学术论文百科

数据分析方面的论文题目大全高中生

发布时间:2024-07-04 14:02:10

数据分析方面的论文题目大全高中生

《2011,世界之数据论文开题报告会》。。。又洋气。。又好听!!!又与时俱进

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。

原始数据要你自己提供我经常帮别人做这类的数据分析的

论当今社会会计职业职能的重要性与企业发展的关系

数据分析方面的论文题目大全高中生物

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

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]

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。

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

数据分析方面的论文题目大全高中生物类

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)。

液相色谱法测定猪和牛脂肪中孕酮残留量 下载带有 Google 工具栏的 Firefox, 上网冲浪更惬意 作者; 姜维,方晓明,唐毅锋,庞国芳 【摘要】 目的 建立脂肪中醋酸美仑孕酮、醋酸甲地孕酮和醋酸氯地孕酮残留量的测定方法。方法 色谱柱:Kromasil C18(250mm×6mm,5μm);流动相:乙腈-水(65:35);流速:0ml/min;柱温:35℃;检测波长:292nm;进样量:40μl。结果 样品的室内加标平均回收率为7%~8%,室内相对标准偏差为5%~0%,室间加标平均回收率为4%~0%,室间相对标准偏差7%~1%,定量测定低限(LOQ)为10μg/kg。结论 本方法简便,准确,可用于脂肪中醋酸美仑孕酮、醋酸甲地孕酮和醋酸氯地孕酮残留含量的测定。 【关键词】 高效液相色谱法;脂肪;醋酸美仑孕酮;醋酸甲地孕酮;醋酸氯地孕酮 Determination of progestones in fat of beef and pork by HPLC 【Abstract】 Objective To establish the determination method of melengestrol acetate,chlormadinone acetate and megestrol acetate in fat of beef and Methods Chromatographic separation was carried out on a C18column(250mm×6mm,5μm)and acetonitrile-water (65:35) as the mobile The flow rate was 0ml/min; the column temperature was 35℃; the detection wavelength was 292nm; the injection volume was 40μResults The intra-laboratory average recoveries ranged from 7%~8% and RSD of 5%~0%The inter-laboratory average recoveries added to standard ranged from 4%~0% and RSD of 7%~1%The lowest limit of quantitation (LOQ) is 10μg/Conclusion The method is simple and It is suitable for the determination of melengestrol acetate,chlormadinone acetate and megestrol acetate in fat of beef and 【Key words】 HPLC; fat; melengestrol acetate; chlormadinone acetate; megestrol acetate 醋酸美仑孕酮、醋酸氯地孕酮和醋酸甲地孕酮为合成的孕激素类药物,有明显的孕激素和抗雄激素作用,可抑制排卵。孕激素对垂体促性腺激素的释放有一定的抑制作用,动物实验表明有死胎率增加和致畸作用,副作用有:(1)恶心、头晕、倦怠;(2)突破性出血;(3)孕期服用,会增加女性后代的男性化作用。孕激素类药物能增强体内物质沉积和改善生产性能,可以很快产生显著和直接的经济效益,因此,对生产者有很大的吸引力。畜牧业中使用孕激素类药物(非治疗用途)已有很长的历史,但人类长期食用含有激素的肉制食品,即使含量甚微,亦会明显影响机体的激素平衡,而且有致癌危险,对幼儿造成发育异常等危害。因此,开发一种能检测孕酮残留量的方法是十分必要的。 检测孕激素类药物的方法有很多,如液相色谱/质谱法(LC/MS)〔1〕、气相色谱/质谱法(GC/MS)〔2,3〕和液相色谱法〔4~6〕等。本文采用高效液相色谱法对牛和猪脂肪样品中的孕酮进行检测。 1 试剂与仪器 1 试剂 醋酸美仑孕酮、醋酸氯地孕酮和醋酸甲地孕酮标准品(Sigama公司),乙腈(HPLC级),甲醇(HPLC级),乙酸乙酯(HPLC级),其他试剂为分析纯。水由Milli-Q净化系统(Millipore公司)制得。 (1)标准储备液:1000μg/ml,分别准确称取050g醋酸美仑孕酮、醋酸氯地孕酮和醋酸甲地孕酮标准品于50ml容量瓶中,用甲醇定容。于4℃保存,可使用一年。 (2)混合中间溶液I:100μg/ml,分别吸取0ml醋酸美仑孕酮、醋酸氯地孕酮和醋酸甲地孕酮标准储备液于100ml容量瓶中,用甲醇定容。于4℃保存,可使用一年。 (3)混合中间溶液II:0μg/ml,取00ml混合中间溶液I于100ml容量瓶中,用甲醇定容。于4℃保存,可使用半年。 (4)混合标准工作液:分别吸取10、20、40、80、100μl混合中间溶液II添加到980、970、950、910、890μl的乙腈-水(65:35)中,再加入10μl 2%盐酸溶液,混匀,得到浓度为010μg/ml、020μg/ml、040μg/ml、080μg/ml和10μg/ml混合标准工作液,供液相色谱测定,当日使用。 2 仪器 Waters液相色谱系统,510泵体,486紫外-可见光检测器,Emprower pro色谱软件。氮气吹干仪(Organomation Associates,J公司);固相萃取装置(Supelco公司);低温离心机(德国Eppendorf公司);涡旋混匀器(XW-80A型,上海医大仪器厂);CN固相萃取柱(3ml,Waters公司)。 2 测定步骤 1 试样的制备与保存 1 试样的制备 把大约5g的猪或牛脂肪组织切成小块,然后放入底部塞有玻璃棉的漏斗中,放入150ml的烧杯中,将烧杯置于微波炉内。根据所熬制脂肪量,使用最大功率,加热30~60s,如果脂肪没有融化,可在间隔30~60s以后重复加热30~60s,直到有液体脂肪流出,通过漏斗滴入烧杯中。把熬制好的脂肪油放入样品瓶中,密封,并做上标记。 2 样品的保存 把熬制好的脂肪油样品置于-18℃中,冷冻保存。 2 提取 称取熬制好的脂肪油00±01g,置于50ml具塞离心管中,加入5ml乙腈,于60℃水浴中保温3min以使固体脂肪溶化,涡旋振摇1min,在-5℃下离心7min(离心力1160g),吸取上清液至15ml带塞聚丙烯离心管,再在沉淀物中加入5ml乙腈重复提取一次,合并上清液。在合并的乙腈提取液中加入2×2ml正己烷,涡旋振摇1min,于-5℃中离心5min(离心力1160g),弃去正己烷层。乙腈提取液于60℃中用氮气吹干仪吹干,残渣待皂化。 3 皂化 在残渣(2项)中依次加入4ml正己烷、1ml 1mol/L 氢氧化钠溶液和0mol/L氯化镁溶液,于涡旋混匀器上快速混匀10s,在60℃水浴中保温15min,于-5℃中离心5min(离心力1160g),吸取上清液至15ml玻璃试管。在沉淀物中再加入4ml正己烷混匀后,在60℃水浴中加热15min后,在-5℃中离心5min(离心力1160g),合并上清液。于60℃中用氮气吹干仪吹干,用0ml正己烷溶解残渣,待净化。 4 净化 将皂化后的样液(3项)倒入经5ml乙酸乙酯和6ml正己烷预处理过的CN柱中,用2×1ml正己烷润洗玻璃试管,洗液倒入到CN柱中。待样液流过后,依次用5ml正己烷和6ml 5%乙酸乙酯的正己烷溶液淋洗柱子,随后打开真空泵将小柱中液体抽干,保持抽气2min。最后用5ml 20%乙酸乙酯的正己烷溶液洗脱,洗脱液收集于15ml玻璃试管中,于60℃中用氮气吹干仪吹干。残余物用990μl乙腈-水(65:35)涡旋溶解,静止15min后,加入10μl 2%盐酸溶液,混匀,供液相色谱测定。 5 测定 1 液相色谱条件 色谱柱:Kromasil C18柱(250mm×6mm,5μm);预柱:C18柱(5mm×6mm,5μm);流动相:乙腈-水(65:35);流速:0ml/min;柱温:35℃;检测波长:292nm;进样量:40μl。 2 液相色谱测定 根据样液中3种孕酮的含量情况,选定浓度相近的标准工作液,标准工作液和样液中3种孕酮的响应值均应在仪器检测的线性范围内。标准工作液和样液等体积参插进样测定。在上述色谱条件下,标准品的色谱图见图1。 图1 醋酸美仑孕酮、醋酸氯地孕酮和醋酸甲地孕酮的色谱图(100ng/ml)1-醋酸甲地孕酮,2-醋酸氯地孕酮,3-醋酸美仑孕酮 液相色谱法测定猪和牛脂肪中孕酮残留量 来自: 免费论文网 3 结果与讨论 1 线性范围 醋酸美仑孕酮、醋酸氯地孕酮和醋酸甲地孕酮浓度在010~10μg/ml范围内,峰面积与浓度呈良好的线性关系,其相关系数(γ2)均大于998。 2 回收率、精密度和定量检测限 本实验以2种脂肪(牛脂肪和猪脂肪)作为样本。取适量标准品加入到0g样品中,使添加量相当于10、20和50μg/kg,每个添加水平各取24份试样(每种脂肪各12份)。图2为空白脂肪样品和添加样品(10μg/kg)的色谱图。表1为醋酸美仑孕酮,醋酸氯地孕酮和醋酸甲地孕酮外标法测得的室内回收率和精确度。表2为8家实验室的室间回收率和精确度结果。根据回收率试验,能可靠测得的最低浓度确定定量检测限(LOQ),LOQ为10μg/kg,满足残留限量的检测要求。 (A) (B) (C) (D) 图2 空白脂肪样品和添加样品(10g/kg)的色谱图A:牛脂肪空白样;B:猪脂肪空白样;C:牛脂肪添加样;D:猪脂肪添加样 表1 室内回收率和精确度的结果 (每一添加量,n=24) 表2 8家实验室室间回收率和精确度的结果 (每一添加量,n=32) 【参考文献】 1 Hooijerink H,van Bennekom EO,Nielen MWFScreening for gestagens in kidney fat using accelerated solvent extraction and liquid chromatography-electrospray tandem mass Anal Chim Acta,2003,483(1-2): 51- 2 Neidert EE,Gedir RG,Milward LJ,et Determination and qualitative confirmation of melengestrol acetate residues in beef fat by electron-capture gas chromatography and gas-chromatographic chemical-ionization mass J Agric Food Chem,1990,38(4): 979- 3 Impens S,Courtheyn D,de Wasch K,et Faster analysis of anabolic steroids in kidney fat by downscaling the sample size and using gas chromatography-tandem mass Anal Chim Acta,2003,483(1-2): 269- 4 Gaver RC,Movahhed HS,Farmen RH,et Liquidchromatography procedure for the quantitative analysis of megestrol acetate in human J Pharm Sci,1985,74(6): 664- 5 Overdiek JWPM,Hermens WAJJ,Merkus FWHMDetermination of the serum concentration of spironolactone and its metabolites by high-performance liquid J Chromatogr B,1985,42(2): 279- 6 Campbell HM,Sauve FLiquidchromatographic determination of melengestrol acetate in J AOAC Int,1993,76(6): 1163- 液相色谱法测定猪和牛脂肪中孕酮残留量 来自: 思想汇报网参考资料:sixiang-

基因工程药物网址: 题目好取,关键看你要写哪个方面的,推荐你写一下现今中国基因工程药物的发展情况,看看这篇文章:

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

数据分析方面的论文题目大全高中生物学

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

大数据只是一个时代背景,具体内容可以班忙做

生物方向太多了,题目都是不一样的,我们做毒理的论文简单点的就是做几种药物急毒性,或者慢性毒性。

嗯。。。。。。。。。嗯

数据分析方面的论文题目大全初中生

题目可以创新的啊,你可以写大学生创业素质调查、家教满意度啊什么的,题目一改就是完全不同的选题了 需要进一步指导可以联系

《2011,世界之数据论文开题报告会》。。。又洋气。。又好听!!!又与时俱进

你看下(统计学与应用 )呗~看下别人的论题呗

没问题,数据分析你要提供数据

相关百科
热门百科
首页
发表服务