大数据mba论文题目（案例100个）,mba论文选题与题目
身处信息化时代的我们，想必对“大数据”一词早已不再陌生，大数据影响着我们的生活与学习，同时也成为了众多学子与科学家的研究对象，不少mba硕士都会以该词为论文写作目标，下面就为大家分享一些mba论文选题技巧，及100个大数据论文题目，以供参考。
一、该专业热词分布情况。
大数据论文的关键词众多，可供检索和写作的的有如：大数据、Hadoop、互联网金融、大数据时代、数据挖掘、企业管理、云计算、MapReduce、Spark、数据处理、商业银行、策略研究、大数据技术、应用研究、大数据分析、HBase、大数据环境、推荐系统、数据集、互联网+、分布式、HDFS、科学研究、聚类算法、营销策略、数据新闻、金融机构、海量数据、中华人民共和国、数据仓库、推荐算法、可视化、关键技术研究、数据分析等。
二、mba论文选题原则与技巧。
1、避开敏感话题和自己不了解的领域
论文选题要尽量避免敏感话题，比如反动类，政治敏感类话题。外选题要选自己熟悉的话题，尽量避免一些不熟悉不了解的领域。
2、尽量选取新话题
论文选题时尽量选一些新鲜的话题，避免老生常谈，这是对mba论文的基本要求。
3、选题需有文献支撑
论文内容在撰写中需要有参考文献做支撑，不能自行杜撰，因此在定题之前就需要查阅资料，保证论文有足够参考文献。
三、大数据论文题目汇总。优选论文题目一：1、大数据背景下税收治理问题研究2、品牌汽车大数据评分研究3、教育大数据支撑下“以学定教”教学模式建构与应用4、基于大数据的个性化学习环境构建研究5、大数据视域下山东省农产品电商发展问题研究6、信息化环境下全面预算管理应用研究7、“互联网+”环境下中央企业集团资金管控研究8、互联网企业的大数据垄断法律问题研究9、大数据应用对快递企业竞争力的影响研究10、生鲜电商O2O模式网络营销研究11、“互联网+”背景下我国税收征管模式的研究12、我国大中型商业银行数字化影响研究13、我国互联网行业的跨国并购研究14、基于Impala+RIA+SVG的铁路配电监控信息集群处理技术研究15、面向阿里云的铁路大数据供电管理信息系统迁移研究16、基于分布式Kafka队列和流计算集群的铁道供电监控实时处理研究17、分布式流处理的铁道供电监控大数据集群容错技术研究18、基于大数据的高速公路经营信息分析系统19、基于多数据源的水利数据获取及大数据服务20、面向柑橘病虫害预警的Hadoop数据挖掘技术研究21、大数据时代高校网络舆情引导研究22、大数据时代高职院校思想政治教育的创新研究23、基于Hadoop的高校固定资产管理系统研究与实现24、基于MapReduce大数据连接算法优化研究25、Spark环境下场景图像的分类研究26、基于MongoDB的知识共享平台的设计与实现27、突发事件微博舆情的话题发现和热度预测研究28、浙江广电全国“两会”融媒体报道研究29、移动互联时代新闻编辑力探析30、大数据时代突发事件新闻报道研究优选论文题目二：31、SN省电力公司基于资产全寿命成本招标采购改进研究32、制造业智能化转型升级影响因素及其实证研究33、信息化背景下企业虚开增值税发票的审计研究34、基于Hadoop的软包印刷设备售后数据研究与分析35、基于统计数据的教育评估和决策研究36、面向新型智库应用的政务大数据开放共享机制研究37、“一带一路”新型智库平台大数据管理服务体系建设研究38、基于大数据的实时交通流预测方法研究39、基于Hadoop与SSM的大数据云存储平台设计与实现40、远程健康监护大数据质量优化控制方法研究41、大数据环境下Y公司财务管理转型研究42、基于随机森林的大数据下数据缺失插补方法43、大数据时代体育用品企业营销变革研究44、基于大数据的医保审计研究45、基于数据挖掘的数字出版CRM应用研究46、大数据时代个人信息权的立法保护47、互联网金融发展能缓解中小企业融资难么？48、大数据时代北京市流动人口治理研究49、基于互联网思维的电视综艺节目创新策略研究50、大数据时代隐私权保护研究51、大数据时代用户数据利益的法律保护52、美国大数据战略的国家利益分析53、大数据时代电信行业政府监管研究54、基于大数据的移动应用分析平台的设计与实现55、互联网金融模式对商业银行业务转型的影响研究56、精准营销视角下大田县茶产业提升的策略研究57、金融科技背景下NC银行业务转型策略研究58、互联网金融背景下A银行理财业务优化研究59、大数据时代下高校课余体育锻炼智能管理研究60、大数据背景下高中思想政治试卷讲评课研究优选论文题目三：61、我国依托第三方支付平台的网络借贷模式及其风险研究62、大数据时代西安市政府的智慧治理问题研究63、基于Hadoop的遥感影像数据私有云平台构建及应用64、基于模型驱动的MapReduce大数据变换软件开发方法研究65、海洋渔业地理格网模型研究与设计66、我国矿产资源勘查开发利用统计监测指标体系研究67、工商银行互联网金融发展战略实施案例研究68、互联网金融对商业银行的影响探究69、蚂蚁花呗资产证券化案例研究70、大数据时代下我国个人信息法律保护问题研究71、咪咕游戏营销策略研究72、基于Spark的用户行为分析系统的设计与实现73、基于医疗大数据的肿瘤疾病模式分析与研究74、大数据时代政府金融监管研究75、大数据时代高校思想政治教育有效性探究76、基于海洋环境的数据挖掘算法研究77、贝叶斯网络模型在旅游大数据分析中的应用78、大数据时代用户数据利益保护中的权利平衡79、SPARKSQL系统查询优化的研究与实现80、十堰市政府信息化发展策略研究81、多功能情趣休闲沙发开发研究82、基于Hadoop的中医病案数据挖掘系统研究与设计83、大数据环境下我国政府数据开放平台建设策略研究84、基于Hadoop平台的个性化图书推荐系统的研究85、HS公司绿色创新战略研究86、大数据时代下网络媒体体育新闻可视化研究87、基于Key值解决MapReduce中Reduce负载不均衡算法88、山东省农业科教电视节目发展策略研究89、基于扎根理论的大数据时代商业模式创新研究90、风力发电机组机舱温度场分析与热布局优化方法研究91、物联网大数据聚类分析方法和技术研究92、动车组全生命周期数据集成平台安全防护技术的研究93、奥迪汽车网络营销策略研究94、基于Hadoop的电梯安全大数据挖掘研究95、基于数据挖掘的用电数据异常的分析与研究96、基于电子病历数据的疾病预测模型构建研究97、我国大数据技术发展的政策体系研究98、大数据战略下边疆政府治理的技术变革研究99、云计算中MapReduce分布式并行处理框架的研究100、海卖宝邮政跨境电商供销服务平台发展策略研究
人工智能与大数据的完美结合
人工智能(AI)已经存在几十年了。然而，最近随着“大数据”的出现，它得到了越来越多的关注。维基百科对人工智能的释义如下:
在计算机科学中，人工智能研究的领域将自己定义为“智能代理AI和大数据：完美结合”的研究：任何设备都能感知到它的环境，并采取一些行为最大化其在一些目标上获得成功的机会。
而将大数据描述如下:
“大数据是如此的庞大或者复杂，以至于传统的数据处理应用软件不足以处理它们。”
计算机已经变得如此强大，以至于我们现在有能力在每秒存储数百万条的数据记录。不幸的是，分析数据的能力可能是一个瓶颈，继续使用传统的方法并不可取。
人工智能和大数据：完美结合summer那么，大数据为什么会引起对人工智能的关注呢?答案很简单，人工智能可以用传统人类无法处理的方式来处理大数据集。
以银行应用程序为例。该应用程序每秒钟的数据流以百万级来记录，我们希望它在异常活动发生时发出警报，例如欺诈或者盗窃等行为。遇到这种情况，人们也许不太可能完整地去处理和分析这一数据量，而是选择一个小片段，一秒一秒的处理。即使有数以百计的人在分析欺诈可能性的情况下，如此大量的数据也会降低决策能力。
那么对于传统的数据处理系统呢?问题是，它们仅仅是算法，必然会束缚那些相同的逻辑。当寻找异常的时候，灵活性是必需的，但传统的方法并不擅长。
现在我们进入人工智能。这些系统运行起来具有模糊性。他们预测，会考虑一条路径，但是如果新数据否定了一个推理思路，那么就可以放弃它了，然后开始寻找一个新的方向。由于在给人工智能系统提供更多数据时它会变得更聪明，因此这非常适合于识别随时间变化的异常。
现在让我们来看看一些大数据应用的人工智能技术。
应用于大数据的人工智能技术summer外推
外推是在原始观测范围之外，根据变量与其它变量的关系来评估变量的值的过程。我们假设一些数据呈现出一种趋势，公司高管想知道：如果这种趋势持续下去，三个月后公司将会发展到什么情况?外推法可以做到。请记住，并非所有的趋势都是线性的。线性趋势很简单;一个简单的直线图就足够了。非线性的趋势需要更多地参与，这就是外推函数有用处的地方。这些算法是基于多项式、圆锥曲线或曲线方程的。
异常检测
异常检测也被称为异常值检测。它包括标识不符合预期模式的识别数据项、事件或观测，或数据集中的其它项。异常检测可以识别诸如银行欺诈(先前提到的AI的应用)之类的事件。它也适用于几个其它领域，包括(但不限于)：故障检测、系统健康监测、传感器网络和生态系统干扰。
贝叶斯原理
在概率论和数理统计学之中，贝叶斯原理描述了一个事件的概率，它是基于与事件相关的条件前验知识。这是基于先前事件来预测未来的一种方式。假设一个公司希望知道哪些客户有流失的风险。使用贝叶斯方法，可以收集满意度不足的客户的历史数据，并用于预测以后有可能流失的客户。这是一个非常适合应用大数据的例子，因为更多的历史数据被馈送到贝叶斯算法里，其预测结果变得更准确。
自动化计算密集型人类行为summer在某些情况下，人类有可能分析大量的数据，但随着时间的推移，这很繁琐，就需要人工智能来帮忙。基于规则的系统可以用来从人类这里提取、存储和操纵知识，以便以有用的方式来解释数据。在实践中，规则是从人类经验中产生出来的，并表示为一组“如果-那么”的语句，它们使用一组断言，在这些断言上面创建如何对其采取行动的规则。基于规则的系统可以用来创建软件来代替人类专家提供问题的答案。这些系统也可以称为专家系统。考虑一个公司，它有一个能为特定目标分析数据的人类专家，但是，这项任务比较单调乏味。基于规则的系统可以捕获和自动操作这种专门技能。
图形原理
在数学中，图形原理是用来模拟对象之间成对关系的数学结构的研究。在此上下文中的图形由顶点、节点或由边、圆弧和线段连接的点组成，并且可以相当复杂和庞大。利用图形原理，可以很容易地了解数据之间的关系。例如，考虑一个复杂的计算机网络。图形原理可以提供一些见解，以了解网络中的瓶颈如何导致其它问题以及某一特殊瓶颈的根本原因。
模式识别
顾名思义，模式识别用于检测数据中的模式和规律，它是机器学习的一种形式。模式识别系统利用数据训练的过程被称为监督学习。它们还可以被用来发现以前未知的数据模式，这个过程称为无监督学习。与基于单个数据类型的潜在异常的异常检测方法不同，模式识别可以发现以前在多个数据片中未知的模式，并考虑数据之间的模式(或关系)。一个公司(包括任何行业)可能都有兴趣知道什么时候发生了不寻常的事情，比如如果消费者突然开始购买一种与另一种一起购买的商品。这种模式可能是一个企业所感兴趣的。
总之，人工智能是一种在大数据世界中指引方向和收集规律的方法。
文章原标题《ArtificialIntelligenceandBigData:APerfectMatch》
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