数据分析主要工作方向分为两类：一是数据开发方向，偏技术型，包括开发工程师、挖掘工程师、算法工程师、数仓工程师等等，这些岗位对编程能力要求很高，对学历、专业、毕业院校的要求也都相对较高。二是数据分析方向，偏业务型，主要是通过挖掘数据的价值来驱动企业发展，这也是现在企业数字化转型最需要的人才。偏业务型的数据分析师对编程能力要求较低。
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[1]）大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
写数据分析的文章或者报告时，必须有以下6大块内容才算完整：分析背景、分析目的、分析思路、分析内容、结论、建议。以下是对应每一块内容的写作要求：分析背景：描述分析内容的写作背景，比如数据集背景介绍、数据集字段的含义等。分析目的：通过分析达到什么效果，一句话描述，比如：提高xxx的销量。分析思路：如何开展你的分析。比如先分析什么，再分析什么。分析内容：分析内容可以按照分析思路列出的论点展开，格式：论点+论据+结论。结论：这里的结论是对上面每个论点得到的分析结论进行整理归纳，可以分点一 一列出。也可把有联系的结论通过自己的话语表达出来。好的不好的结论都要写出，不能只说好的结论。
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）。
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。
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
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统计学作为数据处理的基础学科,被广泛应用到很多领域,金融、医学、管理学等各个方面。该学科主要的研究对象是数据,其研究的主要内容是通过对数据的整理分析,得出其内在规律。下文是学习啦小编为大家搜集整理的关于统计学硕士毕业论文的内容，欢迎大家阅读参考! 统计学硕士毕业论文篇1 试论企业统计在企业管理中存在的问题及对策 在现代的企业里面，企业在经营和管理方面会涉及到很多的服务工作，企业统计工作给予了企业很大的支持，使统计工作成了具有信息、咨询和监督三大职能的统计信息管理机构。 一、企业统计在企业管理中所存在的缺陷 统计工作得到到企业领导重视 部分领导认为统计只不过是数据的加加减减或汇总，填几张报表完事，把统计工作简单化，统计工作主要是为上级统计部门所用。因此，统计员兼职多，专职的少，且变动频繁，在企业改革、重组、调整中，统计机构和统计岗位也被首当其冲地撤销或合并，统计人员粗简、下岗的较多。 企业统计强账和原始记录越来越不健全，填报统计指标的随意性加大，统计数据质量下降 有相当一部分企业没有建立规范的企业统计制度，甚至没有明确设立统计职能部门和统计工作岗位。 统计人员的素质普遍不高 多数企业统计人员为兼职，以会计或其它工作为主，统计工作为辅。这些人员或学历较低，素质较差，或因事业心不足责任感不强，因此对统计工作的积极性、主动性就远不及专业人员，也没有多少自觉性挤出时间去学习统计理论，提高自身的业务水平。 二、企业统计在企业管理中的对策 建立健全企业统计的管理体制与运行方式 (1)设立综合综合统计部门并明确其职责 综合统计机构或综合统计岗位应具有以下职能：第一，设计并制定本企业的统计指标体系及统计信息的报送要求;第二，收集、审核、汇总、提供各种统计信息;第三，利用各种统计信息进行综合分析研究。 (2)明确各个职能部门的统计职能及责任 为确保企业统计资料的系统性完整性，应该在各部门的工作职责中明确相应的统计责任，要求其按统一确定的口径、范围及时间提供相应的统计资料及分析报告，要特别重视一些被忽视的部门的信息。 (3)将统计信息自下而上的单向运行变为上下左右之间的多向运行 这种信息运行方式应该包括三个层次：一是各种基础信息由各基层单位向各职能部门运行，满足各职能部门的汇总需要;二是各职能部门的专项信息向综合统计部门横向运行，满足其综合对比及分析研究的需要;三是经过加工、分析的各种综合信息由综合统计部门向企业领导、各职能部门及基层单位多向运行，分别满足其管理决策，分别满足其管理决策、研究问题和了解情况的需要。 科学设置和完善指标体系，规范企业统计工作，使统计资料实现为企业经营管理所用与为统计部门所用的有机结合。 在具体设置和完善指标体系时，应当遵循以下原则：一是全面性原则：指标体系的内容应包括企业业务发展状况，企业运营收入、效益和投资情况，企业人力资源以及当地社会经济等方面的信息，并且尽量使指标按市场要求细化;二是规范性原则：指标体系应从指标名称、指标概念、统计口径、审核关系、取数来源等方面进行统一规范和要求，力求指标设置更加科学化;三是及时性原则：随着企业生产规模的不断扩大，新型业务的不断出现，市场竞争格局不断变化，要对指标体系及时进行调整。 以科技为手段，加快统计信息网络建设，强化企业统计信息决策功能。 企业统计应充分利用信息技术的优势，建立健全统计信息网络，实现主要统计数据的及时更新，加快企业统计信息网络与部门统计网络的连接，实行企业联网直报，使统计信息既可以及时地为政府和行业统计部门提供必要的统计资料，满足国家和行业的统计需要，又可立足本企业，建立适合本企业特点和市场需要的数据库与内部报表，及时反映本企业的业务发展和经济效益情况。 加强统计队伍建设，提高统计人员素质。 在市场经济时期，全面系统的统计工作需要具有一定的统计业务基础、专业技术和相对固定的统计人员来完成。相对稳定的统计队伍，可以积累经验，为企业管理做出更大、更快捷的贡献。如果责任心不强、上进心不足、业务素质低下，势必贻误正常工作。统计人员要善于学习，不断提高自己的业务素质，才能胜任本职工作。同时，企业单位，行业系统，尤其系统，尤其是企业集团需要具有责任心、富有时代感，并有开拓创新精神与较高业务素质，能带领同事一起学习与工作的统计负责人。
《统计学与应用》这本期刊上的文献，你可以去看看学习学习的
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
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怎样选择毕业论文选题如下文一、论文的选题包括的范围要小、要具体一般来说宜小不宜大，宜窄不宜宽，题目太大把握不住，考虑难以深入细致，容易泛泛而论。有些大学生认为毕业论文多则上万字，论文的选题越大越好，岂不知选题越大越空洞，不能准确的、具体的去阐述，而应该结合自己实际，从小处着手，仔细研究，把选题做精，做透彻，做具体。二、论文的选题要有实用价值，不能脱离实际有些大学认为，学问越深越好，选一些别人陌生的领域去研究。其实不然，论文的选题要和实际生活紧密联系，要和大众关心的话题中去挖掘，引用自己所学的知识去解决问题，具有现实意义，有助于进一步论文整体面貌和特点。三、论文的选题要新颖，要有独到见解一篇成功的毕业论文，选题要有新意，何为新意，就是论文中要有新观点、新看法、新见解，标题是一篇论文的灵魂，好的标题可以吸引人们的眼球。只有这才能达到有所发现，有所发明，有所创造，有所前进。四、论文的题目要规范，言简意核选题应简明、具体、确切，能概括论文的特定内容，有助于选定
我也是会计的，正在写毕业论文。选题方面一般来说，应该选取容易取得数据并且进行分析的题目来写，比如“某企业的财务风险（或者融资问题、筹资问题等等）分析”，就可以找某个企业的财务报表，通过分析数据来拓展论文内容，这样比较好写
***统计方法的应用
统计学论文 在 轻风论文网 很多的哦，之前我就找上面的老 师帮忙指导的。相对于网上很多个人和小机构要好很多，我之前找的 轻风论文王老师咨询的，非常专业的说这里还有些资料，你 看看网络统计发展问题对网络统计的理论研究 ,目前主要集中于两个方面:一是传统的统计方式与利 用网络进行统计的方式之间的比较研究;二是如何有效地完善利用网络进行统计活动的新方式,研究内容包括统计网站的建立、调查网页的设计、在线数据处理、统计信息系统 等方面。 本文 主要从上述网络统计理论研究的第二个方面进行研究。笔者从目前网络 统计发展的基本状况出 发,以七个部分(章节)着重从宏观上阐述网络统计的三大层次、构 建网络统计平台、设计网络统计信息系统的内容、方法、结构、步骤,并试图在以上的基 础之上找出网络统计发展进程 中相关重大问题的解决方法: 第一章中笔者主要就目前网络统计理论研究的现状和其中的问题提出 自己的看法,严格地区分了网络统计与其他紧密关联学科(主要是与网上调查、计算机统计、数据挖掘三大学科及其分支的区别)。在此基础上之上提出网络统计的定义和 本文的主要研究对象:网络统计是统计学领域里面的一个全新问题,它是传统统计发展 到一定阶段的必然产物,伴随着 统计调查、统计分析等统计领域中的各项技术的不断完善和发展而发展起来的,是传统统计在统计 方法、统计技术等各个方面不断自我完善的结果,同时网络统计的不 断发展也体现出传统统计不断自我创新的动态过程。 第二章主要论述网络统计 发展的基本状 况,首先由分析网络统计产生和发展的基础和条件(经济发展、传统统计的发展、计算机网络 技术的演进)出发,划分出网络统计在世 界范围内发展的三个阶段,即二十世纪六十年代的初级发 展阶段、二十世纪六十年代末到九十年代 的数据库系统发展阶段、二十世纪九十年代以来的数 据仓库和数据 挖掘发展阶段。不懂的你上 轻风论文网自己看吧
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
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