开题报告(数据挖掘)

附表三:

高校教师在职攻读硕士学位研究生论文

选题计划表

研究生姓名：

指导教师：

专业: 计算机应用技术

所属院（所）：计算机科学与技术学院

2010年 4 月 2 日

考核小组对报告人查阅专业技术文献情况的评价

选题报告会记录

软件工程论文的开题报告

软件工程论文的开题报告 软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科，它所涉及到的应用促进了经济和社会的发展，也提高了工作效率和生活效率。 软件工程开题报告?? 论文题目：关于移动营销平台的相关研究课题 一、选题背景与意义 (一)选题背景 作为国民经济发展的支柱和主导性产业，电信行业在推动国民经济信息化，拉动国民经济快速发展等方面，发挥着积极的重要作用。新时期我国电信行业取得了长足的发展由于3G牌照发放、电信重组等发展机遇，预计2009年我国电信业将实现6%以上的增长。2009年第一季度，全国电信业务总量累计完成5867.8亿元，比上年同期增长10.8%;全国累计净增电信用户2360.7万户，总数达到100564.1万户，突破10亿户大关。 预计到2012年，工业和信息化部管理的工业行业的信息化投资可达500亿元，预计可为电信运营业提供一个可观的收入增长点(见图2)。2009年1月7日重组后的中国移动、中国电信和中国联通分别获得TD-SCDMA、CDMA2000和WCDMA 3G 牌照。3G将为中国电信产业带来更多机遇，促进移动新格局的形成。三大运营商2009年仅在3G网络建设的投资就达到1350亿元至1650亿元，加上三张3G 网络投入的手机补贴，2009年3G相关投资将达到1730亿元至2030亿元。 截止到2009年8月，中国移动用户的总数已经突破了5个亿，单从用户的规

模来看，中国移动已成为全球最大的运营商。同一年中，随着完成与中国铁通的重组工作，中国移动长期以来跛行的局面得以结束，实现了真正意义上的全业务运营。2010年，在扩大原有移动通信市场优势的同时，中国移动还将在更多的领域竞争，从而维持其强势地位。目前中国移动的市场份额在新增用户市场上不断遭到竞争对手的蚕食。根据运营商披露的数据显示，截止到2009年11月，在新增用户市场上，中国移动的份额降到了50.6%; 同年11 月新增移动用户458 万户，同比下降了33.3%。与此同时，中国联通在该月新增了141 万用户，中国电信则新增307 万用户。这些数据都表明中国移动的优势地位也在不断面临挑战。 (二)研究意义 通过海量网络数据，分析把握客户行为特征，为企业决策提供可靠依据。网络系统积累的海量网络数据对于运营商而言无疑是一笔宝贵的财富，利用数据挖掘相关技术，从所积累的海量网络数据中提取有用信息，并在原有作业系统的基础上提炼与升华，以实现客户的细分和特征化，将大的客户群体划分成多个小的客户群体，实现市场的分割，以便针对不同群体的客户实现差异化服务，为企业决策提供可靠依据，从而提升企业利润或降低企业运营成本。 通过数据挖掘技术有效的分析客户信息，不但可以扩大企业的经营活动范围，及时把握新的客户需求和市场机会，有针对性地制定营销策略，从而占领更多的市场份额，还可以帮助企业更好的保留原有老客户，同时吸引更多的新客户。针对性地实施战略，实现利润最大化。借助客户细分服务，运营商便能针对不同客户的需求进行差异化服务，同时进行有效地成本控制，从而最大限度的提升客户价值，以确保企业的盈利最大化，因此本项目选题基于数据挖掘的湖南移动精准

学生信息管理系统开题报告

毕业设计开题报告书 、选题背景和意义

校园网的迅猛发展和In ternet 技术的引进，还有学生人数的不断上升，为建立学生信息管理系统提供了必要的条件，国内许多高校都根据学校的实际学生信息的情况和特点开发了适于自己学校的学生信息管理系统。学生信息管理系统的开发 便于远程查询学生信息，使学校和用人单位及时了解学生信息，为实现学生信息查询现代化和信息化具有重要的意义。 二、国内外研究现状、发展动态 （一）国内研究现状 随着我国高等教育的发展，在信息化和数字化的背景下，国内高校迫切需要提高教育工作的质量与效率，数字化校园将成为一种必然的趋势，并逐步走向成熟。 而学生信息管理工作是高校信息管理工作的重要组成部分，许多高校都针对自 己学校的规模和特点开发出了学生信息管理系统，将管理人员从繁杂的日常事务性 工作中解脱出来，提高了工作效率，实现了信息共享。国内一些高校及软件公司也纷纷看好这一有着广阔市场前景的软件开发，但是从现有高校的学生信息管理系统来看还存在很多的问题，主要是： 1?功能单一。一个系统只为了解决一个具体的问题而开发的。各个相关系统间没有紧密、有效的联系，影响了信息的重用和共享。 2?系统孤立。许多系统还处于单机应用状态，即仅限于负责此项业务的管理人员使用，没有很好实现纵向及横向的管理工作的紧密联系，而且交互性差，造成信息重复采集、重复统计。同时，系统之间的孤立也会在查询信息时查找不完全，不能提供充分的信息。 3?在软件的使用上，大多数只是停留在日常办公的角度，缺乏综合分析能力。另外，学生信息管理系统还存在可扩充性和灵活性差，缺乏强有力后续技术支持，无法不断完善系统，适应学校的发展需要，致使这些软件运行了一段时间后中途废弃或搁置，造成很大的浪费。 （二）国外研究现状 随着国外经济的持续发展，高校办学规模的扩大，学生的数量也成倍增长，学生信息管理模式也发生了变革，并随着计算机科学技术的不断发展，使得信息管理系统在各个领域发挥着越来越重要的作用。 国外的大中型软件公司有很多也曾做过很多高校的学生的信息管理系统，开发 技术也比国内的成熟，在开发过程中遵循了可扩展性和包容性，使得系统能接纳已有的数据结构，在今后扩展时有效地保护已有的资源，在需要变化时，能方便地调整结构，易于扩充功能，升级方便，即满足当前的业务需求，又为今后的扩展留有很大的空间。而在信息标准化和规范化的基础上，对信息进行合理的布局，使得相关人员可以按照各自的权限进行信息查询和维护。 （三）发展动态 1 ?应用方面的发展动态 从应用的发展来看，信息化的发展给各个社会组织带来了查询信息的变革。高校作为社会组织的一部分，其查询模式必然深受信息化的影响，高校学生信息查询系统必将随着计算机技术的发展迅速普及和提高。主要体现在：

总结报告-数据挖掘技术论文开题报告 精品

数据挖掘技术论文开题报告 毕业都是需要进行论文的写作，数据挖掘技术论文的开题报告怎么写？下面是数据挖 掘技术论文开题报告，欢迎阅读！ 数据挖掘技术综述 数据挖掘（Data Mining）是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所 构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据 挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明什么是数据挖掘， 数据挖掘的技术是什么，然后介绍数据挖掘的常用技术，数据挖掘的主要过程, 如何 进行数据挖掘,主要应用领域以及国内外现状分析。 一. 研究背景及意义 近十几年来，随着数据库系统的广泛流行以及计算机技术的快速发展，人们利用信息 技术生产和搜集数据的能力大幅度提高。千万个数据库被用于商业管理、政府办公、 科学研究和工程开发等，特别是网络系统的流行，使得信息爆炸性增长。这一趋势将 持续发展下去。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆的问题：第一是信 息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨认；第三是信息安全难以保证；第四是信 息形式不一致，难以统一处理。面对这种状况，一个新的挑战被提出来：如何才能不 被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢？这时出现 了新的技术——数据挖掘（Data Mining）技术便应用而生了。 面对海量的存储数据，如何从中发现有价值的信息或知识，成为一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的。数据挖掘研究的目的主要是 发现知识、使数据可视化、纠正数据。 二. 概述 1，数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、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、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这些 数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本，图形， 图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可 以是非数学的，可以是演绎的，也可以是归纳的。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以进行 数据自身的维护。数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领 域的研究成果构建自己的理论体系，是一个交叉学科领域，可以集成数据数据库、人 工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。 2，数据挖掘技术

开题报告_基于数据挖掘方法的学生课程推荐算法研究

开题报告_基于数据挖掘方法的学生课程推荐算法研究基于数据挖掘方法的学生课程推荐算法研究一、课题来源及研究的目的和意义 1.1 课题来源 计算机技术的进步，以及计算机网络建设的完善促使着社会信息化进程持续 [1]发展。信息数据的获取、记录、保存、检索等操作也因为新技术的不断应用而 [2]变得更加方便快捷。一方面，遍布各处的计算机网络终端设备打破了信息数据记录的时间和地域限制，让我们可以随时随地发送和接收数据;另一方面，存储速度越来越快的大容量电磁存储技术大大降低了信息数据存储的代价，使得记录并长时间保存海量数据成为现实。总体来说，在当今社会的各个领域中，信息数 [3]据的记录已经告别了“记账簿”形式的传统方式，迈入了电磁化存储的新时代。信息数据存储需求与信息数据存储代价两者之间的矛盾进一步深化为信息数据存储数量激增与信息数据处理能力停滞不前的矛盾。简单的说就是“我们应该如何获取蕴涵于海量数据之中的信息,”这一问题。总所周知，信息处理是一个知识创造的过程。这个过程需要具有某领域专业知识的专家通过对数据进行分析来完成。数据的大爆炸使得整个信息处理过程不堪重负。在原始的信息处理方式日益不能满足信息处理的需求的背景下，在统计学、计算机科学、人工智能等多学科知识融合的基础上，数据挖掘方法应运而生，将数据处理和信息获取从原始的 [4]人工方式转向了大规模计算机自动化的方式，开辟了信息数据处理的新局面。 教育是立国之本。随着我国改革开放的不断深化，教育事业正在逐步成为我国现代化建设过程中的一项重要工作[5]。我国的各项新教育政策的出台鼓励更多的

青少年走进学校接受高等教育，为祖国的未来贡献自己的力量。到2020年，我国的大学入学率计划达到40%，较2006年提高了17%。在如此庞大的学生群体面前，人均可利用的教育资源正在逐年缩减。如何在有限教育资源的前提下，提高教育资源利用率是关系我国教育教学质量的重要问题之一。为此，需要我国的教育工作者深入研究我国目前的教育体制，提出合理化建议，健全我国教育教学体制，提高教学质量。衡量教学质量的关键因素是学生，量化学生学习质量的主要指标是学生成绩。面对3000万学生以及上亿的成绩数据，显然数据挖掘是 [6]必不可少的信息数据处理方法。 1.2 课题研究目的和意义 我国的现代化教育体系建设起步虽然略晚于西方发达国家，但是其发展却相当快速，并且取得了长足的进步。其中最具代表性的就是目前广泛应用于各所高校中的学生成绩数据挖掘系统。由于不同高校在重点学科建设的倾向性不同，所以各个高校在系统建设的指导思想上和具体实施过程中都结合自身的特点有所取舍，不同系统之间取长补短，各具特色，形成一种“百家争鸣，百花齐放”的良性竞争局面。其中效果较好的方法是将系统分为数据获取、数据处理、信息[36-40]挖掘、信息理解和结果应用五个模块。在信息挖掘和信息理解模块，系统综合运用Apriori算法、C4.5算法、K-means算法和层次聚类等机器学习方法，构 [41,42,43]建完善的学生成绩分析平台。于成的《数据挖掘在学生成绩分析中的应用》、武丽芬和孟强的《学生成绩数据挖掘的研究与实现》、朱燕燕的《学生成绩数据挖掘系统的设计与应用》、白玲的《数据挖掘在高校学生成绩分析中的应用》 都是基于这种思想构建的教学平台。虽然这些方法在算法的具体细节上都具有各自的特点，但是它们的关注焦点都集中在对数据中关联规则的挖掘。通过有效地

基于matlab的数据挖掘技术研究【开题报告】

毕业论文开题报告 信息与计算科学 基于matlab的数据挖掘技术研究 一、选题的意义 如今，高速发展的信息技术使人们积累的数据量急剧增长，动辄以tb计算，如何从数量巨大的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。是知识发现(knowledge discovery in database)的关键步骤。 数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。 何为知识?从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。 这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。 当前数据挖掘应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行、电力、生物、

毕业设计数据挖掘技术开题报告 精品

毕业设计（论文）开题报告基于数据挖掘技术的WWW推荐系统设计

摘要 在Internet飞速发展的今天，人们已经将互联网作为一个日常沟通，生活不可或缺的平台。随之而生的网上购物这一电子商务的具体模式之一，自然而然地便成为一种时尚、流行的购物方式。一个好的网上购物系统除了基本的商品浏览、搜索、购买和评价等功能外，还要具备一些数据挖掘的功能，这是在系统后台运行中实现的功能，能够从日常的客户资料，交易数据中得到挖掘分析的结果，给客户提供与他们选购的商品相关联的商品信息，给购物系统的经营者提供商业分析的决策支持，从而提高购物系统的交易量和客户的光顾频率。本文从关联规则和聚类分析这两种数据挖掘技术中得到启示，将商品之间按照一定的规则进行匹配连接，将用户按照层层条件进行分类，从而实现了商品推荐和目标用户群邮件投递的功能。在购物系统这个主体功能实现的基础上，加以修饰，完善系统功能。数据挖掘思路与B/S结构的网页设计的相结合，是这个网上购物系统的核心技术。 关键词：网上购物系统；数据挖掘；决策支持 Abstract Nowadays, with the rapid development of Internet, people have regarded WEB as an indispensable platform for everyday communication and life. Thus, on-line shopping, one concrete pattern of E-business is becoming a fashionable and popular way of shopping naturally. Except for searching for, purchasing, evaluating goods, an advanced on-line shopping system should have the function of data mining. Data mining is implemented at background, which can produce an analysis result on the basic of the clients’ information and the data of transaction. It provide s clients with the information of goods, which are related to the goods they are purchasing; it supplies decision support to the on-line shopping system’s manager. All these are in order to bring up the transaction and increase the frequency of shopping for clients. Based on the thought of rule induction and cluster analysis, it makes connection with goods according some rule and divides clients into different clusters in this paper. Thus, the functions of recommending goods and sending email come true and the whole system’s functions are improved. Data mining and B/S structure designing are the two key techniques of this on-line shopping system. Key words: on-line shopping system; data mining; decision support

大数据开题报告

篇一：大数据时代内部控制-论文开题报告(初稿) 本科毕业论文（设计）开题报告1200年月日 2 篇二：开题报告 1042806125沈东东 (1) 江苏科技大学毕业论文（设计）开题报告概述表 篇三：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析(开题报告) 武汉工程大学 本科生毕业设计（论文）开题报告 题目：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析 学号 1007080128 姓名指导教师院（系）专业 日期 2014年3月23日 一、研究的背景及意义 近年来，近年来大数据（big data）一词被越来越多的人提及和热议，“数据”这个词我们都很容易理解，但“大数据”却让很多人觉得很遥远，深不可测。如今不管是大企业精英还是普通公众都在呼喊要积极适应大数据时代的变革，可真正做出成果的却寥寥无几。如何在大数据时代改革的浪潮中抢占先机，成为各行各业工作者们迫切想要解决的关键问题。 其实“大数据”并不是近几年才出现的一个专业词汇，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 据悉，“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。而对于广告行业来说大数据时代的来临无疑带来了巨大的发展潜能。 大数据背后对消费者的精准洞察能够为广告主带来有效的决策和评估，这也是广大广告主们渴求大数据的最主要原因。近年来社会化媒体的热门特别是微博平台的火爆，给企业主们提供了一个跟消费者近距离互动交流的机会。通过微博的互动营销，深度挖掘消费者背后的行为数据，可以为企业主提供最精准的决策和评估，使广告效果最大化。 二、研究的主要内容和主要目标 主要内容 研究从当今大数据时代的背景出发，来分析微博广告的互动营销策略。首先阐释大数据时代的概念及对广告行业的影响，分析大数据时代下广告格局的变化以及广告精准决策和评估的突破。接着引出微博广告的热门，从微博平台的火热到微博广告的精准投放来论述微博广告的应用价值。同时从微博广告的营销模式中挖掘最具代表性的互动营销来进行分析，如何通过大数

数据库开题报告doc

数据库开题报告 篇一：数据库技术的现状及其发展趋势研究开题报告数据库技术的现状及其发展趋势研究开题报告专业：信息管理与信息系统学生：李清学号：09246XX6 一、选题背景及意义： 数据库技术主要研究如何存储、使用和管理数据 ,是计算机技术中发展最快、应用最广的技术之一。作为计算机软件的一个重要分支，数据库技术一直是倍受信息技术界关注的一个重点。尤其是在信息技术高速发展的今天，数据库技术的应用可以说是深入到了各个领域。当前，数据库技术已成为现代计算机信息系统和应用系统开发的核心技术，数据库已成为计算机信息系统和应用系统的组成核心，更是未来“信息高速公路”的支撑技术之一。因此，为了更好的认识和掌握数据库技术的现状及发展趋势,本文对有关数据库发展的文献进行了收集整理，以求在对现有相关理论了解、分析的基础上，对数据库发展进行综合论述，对数据库技术发展的总体态势有比较全面的认识，从而推动数据库技术研究理论的进一步发展。 二、论文综述 1、数据库技术发展历程：许多年以来在数据库技术领域很少有重大的技术创新能够引起人们对整个数据库发展历程的回顾与反思。XX年DB2 9中推出的pureXML技术，对过去数十年来关系型数据库的最基本的数

据组织方式进行了重大的创新，第一次让我们对数据库的历史，以及过去支撑其发展壮大的理论基础和外部挑战从新的角度进行审视。今天我们很少去回顾数据库的历史，对于绝大多数IT技术人员，数据库等同于关系型数据库，数据则和表紧密联系。E－R模型几乎是我们描述世界的唯一方式，SQL语言是数据库信息访问处理的唯一手段。关系型数据库已经成为了一种宗教式的信仰，数据相关的所有理论问题似乎都已经解决。 然而历史的发展总是在我们不经意间产生转折，所有重大技术的产生及发展都有其生存的土壤。40年前数据库的诞生并不是关系型数据库，第一代的数据库第一次实现了数据管理与应用逻辑的分离，采用层次结构来描述数据，是层次型数据库(IMS)。第二代数据库奠基于上世纪70年代 E.F Codd博士提出的关系型理论以及SQL语言的发明。实现了数据建模和数据操作处理的标准化，关系型数据库在其后的20多年的时间取得了长足的发展,得到了广泛的应用。技术的演进主要集中在性能、扩展性和安全性等方面的提升，其基本的理论框架和技术理念并没有大的变化。 与之相反，在过去的20多年里，IT产业发生了重大的变化和一系列技术及理念的创新。数据库所生存的外部土壤随着Internet以及在网络环境下IT系统互联互通相互协作的趋势，对信息管理技术提出了新的挑战。

(完整版)语音识别开题报告

青岛大学 毕业论文(设计)开题报告 题目：孤立词语音识别的并行编程实现 学院：自动化工程学院电子工程系 专业：通信工程 姓名：李洪超 指导教师：庄晓东 2010年3月22日

一、文献综述 语音识别是解决机器“听懂”人类语言的一项技术。作为智能计算机研究的主导方向和人机语音通信的关键技术，语音识别技术一直受到各国科学界的广泛关注。如今，随着语音识别技术研究的突破，其对计算机发展和社会生活的重要性日益凸现出来。以语音识别技术开发出的产品应用领域非常广泛，如声控电话交换、信息网络查询、家庭服务、宾馆服务、医疗服务、银行服务、工业控制、语音通信系统等，几乎深入到社会的每个行业和每个方面。 广泛意义上的语音识别按照任务的不同可以分为4个方向：说话人识别、关键词检出、语言辨识和语音识别[1]。说话人识别技术是以话音对说话人进行区别，从而进行身份鉴别和认证的技术。关键词检出技术应用于一些具有特定要求的场合，只关注那些包含特定词的句子。语言辨识技术是通过分析处理一个语音片断以判别其所属语言种类的技术，本质上也是语音识别技术的一个方面。语音识别就是通常人们所说的以说话的内容作为识别对象的技术，它是4个方面中最重要和研究最广泛的一个方向，也是本文讨论的主要内容。 1.1 语音识别技术现状 1.1.1 语音识别获得应用 伴随着语音识别技术的不断发展，诞生了全球首套多语种交谈式语音识别系统E-talk。这是全球惟一拥有中英混合语言的识别系统，能听能讲普通话、广东话和英语，还可以高度适应不同的口音，因而可以广泛适用于不同文化背景的使用者，尤其是中国地区语言差别较大的广大用户。由于E-talk可以大大提高工作效率，降低运营成本，并为用户提供更便捷的增值服务，我们相信它必将成为电信、证券、金融、旅游等重视客户服务的行业争相引用的电子商务应用系统，并成为电子商务发展的新趋势，为整个信息产业带来无限商机。 目前，飞利浦推出的语音识别自然会话平台SpeechPearl和SpeechMania已成功地应用于国内呼叫中心，SpeechPearl中的每个识别引擎可提供高达20万字的超大容量词库，尤其在具有大词汇量、识别准确性和灵活性等要求的各种电信增值服务中有着广泛的应用。 1.1.2 语音合成信息服务被用户接受 语音合成技术把可视的文本信息转化为可听的声音信息，其应用的经济效益和社会效益前景良好。尤其对汉语语音合成技术的应用而言，全球有十几亿人使用中文，其市场需求、应用前景和经济效益等可见一斑。

软件工程论文的开题报告

三一文库（https://www.sodocs.net/doc/f912240228.html,）/总结报告/开题报告 软件工程论文的开题报告 软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科，它所涉及到的应用促进了经济和社会的发展，也提高了工作效率和生活效率。 软件工程开题报告?? 论文题目：关于移动营销平台的相关研究课题 一、选题背景与意义 (一)选题背景 作为国民经济发展的支柱和主导性产业，电信行业在推动国民经济信息化，拉动国民经济快速发展等方面，发挥着积极的重要作用。新时期我国电信行业取得了长足的发展由于3G牌照发放、电信重组等发展机遇，预计20XX年我国电信业将实现6%以上的增长。20XX年第一季度，全国电信业务总量累计完成5867.8亿元，比上年同期增长10.8%;全国累计净增电信用户2360.7万户，总数达到100564.1万户，突破10亿户大关。

预计到20XX年，工业和信息化部管理的工业行业的信息化投资可达500亿元，预计可为电信运营业提供一个可观的收入增长点(见图2)。20XX年1月7日重组后的中国移动、中国电信和中国联通分别获得TD-SCDMA、CDMA2000和WCDMA3G牌照。3G将为中国电信产业带来更多机遇，促进移动新格局的形成。三大运营商20XX年仅在3G网络建设的投资就达到1350亿元至1650亿元，加上三张3G网络投入的手机补贴，20XX 年3G相关投资将达到1730亿元至2030亿元。 截止到20XX年8月，中国移动用户的总数已经突破了5个亿，单从用户的规模来看，中国移动已成为全球最大的运营商。同一年中，随着完成与中国铁通的重组工作，中国移动长期以来跛行的局面得以结束，实现了真正意义上的全业务运营。20XX 年，在扩大原有移动通信市场优势的同时，中国移动还将在更多的领域竞争，从而维持其强势地位。目前中国移动的市场份额在新增用户市场上不断遭到竞争对手的蚕食。根据运营商披露的数据显示，截止到20XX年11月，在新增用户市场上，中国移动的份额降到了50.6%;同年11月新增移动用户458万户，同比下降了33.3%。与此同时，中国联通在该月新增了141万用户，中国电信则新增307万用户。这些数据都表明中国移动的优势地位也在不断面临挑战。 (二)研究意义

数据挖掘技术开题报告

毕业设计开题报告 设计题目：数据挖掘技术在苏宁电器客户关系管理中的应用研究 系别：_________________________ 专业：_________________________ 姓名：_________________________ 指导教师：_________________________ 辅导教师：_________________________

课题性质（打√选择）设计（）论文（） 一、文献综述 客户关系管理是90年代西方发展起来的新型的管理策略，这个概念最初由Gartner Group提出来，而在最近开始在企业电子商务中流行，据国际CRM论坛统计，国际上成功的CRM 实施，能给相应的企业每年带来6%的市场份额增长，提高9%～10%的基本服务收费，并超过服务水平低的企业2 倍的发展速度。虽然它在1989年只在媒体上出现了1次，但到2000年却上升到14000次，同时，在Darrel K.Rogby等人2001年所做的管理工具调查中，有72%的经理人员计划彻底实施CRM。1 在国内，客户关系管理从1999年开始起步，经历了近几年的理念宣导、概念普及，现在处于调整期。根据赛迪顾问的调查结果，2000年的客户关系管理软件中国市场的销售额是0.6亿元，2001为0.9亿，增长50%，2004年就达到3.06亿元表现出高速的发展，只有21%的被调查企业还没有听说过客户关系管理。 普哈拉米德在《消费者王朝：与客户共创价值》中就曾指出：客户关系管理的核心思想是将企业的客户（包括最终客户、分销商和合作伙伴）作为最重要的企业资源，通过完善的客户服务和深入的客户分析来满足客户的需求，保证实现客户的终生价值。斯隆管理学院的海皮尔（Hippel）教授认为在产品创新过程中，对客户知识的有效管理至关重要，客户在企业发展中扮演着重要的角色。 现代企业已逐步从以“产品为中心”的经营管理模式转变为以“客户为中心”。2客户关系管理（CRM）越来越被各企业所重视和研究，企业需要尽可能多地了解客户行为，随之不可避免的带来大量的客户数据，这些数据更多的是为商业决策提供真正有价值的信息，进而获得利润客户信息，而如何管理和分析这些客户信息，从中找出对企业管理决策有价值的知识，就需要有更先进的技术和工具支持。 而数据挖掘（Data Mining）技术为CRM分析大量复杂客户数据，挖掘客户价值提供了良好的技术支持。数据挖掘可从大量数据中抽取出潜在的、有价值的知识、模型、规则，是发现潜在关联、模式，做出预测性分析的有效工具。 数据挖掘的历史虽然较短，但从20世纪90年代以来，它的发展速度很快，加之它是多学科综合的产物，人们提出了多种数据挖掘的定义，例如：SAS研究所（1997）：“在大量相关数据基础之上进行数据探索和建立相关模型的先进方法”。Bhavani（1999）：“使用模式识别技术、统计和数学技术，在大量的数据中发现有意义的新关系、模式和趋势的过程”。Hand et al（2000）：“数据挖掘就是在大型数据库中寻找有意义、有价值信 1《客户关系管理的研究现状、不足和未来展望》 2《市场营销学》

软件工程 数据挖掘 硕士学位论文开题报告

攻读硕士学位研究生 硕士学位论文开题报告 题目：电子化加油数据仓库的建立及其数据挖掘的研究 姓名： 学号： 院系：软件学院 专业：软件工程 研究方向：数据挖掘 指导教师：

一、开题报告情况 报告要求：须就论文选题意义、文献资料掌握情况、论文研究方法、论文总体设计等方面进行详细的公开及书面报告，提请指导小组予以审查 开题报告审查记录 论文题目：电子化加油数据仓库的建立及其数据挖掘的研究 时间：地点： （一）论文选题意义及创新点 油是汽车源动力，加油站则是车开启的一把钥匙，目前较多加油站还 是现金方式交易，随着电脑信息化在各行各业的不断推进，加油站也开始采用 电子化的付款方式。大量的消费数据开始向数据中心进行集中，现行系统只是 简单记录汽车加油消费的情况，并通过银行集中进行代发代扣，大量的消费数 据只是做为简单报表的数据源，其中真正的价值并未体现。数据仓库和数据挖 掘作为决策支持新技术在近些年来得到了迅速的发展。本课题主要是为满足对 加油消费过程中的数据分析决策需要，通过对消费的油量油费油种类的历史数 据抽取、转换、装载到数据仓库，从时间、油类、消费单位、加油商户多个维 度进行数据立方体的建立，通过切片、切块、钻取和旋转的方法来对数据进行 分析。对于数据仓库中的消费信息，采用数据挖掘的聚类方法，分析其分布规 律，可以找出异常的数据并对其复查，分析其中的问题。对不同商户的消费记 录进行数据挖掘，分析出是否应该在附件新建加油站来缓解加油滞泻，同时可 以缓解交通路况，另外可以分析出某些零星加油次数加油站存在的不必要性， 建议拆除。分析不同种类油的消费情况，帮助宏观油量调度供应。 （二）国内、外相关文献掌握程度和研究方法的可靠性 [1] 林宇. 数据仓库原理与实践. 人民邮电出版社，2003 [2] W.HInmon. 数据仓库（原书第三版）. 王志海，林友芳等译. 机械工业出 版社，2003 [3] 赵晓东. 数据挖掘技术在石化企业加油IC卡CRM中的应用研究. 硕士学 位论文，2009 [4] Bud Endress. Implementing the OLAP Option to the Oracle9i Database. Oracle Corporation，2002 [5] Paulraj Ponniah. Data Warehousing Fundamentals. Wiley Publishing,Inc，2004. [6] S.chaudhuri, U.Dayal. An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology. ACM SSGMOD Record，1997，26(1) [7] 魏云巍，裴军杰，申红茹. 加油站库存信息化建设的思考. 物流科技，2007 [8] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. 数据挖掘导论. 范明范宏 建等译. 人民邮电出版社，2006 数据仓库和数据挖掘现有的研究资料十分丰富，但收集整理适用于本论文研究 方向的文献还需要一段时间。通过对现有业务数据建立数据仓库和数据挖掘的 成功案例很多，有充足的案例供参考。 1

毕业设计_开题报告_Matlab数值分析在数据挖掘中的应用

******毕业设计（论文）开题报告 课题名称Matlab数值分析在数据挖掘中的应用 院系名称计算机科学学院专业网络工程 班级***** 学生姓名*** 一、课题的意义： 数据挖掘，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。其在商业领域具有广泛的使用，透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为，为管理者提供决策支持。数据挖掘,简单说,就是从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。随着信息技术的迅速发展和企业信息化的深入,企业积累的数据越来越多。数据的背后应隐藏着许多重要信息,企业自然希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。数据库系统可以高效地实现数据的录入、修改、统计、查询等功能,但无法发现数据中存在的关系和规律,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势,导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。可以说,数据挖掘是企业数据积累的必然结果和自然需要。而各行各业日益加剧的市场竞争,进一步加速了对数据挖掘的需求和数据挖掘技术的发展。然而,目前在开发相关的数据库分析的软件中,当涉及大量数学运算和动态数据图形时,数学分析部分的基本程序非常繁琐,并且极易出错。虽然现在有很多现成的功能强大的数学软件,但与数据库及人机智能交互系统联系起来却非常不便。诸如Mathmatica、Matlab的数值计算功能非常强,但无法实现与数据库的直接操作,而且Matlab提供的人机交互界面设计平台的功能并不完善;对于统计软件SAS而言,可以作相关的数学分析,也有与数据库的接口,但在可视化方面还有很大的欠缺。 二、发展状况： MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，它和Mathematica、Maple 并称为三大数学软件。MA TLAB是当今最优秀的科技应用软件之一，它以强大的科学计算与可视化功能、简单易用、开放式可扩展环境，特别是所附带的多种面向不同领域的工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计和分析、算法研究和应用开