当前位置: 代写一篇论文多少钱 > 计算机论文 > 数据分析毕业论文(推荐范文5篇)

数据分析毕业论文(推荐范文5篇)

时间:2020-08-01 14:38作者:闫家意
本文导读:这是一篇关于数据分析毕业论文(推荐范文5篇)的文章,对于企业来说,数据分析的应用可以帮助企业向智能化、精准化、信息化方向发展。本文整理了5篇"数据分析毕业论文范文",以供参考。
    随着信息技术的发展,各种数据信息已经渗透到人们的生活和生产中,对繁琐的数据信息进行数据分析已经势在必行,特别是对于企业来说,数据分析的应用可以帮助企业向智能化、精准化、信息化方向发展。本文整理了5篇"数据分析毕业论文范文",以供参考。

数据分析毕业论文
   
    数据分析毕业论文第一篇(1)
   

    题目:高速公路交通大数据分析及挖掘技术展望
   
    摘要:随着计算机、物联网及传感技术快速发展,高速公路行业积累了海量数据,但针对交通大数据开展的分析及挖掘工作却很少,且未对海量数据中隐藏的有效信息进行充分挖掘。鉴于此,分析了山西省交通行业数据分析及挖掘技术现有基础,并提出了下一步研究方向及典型应用展望。
   
    关键词:大数据,分析及挖掘,数据分析
   
    1 技术背景
   
    21世纪,伴随着信息技术和互联网的爆发式发展,人类进入大数据时代。数据成为国家核心战略资源和社会财富[1],全球范围内研究发展大数据、运用大数据推动经济发展成为大势所趋。IBM公司研究报告表明,当前各行业数据的分析利用率极低,仅为1%.交通行业数据虽然由于细粒度、连续性及信息丰富等优势具备大数据分析挖掘基础,但也由于数据增长快、覆盖面广、数据深度高、格式不统一、信息孤岛等原因,致使其分析挖掘比例更低。因此,加快交通大数据的清洗、分析挖掘及应用等关键技术攻关,对积极响应国家大数据战略、交通强国战略,促进山西经济转型意义深远。
   
    2 现有基础
   

    2.1 政策保障
   
    山西省通过加快组织建设与政策保障推动大数据技术推进,给予大数据产业系列政策支持,发展潜力指数位居全国前列。2016年,山西省发布《山西省国民经济和社会发展第十三个五年(2016-2020年)规划纲要》和《山西省"十三五"战略性新兴产业发展规划》,明确构建现代综合交通运输体系,推动大数据、云计算等战略性新兴产业在交通运输、环保、国土资源等行业领域应用;2017年,山西省发布《山西省大数据发展规划(2017-2020年)》,力求在大数据战略实施上取得突破,促进全省经济转型发展;2019年,《山西省促进大数据发展应用2019年行动计划》再次明确"推进大数据在交通、旅游等民生领域应用不断深入";2020年4月,山西省发布《山西省大数据发展应用促进条例》,要求推动经济社会各领域的数字化、网络化、智能化发展。因此,山西省交通大数据产业化发展符合政策导向。
   
    2.2 数据基础
   
    自大数据国家战略实施以来,山西省积极推进山西联通、山西移动、山西电信、百度(阳泉)公司、吕梁军民融合研究院、北斗山西分公司等大数据中心建设,推动浪潮集团、华为公司、新华三通信公司等互联网企业数据中心和云平台项目在山西省落地建设。2019年,山西交通控股集团着力打造了自己的数据中心。
   
    山西省交控集团数据中心的建设使山西省交通大数据分析及挖掘工作成为可能,为深化大数据在交通行业的示范应用奠定了数据基础。
   
    2.3 技术基础
   
    山西省交通科技研发有限公司致力于交通运输行业的科学研究与技术咨询,近五年,交研公司智能装备、智慧交通、交通安全及桥梁与隧道工程等研究院累计承担国家、省部级大数据相关科研项目7项。同时,项目开展过程中形成了由3名博士牵头、10余名硕士为技术骨干的"大数据分析与应用""数据挖掘""数据可视化展示"等跨院技术合作团队。
   
    2.4 人才资源
   
    截至2019年底,全国共477所高校本科专业获批,山西省以14所高校的总量位居全国第五,如太原理工大学、山西大学、中北大学等。数据科学与大数据技术专业的设立培养了大批社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才,为交通行业数据分析及挖掘奠定了人才基础。
   
    3 研究方向

   
    3.1 研究内容
   
    基于交通行业大数据规模大、速度快、多样、价值密度低等特点,建立大数据处理技术体系[2],并开展存储及融合、分析及挖掘、可视化决策、数据应用等研究工作。
   
    3.1.1 多源异构数据的混合存储及融合技术
   
    交通行业在生产、设计、施工、经营及管理过程中会产生大量异构数据,多源异构数据的统一存储及融合技术是首先要解决的关键问题,也是对交通大数据进行充分挖掘和应用的前提。开展数据存储技术及融合算法研究,并建立适用于交通行业的数据模型,实现异构数据的快速存储及查询、录入数据的统一标准化,是当前交通行业大数据分析工作的重点之一[3].
   
    3.1.2 基于云计算的数据分析挖掘体系
   
    建立基于云平台的数据分析挖掘体系,提高非向量数据的挖掘能力,开展基于分类、回归分析、Web数据挖掘等方法的数据分析研究[3],并建立各类型数据挖掘模型,实现各结构类型数据的分析与深入挖掘,进一步提高交通行业大数据的服务价值。
   
    3.1.3 数据的可视化决策
   
    基于新型数据可视化决策技术,将复杂的数据信息以图、表形式直观显示,并动态呈现数据变化趋势,提高管理人员依据数据进行生产经营管理决策的科学性[4].
   
    3.1.4 提升数据应用水平
   
    积极响应国家大数据发展战略,借助物联网、云计算等技术[5],切实推进大数据技术在交通产业的应用,打造深度融合数据存储、分析、挖掘、加工处理和应用展示的高度集成平台,从而促使交通行业的信息化管理水平取得全面提升。
   
    3.2 典型应用
   
    基于现有数据开展面向交通运营的数据分析与挖掘技术研究工作,列举几个典型应用:
   
    (1)基于集团业务数据及战略布局,建立集团统一数据标准,通过数据清洗实现不同数据互联互通。基于大数据挖掘技术,建立业务数据模型,充分绘制潜在客户画像,为集团提供针对需求的预测数据进而驱动业务增长。
   
    (2)基于视频监控系统积累的海量数据,开展高速公路视频大数据挖掘分析与应用,构建以交通流大数据为特征的数据处理模型,解决道路拥挤、车辆稽查、交通安全等问题,提升高速公路整体营运管理和服务水平。
   
    (3)交控集团管理运营高速公路超5 000 km,占全省高速公路总里程95%以上,基于高速公路收费系统积累的海量数据,开展高速公路货运/客运情况的大数据分析,预测山西省经济景气情况,助力山西经济转型发展。
   
    (4)基于交控集团在高速公路等重大交通基础设施开展的全过程业务,创新型引入大数据能源管理,在设计规划、施工段、运营等多个阶段通过数据化的能源管理系统实现基础设施建设的安全、绿色、智慧,积极响应国家发展战略。
   
    (5)基于集团在高速公路路面、隧道、桥梁等开展的检测、监测及养护业务,开展病害数据、养护数据的分析与挖掘,为交通基础设施建设和养护提供全方面的决策信息支持,提高服务水平。
   
    (6)紧跟技术前沿,开展面向交通安全等相关领域的数据分析与挖掘技术研究。
   
    4 发展前景
   
    交通大数据分析及挖掘技术研究立足交控集团发展需求,紧抓大数据产业战略发展契机,围绕研发设计、终端制造、平台构建、应用服务等关键环节,改造提升集团传统产业,全面推进技术、产业、产品、市场和管理等创新,优化资源配置,降本增效,提高集团服务质量。
   
    通过交通大数据深度挖掘和广泛应用,提供行业大数据解决方案,形成面向行业应用的自主大数据产品和服务体系,致力于成为山西省大数据龙头企业,带动大数据相关技术、产业、资金、人才等在我省高度集聚,构建形成完整的大数据产业生态集群,促进山西信息产业快速发展。
   
    未来依托企业在大数据领域的知名度,举办大数据国际年会、大数据产业峰会以及国际山西大数据产业博览会等重大活动,吸引华为、高通、中国普天等通信技术企业入驻,以及阿里巴巴和京东等互联网企业建立山西电子商务集群,不断推出大数据应用项目,做强大数据产业,共享市场收益。
   
    参考文献   
    [1]吴智高。浅谈我国大数据产业发展特征与不足及建议措施[J].科技资讯,2018,16(36):30-31.   
    [2]彭宇,庞景月,刘大同,等。大数据:内涵、技术体系与展望[J].电子测量与仪器学报,2015,29(4):469-482.   
    [3]胡佳。大数据时代的数据分析与挖掘[J].中国新通信,2014(23):34.

数据分析毕业论文
   
    数据分析毕业论文第一篇(2)
   

    题目:浅析数据分析在涉网案件电子数据取证中的价值
   
    摘要:本文分析了涉网类案件特点及大数据分析在该类案件取证工作中的重要价值,对大数据分析在未来电子数据取证工作中的发展趋势进行了展望,倡导强化取证意识、大数据分析意识,不断提高案件线索的挖掘能力。
   
    关键词:涉网犯罪,电子数据,取证,大数据,分析
   
    随着科学技术的飞速发展,涉网类犯罪的数量也在急剧攀升,传统案件的诸多环节也已经与互联网密不可分。为了有效打击涉网类违法犯罪活动,固定违法犯罪证据,电子数据取证工作得到了前所未有的重视与发展。新刑事诉讼法已经明确"电子数据"作为证据类型。这为电子数据取证工作提供了法律依据。在日常工作中我们发现,传统单一的电子数据取证结果为案件提供的线索存在局限性,缺少关联性,如何利用大数据分析技术深入挖掘取证信息中隐藏的有价值线索,成为取证技术人员需要面对的新挑战。
   
    一、涉网类犯罪特点

   
    (一)犯罪主体的隐蔽性
   
    网络的开放性、虚拟性等诸多特点使得涉网类违法犯罪的主体具有较高的隐蔽性。多数的网络服务提供商及网站开办者的相关信息我们无法直接获取,普通群众很难得知网络服务对端的真实身份信息,加之涉网犯罪主体通常会通过各种虚假身份注册域名,租用主机,使用非法VPN管理远程主机开展涉网违法犯罪活动,这些都为侦查工作的开展设置了诸多障碍,因此涉网犯罪具有隐蔽性强的特点。
   
    (二)犯罪手段的专业性、技术性
   
    涉网类犯罪的主体年龄分布通常较为年轻,这些人具备较为专业的网络知识、编程知识、数据管理等知识。在日常工作中我们发现,成体系的涉网类犯罪,如网络诈骗、网络赌博、网络色情等违法犯罪团伙的背后通常有专业性技术团队负责维护保障。这些技术人员普遍有着较好的技术水平且具备很强的反侦查意识。有的技术团队甚至采用最先进的技术搭建违法犯罪平台,不断提高的技术较量门槛对电子数据取证工作人员提出新挑战。
   
    (三)犯罪证据的易失性
   
    由于涉网类违法犯罪活动都通过网络通讯实现,违法犯罪的证据几乎全部存在于网络空间及相关电子设备中,如服务器,管理终端,移动终端等,大量的数据分布在多个不同的电子设备上,违法犯罪人员对数据的藏匿及销毁极为方便,甚至只需要一条简单的命令,所有证据数据便可能被清空销毁,造成证据链条缺失,使得案件侦查陷入被动。因此,涉网类犯罪证据存在易失性的特点。
   
    (四)犯罪链条的产业化
   
    涉网类犯罪已经存在多年,技术方法,组织形式都在不断变化。涉网犯罪逐渐形成清晰的产业链条,如在网络诈骗的各个环节中,出现了专业的分工组合,如"键盘手"主要负责网络聊天吸引潜在受害者、"话务组"主要负责开展语音呼叫,并按"剧本"开展诈骗活动、"技术组"专门负责诈骗平台的维护及数据管理,"骑手组"专门负责诈骗资金的提现工作等等,甚至在某些涉网犯罪活动中还存在"地下钱庄"的参与。这些不同的分工组合,产业化,模块化增加了案件线索的关联难度,对案件的后期侦破及电子数据取证设置了障碍。
   
    二、电子数据取证与大数据分析
   
    (一)电子数据取证
   
    电子数据取证是指提取、恢复、固定各类涉案电子介质中的数据,为案件提供证据及扩充侦查线索的一种活动。其涉及电子介质种类繁多,主要包括移动终端、电脑、笔记本、服务器等电子设备。随着人们对网络的依赖逐渐从信息化向智能化过渡,随着犯罪手法的不断翻新,智能设备的加速涌现,如今的电子数据取证对象范畴已经扩展到智能家居、工业控制、单片器控制器等诸多智能设备。电子数据取证的概念早已突破单纯提取、恢复、固定传统数据的界限,向着海量数据分析,交叉数据分析,案件数据建模分析扩展。如何在种类繁多、数量巨大的取证数据中分析出有价值的信息、情报线索成为今后取证工作的高级需求。
   
    (二)大数据分析
   
    大数据的概念已经提出多年,大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析,从而获得有价值信息的工作。在电子数据取证过程中,会提取、恢复、积累大量的关系型数据,特别是在嫌疑人较多的系列案件中、有组织犯罪中,提取的数据量较大,结合以往案件积累的大量关系数据及非关系数据可以开展数据分析工作,针对联系人、资金、轨迹等信息开展综合分析研判,提取、分析有价值情报线索信息。
   
    三、大数据分析在电子数据取证中的价值体现
   
    电子数据取证工作是一个长期的持续性工作,在某一阶段是针对某一特定案件开展取证工作,但从长期来看,电子数据取证工作同样也是一个线索数据积累的过程。大数据分析的方法众多,特别是针对涉网类案件,传统的人工分析已显得无能为力,由于涉案人员多、提取电子设备多,数据量多,数据关系复杂,如何科学组织、处理、分析相关数据,服务案件侦查工作显得尤为重要,我们需要应用科学的大数据处理、分析方法开展线索收集工作,大数据分析的价值已经突显在我们面前。
   
    (一)制作目标画像,预测行为特征
   
    大数据分析的核心价值在于发现数据背后的相关性。通过通讯数据挖掘分析、位置信息提取以及海量相关数据检索分析,可以获得取证目标的人物社会关系,活动轨迹特征、购物规律、经济状况等。某些信息看似与案件事实没有因果关系,但是经过进一步分析可以为案件侦查提供线索、情报信息。依据收集信息可以对目标进行精准的"人物画像"工作,分析其社会关系及活动规律,配合其他侦查方法,可对目标及其关系人的行为开展预测分析工作,服务案件侦查。
   
    (二)扩充侦查线索,开展关联分析
   
    通过开展手机联系人、聊天好友关联分析,结合同案件其余成员电子取证分析结果的数据,综合比对分析、关联分析,可以确定目标人员在组织中角色及发挥的作用,确定目标人员在整个违法案件中起到的作用及实施了何种违法犯罪行为,为开展人物关系分析提供数据支持,侦查人员可以根据人员角色及特点制定差异化工作方案。
   
    (三)深挖违法组织,打击犯罪链条
   
    涉网类案件需提取固定数据通常较多,加之积累数据,完全可以开展涉案人员扩线摸排工作,通过对大量关系人数据关联分析,对海量聊天数据开展语义分析,可以筛选出哪些关系人可能存在违法犯罪嫌疑且尚未到案,针对分析出的存疑人员开展重点摸排工作,深入挖掘整个违法犯罪组织,纵向深入打击违法犯罪链条。
   
    (四)提高侦查效率,充分释放警力
   
    大数据分析的基础是海量数据与分析算法,同时具备以上两点加之需求导向才能使大数据分析为案件侦查服务,最大限度地提高案件侦办效率,将警力从大量的分析工作中解放出来,去从事更有价值的侦查工作,从而达到释放警力的作用。
   
    四、大数据分析在电子数据取证工作中的应用展望

   
    (一)探索信息化向智能化转变
   
    数据的价值不仅仅体现在数据本身,更大价值的信息蕴含在数据之间的关联性及规律性中。大数据分析的过程就是要挖掘海量数据之间的关联性与规律性,为案件分析提供重要线索。电子数据取证工作推进了证据的信息化,而大数据分析必然将证据的分析从信息化推向智能化,电子数据取证部门亟需尝试建立规范、高效的大数据智能分析平台,努力推进证据数据信息化向智能化的转变。
   
    (二)探索建立本地基础数据库
   
    电子数据取证是持续性工作,案件侦查普遍具有较高的地域性特点,建立本地取证信息数据库极为重要。在取证过程中,不断积累,丰富证据资源库数据可以为后续案件侦查提供高效、准确的信息支撑,大量数据间的关联性及规律性会随着数据量级的提升而越来越清晰,为多维度的数据分析提供数据资源,为案件线索分析提供全方位数据支撑。
   
    (三)探索建立预警机制
   
    电子数据取证中获得的数据具有很高的真实性、时效性,同时数据呈现出个体特征及所在群体特征,通过分析某特定嫌疑人及违法犯罪团伙已知数据,可以从数据的个体特征及群体特征中分析出可能与案件相关的其他潜在嫌疑人,发现潜在违法犯罪活动。通过及时的大数据分析结合人工分析,建立预警机制,从被动侦查向主动侦查转变,不断提升案件侦破能力。最大限度地挖掘数据价值将是今后电子数据取证工作的重要研究方向。
   
    大数据分析从技术层面为涉网案件侦查工作助力,将人们从海量的数据分析工作中解脱出来,但是人的作用和主观能动性始终是不可或缺的。在电子数据取证工作中,我们要不断尝试探索新的大数据分析方法,不断改进数据组织方式与分析策略,强化证据意识,强化大数据分析意识,不断提升大数据分析在涉网案件电子取证及侦查中的作用,为高效侦破涉网类案件提供证据及数据线索支撑。
   
    参考文献  
    [1]王燃。大数据侦查[M].北京:清华大学出版社,2017.  
    [2]段云峰,秦晓飞。大数据的互联网思维[M].北京:中国工信出版集团·电子工业出版社,2015.  
    [3]谢望原,朱劲松,刘品新。网络犯罪与安全[M].北京:中国人民大学出版社,2019.

  范文一: 数据分析毕业论文(推荐范文5篇)
  范文二: 大数据下的会展企业精准营销策略分析
  范文三: 大数据分析在金融投资风险管理中的应用研究
  范文四: 数据分析下的核电工程项目管理改革研究

联系我们
  • 写作QQ:3008635931
  • 发表QQ:3008635930
  • 服务电话:13701839868
  • 售后电话:18930493766
  • 邮箱:shlunwen@163.com
范文范例