大數據方面的研究課題

A. 大數據技術的應用項目類型

1、探索交易周期

那些做電子商務的公司想當然地認為，裝幾個工具就能掌握網頁訪客從銷售到付款的成交情況。但是很多公司處理的數據集遠遠不止網頁成交率，而且這些數據集主要來自經銷商。

2、挖掘潛在客戶

很多公司都想知道你在做什麼，然後再根據你的活動情況向你推銷產品。例如，你手機上可能裝了一個提供遙測數據的app，這樣公司就會知道你在商場的哪個位置。憑借這些大數據，他們就能預測你在任意時刻的購買需求。

3、衡量營銷效果

營銷人員做事講求效益，他們想知道具體要做哪些事情，以及這些事情對KPI有何影響。從本質上說，這又是一個BI項目，而且往往涉及到大量的變更數據捕獲(CDC)和ETL數據整合工作。他們測量的實際KPI變化很大，有時還涉及到Kylin或Greenplum等工具中的資料庫。至於其他情況，可能屬於下一個類別——社交媒體。

4、測量社交媒體熱度

通常，公眾會在公開或半公開的社交網路上談論你(或你的公司)。在這些地方你可以獲取很多有用的信息，比如大家怎麼看待你的品牌，你的營銷活動是否有成效。既然美國地震勘探局可以通過Twitter探測到地震和震級，那麼你也可以通過這樣的平台了解剛推出的廣告活動效果如何。隨著越來越多的專業社交平台出現，對於某些垂直行業而言，其數據採集范圍遠遠不止Twitter和Facebook。

5、專攻日誌文件

無論是為了入侵檢測還是應對安全審計，你都需要捕獲並收集日誌文件並使其可檢索。在這一領域，Splunk無疑大賺了一筆。當然，在大數據中還有其他更靈活的選擇。

關於大數據技術的應用項目類型，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

B. 和大數據有關的畢業論文題目

大數據只是一個時代背景，具體內容可以班忙做

C. 求hadoop與大數據理論研究畢業論文。最好帶開題報告！

管他的阿薩德阿薩德阿斯打死

D. 在大數據或數據挖掘方面可以研究的課題有哪些

數據獲取等方向都有涉及、數據維護、數據挖掘偏業務的可以稱之為運營分析師，偏管理的可以稱之為數據決策分析師，偏金融的可以稱之為注冊項目數據分析師，因行業和發展方向的不同，工作方向為維護數據可以稱之為資料庫管理員，資料庫工程師，工作方向為挖掘方向的稱之為數據挖掘師等等，數據分析師在 業務

E. 大數據培訓課題有哪些

大數據培訓的話分開發方向和運維方向，主要包括前端、java、資料庫、大數據自身的一些課程

F. 大學生科研立項課題 本人是學統計的 才大二 想做大數據方向的課題 有沒有什麼好的建議 和統計或者數

「社會統計學與數理統計學的統一」理論的重大意義
2011-10-23 23:05

王見定教授指出：社會統計學描述的是變數，數理統計學描述的是隨機變數，而變數和隨機變數是兩個既有區別又有聯系，且在一定條件下可以相互轉化的數學概念。王見定教授的這一論述在數學上就是一個巨大的發現。

我們知道「變數」的概念是17世紀由著名數學家笛卡爾首先提出，而「隨機變數」的概念是20世紀30年代以後由蘇聯學者首先提出，兩個概念的提出相差3個世紀。截至到王見定教授，世界上還沒有第二個人提出變數和隨機變數兩者的聯系、區別以及相互的轉化。我們知道變數的提出造就了一系列的函數論、方程論、微積分等重大數學學科的產生和發展；而隨機變數的提出則奠定了概率論和數理統計等學科的理論基礎和促進了它們的蓬勃發展。可見變數、隨機變數概念的提出其價值何等重大，從而把王見定教授在世界上首次提出變數、隨機變數的聯系、區別以及相互的轉化的意義稱為巨大、也就不視為過。

下面我們回到：「社會統計學和數理統計學的統一」理論上來。王見定教授指出社會統計學描述的是變數，數理統計學描述的是隨機變數，這樣王見定教授准確地界定了社會統計學與數理統計學各自研究的范圍，以及在一定條件下可以相互轉化的關系，這是對統計學的最大貢獻。它結束了近400年來幾十種甚至上百種以上五花八門種類的統計學混戰局面，使它們回到正確的軌道上來。

由於變數不斷地出現且永遠地繼續下去，所以社會統計學不僅不會消亡，而且會不斷發展狀大。當然數理統計學也會由於隨機變數的不斷出現同樣發展狀大。但是，對隨機變數的研究一般來說比對變數的研究復雜的多，而且直到今天數理統計的研究尚處在較低的水平，且使用起來比較復雜；再從長遠的研究來看，對隨機變數的研究最終會逐步轉化為對變數的研究，這與我們通常研究復雜問題轉化為若干簡單問題的研究道理是一樣的。既然社會統計學描述的是變數，而變數描述的范圍是極其寬廣的，絕非某些數理統計學者所雲：社會統計學只作簡單的加、減、乘、除。從理論上講，社會統計學應該復蓋除了數理統計學之外的絕大多數數學學科的運作。所以王見定教授提出的：「社會統計學與數理統計學統一」理論，從根本上糾正了統計學界長期存在的低估社會統計學的錯誤學說，並從理論上和應用上論證了社會統計學的廣闊前景。

G. 大關於大數據的論文選什麼題目好寫我大四，專業是計算機科學與技術網路工程。

本科學位論文是側重於動手能力的，所以稱為畢業設計，大數據處理類的，如果真的去搭建雲平台是稍微有些不太好做，畢竟咱們個人的計算機終端是不夠的，所以我覺得側重於大數據安全，有一些演算法，簡單模擬，或者基於hadoop對某個行業的數據進行下分析計算也是沒問題，到實例部分其實你用數據挖掘的方法去做，結果差不多

H. 大數據讀研哪個學校好

目前不少大學的研究生教育都有大數據相關方向的設置，不同的高校在大數據教育方向上也會結合自身的教育資源進行相應的調整，所以要想選擇適合自己的學校，需要考慮以下幾個方面：
第一：自身的知識結構。大數據是典型的交叉學科，基礎學科包括數學、統計學和計算機，所以這三個專業的學生在讀研期間都可以選擇大數據方向，但是不同的專業在選擇時也要結合自身的專業特點。比如統計學選擇大數據方向時也可以選擇本專業的研究生，因為統計學的研究生課題與大數據也有緊密的聯系，沒有必要一定要考計算機專業的大數據方向。在統計學領域，教育資源整合能力比較強的大學有北京大學、人民大學、南開大學等，不少財經類大學也有較強的學科實力，比如東北財經大學、上海財經大學也是不錯的選擇。
第二：大數據學科的教育資源。研究生的教育質量與高校自身的教育資源整合能力有直接的關系，涉及到導師資源、實驗資源、課題資源、行業資源等等，從大數據學科的教育資源情況來看，國內北京大學、中南大學、上海交通大學、中山大學、西安交通大學、對外經貿大學等都是不錯的選擇。
第三：學校的整體實力。在考研選擇學校時，應該注重學校的整體實力，整體實力較強的高校往往在專業發展上也會有較強的「後勁」，所以在選擇高校時可以重點考慮一下雙一流高校和一流學科高校（原985、211）。

I. 有沒有關於大數據方向的研究項目，最好有具體的題目和一些文獻。

我這有相關的資料和文獻