考文献。
2、毕业论文中附表的表头应写在表的上面，居中;论文附图的图题应写在图的下面，居中。按表、图、公式在论文中出现的先后顺序分别编号。
3、毕业论文中参考文献的书写格式严格按以下顺序：序号、作者姓名、书名(或文章名)、出版社(或期刊名)、出版或发表时间。
4、论文格式的字体：各类标题(包括参考文献标题)用粗宋体；作者姓名、指导教师姓名、摘要、关键词、图表名、参考文献内容用楷体；正文、图表、页眉、页脚中的文字用宋体；英文用TimesNewRoman字体。
5、论文格式的字号：论文题目用三号字体，居中;一级标题用四号字体;二级标题、三级标题用小四号字体;页眉、页脚用小五号字体;其它用五号字体;图、表名居中。
6、格式正文打印页码，下面居中。
7、论文打印纸张规格：A4210297毫米。
8、在文件选项下的页面设置选项中，字符数/行数选使用默认字符数;页边距设为上：3厘米；下：厘米；左：厘米；右：厘米；装订线：厘米;装订线位置：左侧；页眉：厘米；页脚厘米。
9、在格式选项下的段落设置选项中，缩进选0厘米，间距选0磅，行距选倍，特殊格式选(无)，调整右缩进选项为空，根据页面设置确定行高格线选项为空。
10、页眉用小五号字体打印XX大学XX学院20XX级XX专业学年论文字样，并左对齐。
11、文献注释
注释不同于参考文献。参考文献是作者写作论著时所参考的文献书目，集中列于文末。而注释则是作者对正文中某一内容作进一步解释或补充说明的文字，不要列入文末的参考文献，而要作为注释放在页下，用①②标识序号。
毕业论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，缺少一个是不行的。
不同的学校对于本科毕业论文字数要求不同，一般非211、985学校的本科毕业论文字数在6000-8000字左右，一些要求较高的专业或者重点院校则要求论文字数高达10000字左右或者以上。
由于学校不一样，那么对于本科毕业论文字数要求也会不一样，一般非211、985学校，它们的本科毕业论文字数是在6000-8000左右(像工程类需制图专业的还要更多字数)，对于一些要求较高或者重点学校，要求论文的字数要在10000字左右或以上，总而言之，每个学校在论文字数上的规定都会有一点差异。
拓展资料：本科生毕业论文的主要内容
1、标题：字体为宋体，小二，文字居中。
2、中文摘要：字数至少达到200字以上；关键词3-5个，每个词间空一格；字体为宋体、小四号；字符间距为标准；行距为20磅。
3、英文摘要：关键词为四号宋体，加粗；目录需用二号黑体加粗居中；章节条目使用五号宋体；行距设置为单倍行距。
4、正文：字体为宋体、小四号；字符间距为标准；行距为20磅。
5、参考文献：毕业论文末尾要列出在论文中参考过的专著、论文及其他资料，所列参考文献应按文中参考或引证的先后顺序排列。
6、期刊内容：包括作者、题名、刊名、年、卷(期)起始页码-结束页码。著作内容：包括作者、编者、文献题名、出版社、出版年份、起止页码。
7、附件：开题报告和检查情况记录表。
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.
毕业论文必须要有数据分析吗
可以。毕业论文不一定要出现数据。毕业论文的类型不同对于数据的处理也不同。调查类的毕业论文为了体现调查的真实可靠性，必须出现数据，而开发设计类的毕业论文则只要能够完成预定的设计目标是否有数据对毕业论文没有影响。所以毕业论文不一定要出现数据。
可以。如果是纯说理推导的话，本科生的学识太浅，几乎不可能有好的文章，所以还是需要有数据来支撑的。但数据分析，不一定要建模，也可以做一些描述性统计，得出定性的结论。不要写实证分析，写一些现状问题描述，做一些数据的统计和简单分析，最后得出结论。