大数据毕业论文范例（实用3篇）

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大数据毕业论文1

关键词深度挖掘匹配算法 毕业论文管理 应用

在毕业论文管理工作不断加强的情况下，注重管理模式的更新和合理选用，提高匹配算法的针对性，才能真正提高高校教务管理水平。因此，对深度挖掘匹配算法在毕业论文管理中的应用有比较全面的了解，才能为高校教务管理工作提供可靠参考依据。

1 深度挖掘匹配算法的相关分析

根据深度挖掘匹配算法在毕业论文管理中的应用情况进行全面分析来看，其主要包括如下两个方面：

志愿自动匹配算法的相关分析

对学生和课题的选择关系进行合理分析可知，两者的最优、最大匹配，最好是根据学生的实际情况量身定做，才能真正实现课题与学生的最完美匹配。因此，教师提出相关题目时，需要对学生的情况、特性和要求等进行全面分析，才能在学生对课题的特性、关联性等有一定了解的情况下，提高课题与学生的匹配概率，最终让学生选定最合适的课题。在实践过程中，志愿自动匹配算法的合理运用，需要根据毕业论文的管理流程，从教师出题开始。一般情况下，教师应该先提出大题让学生自由选择，在匹配学生确定好以后将大题分成几个小题，从而将每个小题分配给合适的学生。在这种情况下，教师设定的课题需要从修读课程达到的分数、难度、所属类别等多个方面确定，并从教务管理系统中获取学生的成绩和选题积分点等，才能根据分数线来判定学生是否符合相关选题。其中，选题的难度在简单、一般、难、很难和非常难几个等级，对应的成绩是及格、良好、优秀、极好。在实际进行选题时，学生可以根据自己的情况选择三个题目作为志愿，以在系统完成匹配后，自定将题目下发给学生。在实践过程中，初始化志愿显示的是学生的第一志愿，在经过while、if、else、break、continue等流程后，系统会将题目和学生进行适当分类，以确保题目与学生的匹配最合理、最科学。由此可见，志愿自动匹配算法是优先对具有课题相关能力的学生进行匹配的，在学生人数低于匹配数量的情况下，可继续为积分点高、能力稍差的学生进行匹配，对于确保课程成绩与积分点的完美结合有着极大影响。

调剂学生算法的相关分析

在经过上述算法进行匹配后，根据学生的实际情况进行深层挖掘，可以实现课题与剩余学生的完美调剂。因此，对上述阶段中匹配失败的学生志愿所选的教师、课题类别、难度等因素进行深度挖掘，并将搜索结果作为匹配课题的依据，才能在缩小搜索范围的情况下，找到与剩余学生最合适的课题。如果出现相近课题较多的情况，则需要有学生、工作人员共同协商，以确定最终和最适合学生的课堂。在实践应用中，调剂学生算法的运用需要对需要调剂的学生进行合理分析，并通过if、else、return、while、continue、else等多个流程，才能真正匹配出最适合学生的课题。

2 深度挖掘匹配算法在毕业论文管理中的实际应用

根据深度挖掘匹配算法的实际应用来看，在毕业论文管理中学生可以了解到最适合自己的课题信息，教师可以根据学生的积分点和成绩等确定课题，从而避免选择某一课题的学生过多或过少的情况出现，对于提高第一志愿自动匹配成功率有着极大作用。因此，在实际应用中，注重教师、课题类别、难度的合理设定，确保它们的排序科学，将课堂与学生的匹配关系看作是二分图，并且，每个学生可以选择的课题有三个，系统可以根据学生的实际情况进行自动匹配，最终深度挖掘与学生志愿匹配的课题。例如：志愿自动匹配和调剂学生的总数都为102人，通过深度挖掘匹配算法匹配成功的人数分别为72人和90人，成功率达到了70%、88%。在不使用任何算法进行匹配的情况下，两者的成功率是52%左右。由此可见，在毕业论文管理系统中，深度挖掘匹配算法在科学应用，可以为教务管理工作提供可靠参考依据，对于提高毕业论文管理工作人员的工作效率有着重要影响。

3 结语

综上所述，在深度挖掘匹配算法不断推广的情况下，其在毕业论文管理中的实际应用受到了很多教务管理工作人员的青睐。因此，充分发挥深度挖掘匹配算法的作用，提高深度挖掘匹配算法在毕业论文管理中的应用效果，才能更好的满足学生的选题需求。

参考文献

[1]冯丽慧，冯立智。数据挖掘在毕业论文成绩管理中的应用研究[J].电脑知识与技术，2012，30：7150-7153.

[2]徐章韬。用信息技术深度挖掘课程内容――以数学学科为例[J].教育发展研究，2015，12：29-33.

[3]连伊＜＞娜。深度挖掘高校档案文化内涵，更好为教育事业发展服务[J].黑龙江史志，2013，11：104-105.

作者简介

刘冰洁（1983-），女，江西省南昌市人。工程硕士学位。现为江西交通职业技术学院副教授。研究方向为大数据、系统集成、智能化技术。

作者单位

海纳百川，有容乃大。以上3篇大数据毕业论文范文就是山草香小编为您分享的延边大学教务一体化服务平台学生端的范文模板，感谢您的查阅。

大数据毕业论文2

随着互联网、物联网、云计算以及各式各样传感器的涌现，数据源以及信息数量飞速增长，形成了巨大的数据集。从海量数据中提取有价值的数据信息的能力正快速成为各个行业和领域发展方向和要求，也为分析问题和解决问题提供了另一种方法。大数据是一个较为抽象新兴的概念，具有大量(Volume)、高速(Velocity)、多样性(Variety)、真实性(Veracity)特点，但至今尚无确切统一的定义。尽管如此，大数据日益显现出它的独特魅力，将成为继移动互联网、智能传感网、物联网和云计算后的又一次技术革命，深刻影响经济社会发展和人们日常生活，毋庸置疑，对食品领域及高校人才培养也将产生巨大的影响。

2大数据背景下食品科学与工程专业教学体系面临的挑战

大数据对现有教学内容和教学体系的影响

在教学内容上，食品科学与工程专业主要教授化学、生物学和食品工程学的基本理论和基础知识，提供食品生产技术管理、食品工程设计和科学研究等方面的基本训练，使学生具有食品保藏、加工、品质控制和资源综合利用方面的基本能力。大数据拓展了食品科学与工程研究的范畴。传统食品研发过程包括试验设计、数据采集和积累、整理分析、开发与应用等四个基本环节，大数据时代，物联网为食品在生产消费过程中数据的自动化采集提供了可能，多样化的信息平台提供了食品生产与风险管理主体间信息收集通道，为食品研发提供了高效快捷的数据源。大量数据的结构化和价值提炼将成为食品科学与工程专业培养对象必备的知识技能。在理论教学体系上，食品科学与工程专业传统教学体系按模块化组织，分为通识教育课程、学科基础课程与专业课程三大模块。通识教育课程模块以培养学生文化素质、身体素质和心理素质为宗旨，包括公共必修理论以及跨学科选修课程，主要包含军事理论与训练、思想道德修养与法律基础、政治理论及形势与政策、大学英语、大学语文、体育、文献检索以及人文社科、跨学科公共选修课等课程。学科基础课程模块是指同专业知识、技能直接联系的基本课程，也是增强学生获取新知识、分析和解决问题能力的基础。其中共性基础课程包括：高等数学、大学物理、无机化学、有机化学、物理化学、分析化学、基础生物学等；专业方向基础课程包括生物化学、微生物学、机械设计基础、机械制图、现代仪器分析等。专业课程模块分为专业必修和专业选修两个部分，其中专业必修课程是培养学生专业技能必不可少的骨干课程，主要包括食品工艺学及实验、食品分析及实验、食品微生物学及实验、食品化学及实验、食品工程原理及实验等。专业选修课程是拓宽学生的专业视野、培养兴趣和提高专业技能的重要手段，主要包括食品生物技术、功能性食品、食品包装、试验设计方法、食品工厂设计基础、粮油加工工艺学、畜产品加工工艺学、水产品加工工艺学、发酵工艺学、食品法规与标准、食品机械与设备、营养与食品卫生学等。大数据带动了优质教育资源的在线化和网络化，资源的易得性将使得通识教育课程进一步丰富，课程设置的系统化和多样化将进一步凸显，学科基础和专业课程模块将在原有的基础上更加侧重信息获取与分析理论的学习和应用，课程固化性将被打破，专业知识结构的个性化设计与个性化教学将更加突出。在实践教学体系上，传统上依据专业特点进行设置，充分体现出专业特色，按照专业认知、实验技能、综合实验、工程与毕业设计四层次组织，递进式培养学生的实践与创新能力，主要包括课程实习、课程论文、课程设计、教学生产实习、毕业论文与设计等环节。近年来在国家相关政策和市场需求的指引下，各个高校在制定专业教学计划时加大实践教学的比例，重视本科教学的实验环节，积极开设综合性、设计性实验着力培养学生的创新意识和实践能力。大数据时代将更加学生实验与论文设计的创新性和价值性，如何从海量的数据所带来的信息中提取所需要的正确的数据，凝练有价值的实践与研发思路将成为实践教学体系主要目标。在素质教育体系方面，传统上按显性课程和隐性的各种文化科技活动培养学生的综合素质，食品科学与工程专业定期举办食品科技文化节、食品科技及餐旅管理创业大赛等活动，培养学生的知识应用和团队意识对人才培养质量提升起了重要作用。另外学院建立的创新实训体系，按学生自由组合、教师课外指导，以科技创新项目(含教师承担的科技项目、学生科技创新项目、学科竞赛项目等)形式组织实施，塑造了学生在食品研发方面的创新意识，培养创新能力。在落实这些素质教育教学过程中，往往指导教师，依靠自身的知识背景和积累起了主导作用，学生仅仅充当助手和执行者的角色。大数据背景下，素质教育体系将以学生充分利用数据资源，凝练设计为主导，教师协助并提供条件共同完成项目，这对教学设施、学生能力和教师素质均提出了更高的要求。

大数据对现有教学模式的影响

目前我国高校食品科学与工程本科专业都采用学分制，总学分在150-170学分之间，总学时为2500-2600，其中公共课和基础课为55%，专业基础课为30%，专业课为15%。总学时中15-20%为选修课。理论教学与实践教学比例为（3-4）：1。在设置专业方向的学校可采取“专业+方向课”的模式。目前国内高校普遍按照“7+1”或者“6+2”模式安排教学内容，即在前6-7个学期完成所有理论、实验教学、实践教学与创新实践，最后1-2个学期安排专业方向课程设计、毕业实习与毕业设计等综合能力训练。对一、二年级大学生，主要完成公共课和基础课教学内容，着重培养创新意识，组织开展丰富多彩的课外科技和文化活动(学术科技节、讲座、论坛)。对三、四年级学生完成专业基础课和专业课为主，开展科技立项活动，实行本科生导师制等，使广大学生进行各类科技实践活动。对于四年级学生，重点以基本理论、知识和技术的工程应用能力培养为主，结合毕业论文设计和实习重点抓创新教育成果转化，举办学生科技作品、实用发明等竞赛和创业计划大赛等。传统教学模式的评价体系基本以由课程考试考核和毕业论文（设计）考核构成，对学生参与课外科研活动缺乏相适应的评价体系和激励机制。在大数据时代，学生获取知识的途径不再限于课堂学习，在线教育全球化可以为任何一个地区的学生提供世界一流大学的优质教育资源，与相对固化的传统教学模式相比，在线学习将为学生提供更大的学习空间和选择空间，在此背景下教学模式将随食品工业的结构和需求灵活变化，有利于构建复合型、交叉性高层次人才培养体系，但高校学分设置、教学安排、评价体系将面临巨大挑战。

大数据对现有教学方法的影响

现有的班级授课制，大部分采用的是以教师为中心的“灌输式”传统教学方法，每位教师在有限的教学时间与教学空间内同时面对几十个学生开展教学活动。教学资源大多来源于教材、辅导书籍以及教师收集的各种案例资料，教师很难对学生学习过程的进行理性判断，难以实现真正的因材施教。大数据背景下，教学资源将被极大的拓宽，学生在授课中的主体性、参与性和积极性都将极大的提高，传统教学方法将不再满足教学需求。食品科学与工程学科是一个集生物、化学、农学、营养学、工程学和管理学等多学科交叉融合的的学科。如何通过授课激发学生的兴趣和探究激情，引导学生自主探究和体验知识的发生过程，还原原有的科学思维活动，通过师生互动、双向交流的形式，鼓励质疑批判和发表独立见解，培养学生的创新思维和创新能力，将是大数据时代食品科学与工程专业教学方法探索的主要课题。此外，通过各种网络交互平台，对学生的学习效果进行检测和评价，促进学生回顾和理解之前的学习内容，有效减少学生在线学习过程中产生的疲乏，提高学习效率，也是未来教学方法中要解决的问题。

3大数据背景下食品科学与工程专业人才培养体系的改革策略

优化课程体系，加大工科课程比例和学时

大数据时代的到来，凸显了从大量的非结构性数据中提炼有价值信息的重要性，掌握与之相应的信息技术，统计技术，计算机技术对培养对象创新创造能力提升和知识结构完整具有重要意义。食品科学与工程属于工科学科，但具有工学、农学和生命科学等学科性质特征，在课程体系设置上高校之间存在较大差异，专业定位不够明确，“重科学，轻工程”的倾向仍然存在。因此，在课程体系中加大工科课程比例和学时尤为必要、尤其是大数据相关专业课程如数学、统计学、计算机编程语言、数据库、数据挖掘以及数据可视化工具等课程，为学生的自我学习提供工具。

建设及整合高校人才培养数据，实现教育资源的优化、组合与共享

大数据背景下，食品行业生产、管理、研发、决策很大程度都将依赖社会媒体、消费群体、监管部门以及上下游关联企业所构成的“网络生态系统”，高等学校作为食品科学与工程人才培养和科技研发的主体，必须纳入这个生态系统。食品科学与工程高等学校作为大数据的产生和使用单元，加强大数据的建设与整合，在纵向整合上把人才培养的数据与政府部门以及企业群体整合，分工合作、互生互利，将人才供应链向食品产业链整合，通过大数据获得产业需求信息和人才单位的反馈信息，从而调整高校的人才培养策略。在横向联合上应该与国内外同行高校在协商基础上建立密切合作关系，形成动态联盟，实现教育资源的优化、动态组合与共享。

更新优化教学内容，提升学生工程设计与创新能力

大数据背景下，知识更新和交替加快，现有的教材体系，在内容设置上也相对滞后，难以跟上实践发展的需要。因此，作为食品科学与工程专业的一线教师，应该密切关注国际国内本领域的发展前沿，及时更新自己的知识体系，不断吸收新的信息，不能墨守成规。其二，授课教师应该改“授人以鱼”为“授人以渔”，教会学生根据自身兴趣和需要从大量数据中去挖掘和提炼有价值的信息，不断完善知识结构。其三，大数据时代教学计划中实践教学的比例将大幅度加大。食品科学与工程高等学校与相关部门和企业联合建立功能齐备、覆盖面宽的实践教学基地，开展面向产品的工程实训，促使学生动手能力的提高。加强理论与实践的结合，将工程设计能力培养融入毕业设计教学环节，毕业设计和软件培训相结合，使学生能够从工程实践的角度去掌握食品工程以及相关研究的先进设计软件的基本理论和方法。

转变教学理念，改革教学方法

教师应该掌握学习分析方法，运用该工具搜集和分析学习者数据，从而指导教学。随着食品科学与工程领域信息量的迅猛增长，教师应该将传统的集体授课模式与大型开放式网络课程等新兴教学模式相结合，充分发挥两种教学模式的优点，将会使学生的学习效率和教师授课效率同时得到提高。教师应不断的完善和整合个人资源共享平台，为学生主动推送合适的学习资源，提供优质、个性化的教育资源。

大数据毕业论文3

大数据能够反映校园舆情和民意。教学管理系统、学工系统、信息公开系统等大量有价值的信息有待挖掘、处理、共享。通过整合以往传统方式收集的信息与现在的大数据加以综合研判，可以更准确地得到教学管理部门、学工部门、学院和教师、学生的基本状况。帮助预测教学管理部门、学工部门、学院的管理行为和教师的教学行为、学生的学习行为，实现教学质量监控体系工作信息化、科学化。所以，大数据对民族高等教育教学质量监控体系建设与创新影响巨大，主要体现在：一是大数据是民族高等教育治理的变革力量；二是大数据影响民族高等教育教学质量监控体系建设与创新进程，是民族高等教育教学质量监控体系建设与创新的一个重要研究领域；三是大数据可变革民族高等教育的教学方式、学习形式和管理模式。

二、大数据背景下构建教学质量监控体系的方法

1.以“高教三十条”为核心，落实人才培养中心地位。作为民族高等教育的延边大学高度重视教学建设与改革工作，将教学工作纳入重要议事日程。近年来，学校开展了七次教育思想大讨论，组织全校教职员工认真学习、深刻领会“高教三十条”。制定《延边大学全面贯彻“高教三十条”实施方案起草工作方案》，组建《全面贯彻落实“高教三十条”实施方案》起草工作组，认真分析学校办学现状，全面查找影响办学质量的各类问题及原因，编制《延边大学关于全面提高办学质量行动计划》，为坚持内涵式发展道路，全面提升办学质量，提供可靠的行动指南。

2.通过丰富多彩的校园活动，促进教风学风建设。以学生公寓为单位，坚持常年开展读书活动、演讲竞赛、知识竞赛、诚信考试等14项学风建设活动。强化考试管理，责任到人，措施到位，考风显著好转。

3.完善教学质量保障监控体系，提高教育教学质量。为了进一步完善教学质量保障监控体系，学校出台了《延边大学教学督导组工作条例》。充分发挥教学督导工作职能，积极开展调研、听课、考试巡视等工作；注重发挥学生信息员的作用，多次召开课堂教学信息员座谈会，及时反馈各教学环节存在的问题，为学校决策提供参考，并定期对优秀学生信息员进行表彰奖励；为了保证本科生毕业论文（设计）质量，2013年首次引进“中国知网”学术文献检测系统，对应届本科生毕业论文（设计）进行了检测，效果良好；引进第三方评价机构，对我校培养人才的社会需求和培养质量情况进行全面客观地评价，为学校教育教学改革提供参考；开展专业认证的相关工作；开展评教评学活动。

三、民族高等教育教学质量监控体系建设与创新要符合大数据战略

认识大数据、适应大数据，既是当前和今后一个时期我国经济发展的重要内容，也是包括民族高等教育在内的整个高等教育创新发展的内在要求。大数据背景下，民族高等教育要掌握发展主动权，赢得先机，不能坐、等、靠、要。要制定大数据战略，培养出高质量的人才。为符合大数据战略的要求，民族高等教育教学质量监控体系建设与创新要从以下几个方面下功夫。

1.进一步明确民族高等教育教学质量监控体系内涵。大数据背景下，一个相对完善的民族高等教育教学质量监控体系至少囊括以下几方面：教学质量标准、监控目标、监控指标、监控方法、被监控方、监控方、及时反馈监控结果以及对监控结果的分析借鉴等。

2.在大数据时代，强化对教学质量定期检查，如教学质量评估、教学管理方案检查等；并对日常教学工作监督。如督导听课、学生评教等针对实际情况实时反馈，便于及时发现并解决出现的问题。

3.建立校院两级本科生教学质量报告和本科生教学基本状态数据库年度制度。1篇质优的民族高等教育本科教学质量报告，能全面展现学校本科教学的新思想、新政策、新措施、新成果，展示教学质量保障体系建设、日常监测及运行情况，并在报告中体现相应支撑数据。

4.出台二级学院本科教学质量与学院考核挂钩的相关机制。要加大学校各类教学投入与本科教学质量状况之间的关联度，学校对名列前茅的二级学院将予以政策倾斜与实际支持，对名列末位的二级学院将采取控制、取消、减少等措施，确保激励有效、反馈到位。

5.切实落实校院两级教学督导制度和校、院领导干部听课制度。做好教学督导工作，民族高等教育教学管理和教学质量才会得到加强和提高。民族高等教育实行干部听课制度不只是干部深入教学第一线的需要，也是加强课堂教学管理，促进教学质量提高的有效措施。