1．数据科学与大数据技术专业不指定具体的论文题目。
2．指导老师需和学生共同协商，确定选题，也可以围绕指南中列举的参考题目自拟题目。
3．选题应能体现数据科学和大数据处理技术专业相关，与学生所学专业课程的内容为主，有一定的实用性、创新性、科学性、可行性和专业性。与专业无关的选题或已完成的论文，成绩终审时，视为成绩不及格。
4．建议尽量不做或少做理论研究相关的论文。
5．选题时，论题尽量“小”，比如不建议题目《消费大数据研究》，建议题目《基面向服务的消费者行为分析及推荐模型应用研究》。
6.建议先做设计，然后再写论文。
7.建议不要研究或写作已过时或淘汰的技术或论题。
二、选题范围
数据科学与大数据技术专业主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，本专业毕业论文（设计）选题主要是以大数据为研究对象，以从数据中获取知识与智慧为主要目的，并以统计学、计算机科学、可视化以及专业领域知识等为理论基础，以数据采集、预处理、数据管理及数据计算等为研究内容，从大数据应用的三个层面，即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘出发，对实际问题进行分析与求解。
三、参考题目（仅供参考）
（一）应用研究
- 大数据分析技术在疫情防控系统中的应用研究
- 大数据技术在网络营销系统中的应用研究
- 数据挖掘技术在运营商供应链管理中的应用研究
- K-means聚类算法优化及其在电商平台精准营销中的应用研究
- 基于Logistic回归的高校贫困生综合评价研究
- 大数据驱动的企业研发创新绩效评价研究
- 大数据分析与智能图像识别技术融合应用研究
- 基于智能推荐的学习空间大数据处理技术架构研究
10.大数据价值管理模型与算法应用研究
11.基于Hadoop+Hive技术的招聘网站数据分析
12.基于Spark的大数据混合计算模型应用研究
13.面向服务的消费者行为分析及推荐模型应用研究
14.智能图书系统中的个性化推荐算法应用研究
15.移动环境下上下文感知的协同过滤推荐模型应用研究
16.旅游用户行为分析与景点推荐算法的应用研究
17.移动环境下商品推荐算法的应用研究
18.基于客户画像的数据挖掘技术在CRM中的应用研究
19.基于Python的网络爬虫在物流信息追踪中的应用研究
20. 数据挖掘技术在某某行业中的应用研究
21. K-means算法在微博数据挖掘中的应用
22. Spark SQL系统查询优化方法的应用与实现
（二）数据分析
1.某应用领域（例如电子商务、价格统计等）大量数据的采集与管理；
2.某应用领域数据的特征分析
3.某应用领域数据的关联性分析
4.某应用领域影响因素分析
5.基于MapReduce的气候数据的分析
6.基于Python的就业岗位数据获取与分析
（三）设计与开发
1. 基于Hadoop的某某系统研究与实现
2. 基于Hadoop的电梯安全大数据挖掘研究
3. 基于Hadoop的软包印刷设备售后数据研究与分析
4. 基于Hadoop的高校固定资产管理系统研究与实现
5. 基于MapReduce的数据一致性检测算法的设计与实现
6. 基于Hadoop与SSM的大数据分布式云存储平台设计与实现
7. 基于MongoDB/HBase的知识共享平台的设计与实现
8. 基于Hadoop的高校固定资产管理系统研究与实现
9. 基于大数据的个性化学习环境构建的研究与应用
10.基于大数据分析的门户信息推荐系统
11.音乐推荐系统的研究与应用
12.基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现
13.基于HBase搜索引擎的设计与实现
14.基于数据挖掘的贫困生认定辅助系统的设计与实现
15.基于校园BBS的用户社团关系挖掘系统的设计与实现
16.高校智慧校园大数据一体化平台的设计与实现
17.高校学生行为数据分析系统的设计与实现
18.个性化学习服务推荐系统的设计与实现
19.个性化自适应在线学习分析系统的设计与实现
20.基于评论大数据的智能在线课程评价系统设计与实现
21.基于协同过滤的智能电商推荐平台的研究与实现
22.智能客户服务管理平台的设计与实现
23.智能商业决策支持系统的设计与实现
24.电商用户购买行为挖掘系统的设计与实现
25.基于大数据技术的制造企业信息化平台的设计与实现
26.基于大数据技术的静态软件缺陷检测系统设计与实现
27.基于混合计算框架的大数据分析系统的设计与实现
28.面向日志大数据分析的业务服务系统设计与实现
29.日志采集分析系统的设计与实现
30.用户多兴趣下的个性化推荐系统设计与实现
31.面向消费市场的精准推送系统设计与实现
32.基于Python电影数据爬虫的设计与实现
33.新冠疫情研判预测系统的设计与实现
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