数据获取与分析论文题目推荐及理由

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这个建议你查十篇左右的文献看看以前发表的毕业论文都是怎么写的然后还可以跟上一级打听下或者跟指导你毕业的老师咨询下找到一个研究样本之后再想怎么做论文题目不急

毕业论文选题理由：选题的学科性质、理论意义及实践意义；国内研究现状的分析。研究方案包括：研究内容、研究中所要突破的难题、拟采取的研究方法，有何特色与创新之处以及与选题有关的参考文献等内容。选题依据就是你论文依托的背景及显示意义，同时通过论文研究，解决问题把上面这些内容总结一下就可以了。扩展资料：从文体而言，它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文。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。学生须在教师指导下，选定课题进行研究，撰写并提交论文。目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。论文题目由教师指定或由学生提出，经教师同意确定。均应是本专业学科发展或实践中提出的理论问题和实际问题。通过这一环节，应使学生受到有关科学研究选题，查阅、评述文献，制订研究方案，设计进行科学实验或社会调查，处理数据或整理调查结果，对结果进行分析、论证并得出结论，撰写论文等项初步训练。

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数据统计与分析论文题目推荐及理由

统计学问题我来明确的

时代金融摘要:关键词:一、引言一个国家的国民经济有很多因素构成，省区经济则是我国国民经济的重要组成部分，很多研究文献都认为中国的省区经济是宏观经济的一个相对独立的研究对象，因此，选取省区经济数据进行区域经济的研究，无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响，已从背后走到了台前，发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用，而发展相对较慢的省区，其原因与解决方法也值得我们研究。本文选取华中大省湖北省进行研究，具有一定的指导和现实意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元，人均 GDP13130 元，达到中等发达国家水平。从省域经济来说，湖北省是一个较发达的经济实体。另一方面，湖北省优势的地理位置和众多的人口使之对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用，对于湖北省 GDP的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占据一席之地，但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动，从最初的强大势力到如今的挣扎期，湖北省的经济面临着发展困境。近年来，湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势，但是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来作出预测。二、基本模型、数据选择以及实证方法( 一) 基本模型ARMA 模型是一种常用的随机时序模型，由博克斯，詹金斯创立，是一种精度较高的时序短期预测方法，其基本思想是: 某些时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量，构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性，但整个序列的变化却具有一定的规律性，可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析，能够更本质的认识时间序列的结构与特征，达到最小方差意义下的最优预测。现实社会中，我们常常运用 ARMA模型对经济体进行预测和研究，得到较为满意的效果。但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列，对于如 GDP 等非平稳的时间序列而言， ARMA模型存在一定的缺陷，因此我们引入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实上， ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。本文讨论的求和自回归移动平均模型，简记为 ARIMA ( p， d， q) 模型，是美国统计学家 GEPBox 和 GMJ enkins 于 1970 年首次提出，广泛应用于各类时间序列数据分析，是一种预测精度相当高的短期预测方法。建立 ARIMA ( p， d， q) 模型计算复杂，须借助计算机完成。本文介绍 ARIMA ( p， d， q) 模型的建立方法，并利用Eviews 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p， d， q) 预测模型。( 二) 数据选择本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编，中国统计出版社出版的《新中国五十五年统计数据汇编》。本文的所有数据处理均使用 EV0 软件进行。( 三) 实证方法ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立的，因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以实现平稳，因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA( p， q) 拟合。ARIMA ( p， d， q) 模型的具体建模步骤如下:平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断，并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列，如果存在一定的增长或下降趋势等，则需要对数据取对数或进行差分处理，然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程，直至成为平稳序列。此时差分的次数即为ARIMA ( p， d， q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确，应注意避免过度差分。对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声序列没有分析的必要，对于平稳的非白噪声序列则可以进行ARMA ( p， q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列进行卡方检验，可以以直观的方法直接观测得到结论。ARMA拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自相关系的值，根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。一般而言，由于样本的随机性，样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况，本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性，随着延迟阶数的增大，相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。根据 Barlett 和 Quenouille 的证明，样本相关系数近似服从正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概率约为 05。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图来大致判断在 5%的显著水平下模型的自相关系数和偏自相关系数不为零的个数，进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择，从 ARMA ( p，q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果，检验整个模型对信息的提取是否充分，即检验残差序列是否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验，即残差序列不是为白噪声序列，那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪声序列，就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使谭诗璟ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p， d， q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来湖北省 GDP 的相关数据，运用统计学和计量经济学原理，从时间序列的定义出发，结合统计软件 EVIEWS 运用 ARMA建模方法，将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测，得到较为满意的结果。湖北省区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测理论探讨262008/01 总第 360 期图四取对数后自相关与偏自相关图图三二阶差分后自相关与偏自相关图用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。模型预测。根据检验和比较的结果，使用 Eviews 软件中的forecas t 功能对模型进行预测，得到原时间序列的将来走势。对比预测值与实际值，同样可以以直观的方式得到模型的准确性。三、实证结果分析GDP 受经济基础、人口增长、资源、科技、环境等诸多因素的影响，这些因素之间又有着错综复杂的关系，运用结构性的因果模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时间序列，得出其变化规律，建立预测模型。本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行了分析，为了对模型的正确性进行一定程度的检验，现用前 50 个数据参与建模，并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007年与 2008 年的预测。( 一) 数据的平稳化分析与处理差分。利用 EViews 软件对原 GDP 序列进行一阶差分得到图二:对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根检验。结果如下:由于该序列依然非平稳性，因此需要再次进行差分，得到如图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值，确定滞后阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:结果表明二阶差分后的序列具有平稳性，因此 ARIMA ( p， d，q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:对数。利用 EViews 软件，对原数据取对数:对已经形成的对数序列进行一阶差分，然后进行 ADF 检验:由上表可见，现在的对数一阶差分序列是平稳的，由 AIC 和SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。因为是进行了一阶差分，因此认为 ARIMA ( p， d， q) 中 d=1。( 二) ARMA ( p， q) 模型的建立ARMA ( p， q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得。图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图表 1 一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注0 - 136479 - 161144 - 506374 - 183002 20582非平稳1 - 764521 - 165756 - 508508 - 184230 171892 - 101495 - 170583 - 510740 - 185512 180023 - 418890 - 175640 - 513075 - 186854 205434 - 230514 - 180911 - 515523 - 188259 27059表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - 714836 - 170583 - 510740 - 185512表 3 对数一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注0 - 448501 - 574446 - 923780 - 599925 - 536478 - 458512平稳 1 - 832346 - 577723 - 925169 - 600658 - 662966 - 5448712 - 398029 - 581152 - 926622 - 601424 - 770517 - 6115043 - 324520 - 584743 - 928142 - 602225 - 747432 - 546692图五对数后一阶差分自相关与偏自相关图理论探讨27时代金融摘要:关键词:使用 EViews 软件对 AR， MA的取值进行实现，比较三种情况下方程的 AIC 值和 SC 值:表 4ARMA模型的比较由表 4 可知，最优情况本应该在 AR ( 1) ， MA ( 1) 时取得，但AR， MA都取 1 时无法实现平稳，舍去。对于后面两种情况进行比较，而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小，在该种情况下方程如下:综上所述选用 ARIMA ( 1， 1， 0) 模型。( 三) 模型的检验对模型的 Q 统计量进行白噪声检验，得出残差序列相互独立的概率很大，故不能拒绝序列相互独立的原假设，检验通过。模型均值及自相关系数的估计都通过显著性检验，模型通过残差自相关检验，可以用来预测。( 四) 模型的预测我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年度数据序列建立自回归预测模型，并利用模型对 2002 到 2006 年的数值进行预测和对照:表 5 ARIMA ( 1， 1， 0) 预测值与实际值的比较由上表可见，该模型在短期内预测比较准确，平均绝对误差为 876% ，但随着预测期的延长，预测误差可能会出现逐渐增大的情况。下面，我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行预测:在 ARIMA模型的预测中，湖北省的地方生产将保持增长的势头，但 2008 年的增长率不如 2007 年，这一点值得注意。GDP毕竟与很多因素有关，虽然我们一致认为，作为我国首次主办奥运的一年， 2008 将是中国经济的高涨期，但是是否所有的地方产值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许确实将有大幅度的提高，但这有很大一部分是奥运赛场所在地带来的经济效应，而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显示， 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势，但湖北省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省，湖北省理应对自身的发展承担起更多的责任。总的来说， ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题，做出了较为精确的预测，尽管不能完全代表现实，我们仍能以ARIMA模型为基础，对将来的发展作出预先解决方案，进一步提高经济发展，减少不必要的损失。四、结语时间序列预测法是一种重要的预测方法，其模型比较简单，对资料的要求比较单一，在实际中有着广泛的适用性。在应用中，应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型。在实际运用中，由于 GDP 的特殊性， ARIMA模型以自身的特点成为了 GDP 预测上佳选择，但是预测只是估计量，真正精确的还是真实值，当然， ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模型，运用了差分、取对数等等计算方法，最终得到进行预测的时间序列，无论是在预测上，还是在数量经济上，都是不小的进步，也为将来的发展做出了很大的贡献。我们通过对湖北省地方总产值的实证分析，拟合 ARIMA( 1， 1， 0) 模型，并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测，得到了较为满意的拟和结果，但湖北省 2007 年与 2008 年经济预测中出现的增长率下降的问题值得思考，究竟是什么原因造成了这样的结果，同时我们也需要到 2008 年再次进行比较，以此来再次确定 ARIMA ( 1， 1， 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。参考文献:【1】易丹辉数据分析与 EViews应用中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编中国统计出版社【4】赵蕾陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用科技和产业( 2007) 01- 0045- 04【5】张卫国以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度东岳论丛( 2004) 01- 0079- 03【6】刘盛佳湖北省区域经济发展分析华中师范大学学报 ( 2003) 03-0405- 06【7】王丽娜肖冬荣基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析武汉理工大学学报 2004 年 2 月【8】陈昀贺远琼外商直接投资对武汉区域经济的影响分析科技进步与对策 ( 2006) 03- 0092- 02( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注AIC - 536412 - 321820 - 135728最优为 AR(1)MA(1)SC - 458445 - 282837 - 097119Variable Coefficient S Error t- Statistic PAR(1) 586643 115236 090781 0000R- squared - 226023 Mean dependent var 104967Adjusted R- squared - 226023 SD dependent var 111688SE of regression 123668 Akaike info criterion - 321820Sumsquared resid 718807 Schwarz criterion - 282837Log likelihood 72369 Durbin-Watson stat 132697Inverted AR Roots 59年份实际值预测值相对误差(%) 平均误差(%)2002 63 72 - 8762003 71 82 - 122004 92 78 - 892005 78 83 - 682006 00 05 - 26年度 2006 2007 2008GDP 值 00 08 59增长率(%) — 06 16表 6 ARIMA ( 1， 1， 0) 对湖北省经济的预测一、模糊数学分析方法对企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析判断时，对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价，而不能只从朱晓琳曹娜用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营(偿债)能力问题影响企业经营能力的许多因素都具有模糊性，难以对其确定一个精确量值; 为了使企业经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合理的结果，有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法，本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对企业经营 ( 偿债) 能力做出一种有效的评价。隶属度及函数选取指标构建模型经营能力评价应用理论探讨28

1、高技术产业产值影响因素的研究　　2、关于和谐社会统计指标的初步研究　　3、CCA研究我国产业结构的区域差异对经济的影响　　4、基于单因素序列相关面板数据的实证分析　　5、基于空间面板数据的中国FDI统计分析　　6、基于排队论在杭州公交站点停车位的优化及实证分析　　7、基于统计方法的股票投资价值分析　　8、某某市2019年工业发展状况的统计分析　　9、近30年31省市城镇居民恩格尔系数的统计分析　　10、近30年31省市农村居民恩格尔系数的统计分析　　11、近三十年中国经济发展趋势的实证分析　　12、林业科技对经济的贡献率美联储量化　　13、MMC排队模型在收费站排队系统中的应用　　14、财政收入影响因素的研究　　15、城市发展对二氧化碳排放的影响　　学术堂提供更多论文知识

数据获取与分析论文题目推荐怎么写

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）。

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数据分析主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等。主要就是学习Python、R、SAS等编程工具，数据仓库，分布式存储HDOOP，云计算，数据可视化，大数据技术，还可以到九道门数据分析实训官网上去看一些案例，自己做做训练，总之要学习很多东西。

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大数据分析论文题目推荐及理由

出现问题，研究意义等

选题理由： 1、综述以往参考文献，发现以往参考文献的不足，这个不足就是你选题的理由之一。 2、你研究的角度，金融危机的哪个方面对电子商务的影响，选题理由之一。 3、你研究问题的价值，实际价值、理论价值等。

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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]

你的经管类论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。正文部分是论文的核心，是体现研究工作成果和学术水平的主要部分。国家标准GB7713-87对科技论文正文部分的编写格式没有明确要求和规定。科技论文的结构形式取决于科研成果的内容。不同的科研成果，需要用不同结构形式的科技论文来反映。因为不同学科领域的科研成果，在研究方法、实验观察过程、逻辑推理、结果表现形式等方面不同。选择参考文献技巧所引用文献应是与论文主题密切相关的、最主要的文献。反映论文研究的基础和科学依据，反映作者尊重他人研究成果，严谨的科学态度。因为编辑在初审时对文稿的参考文献进行的分析，是决定论文取舍的因素，因此，掌握选择参考文献技巧是必要的。选择参考文献应考虑引用量、语种、出版时间、来源和著者等5个方面。附录与注释设立附录材料的原因包括：为论文占有材料的完整性，但在正文中有损条理性和逻辑性；材料过长；对专家有用而对一般读者可有可无材料、不可多得珍贵、罕见材料等。审稿是论文发表所必须经历的过程，是由科技论文的特点决定的，科技论文是经同行评价后，才被接受的原始科学出版物。审稿即接受同行评价，主要评价论文在创新性和科学性方面是否具有发表价值。不同国家、不同出版物审稿制度不同，但国内学术期刊采用的审稿制度一般是“三审一定制”，即：编辑初审、专家评审、终审和审定。有的作者不列参考文献。有的作者认为，参考文献列得多，表示知识面宽，所以把自己见过的文献统统列出，其中一些连作者自己都可能已感到浪费了时间和精力。有的作者写作过程中没有记录参考文献的名称、出处，查补工作量大，抄录一些同类书目了事。有的参考文献过于简单，往往列上一两个同行皆知的大部头书名。有的作者列出的参考文献，而审稿人明知作者无法获取该参考文献，所以拒绝评审。决定科技期刊论文采用、退修或退稿的因素较多，主要包括：论文的学术水平，即新颖性、创造性、理论性等，学术水平决定于作者的选题、研究深度、信息掌握情况等方面。写作水平与写作经验。体现在对科技论文的理解、论文各要素的写作、文句、思路与结构、逻辑性等方面。写作态度和投稿研究。

当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。

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