数据分析毕业论文题目

一、定义　　计算机毕业论文是计算机专业毕业生培养方案中的必修环节。学生通过计算机毕业论文的写作，培养综合运用计算机专业知识去分析并解决实际问题的能力，学有所用，不仅实践操作、动笔能力得到很好的锻炼，还极大地增强了今后走向社会拼搏、奋斗的勇气和自信。　　二、分类　　计算机毕业论文一般可分为四大类：　　1计算机信息管理　　2计算机应用　　3计算机网络　　4计算机软件　　三、计算机毕业论文研究方向　　计算机毕业论文的研究方向，通常有以下四类：　　1．完成一个不太大的实际项目或在某一个较大的项目中设计并完成一个模块（如应用软件、工具软件或自行设计的板卡、接口等等），然后以工程项目总结或科研报告、或已发表的论文的综合扩展等形式完成论文。 这类项目的写作提纲是：1）引言（应该写本论文研究的意义、相关研究背景和本论文的目标等内容。）；2）×××系统的设计（应该写该系统设计的主要结论，如系统的总体设计结论（包括模块结构和接口设计）、数据库/数据结构设计结论和主要算法（思想）是什么等内容。）；3）×××系统的实现（主要写为了完成该系统的设计，要解决的关键问题都有什么，以及如何解决，必要时应该给出实验结果及其分析结论等。）；4）结束语（应该总结全文工作，并说明进一步研究的目标和方向等）。　　2． 对一个即将进行开发的项目的一部份进行系统分析（需求分析，平台选型，分块，设计部分模块的细化）。这类论文的重点是收集整理应用项目的背景分析，需求分析，平台选型，总体设计（分块），设计部分模块的细化，使用的开发工具的内容。论文结构一般安排如下： 1）引言（重点描述应用项目背景，项目开发特色，工作难度等） ；2）项目分析设计（重点描述项目的整体框架，功能说明，开发工具简介等）；3）项目实现（重点描述数据库设计结果，代码开发原理和过程，实现中遇到和解决的主要问题，项目今后的维护和改进等，此部分可安排两到三节）；4）结束语。　　对某一项计算机领域的先进技术或成熟软件进行分析、比较，进而能提出自己的评价和有针对性创见。这类论文的写作重点是收集整理有关的最新论文或软件，分析比较心得，实验数据等内容。论文结构一般安排如下： 1）引言（重点描述分析对象的特点，分析比较工作的意义，主要结果等） ；2）分析对象的概括性描述；3）分析比较的主要结果（如果是技术分析，给出主要数据，如果是软件分析，给出代码分析结果，实验过程等） ；4）分析比较的评价和系统应用（可以给出基于分析比较的结果，提出某些设计实现方案，和进行一些实验工作 ；5）结束语。　　 对某一个计算机科学中的理论问题有一定见解，接近或达到了在杂志上发表的水平。这类论文的写作重点是收集整理问题的发现，解决问题所用到的基本知识，解决问题的独特方法，定理证明，算法设计和分析。论文结构一般安排如下： 1)引言（重点描述要解决的问题的来源，难度，解决问题的主要方法等） ；2)基本知识（解决问题涉及的基本定义，定理，及自己提出的概念等）；3)推理结论（给出问题解决方案，包括定理证明，算法设计，复杂性分析等） ；4) 结束语。　　四、计算机毕业论文的构成　　一般，一份完整、规范的计算机毕业论文应大致包括以下项目（各院校要求不完全相同）：　　摘要及关键词Abstract and Keywords　　目录　　正文第一章 引言1、本课题的研究意义2、本论文的目的、内容及作者的主要贡献　　第二章 研究现状及设计目标1、相近研究课题的特点及优缺点分析2、现行研究存在的问题及解决办法3、本课题要达到的设计目标　　第三章 要解决的几个关键问题1、研究设计中要解决的问题2、具体实现中采用的关键技术及复杂性分析　　第四章 系统结构与模型1、设计实现的策略和算法描述2、编程模型及数据结构　　第五章 系统实现技术1、分模块详述系统各部分的实现方法2、程序流程　　第六章、性能测试与分析1、测试实例(测试集)的研究与选择2、测试环境与测试条件3、实例测试(表格与曲线)4、性能分析　　第七章 结束语致谢参考文献　　五、完成计算机毕业论文的各个环节：　　1、计算机专业实践环节形式：毕业设计　　2、毕业论文实践环节应注意的事项（1）、“毕业论文”实践环节在全部毕业学分中占有一定学分；（2）、“毕业论文”实践环节从起步到毕业答辩结束历时至少4周以上；（3）、“毕业论文”实践环节包括两部分内容：① 完成“毕业论文”所开发的应用程序；② 针对所开发的应用程序书写“毕业论文”说明书(即论文)；　　3、毕业论文实践环节应先完成的工作在毕业论文实践环节之前,应向有关主管设计工作的单位或老师上报如下材料：（1）《毕业论文实践环节安排意见》（包括领导小组名单，毕业班专业、级别、性质、工作计划安排、实践环节工作步骤，指导教师名单，学生分组名单）、（2）《毕业论文（论文）审批表》一式两份（要求认真审核、填写指导教师资格，包括职称、从事专业、有何论著，每人指导学生不得超过一定人数，兼职(或业余)指导教师指导学生数根据情况酌减）。　　4、关于“毕业论文”工作的过程步骤：　　（1）、“毕业论文”题目的选择选题时应遵循以下原则：①选题必须符合计算机专业的综合培养要求；②应尽可能选择工程性较强的课题，以保证有足够的工程训练；③毕业论文工作要有一定的编程量要求，以保证有明确的工作成果；④选题原则上一人一题，结合较大型任务的课题，每个学生必须有毕业论文的独立子课题；⑤选题应尽量结合本地、本单位的教学、科研、技术开发项目，在实际环境中进行。总之选题要体现综合性原则、实用性原则、先进性原则、量力性原则等选题时要达到以下目标：①选题与要求提高综合运用专业知识分析和解决问题的能力；②掌握文献检索、资料查询的基本方法和获取新知识的能力；③掌握软硬件或应用系统的设计开发能力；④提高书面和口头表达能力；⑤提高协作配合工作的能力。　　（2）、“毕业论文”题目审核有关单位将毕业学生选择的题目填写在同一个“毕业论文（论文）审批表”中的“毕业论文安排表”相应栏目中，，审核通过后方可开展下一步工作。　　（3）、“毕业论文”应用程序开发实施(大致用时安排)①需求分析阶段（约一周时间完成）②系统分析阶段（约一周时间完成），同时完成毕业论文说明书前两章资料整理工作。③系统设计阶段（约一周时间完成）④代码实现阶段（约三周时间完成）同时完成毕业论文说明书第三章、第四章资料整理工作。⑤系统调试阶段（约二周时间完成），同时完成毕业论文说明书第五章资料整理工作。⑥投入运行阶段（约一周时间完成），同时完成毕业论文说明书中第六章资料整理工作。⑦毕业论文说明书的整理定稿阶段（约二周时间完成）

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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

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