1. 毕业设计（论文）的内容和要求

1、需求背景 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。

除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑，以及发现结构、可视化及在线更新等后处理。

随着信息化社会的不断发展，数据已经渗透到当今每一个行业，成为联系每个人与社会的重要纽带。

2. 参考文献

参考文献： 1.李国杰, 程学旗. 大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域：大数据的研究现状与科学思考[J]. 中国科学院院刊, 2012, (6):647-657. 2.王元卓, 靳小龙, 程学旗. 网络大数据:现状与展望[J]. 计算机学报, 2013, (6):1125-1138. 3.程学旗, 靳小龙, 王元卓等. 大数据系统和分析技术综述[J]. 软件学报, 2014, 第25卷(9):1889-1908. 4.王继成, 潘金贵, 张福炎. Web文本挖掘技术研究[J]. 计算机研究与发展, 2000, (5):513-520. 5.覃雄派, 王会举, 杜小勇等. 大数据分析：RDBMS与MapReduce的竞争与共生[J]. 软件学报, 2012, (1):32-45. 6.贺玲, 吴玲达, 蔡益朝. 数据挖掘中的聚类算法综述[J]. 计算机应用研究, 2007, 第24卷(1):10-14. 7. 郭志懋, 周傲英. 数据质量和数据清洗研究综述[J]. 软件学报, 2002, (11):2076-2082. 8. 张引, 陈敏, 廖小飞. 大数据应用的现状与展望[J]. 计算机研究与发展, 2013, ( ):216-233. 9. 任磊, 杜一, 马帅等. 大数据可视分析综述[J]. 软件学报, 2014, 第25卷(9):1909-1936. 10. 严霄凤, 张德馨. 大数据研究[J]. 计算机技术与发展, 2013, (4):168-172

3. 毕业设计（论文）进程安排

2018年12月 下达毕业设计任务，明确课题目标和内容 12月 查阅相关资料，编写开题报告 2019年 1月18日前 完成论文开题 1月-2月 细化解决方案，完成系统总体设计 3月 完成数据库设计，各模块设计 4月 程序代码编写，局部模块调试 5月初 合并调试，系统测试 5月中下旬 撰写论文，及其他相关资料 6月 论文定稿，准备论文答辩