数据分析的论文题目有哪些

一份数据分析报告由以下几个部分组成，一般以总分的总体格式:一、数据分析汇总报告有哪些组成——标题:标题是报告的眼睛，是整个报告最浓缩的精华。一个好的标题可以让读者不带偏见地理解分析的主要目的。有时你可以直接在标题后面加上一个部分或关键结论，让读者明白你的意思。在标题命名过程中，现在有一个关于数据分析师招聘和薪酬的报告，你可以: 将报告的结论直接放在标题中，比如《人工智能对数据分析师的需求激增》(Demand for Data Analysts in ai)。 为分析报告提出研究问题，如“数据分析师的职业规划在哪里?”以正式的方式写一个研究主题，比如关于雇佣数据分析师的研究。二、数据分析汇总报告有哪些组成——内容:对提款报告的总体结构进行数据分析三、数据分析汇总报告有哪些组成——前言引言与论文的写作相似。 写出分析报告的目的和背景 简要说明当前情况或存在的问题通过分析应该解决哪些问题 使用了什么样的分析思路、方法和模型 给出总结性的结论或效果 提供数据来源四、数据分析汇总报告有哪些组成——文字: 很强的逻辑实际情况必须严格和逻辑地给出和论证。这就是数据分析师的职责所在。 清晰的结构分析报告的结构代表了分析者分析思维的框架。它必须是明显的和符合常识的。思路最好不要出现跳跃点，以免出现阅读障碍，使读者困惑。一步一步，得出结论，提出意见。明确的结论数据的结论必须从数据中得出，并严格符合数据分析的主题。分析模块最好只给出一个最直接和与主题相关的分析结论。当然，一个特征可以从多个角度提取多个观点和结论。但是，必须选择与主题相关性最强的信息，否则大量的低相关性信息很容易扰乱读者的思维。 可视化人都是视觉动物。一图胜千言。在数据报告中，有必要用大量图表代替文字。图表可以一步将数据呈现给读者，而不需要任何不必要的解释。5、术语根据读者来决定是否解释报告中的分析方法和术语。五、数据分析汇总报告有哪些组成——诉分析结论:这取决于你分析的目的是什么。数据分析汇总报告有哪些组成?这才是数据分析师能力的体现，数据分析师经常要面对各种不同的数据，标题是报告的眼睛，是整个报告最浓缩的精华。一个好的标题可以让读者不带偏见地理解分析的主要目的，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，也可以点击本站的其他文章进行学习。

统计学选问题关键所在的

我给你分享几个统计学与应用这本期刊的题目吧，你参考参考：产业集聚对江苏省制造业全要素生产率的影响研究、基于文献计量分析的企业论文发表情况评价——以宁波市安全生产协会会员为例、基于泰尔指数的城乡收入差距的分析与预测、卡方分布下FSI CUSUM和VSI CUSUM控制图的比较、新冠肺炎疫情对中国旅游业的冲击影响研究——基于修正的TGARCH-M模型

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。

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] 更多5条 

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做