大數據論文有哪些

❶ 大數據分析與數據挖掘類畢業論文文獻有哪些

大數據分析與數據挖掘主題相關的10篇畢業論文文獻，涵蓋了期刊論文和專利論文，為大數據分析與數據挖掘選題相關人員撰寫畢業論文提供參考。

1.[期刊論文]基於數據挖掘與物聯網技術的鑽井液大數據分析推薦平台

摘要：本文提出了基於數據挖掘與物聯網技術的鑽井液大數據處理與分析推薦平台，充分利用物聯網WebGIS技術分析復雜情況，通過大數據分析技術對長期積累的數據進行數理統計優化處理，使用雲計算技術計算採集的數據，並基於機器學習、數據挖掘技術探尋數據潛在規律用於指導生產。推薦演算法的使用進一步提升了平台的智能性，輔助科學決策。

2.[期刊論文]基於大數據分析軟體SAS的外匯數據挖掘研究及應用

摘要：本文運用大數據分析軟體SAS，對新疆轄區2018年發生貿易收支的名錄企業進行建模分析，並使用機器學習預測2019年發生貿易融資的企業，比對預測與實際進行貿易信貸報告的企業名單，發現127家值得關注的貿易融資企業。

3.[期刊論文]基於數據挖掘技術的醫療大數據分析方法

摘要：本文探討了大數據在醫療領域的分析方法，強調了大數據分析技術在醫療數據處理與分析中的應用。

4.[期刊論文]數據挖掘及大數據分析技術在反網路欺詐中的應用

摘要：本文分析了數據挖掘和大數據分析技術在反網路欺詐中的應用，探討了電信運營商如何利用這些技術進行預警和攔截。

5.[期刊論文]大數據分析中軌跡數據挖掘的現狀與挑戰

摘要：本文討論了軌跡數據在大數據分析中的現狀與挑戰，強調了軌跡數據在時空情境下的重要性。

6.[專利]一種用於大數據分析的數據挖掘裝置

摘要：本文介紹了一種自動化灰塵清理、提高散熱效果的數據挖掘裝置，該裝置包括控制主機、顯示屏和操控主體，設有吹風機構和散熱板，旨在改善大數據分析設備的散熱效果。

7.[專利]一種基於大數據分析數據挖掘的輔助決策終端

摘要：本文提出了一種基於大數據分析的輔助決策終端，該終端通過支撐組件、移動組件、安裝組件和屏幕實現靈活的組裝和定位，便於用戶進行數據整合和快速決策。

8.[專利]一種用於大數據分析的數據挖掘方法及系統

摘要：本文提供了一種數據採集、處理、分析和管理的大數據挖掘方法及系統，旨在實現數據的高效整合和利用。

9.[專利]一種基於數據挖掘和大數據分析的雲計算平台及方法

摘要：本文介紹了一種結合數據挖掘和大數據分析的雲計算平台，用於健康醫療領域，以提高醫療水平。

10.[專利]用於大數據分析的數據挖掘方法

摘要：本文提出了一種大數據分析的數據挖掘方法，通過構建異常檢測和消除平台，實現數據的清洗和有效數據的提取。

❷ 大數據 人工智慧 綜述類畢業論文文獻都有哪些

為了幫助大數據和人工智慧綜述類畢業論文的選題者尋找參考資料，這里整理了十篇精選的期刊論文，涵蓋這兩個領域的研究熱點和實踐應用。

1. 《產業創新研究》2021年，"大數據時代人工智慧侵權責任研究綜述"，詳細討論了在大數據背景下，人工智慧發展中的侵權責任問題及其應對策略，鏈接：詳情

2.《內蒙古社會科學》2021年，"智慧法院建設的中國經驗及優化路徑"，研究了大數據與人工智慧在司法領域的應用及其挑戰，鏈接：詳情

3.《電腦知識與技術：學術交流》2021年，"大數據與人工智慧在計算機網路技術中的應用"，闡述了這兩者在網路安全中的關鍵作用，鏈接：詳情

4.《電信工程技術與標准化》2021年，"基於大數據和人工智慧的物聯網客戶感知保障研究"，關注物聯網運維中的智能化解決方案，鏈接：詳情

5.《科技與創新》2021年，"大數據下的人工智慧客服系統"，探討了新技術如何革新客戶服務模式，鏈接：詳情

6.《物流科技》2021年，"新型醫葯物流體系構建"，藉助大數據和人工智慧優化醫葯物流，鏈接：詳情

其他論文涉及教育、信息倫理及人工智慧範式等議題，如《計算機時代》關於疫情下技術應用的分析和《倫理學研究》中的倫理討論。

這些論文為研究者提供了深入理解大數據和人工智慧相互作用及其影響的寶貴資源，助你完成高質量的畢業論文。

❸ 和大數據有關的畢業論文題目

內容如下：

1、大數據對商業模式影響

2、大數據下地質項目資金內部控制風險

3、醫院統計工作模式在大數據時代背景下改進

4、大數據時代下線上餐飲變革

5、基於大數據小微金融

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。