第一篇：大數(shù)據(jù),開(kāi)題報(bào)告

篇一：大數(shù)據(jù)時(shí)代內(nèi)部控制-論文開(kāi)題報(bào)告(初稿)本科畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）開(kāi)題報(bào)告1200年 月 日 2 篇二：開(kāi)題報(bào)告 1042806125沈東東(1)江蘇科技大學(xué)畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）開(kāi)題報(bào)告概述表

篇三：大數(shù)據(jù)時(shí)代下微博廣告的互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)策略分析(開(kāi)題報(bào)告)武漢工程大學(xué)

本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）開(kāi)題報(bào)告

題 目： 大數(shù)據(jù)時(shí)代下微博廣告的互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)策略分析

學(xué) 號(hào) 1007080128 姓 名指 導(dǎo) 教 師 院（系）專(zhuān)業(yè) 日 期 2014年3月23日

一、研究的背景及意義近年來(lái)，近年來(lái)大數(shù)據(jù)（big data）一詞被越來(lái)越多的人提及和熱議，“數(shù)據(jù)”這個(gè)詞我們都很容易理解，但“大數(shù)據(jù)”卻讓很多人覺(jué)得很遙遠(yuǎn)，深不可測(cè)。如今不管是大企業(yè)精英還是普通公眾都在呼喊要積極適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的變革，可真正做出成果的卻寥寥無(wú)幾。如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代改革的浪潮中搶占先機(jī)，成為各行各業(yè)工作者們迫切想要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

其實(shí)“大數(shù)據(jù)”并不是近幾年才出現(xiàn)的一個(gè)專(zhuān)業(yè)詞匯，最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到來(lái)的是全球知名咨詢公司麥肯錫。麥肯錫稱(chēng)：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)?！?據(jù)悉，“大數(shù)據(jù)”在物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時(shí)日，卻因?yàn)榻陙?lái)互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關(guān)注。而對(duì)于廣告行業(yè)來(lái)說(shuō)大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨無(wú)疑帶來(lái)了巨大的發(fā)展?jié)撃堋?/p>

大數(shù)據(jù)背后對(duì)消費(fèi)者的精準(zhǔn)洞察能夠?yàn)閺V告主帶來(lái)有效的決策和評(píng)估，這也是廣大廣告主們渴求大數(shù)據(jù)的最主要原因。近年來(lái)社會(huì)化媒體的熱門(mén)特別是微博平臺(tái)的火爆，給企業(yè)主們提供了一個(gè)跟消費(fèi)者近距離互動(dòng)交流的機(jī)會(huì)。通過(guò)微博的互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)，深度挖掘消費(fèi)者背后的行為數(shù)據(jù)，可以為企業(yè)主提供最精準(zhǔn)的決策和評(píng)估，使廣告效果最大化。

二、研究的主要內(nèi)容和主要目標(biāo) 主要內(nèi)容

研究從當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景出發(fā)，來(lái)分析微博廣告的互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)策略。首先闡釋大數(shù)據(jù)時(shí)代的概念及對(duì)廣告行業(yè)的影響，分析大數(shù)據(jù)時(shí)代下廣告格局的變化以及廣告精準(zhǔn)決策和評(píng)估的突破。接著引出微博廣告的熱門(mén)，從微博平臺(tái)的火熱到微博廣告的精準(zhǔn)投放來(lái)論述微博廣告的應(yīng)用價(jià)值。同時(shí)從微博廣告的營(yíng)銷(xiāo)模式中挖掘最具代表性的互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)來(lái)進(jìn)行分析，如何通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析與洞察來(lái)與消費(fèi)者進(jìn)行最有效的互動(dòng)。最后總結(jié)分析微博廣告互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)的優(yōu)劣勢(shì)以及預(yù)測(cè)未來(lái)微博廣告營(yíng)銷(xiāo)模式的創(chuàng)新。主要目標(biāo)

1.讓更多人熟知大數(shù)據(jù)及了解大數(shù)據(jù)給廣告帶來(lái)的影響

2.通過(guò)對(duì)微博廣告的互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)策略分析，探討如何在大數(shù)據(jù)背景下尋找最有效的營(yíng)銷(xiāo)模式，引導(dǎo)企業(yè)品牌價(jià)值最大化。三：文獻(xiàn)綜述

人們對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代下的定義中比較通俗一點(diǎn)是指“描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量大數(shù)據(jù)時(shí)代”，何為大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)是以云計(jì)算為支撐，從各種各樣類(lèi)型的數(shù)據(jù)中，快速獲得有價(jià)值信息的一種前沿技術(shù)。在pc和移動(dòng)智能終端迅速普及的當(dāng)下社會(huì)，每天都有數(shù)以億計(jì)的海量數(shù)據(jù)產(chǎn)生，誰(shuí)能率先發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后隱藏的用戶價(jià)值，挖掘用戶數(shù)據(jù)背后潛在的消費(fèi)習(xí)慣、購(gòu)買(mǎi)動(dòng)機(jī)和生活方式的差異與變化，誰(shuí)將在新的營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境下占領(lǐng)制高點(diǎn)。互聯(lián)網(wǎng)突飛猛進(jìn)的發(fā)展加速了大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，上網(wǎng)人數(shù)的增加以及網(wǎng)民所創(chuàng)造內(nèi)容（ugc）的增加為大數(shù)據(jù)提供可能。在大數(shù)據(jù)處理需求時(shí)代背景下，全球存儲(chǔ)容量也以爆發(fā)式速度在增長(zhǎng)。但需要強(qiáng)調(diào)的是，大數(shù)據(jù)的“大”字不僅僅指數(shù)據(jù)量的增多，更在于對(duì)海量數(shù)據(jù)的整合以及深入挖掘，而后者對(duì)廣告的影響是深遠(yuǎn)的。

“大數(shù)據(jù)”作為網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的信息礦山，無(wú)疑蘊(yùn)含著大價(jià)值。目前，大數(shù)據(jù)比較明朗化的商業(yè)價(jià)值開(kāi)發(fā)，發(fā)生在互聯(lián)網(wǎng)廣告精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域。傳統(tǒng)的廣告營(yíng)銷(xiāo)，在經(jīng)歷了大眾傳播的喧囂、分眾傳播的繁榮后，開(kāi)始迎來(lái)新的變革窗口----針對(duì)特定網(wǎng)民的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)（有人稱(chēng)其“個(gè)眾傳播”）?；趯?duì)記錄著網(wǎng)民人口屬性、興趣喜好、消費(fèi)習(xí)慣、價(jià)值導(dǎo)向等信息的大數(shù)據(jù)的挖掘，通過(guò)人群定向技術(shù)，向特定的某個(gè)網(wǎng)民傳播極具針對(duì)性的廣告，從而降低廣告的無(wú)效損耗，提升品牌的投資回報(bào)率（roi）,這是大數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域“閃出的一道金光”。微博平臺(tái)的火爆催生了微博廣告。自從2009年新浪推出國(guó)內(nèi)首個(gè)微博平臺(tái)以來(lái)，微博在國(guó)內(nèi)的發(fā)展猶如雨后春筍，遍布大江南北。根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)表明2013年以新浪和騰訊為主的微博用戶已突破5億人次。微博是一個(gè)平民化的社會(huì)傳播平臺(tái)，是基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上誕生的“新生命”，它不但具備信息傳播、及時(shí)互動(dòng)以及真實(shí)可靠等特性，而且本身具備了媒體的諸多特性。從媒介商業(yè)模式構(gòu)建上分析來(lái)看，媒體與廣告是天生的一對(duì)，相輔相成，共同成長(zhǎng)。微博廣告作為一種新興的廣告宣傳形式越來(lái)越受到廣告主們的青睞。

每一個(gè)微博注冊(cè)用戶，既是用戶者同時(shí)也是消費(fèi)者。美國(guó)財(cái)經(jīng)網(wǎng)站cnnmoney曾撰文指出，facebook每名用戶每個(gè)季度能給其貢獻(xiàn)1.21美元的營(yíng)收，在這個(gè)微博火熱的時(shí)代，誰(shuí)搶占了微博的先機(jī)，誰(shuí)就會(huì)在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中更脫穎而出。微博商業(yè)化的核心在于為用戶提供增值服務(wù)，利用廣告對(duì)應(yīng)的頁(yè)面吸引粉絲互動(dòng)，對(duì)品牌和產(chǎn)品進(jìn)行推廣。如今國(guó)內(nèi)外已經(jīng)出現(xiàn)很多專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘和分析機(jī)構(gòu)，利用微博平臺(tái)收集海量數(shù)據(jù)，對(duì)微博用戶的言論和興趣愛(ài)好進(jìn)行分析，從微博“大數(shù)據(jù)”中挖掘商業(yè)價(jià)值。

很多企業(yè)品牌通過(guò)微博廣告營(yíng)銷(xiāo)取得了意想不到的好效果。如2011年被評(píng)為最具代表性的社交網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)案例——杜蕾斯鞋套微博營(yíng)銷(xiāo)就成功地引發(fā)大家的關(guān)注。2011年6月23日下午5點(diǎn)，北京天降大雨，而這時(shí)也正好是臨近下班是時(shí)候，大雨傾盆，微博上的網(wǎng)友們也開(kāi)始討論如何回家。而此時(shí)一個(gè)叫“地空搗蛋”的網(wǎng)友發(fā)了一條微博“北京今日暴雨，幸虧包里有兩只杜蕾斯”，他在圖解中詳細(xì)的介紹了怎樣把杜蕾斯做成鞋套的過(guò)程。此微博一發(fā)出，便被網(wǎng)友瘋狂的轉(zhuǎn)法，一個(gè)小時(shí)內(nèi)便被轉(zhuǎn)發(fā)了一萬(wàn)余次。

“地空搗蛋”發(fā)出此微博短短20分鐘之后，杜蕾斯已經(jīng)成為新浪微博一小時(shí)熱門(mén)榜第一名。并在當(dāng)晚24點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)近5.8萬(wàn)條，成為6月23日全站轉(zhuǎn)發(fā)量最高的微博內(nèi)容。根據(jù)有關(guān)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，杜蕾斯此次微博傳播覆蓋至少5000萬(wàn)新浪用戶，同時(shí)在騰訊微博、搜狐微博也有發(fā)布，影響到的人群達(dá)到千萬(wàn)級(jí)，營(yíng)銷(xiāo)效果顯著。分析杜蕾斯鞋套營(yíng)銷(xiāo)的成功原因，不外乎三點(diǎn)。首先是定位準(zhǔn)確，杜蕾斯將目標(biāo)定位在時(shí)尚、愛(ài)酷、熱衷網(wǎng)絡(luò)的年輕人群上，可謂是相當(dāng)準(zhǔn)確。一是年輕人大多集中在網(wǎng)上，能夠有效的參與溝通和互動(dòng)。二是年輕人的性觀念相對(duì)開(kāi)放，不太忌諱談性，而且富于創(chuàng)新，這是中老年人無(wú)法具有的優(yōu)勢(shì)。其次是創(chuàng)新內(nèi)容，抓住時(shí)事熱點(diǎn)，通過(guò)北京降大雨很多上班族擔(dān)心鞋子濕無(wú)法回家，巧妙利用產(chǎn)品特性進(jìn)行宣傳。最后是互動(dòng)，杜蕾斯的官方微博非常熱衷于與網(wǎng)友互動(dòng)，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，官方微博平均每天要回復(fù)400多次，最高紀(jì)錄是一天回了1000條。同時(shí)對(duì)于一些與自己品牌相關(guān)的其他博主發(fā)布的微博也積極轉(zhuǎn)發(fā)，尤其是充滿創(chuàng)意、和自身品牌調(diào)性相符的內(nèi)容。

由此我們可以總結(jié)出微博廣告的互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)策略。首先要找準(zhǔn)受眾群，設(shè)置議題。眾所周知，企業(yè)若想依靠單純地發(fā)布品牌、活動(dòng)信息，聚攏品牌消費(fèi)者進(jìn)行微博營(yíng)銷(xiāo)是毫無(wú)價(jià)值的。只有瞄準(zhǔn)目標(biāo)受眾群，投其所好談他們喜歡的話題才能拉近彼此的距離。其次要人性溝通，注重互動(dòng)。微博除了意味著更短的信息內(nèi)容，也更強(qiáng)調(diào)雙向的溝通。通過(guò)發(fā)起一個(gè)引人人勝的話題，吸引自己的跟隨者和其他用戶的踴躍討論、響應(yīng)，培育出一群互動(dòng)密切的忠誠(chéng)粉絲，還能藉由社群串聯(lián)，接觸到朋友的朋友，讓群眾范圍無(wú)限延伸，使個(gè)人媒體不斷壯大成穩(wěn)固的社交圈。最后要整合推廣，任何單一的廣告?zhèn)鞑デ蓝疾荒軒?lái)廣泛的受眾，只有整合有效的資源，全面覆蓋目標(biāo)受眾的行為路徑，才能最大限度地讓目標(biāo)受眾產(chǎn)生深刻印象。微博廣告的互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)可以有效地對(duì)企業(yè)品牌進(jìn)行推廣和提升形象，但與此同時(shí)也給企業(yè)的品牌管理帶來(lái)了新的難題。隨著微博上信息傳播可控性管理難度加大，一度失控的信息傳播局面有可能給企業(yè)難以負(fù)載的影響。如何才能真正發(fā)揮微博平臺(tái)的營(yíng)銷(xiāo)價(jià)值，弱化負(fù)面信息流對(duì)品牌、對(duì)企業(yè)帶來(lái)的反向沖擊，是企業(yè)需要共同思索和探討的問(wèn)題。

四、研究思路和研究方法

1.研究思路：大數(shù)據(jù)時(shí)代下海量的、碎片化的信息讓企業(yè)積極尋求廣告的精準(zhǔn)決策與投放，微博平臺(tái)的火爆為廣告主們提供了有效的營(yíng)銷(xiāo)新模式。微博廣告的互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)模式為企業(yè)品牌的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)注入了強(qiáng)大的力量，但微博上負(fù)面信息流一旦失控也有可能給企業(yè)帶來(lái)難以承載的壓力。我們需要在微博廣告的互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)模式中尋找更有效的營(yíng)銷(xiāo)模式使企業(yè)品牌價(jià)值最大化。

五、論文提綱 引言

1.大數(shù)據(jù)時(shí)代及對(duì)廣告行業(yè)的影響 1.1大數(shù)據(jù)時(shí)代的概念

1.1.1大數(shù)據(jù)的定義及產(chǎn)生的時(shí)代背景

第二篇：大數(shù)據(jù)開(kāi)題報(bào)告

篇一：大數(shù)據(jù)時(shí)代內(nèi)部控制-論文開(kāi)題報(bào)告(初稿)本科畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）開(kāi)題報(bào)告1200年 月 日 2 篇二：開(kāi)題報(bào)告 1042806125沈東東(1)江蘇科技大學(xué)畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）開(kāi)題報(bào)告概述表

篇三：開(kāi)題報(bào)告 上海工程技術(shù)大學(xué)

畢業(yè)設(shè)計(jì)（畢業(yè)論文）開(kāi)題報(bào)告

學(xué)院 專(zhuān)業(yè) 班級(jí)學(xué)號(hào) 學(xué)生 指導(dǎo)教師

電子電氣工程學(xué)院 電氣工程及其自動(dòng)化 021311123 鄢湘浩 陳宇晨 題 目

電力系統(tǒng)反外損事故大數(shù)據(jù)的研究 任務(wù)規(guī)定

進(jìn)行日期 自 月日起，至年

電力系統(tǒng)反外損事故大數(shù)據(jù)的研究 1 課題介紹

1.1本課題的設(shè)計(jì)背景

大數(shù)據(jù)是近年來(lái)受到廣泛關(guān)注的新概念，是指通過(guò)對(duì)大量的、種類(lèi)和來(lái)源復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行高速地捕捉、發(fā)現(xiàn)和分析，用經(jīng)濟(jì)的方法提取其價(jià)值的技術(shù)體系或技術(shù)架構(gòu)。所以，廣義上講，大數(shù)據(jù)不僅是指大數(shù)據(jù)所涉及的數(shù)據(jù)，還包含了對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析的理論、方法和技術(shù)。大數(shù)據(jù)早期主要應(yīng)用于商業(yè)、金融等領(lǐng)域，后逐漸擴(kuò)展到交通、醫(yī)療、能源等領(lǐng)域，電力系統(tǒng)反外損破壞也被看作是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要技術(shù)領(lǐng)域之一。1.2 電力系統(tǒng)故障的危害

電力系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，可能出現(xiàn)各種故障和異常運(yùn)行狀態(tài)，其中短路故障是最常見(jiàn)的也是最危險(xiǎn)的故障，造成的危害也非常嚴(yán)重： 1）、短路故障使系統(tǒng)短路電流過(guò)大，通過(guò)故障點(diǎn)的短路電流及其所產(chǎn)生的電弧，是故障元件受損或造成永久性故障； 2）、由于穿越性短路電流很大，在非故障電力元件上迅速發(fā)熱，元件的溫度在短時(shí)間內(nèi)大幅度上升，同時(shí)還會(huì)受到很大的電動(dòng)力作用，可以使元件受損變形，使元件的使用壽命縮短。3）、造成電力系統(tǒng)故障地區(qū)的電壓大幅下降，越靠近故障點(diǎn)的地區(qū)，電壓下降越厲害。電壓幅值的高低直接關(guān)系到電網(wǎng)的供電質(zhì)量，由于短路故障導(dǎo)致的電壓下降，會(huì)破壞當(dāng)?shù)仉娏τ脩艄ぷ鞯姆€(wěn)定性，影響當(dāng)?shù)毓S的產(chǎn)品質(zhì)量。4）、故障會(huì)破壞并列運(yùn)行電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，引發(fā)系統(tǒng)振蕩，如果不能得到及時(shí)有效的控制，可能會(huì)導(dǎo)致整個(gè)并列的電力系統(tǒng)的崩潰； 1.3電力系統(tǒng)外損事故的類(lèi)型 1）、自然因素：地震、冰雹、雷雨、風(fēng)暴、火災(zāi)、熱浪、洪水等； 2）、安裝調(diào)試：回路接線錯(cuò)誤或接線不可靠、設(shè)備安裝調(diào)試不到位； 3）、認(rèn)為操作：操作人員誤操作，控制保護(hù)系統(tǒng)設(shè)置錯(cuò)誤； 4）、維護(hù)因素：維護(hù)不當(dāng)、維護(hù)更新舊的設(shè)備不及時(shí)。2研究?jī)?nèi)容

本課題以電力大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本支撐為前提，著重探討了電力系統(tǒng)外損事故的特征，以及如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)預(yù)防電力系統(tǒng)外損事故，進(jìn)而達(dá)到電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定的運(yùn)行。3設(shè)計(jì)思路

3.1 反外損結(jié)構(gòu)及其功能

輸電線路智能反外損系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。上海地區(qū)輸電線路智能化反外損監(jiān)控系統(tǒng)由現(xiàn)場(chǎng)視頻采集終端、監(jiān)控中心平臺(tái)與監(jiān)控 客戶端組成?，F(xiàn)場(chǎng)視頻采集終端部分由視頻采集、信號(hào)報(bào)警、主控器、電源、無(wú)線傳輸組成;通信方式采用的是wcdma無(wú)線傳輸技術(shù)，并通過(guò)圖像壓縮技術(shù)把視頻信號(hào)傳送到監(jiān)控中心，支持mpeg4,h.264的壓縮格式，支持雙碼流，圖像無(wú)線傳輸幀率最大可達(dá)巧幀/s，時(shí)延小于55。監(jiān)控中心平臺(tái)部分由視頻服務(wù)器子系統(tǒng)、實(shí)時(shí)智能視頻監(jiān)控子系統(tǒng)、監(jiān)控信息子系統(tǒng)組成。監(jiān)控客戶端可利用用戶可通過(guò)無(wú)線寬帶、有線網(wǎng)絡(luò)和智能手機(jī)實(shí)時(shí)監(jiān)控經(jīng)授權(quán)監(jiān)控點(diǎn)的視頻圖像以及控制監(jiān)控點(diǎn)的輔助設(shè)備，方便用戶及時(shí)掌握現(xiàn)場(chǎng)異常，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控?；谏鲜鼋Y(jié)構(gòu)及其功能，系統(tǒng)的工作原理如圖2所示:終端視頻采集裝置采集視頻信號(hào)，發(fā)生外力破壞時(shí)視頻智能監(jiān)控子系統(tǒng)發(fā)出報(bào)警控制信 號(hào)，控制現(xiàn)場(chǎng)聲光報(bào)警，同時(shí)將報(bào)警地點(diǎn)現(xiàn)場(chǎng)圖像作為報(bào)警信息通過(guò)無(wú)線方式發(fā)送到主管領(lǐng)導(dǎo)的移動(dòng)監(jiān)控終端或手機(jī)上。圖1 智能化反外損系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

圖2 智能化反外損工作原理示意圖 3.2 大數(shù)據(jù)的研究方法

被廣泛接受的大數(shù)據(jù)3層分析架構(gòu)如圖3所示，其中包含了數(shù)據(jù)訪問(wèn)和計(jì)算，數(shù)據(jù)隱私和領(lǐng)域知識(shí)，以及大數(shù)據(jù)挖掘算法。對(duì)于內(nèi)層架構(gòu)，即大數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)，其核心主要集中于數(shù)據(jù)訪問(wèn)和計(jì)算過(guò)程，隨著智能電網(wǎng)中數(shù)據(jù)量持續(xù)增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)的分布存儲(chǔ)將成為必然，而一個(gè)高效的計(jì)算平臺(tái)在計(jì)算時(shí)必須將分布式的大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)納入考慮，將數(shù)據(jù)分析及處理任務(wù)分割成很多的子任務(wù)，并通過(guò)并行的程序在大量的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行。在架構(gòu)的外層，首先要對(duì)異構(gòu)、不確定、不完備，以及多源的智能電網(wǎng)大

第三篇：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)-畢業(yè)設(shè)計(jì)-開(kāi)題報(bào)告-畢業(yè)論文

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)綜述

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是一項(xiàng)較新的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，它基于由日常積累的大量數(shù)據(jù)所構(gòu)成的數(shù)據(jù)庫(kù)，從中發(fā)現(xiàn)潛在的、有價(jià)值的信息——稱(chēng)為知識(shí)，用于支持決策。數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用技術(shù)，本文首先對(duì)數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行概述，闡明什么是數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)是什么，然后介紹數(shù)據(jù)挖掘的常用技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘的主要過(guò)程, 如何進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,主要應(yīng)用領(lǐng)域以及國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀分析。

一.研究背景及意義

近十幾年來(lái)，隨著數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的廣泛流行以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，人們利用信息技術(shù)生產(chǎn)和搜集數(shù)據(jù)的能力大幅度提高。千萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)被用于商業(yè)管理、政府辦公、科學(xué)研究和工程開(kāi)發(fā)等，特別是網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的流行，使得信息爆炸性增長(zhǎng)。這一趨勢(shì)將持續(xù)發(fā)展下去。大量信息在給人們帶來(lái)方便的同時(shí)也帶來(lái)了一大堆的問(wèn)題：第一是信息過(guò)量，難以消化；第二是信息真假難以辨認(rèn)；第三是信息安全難以保證；第四是信息形式不一致，難以統(tǒng)一處理。面對(duì)這種狀況，一個(gè)新的挑戰(zhàn)被提出來(lái)：如何才能不被信息的汪洋大海所淹沒(méi)，從中及時(shí)發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)，提高信息利用率呢？這時(shí)出現(xiàn)了新的技術(shù)——數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）技術(shù)便應(yīng)用而生了。

面對(duì)海量的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，如何從中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息或知識(shí)，成為一項(xiàng)非常艱巨的任務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘就是為迎合這種要求而產(chǎn)生并迅速發(fā)展起來(lái)的。數(shù)據(jù)挖掘研究的目的主要是發(fā)現(xiàn)知識(shí)、使數(shù)據(jù)可視化、糾正數(shù)據(jù)。

二.概述

1，數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。這些數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的,如關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，也可以是半結(jié)構(gòu)化的，如文本，圖形，圖像數(shù)據(jù)，甚至是分布在網(wǎng)絡(luò)上的異構(gòu)型數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)知識(shí)的方法可以是數(shù)學(xué)的，也可以是非數(shù)學(xué)的，可以是演繹的，也可以是歸納的。發(fā)現(xiàn)了的知識(shí)可以被用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持、過(guò)程控制等，還可以進(jìn)行數(shù)據(jù)自身的維護(hù)。數(shù)據(jù)挖掘借助了多年來(lái)數(shù)理統(tǒng)計(jì)技術(shù)和人工智能以及知識(shí)工程等領(lǐng)域的研究成果構(gòu)建自己的理論體系，是一個(gè)交叉學(xué)科領(lǐng)域，可以集成數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、可視化、并行計(jì)算等技術(shù)。2，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘就是對(duì)觀測(cè)到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，目的是發(fā)現(xiàn)未知的關(guān)系和以數(shù)據(jù)擁有者可以理解并對(duì)其有價(jià)值的新穎方式來(lái)總結(jié)數(shù)據(jù)。它利用各種分析方法和分析工具在大規(guī)模海量數(shù)據(jù)中建立模型和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間關(guān)系的過(guò)程，這些模型和關(guān)系可以用來(lái)做出決策和預(yù)測(cè)。

數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程就是知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程，其所能發(fā)現(xiàn)的知識(shí)有如下幾種：廣義型知識(shí)，反映同類(lèi)事物共同性質(zhì)的知識(shí)；特征型知識(shí)，反映事物各方面的特征知識(shí)；差異型知識(shí)，反映不同事物之間屬性差別的知識(shí)；關(guān)聯(lián)型知識(shí)，反映事物之間依賴(lài)或關(guān)聯(lián)的知識(shí)；預(yù)測(cè)型知識(shí)，根據(jù)歷史的和當(dāng)前的數(shù)據(jù)推測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)；偏離型知識(shí)，揭示事物偏離常規(guī)的異?，F(xiàn)象。所有這些知識(shí)都可以在不同的概念層次上被發(fā)現(xiàn)，隨著概念樹(shù)的提升，從微觀到中觀再到宏觀，以滿足不同用戶、不同層次決策的需要。

數(shù)據(jù)挖掘是涉及數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、機(jī)械學(xué)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、可視化、并行計(jì)算等的交叉學(xué)科，是目前國(guó)際上數(shù)據(jù)庫(kù)和決策支持領(lǐng)域的最前沿的研究方向之一。

3，數(shù)據(jù)挖掘的功能

數(shù)據(jù)挖掘通過(guò)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)及行為，做出預(yù)測(cè)性的、基于知識(shí)的決策。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)隱含的、有意義的知識(shí)，按其功能可分為以 下幾類(lèi)。

3.1 關(guān)聯(lián)分析（Association Analysis）

關(guān)聯(lián)分析能尋找到數(shù)據(jù)庫(kù)中大量數(shù)據(jù)的相關(guān)聯(lián)系，常用的一種技術(shù)為關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式。關(guān)聯(lián)規(guī)則是發(fā)現(xiàn)一個(gè)事物與其他事物間的相互關(guān)聯(lián)性或相互依賴(lài)性。

3.2 聚類(lèi)

輸入的數(shù)據(jù)并無(wú)任何類(lèi)型標(biāo)記，聚類(lèi)就是按一定的規(guī)則將數(shù)據(jù)劃分為合理的集合，即將對(duì)象分組為多個(gè)類(lèi)或簇，使得在同一個(gè)簇中的對(duì)象之間具有較高的相似度，而在不同簇中的對(duì)象差別很大。聚類(lèi)增強(qiáng)了人們對(duì)客觀現(xiàn)實(shí)的認(rèn)識(shí)，是概念描述和偏差分析的先決條件。聚類(lèi)技術(shù)主要包括傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法和數(shù)學(xué)分類(lèi)學(xué)。

3.3 自動(dòng)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和行為

數(shù)據(jù)挖掘自動(dòng)在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行分類(lèi)和預(yù)測(cè)，尋找預(yù)測(cè)性信息，自動(dòng)地提出描述重要數(shù)據(jù)類(lèi)的模型或預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)趨勢(shì)，這樣以往需要進(jìn)行大量手工分析的問(wèn)題如今可以迅速直接由數(shù)據(jù)本身得出結(jié)論。

3.4 概念描述

對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)中龐雜的數(shù)據(jù)，人們期望以簡(jiǎn)潔的描述形式來(lái)描述匯集的數(shù)據(jù)集。概念描述就是對(duì)某類(lèi)對(duì)象的內(nèi)涵進(jìn)行描述并概括出這類(lèi)對(duì)象的有關(guān)特征。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述，前者描述某類(lèi)對(duì)象的共同特征，后者描述不同類(lèi)對(duì)象之間的區(qū)別。生成一個(gè)類(lèi)的特征性只涉及該類(lèi)對(duì)象中所有對(duì)象的共性。生成區(qū)別性描述的方法很多，如決策樹(shù)方法、遺傳算法等。

3.5 偏差檢測(cè)

數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)常有一些異常記錄，從數(shù)據(jù)庫(kù)中檢測(cè)這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識(shí)，如分類(lèi)中的反常實(shí)例、不滿足規(guī)則的特例、觀測(cè)結(jié)果與模型預(yù)測(cè)值的偏差、量值隨時(shí)間的變化等。偏差檢測(cè)的基本方法是尋找觀測(cè)結(jié)果與參照值之間有意義的差別。這常用于金融銀行業(yè)中檢測(cè)欺詐行為，或市場(chǎng)分析中分析特殊消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣。

三．目前的研究現(xiàn)狀及存在的主要問(wèn)題

自KDD一詞首次出現(xiàn)在1989年8月舉行的第11屆國(guó)際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會(huì)議以來(lái)。迄今為止,由美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)主辦的KDD國(guó)際研討會(huì)已經(jīng)召開(kāi)了13次,規(guī)模由原來(lái)的專(zhuān)題討論會(huì)發(fā)展到國(guó)際學(xué)術(shù)大會(huì),人數(shù)由二三十人到超過(guò)千人,論文收錄數(shù)量也迅速增加,研究重點(diǎn)也從發(fā)現(xiàn)方法逐漸轉(zhuǎn)向系統(tǒng)應(yīng)用直到轉(zhuǎn)向大規(guī)模綜合系統(tǒng)的開(kāi)發(fā),并且注重多種發(fā)現(xiàn)策略和技術(shù)的集成,以及多種學(xué)科之間的相互滲透。其他內(nèi)容的專(zhuān)題會(huì)議也把數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)列為議題之一,成為當(dāng)前計(jì)算機(jī)科學(xué)界的一大熱點(diǎn)。

與國(guó)外相比，國(guó)內(nèi)對(duì)DMKD的研究稍晚，沒(méi)有形成整體力量。1993年國(guó)家自然科學(xué)基金首次支持我們對(duì)該領(lǐng)域的研究項(xiàng)目。目前，國(guó)內(nèi)的許多科研單位和高等院校競(jìng)相開(kāi)展知識(shí)發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)理論及其應(yīng)用研究，這些單位包括清華大學(xué)、中科院計(jì)算技術(shù)研究所、空軍第三研究所、海軍裝備論證中心等。其中，北京系統(tǒng)工程

研究所對(duì)模糊方法在知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用進(jìn)行了較深入的研究，北京大學(xué)也在開(kāi)展對(duì)數(shù)據(jù)立方體代數(shù)的研究，華中理工大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、浙江大學(xué)、中國(guó)科技大學(xué)、中科院數(shù)學(xué)研究所、吉林大學(xué)等單位開(kāi)展了對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則開(kāi)采算法的優(yōu)化和改造；南京大學(xué)、四川聯(lián)合大學(xué)和上海交通大學(xué)等單位探討、研究了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)以及Web數(shù)據(jù)挖掘。

四.研究?jī)?nèi)容

1，數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程

數(shù)據(jù)挖掘是指一個(gè)完整的過(guò)程，該過(guò)程從大型數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘先前未知的、有效的、可實(shí)用的信息，并使用這些信息做出決策或豐富知識(shí)。

數(shù)據(jù)挖掘的一般過(guò)程如下流程圖所示：

圖1，數(shù)據(jù)掘的一般過(guò)程

2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，以MP模型和Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則為基礎(chǔ)。它主要有三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：前饋式網(wǎng)絡(luò)、反饋式網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)。為

2.2決策樹(shù)

決策樹(shù)學(xué)習(xí)著眼于從一組無(wú)次序、無(wú)規(guī)則的事中推理出決策樹(shù)表示形式的分類(lèi)規(guī)則。它采用自頂向下的遞歸方式，在決策樹(shù)的內(nèi)部結(jié)點(diǎn)進(jìn)行屬性值的比較并根據(jù)不同的屬性值判斷從該結(jié)點(diǎn)向下的分支，在決策樹(shù)的葉結(jié)點(diǎn)得到結(jié)論。

2.3 遺傳算法

遺傳算法是一種優(yōu)化技術(shù)，是模擬生物進(jìn)化過(guò)程的算法?；谶M(jìn)化理論，并采用遺傳結(jié)合、遺傳變異以及自然選擇等設(shè)計(jì)方法。由三個(gè)基本算子組成：繁殖、交叉、變異。

2.4 傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析

這類(lèi)技術(shù)建立在傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上。在數(shù)據(jù)庫(kù)字段項(xiàng)之間存在兩種關(guān)系：函數(shù)關(guān)系（能用函數(shù)公式表示的確定性關(guān)系）和相關(guān)關(guān)系（不能用函數(shù)公式表示，但仍是相關(guān)確定性關(guān)系），對(duì)它們的分析可采用判別分析、因子分析、相關(guān)分析、多元回歸分

析及偏最小二乘回歸方法等。

2.5 關(guān)聯(lián)規(guī)則

關(guān)聯(lián)規(guī)則是發(fā)現(xiàn)一個(gè)事物與其他事物間的相互關(guān)聯(lián)性或相互依賴(lài)性。關(guān)聯(lián)規(guī)則是展示屬性: 值頻繁地在給定數(shù)據(jù)集中一起出現(xiàn)的條件，是數(shù)據(jù)挖掘中作用比較廣泛的知識(shí)之一。

2.6 可視化技術(shù)

可視化技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像技術(shù)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來(lái)，并進(jìn)行交互處理的理論、方法和技術(shù)?？梢暬瘮?shù)據(jù)挖掘技術(shù)將可視化有機(jī)地融合到數(shù)

據(jù)挖掘之中，使用戶對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘有一個(gè)更加直接直觀清晰的了解，提供讓用戶有效、主動(dòng)參與數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的方法。

3，數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開(kāi)始就是面向應(yīng)用的。它不僅是面向特定數(shù)據(jù)庫(kù)的簡(jiǎn)單檢索查詢調(diào)用，而且要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行微觀、中觀乃至宏觀的統(tǒng)計(jì)，分析，綜合和推理，以指導(dǎo)實(shí)際問(wèn)題的求解，企圖發(fā)現(xiàn)事件間的相互關(guān)聯(lián)，甚至利用已有的數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)的活動(dòng)

進(jìn)行預(yù)測(cè)。

一般Data Mining較長(zhǎng)被應(yīng)用的領(lǐng)域包括金融業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、零售業(yè)、直效行銷(xiāo)業(yè)、通訊業(yè)、制造業(yè)以及醫(yī)療服務(wù)業(yè)等。更廣義的說(shuō)法是：數(shù)據(jù)挖掘意味著在一些事實(shí)或觀察數(shù)據(jù)的集合中尋找模式的決策支持過(guò)程。

4，數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展方向

目前，數(shù)據(jù)挖掘的研究方面主要有：數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)方面，將知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KDD）與數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和Web數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)緊密結(jié)合，力圖充分利用Web中的豐富資源；機(jī)器學(xué)習(xí)方面，進(jìn)一步研究知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法，希望克服現(xiàn)存算法的計(jì)算性瓶頸，如注重對(duì)Bayes（貝葉斯）方法以及Boosting算法的研究和提高；統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域，加大傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘研究正蓬勃開(kāi)展，在今后還會(huì)掀起更大的波瀾，其研究焦點(diǎn)集中到以下幾個(gè)方面：研究專(zhuān)門(mén)用于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘語(yǔ)言，也許會(huì)像SQL語(yǔ)言一樣走向形式化和標(biāo)準(zhǔn)化；尋求數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的可視化方法，使得知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程能夠被用戶理解，也便于在知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程中的人機(jī)交互；研究在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，特別是在Internet上建立數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)器，與數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器配合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘；加強(qiáng)對(duì)各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挖掘，如文本數(shù)據(jù)、圖形圖像數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)。

5，數(shù)據(jù)挖掘的新技術(shù)

Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)首要解決半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源模型和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型的查詢與集成問(wèn)題。這就必須要有一個(gè)模型來(lái)清晰地描述Web上的數(shù)據(jù)，而尋找一個(gè)半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)模型是解決問(wèn)題的關(guān)鍵所在。除此之外，還需要一種半結(jié)構(gòu)化模型抽取技術(shù)，即自動(dòng)地從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中抽取半結(jié)構(gòu)化模型的技術(shù)。

XML可看作一種半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)模型，可以很容易地將XML的文檔描述與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的屬性對(duì)應(yīng)起來(lái)，實(shí)施精確地查詢與模型抽取。利用XML.Web設(shè)計(jì)人員不僅能創(chuàng)建文字和圖形，而且還能構(gòu)建文檔類(lèi)型定義的多層次、相互依存的系統(tǒng)、數(shù)據(jù)樹(shù)、元數(shù)據(jù)、超鏈接結(jié)構(gòu)和樣式表。

6，數(shù)據(jù)挖掘面臨的問(wèn)題和挑戰(zhàn)

雖然數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)在各方面都得到了廣泛的應(yīng)用，但數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究還不夠成熟，在應(yīng)用上有很大的局限性。正是這些局限性，促使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)一步的發(fā)展：

（1）挖掘的對(duì)象 數(shù)據(jù)庫(kù)更大，維數(shù)更高，屬性之間更復(fù)雜，數(shù)據(jù)挖掘處理的數(shù)據(jù)通

常十分巨大。

（2）數(shù)據(jù)丟失問(wèn)題 因大部分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)不是為知識(shí)發(fā)現(xiàn)而定做的，那么它就有可能會(huì)存在一些重要的數(shù)據(jù)和屬性丟失的問(wèn)題。

（3）多種形式的輸入數(shù)據(jù) 目前數(shù)據(jù)挖掘工具能處理的數(shù)據(jù)形式有限，一般只能處理數(shù)值型的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

（4）網(wǎng)絡(luò)與分布式環(huán)境的KDD問(wèn)題 隨網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，資源的豐富，技術(shù)人員各自獨(dú)立處理分離數(shù)據(jù)庫(kù)的工作方式應(yīng)是可協(xié)作的。

五.研究達(dá)到的預(yù)期結(jié)果

系統(tǒng)的介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，使更多的研究人員在數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)有用的，有潛在價(jià)

值的數(shù)據(jù)知識(shí)。

六.小結(jié)

通過(guò)各方面資料的查找，理解了基本的數(shù)據(jù)挖掘概念、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)際應(yīng)用及國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀。在論文中將對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的概念以及發(fā)展概況進(jìn)行介紹，并總結(jié)數(shù)據(jù)挖掘中使用的技術(shù)，主要結(jié)合當(dāng)前的研究成果，分析了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的。研究領(lǐng)域方面,可能主要集中在網(wǎng)絡(luò)信息中的主要應(yīng)用。

七.畢業(yè)論文進(jìn)程安排

序號(hào) 論文各階段安排內(nèi)容 日期資料調(diào)研及方案設(shè)計(jì) 1.4-1.10數(shù)據(jù)挖掘的概論研究 1.11-1.25數(shù)據(jù)挖掘常用技術(shù)研究 1.26-2.15數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用研究 2.15-3.1（中期檢查）數(shù)據(jù)挖掘的新技術(shù)研究 3.1-3.10數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展方向 3.11-3.16撰寫(xiě)論文 3.16-4.10論文修改 4.11-4.30準(zhǔn)備答辯，交老師審閱 5.1-5.5畢業(yè)論文答辯 5.6-?

第四篇：大數(shù)據(jù)背景下的機(jī)器算法論文開(kāi)題報(bào)告

第五篇：開(kāi)題報(bào)告

《農(nóng)村小學(xué)生習(xí)作能力的培養(yǎng)策略研究》

開(kāi)題報(bào)告

各位領(lǐng)導(dǎo)、老師們： 大家好！

我校申報(bào)的《農(nóng)村小學(xué)生習(xí)作能力的培養(yǎng)策略研究》教育科研課題，經(jīng)聊城市科學(xué)規(guī)劃辦批準(zhǔn)，立項(xiàng)為聊城市基礎(chǔ)教育專(zhuān)項(xiàng)課題。根據(jù)聊城市教育規(guī)劃辦的要求，定于今天開(kāi)題。下面我代表課題組作開(kāi)題報(bào)告，請(qǐng)各位領(lǐng)導(dǎo)、老師提指正、審議。

一、課題提出的背景及意義

1、基于時(shí)代發(fā)展的需要，21世紀(jì)是科學(xué)技術(shù)、信息技術(shù)迅猛發(fā)展的時(shí)代，在這個(gè)知識(shí)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的時(shí)代中，人們?cè)絹?lái)越重視以語(yǔ)言文字作為載體，介紹科技成果，傳播科學(xué)知識(shí)，交流社會(huì)信息，儲(chǔ)存精神財(cái)富，人類(lèi)已在不知不覺(jué)中進(jìn)入了一個(gè)空前的寫(xiě)作時(shí)代。

2、基于學(xué)生一生發(fā)展的需求，《語(yǔ)文課程標(biāo)準(zhǔn)》指出：“學(xué)生的寫(xiě)作能力是語(yǔ)文素養(yǎng)的綜合體現(xiàn)，寫(xiě)作是運(yùn)用語(yǔ)言文字進(jìn)行表達(dá)和交流的重要方式，是認(rèn)識(shí)世界、認(rèn)識(shí)自我、進(jìn)行創(chuàng)造性表述的過(guò)程?！睂?xiě)作能力的高低，對(duì)于學(xué)生一生的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。因此，研究如何有效地進(jìn)行習(xí)作教學(xué)，切實(shí)提高小學(xué)生的習(xí)作能力，是一個(gè)具有現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值的課題。

3、基于農(nóng)村小學(xué)習(xí)作教學(xué)現(xiàn)狀的思考，雖然新課程改革已經(jīng)進(jìn)行了很多年，但是我們農(nóng)村小學(xué)的教育歷來(lái)比較薄弱，尤其是習(xí)作教學(xué)，教師還采用“教師命題——指導(dǎo)——學(xué)生習(xí)作——教師批改——教師講評(píng)”的教學(xué)程式。這些教學(xué)方法，束縛了學(xué)生的思維發(fā)展，不利于學(xué)生語(yǔ)文素質(zhì)的提高。改革農(nóng)村小學(xué)習(xí)作的教學(xué)方法，大面積提高農(nóng)村小學(xué)生習(xí)作水平，已是當(dāng)務(wù)之急。

二、課題研究的目的與意義

1、課題研究目的： 促進(jìn)農(nóng)村小學(xué)語(yǔ)文寫(xiě)作教學(xué)中方法的多樣性；注重研究引導(dǎo)學(xué)生改變學(xué)習(xí)方式，讓學(xué)生經(jīng)歷探究過(guò)程以獲取理智和情感體驗(yàn)，建構(gòu)知識(shí)，從而提高農(nóng)村小學(xué)語(yǔ)文寫(xiě)作教學(xué)的整體水平。

2、課題研究的實(shí)踐意義

（1）有助于培養(yǎng)學(xué)生自主創(chuàng)作的能力及自改習(xí)作的良好習(xí)慣；

（2）有助于促進(jìn)教師評(píng)價(jià)形式的多樣化，教師形成豐富的評(píng)價(jià)體系，建構(gòu)起教師的自我教學(xué)特色；

（3）有助于促進(jìn)民主、學(xué)生個(gè)性鮮明教學(xué)新課堂的生成，從而為語(yǔ)文課程教學(xué)改革注入新鮮活力。

3、課題研究的理論價(jià)值

（1）有助于豐富小學(xué)語(yǔ)文寫(xiě)作教學(xué)理論，通過(guò)培養(yǎng)學(xué)生習(xí)作能力，獲得更加寶貴的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和理論，從而使寫(xiě)作教學(xué)有一套更加完整的理論體系。（2）有助于豐富個(gè)性教育理論，本課題的研究將促使學(xué)生在個(gè)性化寫(xiě)作中成為有個(gè)性的學(xué)生，使教師在個(gè)性化教學(xué)中成為有個(gè)性的教師，從而進(jìn)一步完善個(gè)性教育的理論體系。

三、課題研究的目標(biāo)：

1、通過(guò)研究，讓學(xué)生掌握一些寫(xiě)作基本知識(shí)和技巧，了解一些寫(xiě)作途徑，培養(yǎng)學(xué)生的觀察力，想象力和思維能力，全面提高學(xué)生語(yǔ)文素養(yǎng)；

2、促進(jìn)農(nóng)村小學(xué)語(yǔ)文寫(xiě)作教學(xué)中方法的多樣性；

3、促進(jìn)教師語(yǔ)文習(xí)作教學(xué)水平的提高；

4、建立有效的教學(xué)模式，促進(jìn)語(yǔ)文課程改革的深入發(fā)展。

四、課題研究的方法

1、文獻(xiàn)法：組織課題組成成員認(rèn)真學(xué)習(xí)，密切關(guān)注教改動(dòng)態(tài)，積極搜集與本課題研究相關(guān)的教學(xué)資料、信息，研讀《語(yǔ)文課程標(biāo)準(zhǔn)》等，使課題實(shí)施建立在扎實(shí)的理論支撐基礎(chǔ)上。

2、調(diào)查法：通過(guò)問(wèn)卷、談話等方法與手段，針對(duì)學(xué)生現(xiàn)有習(xí)作水平、教師習(xí)作教學(xué)方式、教材內(nèi)容、學(xué)生生活等進(jìn)行分析，找出對(duì)策。以發(fā)現(xiàn)規(guī)律性的問(wèn)題，獲得研究成果。

3、資料研究法：通過(guò)搜集資料，總結(jié)實(shí)驗(yàn)學(xué)校、優(yōu)秀教師的研究成果、教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，及時(shí)了解同行的研究動(dòng)態(tài)和特色，從而不斷調(diào)整本課題的研究策略。

4、行動(dòng)研究法：根據(jù)研究目標(biāo)與策略進(jìn)行實(shí)踐，邊實(shí)踐邊反思，通過(guò)教育實(shí)踐診斷矯正教師的習(xí)作教學(xué)方法，優(yōu)化教學(xué)效果。

5、總結(jié)法：通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究，總結(jié)習(xí)作能力培養(yǎng)的成功做法，進(jìn)行必要的篩選和歸類(lèi)，并將經(jīng)驗(yàn)升華到理性高度。

五、課題實(shí)施的原則

1、自主性原則。

語(yǔ)文課應(yīng)當(dāng)是課堂、活動(dòng)、生活三位一體的形式，語(yǔ)文教師必須樹(shù)立強(qiáng)烈的語(yǔ)文意識(shí)，讓學(xué)生親近文本，跟著學(xué)生走，放開(kāi)學(xué)生的手。讓學(xué)生獨(dú)立思考并交流、獨(dú)特體驗(yàn)并表述、獨(dú)到見(jiàn)解并習(xí)作。

2、積累性原則

語(yǔ)言是聽(tīng)說(shuō)讀寫(xiě)的基礎(chǔ)、先導(dǎo)。能否聽(tīng)懂別人的話，能否在朗讀的過(guò)程中迅速抓住文章的要點(diǎn)，也都是以自身語(yǔ)言儲(chǔ)存作為基礎(chǔ)的。就連思維、審美、鑒賞等一系列活動(dòng)，無(wú)一不是以語(yǔ)言的傳遞、轉(zhuǎn)換來(lái)完成的。作文教學(xué)的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，在于幫助學(xué)生不斷積累、熟悉語(yǔ)言，真正把古今語(yǔ)言的精華據(jù)為己有，為學(xué)生作文創(chuàng)作奠定基礎(chǔ)。

3、合作性原則

習(xí)作也是學(xué)生、教師與學(xué)生的觀察力，想象力和思維能力的對(duì)話，更提倡生生之間、師生之間的對(duì)話。這個(gè)過(guò)程就是同伴協(xié)作合作學(xué)習(xí)的過(guò)程、在共同對(duì)話中共同求知發(fā)展。

六、課題研究的計(jì)劃 第一階段：準(zhǔn)備階段（2013年12月-2014年5月）1.建立課題研究小組，分解研究?jī)?nèi)容，具體開(kāi)展活動(dòng)； 2.設(shè)計(jì)研究的具體方案和研究活動(dòng)行事歷；

3.查閱大量文獻(xiàn)資料，對(duì)國(guó)內(nèi)外關(guān)于小學(xué)生習(xí)作能力研究現(xiàn)狀進(jìn)行研究； 4.收集有關(guān)研究資料，對(duì)國(guó)內(nèi)外關(guān)于小學(xué)生習(xí)作能力的研究對(duì)策進(jìn)行研究。

第二階段：實(shí)施階段（2014年6月—2015年7月）：

在語(yǔ)文課中培養(yǎng)學(xué)生習(xí)作能力的途徑、方法、基本模式等，使語(yǔ)文習(xí)作教學(xué)提高小學(xué)各學(xué)段學(xué)生寫(xiě)作能力，完善習(xí)作教學(xué)的評(píng)價(jià)體系，提高學(xué)生習(xí)作水平。

1.開(kāi)展學(xué)生 “自主習(xí)作交流會(huì)”。

2.展示學(xué)生的作文和習(xí)作心得體會(huì)，并作分析總結(jié)。

3.進(jìn)行“農(nóng)村小學(xué)生習(xí)作能力的培養(yǎng)策略研究”的課堂教學(xué)成果展示活動(dòng)。4.課例搜集，撰寫(xiě)論文、案例、教學(xué)反思、階段性總結(jié)等。

第三階段 ：總結(jié)階段（2015年8月—2015年12月）總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)材料進(jìn)行分類(lèi)整理。收集總結(jié)材料，將論文、教學(xué)設(shè)計(jì)、教學(xué)案例、學(xué)生作品等匯編成冊(cè)。匯編研究成果，撰寫(xiě)結(jié)題報(bào)告，進(jìn)行研究成果鑒定

七、課題研究的保障措施

1、研究組織機(jī)構(gòu)的保證：建立學(xué)校課題組。學(xué)校課題組成員，年輕富有活力，較好的具備了課題研究所必須的業(yè)務(wù)水平，知識(shí)結(jié)構(gòu)合理，教學(xué)業(yè)務(wù)水平高。所有成員均為學(xué)校教學(xué)骨干，是一支具有研究能力、結(jié)構(gòu)合理、素質(zhì)良好，更有創(chuàng)新精神的研究成員隊(duì)伍。

2、制度保證：我校已建立一些相應(yīng)的措施和制度來(lái)確保本課題的開(kāi)展，使教科研各項(xiàng)活動(dòng)制度化，我校還出臺(tái)了一些有關(guān)教科研工作的獎(jiǎng)勵(lì)制度，以此來(lái)鼓勵(lì)那些在教科研工作方面成績(jī)突出教師的積極性，確保課題研究工作的順利實(shí)施。

八、課題小組 課題主題主持人：劉秀娥 主持全面研究工作

劉春婷習(xí)作課教學(xué)實(shí)驗(yàn) 張婷婷 語(yǔ)文課程理論指導(dǎo) 宋瑞敏 語(yǔ)文課程理論指導(dǎo) 宋玉煥 語(yǔ)文課程理論指導(dǎo)

劉秀娥：負(fù)責(zé)課題的總設(shè)計(jì)；統(tǒng)籌課題的運(yùn)作；編寫(xiě)課題的實(shí)施方案；編制課題的管理方案；撰寫(xiě)課題的結(jié)題報(bào)告等。

劉春婷：負(fù)責(zé)實(shí)驗(yàn)課題各階段的計(jì)劃、總結(jié)；負(fù)責(zé)相關(guān)的理論研究，組織課題的教研活動(dòng)；課件制作的指導(dǎo)等。

張婷婷：負(fù)責(zé)課堂教學(xué)的研究實(shí)驗(yàn)，撰寫(xiě)工作經(jīng)驗(yàn)總結(jié)及教學(xué)案例；課題活動(dòng)記錄，資料分析，課題資料收集、整理、匯編等。

宋瑞敏：負(fù)責(zé)課件制作指導(dǎo)，課堂教學(xué)的研究實(shí)驗(yàn)，撰寫(xiě)工作經(jīng)驗(yàn)總結(jié)及教學(xué)案例。

宋玉煥：負(fù)責(zé)課堂教學(xué)的研究實(shí)驗(yàn)，撰寫(xiě)工作經(jīng)驗(yàn)總結(jié)及教學(xué)案例；課題會(huì)議記錄；資料的收集、整理、存檔等。

各位領(lǐng)導(dǎo)、各位老師，本課題取得了學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)的高度重視，在人力、物力和精力上都給予了大力支持和充分保障，業(yè)得到了聯(lián)校教研室領(lǐng)導(dǎo)的支持和指導(dǎo)，我們課題組成員有信心克服在實(shí)驗(yàn)、研究過(guò)程中遇到的重重困難。堅(jiān)信：只要我們團(tuán)結(jié)在一起共同努力，按計(jì)劃扎實(shí)開(kāi)展課題研究工作，我們就一定能取得圓滿成功。

妹冢鎮(zhèn)中心小學(xué)《農(nóng)村小學(xué)生習(xí)作能力的培養(yǎng)策略研究》課題組 2013年12月10日