文章目錄

• 0 前言
• 1 大數(shù)據(jù)相關(guān)題目
• 2 開題指導(dǎo)
• • 2.1 起因
  • 2.2 如何避坑(重中之重)
  • 2.3 為什么這么說呢？
  • 2.4 難度把控
  • 2.5 題目名稱
• 3 最后

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0 前言

這是學(xué)長親手整理的，大數(shù)據(jù)畢設(shè)選題系列第二篇，都是經(jīng)過學(xué)長精心審核的題目，適合作為畢設(shè)，難度不高，工作量達(dá)標(biāo)，對畢設(shè)有任何疑問都可以問學(xué)長哦！

學(xué)長整理的題目標(biāo)準(zhǔn)：

• 相對容易
• 工作量達(dá)標(biāo)
• 題目新穎

1 大數(shù)據(jù)相關(guān)題目

• 基于hadoop的工作流調(diào)度的研究

• 基于Hadoop的公共自行車數(shù)據(jù)分布式存儲和計算

• 基于HHT的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)處理方法研究

• 金融大數(shù)據(jù)背景下定量化研究風(fēng)險投資機(jī)構(gòu)對企業(yè)發(fā)展的影響

• 基于目標(biāo)時空軌跡的大數(shù)據(jù)分析與挖掘方法研究

• 針對大規(guī)模數(shù)據(jù)流的實時處理研究

• 分布式消息隊列的設(shè)計與實現(xiàn)

• 分布式文件系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)小文件優(yōu)化訪問技術(shù)

• 云PaaS中可定制的自動化部署方法研究與實現(xiàn)

• 三維地形繪制系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

• 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型在旅游大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

• 大數(shù)據(jù)時代用戶數(shù)據(jù)利益保護(hù)中的權(quán)利平衡

• SPARKSQL系統(tǒng)查詢優(yōu)化的研究與實現(xiàn)

• 多功能情趣休閑沙發(fā)開發(fā)研究

• 基于Hadoop的中醫(yī)病案數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)研究與設(shè)計

• 大數(shù)據(jù)環(huán)境下我國政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺建設(shè)策略研究

• 基于Hadoop平臺的個性化圖書推薦系統(tǒng)的研究

• HS公司綠色創(chuàng)新戰(zhàn)略研究

• 大數(shù)據(jù)時代下網(wǎng)絡(luò)媒體體育新聞可視化研究

• 基于Key值解決MapReduce中Reduce負(fù)載不均衡算法

• 基于扎根理論的大數(shù)據(jù)時代商業(yè)模式創(chuàng)新研究

• 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組機(jī)艙溫度場分析與熱布局優(yōu)化方法研究

• 物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)聚類分析方法和技術(shù)研究

• 動車組全生命周期數(shù)據(jù)集成平臺安全防護(hù)技術(shù)的研究

• 奧迪汽車網(wǎng)絡(luò)營銷策略研究

• 基于Hadoop的電梯安全大數(shù)據(jù)挖掘研究

• 基于數(shù)據(jù)挖掘的用電數(shù)據(jù)異常的分析與研究

• 基于電子病歷數(shù)據(jù)的疾病預(yù)測模型構(gòu)建研究

• 我國大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的政策體系研究

• 大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略下邊疆政府治理的技術(shù)變革研究

• 云計算中MapReduce分布式并行處理框架的研究

• 海賣寶郵政跨境電商供銷服務(wù)平臺發(fā)展策略研究

• • 品牌汽車大數(shù)據(jù)評分研究

• 基于大數(shù)據(jù)的個性化學(xué)習(xí)環(huán)境構(gòu)建研究

• 生鮮電商OO模式網(wǎng)絡(luò)營銷研究

• “互聯(lián)網(wǎng)+”背景下我國稅收征管模式的研究

• 我國大中型商業(yè)銀行數(shù)字化影響研究

• 基于Impala+RIA+SVG的鐵路配電監(jiān)控信息集群處理技術(shù)研究

• 面向阿里云的鐵路大數(shù)據(jù)供電管理信息系統(tǒng)遷移研究

• 基于分布式Kafka隊列和流計算集群的鐵道供電監(jiān)控實時處理研究

• 分布式流處理的鐵道供電監(jiān)控大數(shù)據(jù)集群容錯技術(shù)研究

• 基于大數(shù)據(jù)的高速公路經(jīng)營信息分析系統(tǒng)

• 基于多數(shù)據(jù)源的水利數(shù)據(jù)獲取及大數(shù)據(jù)服務(wù)

• 面向柑橘病蟲害預(yù)警的Hadoop數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究

• 大數(shù)據(jù)時代高校網(wǎng)絡(luò)輿情引導(dǎo)研究

• 大數(shù)據(jù)時代高職院校思想政治教育的創(chuàng)新研究

• 基于Hadoop的高校固定資產(chǎn)管理系統(tǒng)研究與實現(xiàn)

• 基于MapReduce大數(shù)據(jù)連接算法優(yōu)化研究

• Spark環(huán)境下場景圖像的分類研究

• 基于MongoDB的知識共享平臺的設(shè)計與實現(xiàn)

丹成學(xué)長的作品示例：

(持續(xù)更新。。。。)

2 開題指導(dǎo)

2.1 起因

近期開題的同學(xué)越來越多，很多同學(xué)不知道怎么選題，不知道老師分配的題目應(yīng)該怎么做，指導(dǎo)老師分享的信息不多，無從下手。

2.2 如何避坑(重中之重)

畢設(shè)選題實際上對很多同學(xué)來說一個大坑， 每年挖坑給自己跳的人太多太多，選題選得好后面的答辯以及論文撰寫會輕松很多，選的不好就是一個無窮無盡的折磨。。。。

2.3 為什么這么說呢？

其實這主要是由于大部分同學(xué)對某種具體場景所需要的技術(shù)不清晰而導(dǎo)致的，定題的時候想當(dāng)然的覺得某種功能是很好實現(xiàn)的，但是實際上往往并非如此。

所以，建議對課題實現(xiàn)技術(shù)不清晰的同學(xué)，最好是找自己的研究生學(xué)長或者老師詳細(xì)的把關(guān)機(jī)技術(shù)以及實現(xiàn)流程理清楚，當(dāng)然也可以來問我。

2.4 難度把控

(對于只要求順利畢業(yè)的同學(xué))定題不能定的太難，也不能定的太簡單。太難了，自己做不出；太簡單了，工作量不夠，論文也沒法寫， 甚至進(jìn)不了答辯。

2.5 題目名稱

還有，最近很多同學(xué)跟學(xué)長反應(yīng)，自己定的題目總是被老師打回去，這還真不怪老師，我看到你們定的題目也是哭笑不得。。。。。

學(xué)長在這里給你們分享一個定題標(biāo)準(zhǔn)，跟著這個標(biāo)準(zhǔn)定題準(zhǔn)沒錯：
“使用了什么算法(技術(shù)) + 在什么場景下 + 解決了哪一類問題”

3 最后

學(xué)長限時開放免費開題指導(dǎo)，對開題有任何不明白的，對某項技術(shù)或算法不理解的，不知道怎么下手畢設(shè)的，都可以問學(xué)長，學(xué)長會根據(jù)你的情況提供幫助，希望能幫助到你。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的大数据毕业设计选题推荐（二）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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