问:和大数据有关的毕业论文题目
- 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
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)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。 - 答: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)。
- 答:学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目,供大家进行参考:
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
6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战
7、大数据背景下银行外汇业务管理分析
8、大数据在互联网金融领域应用
9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施
10、大数据公司内部控制构建问题
11、大数据征信机构运作模式监管
12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析
13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响
14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系
15、大数据助力普惠金融 - 答:大数据只是一个时代背景,具体内容可以班忙做
问:大数据时代对护理专业的机遇与挑战论文
- 答:帮你写,就这样。
这样的记叙文通过一件较为完整的事情来表现一个人,要求事情具体、生动,因此我们要选择能够表现人物的最典型的事件,选择自己印象最深、最能使自己感动的事情来写,要求这个事件表现的是这个人物最典型的特征,或者这个人的多个特征在这个事件中慢慢呈现出来。
问:数学中国数学建模网络挑战赛历年的题目和优秀论文哪里可以找到
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- 答:数学模型的特点
逼真性和可行性:建立的数学模型需要尽可能逼近实际的研究对象,使得建立的数学模型能够起到分析,预测或者决策的目的,在实际中具有可行性与执行意义。
渐进性:建立数学模型是一个由简入繁的过程,要进行多次的修改,使得模型更加可行和完善。因此在建立数学模型时要具有耐心,循序渐进。
强健性:模型建立时很可能会出现,假设不准确,观测数据具有误差的现象,而优秀的数学模型在观测数据发生微小改变时,应当也只具有微小的改变。
可转移性:数学模型是一个抽象的概念,是对现实情况的模拟和简化,对于相似的问题类型应当具有一定的拟合能力,及可以使用于其他的领域。
局限性:数学模型得到的模型只是对现实对象的简化,跟真实情况始终具有差异性,具有一定的局限性。
数学模型的分类
按应用领域:交通模型,人口模型,城镇规划模型,环境模型等。
按数学方法:初等模型,几何模型,微分方程模型,统计回归模型等。
按表现特性:
确定性模型和随机性模型:是否考虑随机因素影响。
静态模型和动态模型:是否考虑时间因素的影响。
线性模型和非线性模型:取决于模型中各个因素的关系,如微分方程是否为线性的。
离散模型和连续模型:模型中的变量(主要为时间变量)是否连续。
按建模目的:预测模型,优化模型,决策模型,控制模型等
按对模型的了解程度:白箱模型,灰箱模型,黑箱模型。
白箱模型大多已经确立,主要需要优化和控制。
灰箱模型主要指生态,气候,经济等领域尚不明确的现象,在建立和改善模型仍需要很多工作
黑箱模型主要指生命科学和社会科学等领域中的一些机理不清楚现象。