1. 网络数据挖掘与分析选题
这个题目的确是有点超出本科生能力，因为数据聚类算法很多，都不是很容易实现，更不用说在效果，效率上的分析，而且绝大多数算法的优缺点早就总结过了，也很难创新，我专业是数据挖掘，我在研究生期间都不做这样的论文
2. 数据挖掘概念与技术考试题
有利于提高数据的运用能力，促进物联网的发展进步。
3. 数据挖掘试题及答案
数据获取等方向都有涉及、数据维护、数据挖掘偏业务的可以称之为运营分析师，偏管理的可以称之为数据决策分析师，偏金融的可以称之为注册项目数据分析师，因行业和发展方向的不同，工作方向为维护数据可以称之为数据库管理员，数据库工程师，工作方向为挖掘方向的称之为数据挖掘师等等，数据分析师在 业务
4. 数据挖掘选择题
本科或硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业。熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验；熟练掌握常用的数据挖掘算法；具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件。国内一批大学，211或者985最好。
5. 简述数据分析与数据挖掘的区别与联系
实证分析与数据分析的区别在于使用方法的不同，实证分析可以采用统计学的多元回归以及其他方法进行大样本检验，而数据分析可以用简单的统计方法进行描述分析，实证分析与数据分析的联系在于，它们都是采用大样本进行数据挖掘。
6. 网络数据挖掘与分析选题题目
第一，以高阶思维的诊断和精准教学干预为研究主题，视角独特，切合了当前智能技术下我国人才培养目标的转型。
第二，依托大数据技术进行了高阶思维诊断和精准教学干预，关注大数据下高阶思维诊断的应用状态，展示了高阶思维诊断中大数据的重要性和可能性，实现了研究视角的创新。
第三，研究过程中国与一线教师采用行动合作研究模式，形成了具有非常指导性的精准教学策略和课程情境下创新人才培养的设计方案，有助于学校日常课堂教学的优化和改革。
第四，实现了两方面的创新突破：一是关注大数据下高阶思维诊断的应用状态，实现了研究视角的创新；二是通过行动研究、微观实验法等综合研究方法，从数据挖掘和实验开展、深度分析和改进等进行大数据下高阶思维诊断与精准教学干预研究，实现了研究方法的创新。
7. 网络数据挖掘与分析选题方向
1、人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
2、人工智能的一个很重要的方向是数据挖掘技术，这种技术的原理是用计算机进行数据分析，然后进行人性化的推荐和预测。比如，我们电脑上的广告是根据我们日常浏览网页的兴趣进行推荐的，微博上、网站上最显眼的也是我们最感兴趣的内容，这些都是计算机分析而得出的。
3、人工智能的另外一大重要方向是自然语言处理技术，包括机器翻译、语音识别等等。其中语音识别是最核心、普及程度最高的一种自然语言处理技术
语音识别技术是将人语音当中的词汇内容识别出来，通过技术手段，转换为计算机可读取的内容。通俗点来说，就是要让机器学会“听人话”，让计算机作我们的“耳朵”。
8. 简述数据挖掘的概念
数据挖掘建模的标准流程，同时亦称为跨产业数据挖掘标准作业程序，数据挖掘主要分为商业定义、数据理解、数据预处理、建立模型、实施六步，各步骤的叙述说明如下：