目录

前言

毕设选题

数据挖掘

推荐系统

时间序列数据分析

文本挖掘与情感分析

动态数据可视化

选题迷茫

选题的重要性

更多选题指导

最后 

---

前言

    📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

更多选题指导:

        最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总

大家好,这里是海浪学长计算机专业毕设专题,本次分享的课题是

🎯大数据方向毕业设计题目汇总：数据挖掘 数据可视化与分析

毕设选题

数据挖掘

• 研究领域：社交网络分析、用户行为研究。该项目旨在从社交网络平台（如Twitter或Facebook）提取用户行为数据，并分析用户的社交行为模式、兴趣和情感倾向。可以运用网络分析算法，如社交图谱构建和社交影响力分析，为企业提供用户画像和市场洞察。
• 技术算法框架：Scrapy（用于数据抓取），Pandas（用于数据处理），NetworkX（用于社交网络分析）。

以下是一些与领域相关的毕业设计选题示例，希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题： 

基于机器学习的高考志愿推荐系统
基于机器学习的驾驶行为分析研究
基于机器学习的数学成绩预测系统
基于机器学习的文本分类算法研究
基于机器学习算法的文本分类系统
基于疾病模式的临床决策支持系统
基于模糊分类关联规则的分类系统
基于人工智能技术的电子病历系统
基于深度表达学习的用户建模研究
基于深度学习的政策变动分析系统
基于深度学习的知识追踪方法研究
基于数据仓库的决策支持系统框架
基于数据挖掘的电力调度管理系统
基于数据挖掘的货油加温操作系统
基于数据挖掘的课程推荐系统研究
基于大数据分析的智慧消防管理系统
基于多任务深度学习的行驶时间预测
基于机器学习的癌症转录组数据挖掘
基于机器学习的电梯故障诊断云系统
基于机器学习的数据预处理框架研究
基于计算机技术的智能教务管理系统
基于气象大数据的雷电风险分析系统
基于深度学习的污水处理厂智能管理
基于深度学习的谣言检测及模式挖掘
基于深度学习的异构网络嵌入及应用
基于深度学习的云参量反演方法研究
基于数据挖掘的发动机频率测试系统
基于数据挖掘的个性化电影推荐系统
基于数据挖掘的入侵检测系统的研究
基于数据挖掘的物流决策系统的研究
基于数据挖掘的研究生信息管理系统
基于态势感知的网络交换机监测系统
基于物联网技术的辐射环境监测系统
面向智能教学系统的学习者建模研究
云环境深度学习模型训练与压缩系统
基于Hadoop的医院数据中心系统
基于标签体系的客户价值评价系统应用
基于高职分类招生系统的数据挖掘研究
基于机器学习的地震异常数据挖掘模型
基于机器学习的火灾事故等级分类研究
基于机器学习的人机合作车间调度系统
基于机器学习的抑郁症特征提取与实现
基于机器学习方法的药物靶标挖掘研究
基于蜜网技术的校园网络安全系统要点
基于深度学习的电信客户流失预测研究
基于深度学习的时序数据挖掘技术研究
基于数据仓库的企业营销决策支持系统
基于数据挖掘的船舶航迹自动识别系统
基于数据挖掘的汽车远程升级数据系统
基于数据挖掘分析的牛病辅助诊疗系统
基于数据中台的海量电力数据运营系统
基于学习的源代码漏洞检测研究与进展
基于演化聚类的网络舆情数据挖掘系统
基于遥感数据挖掘的智能地理信息系统
基于云计算的计算机网络安全存储系统
基于在线测评系统的编程题目难度研究
基于组态软件的油田开发信息管理系统
新型的基于多智能体的KDD系统结构
基于Agent的个性化主动KDD系统
基于Apriori算法的用药推荐系统
基于CNN智能AI助手的早期教育系统
基于NAS的电力客户体验数据挖掘系统
基于Spark的路网交通运行分析系统
基于Spark深度学习的客户流失分析
基于WAMP架构的Web在线考试系统
基于案例挖掘的边坡稳定性智能评价系统
基于关联规则的物联网海量数据分析系统
基于规则的电子商务推荐系统模型和实现
基于机器学习的交互式空间同位模式挖掘
基于机器学习的雷达辐射源识别方法研究

推荐系统

• 研究领域：机器学习、推荐系统。该项目构建一个基于用户行为和偏好的推荐系统，利用协同过滤和内容推荐算法，为用户提供个性化的产品或内容推荐。可以通过分析用户评分和行为数据，提高推荐的准确性。
• 技术算法框架：Surprise（用于构建推荐系统），Pandas（用于数据处理），Streamlit（用于搭建交互式Web应用）。

以下是一些与领域相关的毕业设计选题示例，希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题： 

基于Spark的电商实时推荐系统
基于Spark的海洋资讯推荐系统
基于Spark的混合推荐电影系统
基于Spark的实时电影推荐系统
基于Spark的实时情境推荐系统
基于Spark平台的混合推荐系统
基于百科大数据的旅游景点推荐系统
基于大数据分析的电子商务推荐系统
基于大数据技术的车货匹配推荐系统
基于大数据技术的康复治疗推荐系统
基于大数据技术的手机应用推荐系统
基于大数据技术的有线电视推荐系统
基于个性化推荐的安全隐私问题综述
基于个性化推荐的服装知识图谱构建
基于Python的高考志愿推荐系统
基于Python的高效并行推荐系统
基于Python的精准营销管理系统
基于Python的农业用药推荐系统
基于Python的商品混合推荐系统
基于Python的书籍推荐分析系统
基于Python的图书借阅推荐系统
基于Python的用户行为分析系统
基于Python的智能辅助运维系统
基于Python的智能图书管理系统
基于Python的智能推荐导泊系统
基于Python的作物施肥推荐系统
基于RHadoop云平台的推荐系统
基于Spark的离线与实时推荐系统
基于spark的投资机构个性化推荐
基于Spark平台的推荐系统与应用
基于SSM框架的旅游大数据分析系统
基于本体的协同过滤推荐算法改进研究
基于大数据分析的图书馆智能推荐系统
基于大数据分析的音乐个性化推荐系统
基于大数据分析的音乐个性化推荐系统
基于大数据机器学习的客服系统的研究
基于大数据技术的个性化在线教育系统
基于大数据技术电商平台推荐系统探究
基于大数据平台的混合型电商推荐系统
基于地理近邻关系的微博系统朋友推荐
基于多元关系的张量分解标签推荐方法
基于Spark平台的电商推荐系统分析
基于超图模型的社会化商务推荐方法研究
基于大数据技术的有线电视节目推荐系统
基于大数据平台的MOOC混合推荐算法
基于大数据平台的大学就业信息管理系统
基于大数据平台的课程教学资源推荐系统
基于大数据移动商务关联性推荐模型研究
基于读者画像的图书馆智慧图书推荐系统
基于多关系社交网络的协同过滤推荐算法
基于多目标优化的推荐算法及其应用研究
基于二部图多权重投影的大数据推荐算法
基于个人阅读习惯特征的个性化推荐系统
基于混合机制的个性化学习资源推荐系统
基于机器学习的核电文档个性化推荐系统
基于基于Python的营养餐推荐系统
基于教育大数据的课程授课教师推荐系统
基于教育大数据的自适应个性化推荐系统
基于矩阵分解和随机森林算法的推荐模型
基于聚类与加权矩阵分解的推荐算法研究
基于旅游资源画像的个性化旅游推荐系统
基于情景建模的移动互联网音乐推荐系统
基于融合NCG法的协同过滤系统的实现
基于神经网络的个性化学习资源推荐系统
基于数据挖掘的高职院校自适应学习系统

时间序列数据分析

• 研究领域：数据分析、时间序列预测。该项目针对某行业（如金融、气象等）的时间序列数据，研究如何应用数据挖掘技术进行趋势分析和未来值预测。可以使用ARIMA或LSTM等模型进行时间序列预测，帮助决策制定。
• 技术算法框架：Statsmodels（用于时间序列分析），TensorFlow 或 PyTorch（用于构建LSTM模型），Matplotlib（用于数据可视化）。

以下是一些与领域相关的毕业设计选题示例，希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题： 

基于时间序列分析的股票趋势预测模型研究
基于混沌时间序列的电力系统短期负荷预测
时间序列预测系统中的低时延差分访问控制
基于进化式模糊神经网络的时间序列预测系统
基于时间序列预测的消防水系统监测预警研究
基于时间序列预测模型的并联电容器监测系统
基于小波分解和聚类模糊系统的时间序列预测
基于时间序列和神经网络的电力系统负荷预测
基于两因素模糊时间序列的一次风机指标预测
滑动窗口二次自回归模型预测非线性时间序列
机床动态切削力测定试验与时间序列模型预测
基于RBF神经网络优化的混沌时间序列预测
基于DTW的长期直觉模糊时间序列预测模型
针对时间序列多步预测的聚类隐马尔科夫模型
时间序列预测模型在压缩机零件测试中的运用
基于神经网络的联合混沌时间序列的预测研究
基于GEP的经济时间序列组合预测方法研究
基于小波神经网络的PIM功率时间序列预测
基于模糊模型支持向量机的混沌时间序列预测
灰色系统与时间序列在高铁沉降变形中的应用
基于时间序列分析法的港口通航船舶数量预测
联合EMD和FSVM的非平稳时间序列预测
基于支持向量回归机的水文混沌时间序列预测
基于灰色系统与时间序列的矿产资源产量预测
基于时间序列的电信信息预测监控系统的开发
基于时间序列预测的风电齿轮箱系统故障预警
基于非线性动力系统的时间序列预测技术研究
基于混沌时间序列预测的主动型入侵防御系统
时间序列数据挖掘在电信业预测系统中的应用
组合时间序列分解技术的短时交通流预测研究
基于深度学习的通信网络时间序列建模与预测
基于深度学习的金融时间序列预测与应用研究
基于时间序列分解的短时交通流预测模型研究
区间型时间序列预测中的长记忆过程及其应用
基于深度学习的瓦斯时间序列预测与异常检测
基于深度学习的时间序列预测算法研究与应用
基于深度学习的非线性时间序列预测方法研究
基于时间序列分析的城市道路短时交通流预测
基于自适应变分模态分解的工业时间序列预测
基于集成学习的径流时间序列预测研究及应用
基于LSTM的航天器时间序列预测方法研究
基于分解-集成学习的时间序列预测方法研究
基于核自适应滤波器的时间序列在线预测研究
基于变分模态分解神经网络模型时间序列预测
基于时间序列数据的模糊认知图预测模型研究
基于机器学习的混沌时间序列预测研究及应用
基于模糊时间序列和智能计算的股市预测研究
基于时间序列聚类的交通数据分析与预测研究
基于机器学习的时间序列预测方法研究及应用
基于时间序列分析方法的油田产量预测与应用
基于核自适应滤波器的时间序列在线预测研究
基于ICA技术的时间序列线性和非线性预测
基于回声状态网络的混沌时间序列的动态预测
基于回声状态网络的非线性时间序列预测研究
基坑位移时间序列分析的自记忆预测模型研究
时间序列预测方法及在隧道控制中的应用研究
关于时间序列预测在流媒体服务中应用的研究
基于时间序列分析的PVC型材销售预测研究
混沌时间序列法在地下水位预测中的应用研究
基于小波神经网络的混沌时间序列预测及应用
基于时间序列的神经网络建模及边坡位移预测
电力短期负荷的多变量时间序列预测方法研究
双循环ESN拓扑结构用于时间序列预测系统
基于边缘云的物联网时间序列预测系统及方法
基于TensorFlow的时间序列预测系统
模糊时间序列预测在动态经济系统预测中的应用
基于时间序列算法的能源电力需求自动预测模型
基于动态时间序列预测算法的智能交通控制系统
基于时间序列的电力系统短期负荷预测问题分析
基于某空港入境传染病时间序列的预测预警系统
基于时间序列的环控生保系统遥测数据预测方法
时间序列重构改进LSTM的大坝变形预测模型
时间序列理论在电信行业预测决策系统中的应用
基于宽度学习的发电功率智能时间序列预测算法
基于时间序列的支持向量机在负荷预测中的应用
基于混沌时间序列的负荷预测及其关键问题分析
经济时间序列的非线性组合建模与预测方法研究
利用崇明岛地区的时间序列地形图进行预测分析
基于时空图卷积网络的多变量时间序列预测方法
基于多维泰勒网的自适应混沌时间序列多步预测
经验模态分解融合深度学习的时间序列预测模型
基于双修正因子的模糊时间序列日最大负荷预测
基于改进混沌时间序列的风电功率区间预测方法
基于暂态混沌神经网络的低阶混沌时间序列预测
多变量混沌时间序列的最小二乘支持向量机预测
基于选择性支持向量机集成的混沌时间序列预测
基于时间序列的铁路客流量预测及票额优化配置
多尺度视角下区间型金融时间序列组合预测模型

文本挖掘与情感分析

• 研究领域：自然语言处理、数据挖掘。该项目开发一个文本挖掘系统，从社交媒体或评论网站抓取数据并进行情感分析，利用机器学习或深度学习模型识别公众对特定事件或产品的态度。
• 技术算法框架：NLTK 或 SpaCy（用于自然语言处理），Scikit-learn（用于情感分类模型），Matplotlib（用于可视化分析结果）。

以下是一些与领域相关的毕业设计选题示例，希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题： 

基于大数据的网络数据可视化案例分析
基于大数据的个性化学习分析模型构建
基于PLSA模型的在线评论量化研究
基于深度信念网络的文本分类研究综述
大数据时代智慧养老服务模式比较分析
散户积极主义提高上市公司审计质量吗
基于文本挖掘的客户服务过程管控系统
大飞机客舱内饰优化设计尺寸数据研究
基于知识图谱的数字人文研究平台构建
东芝灌区数字化运管平台的设计与探索
基于网络大数据的舆情监测设计与实现
基于四元组提取的句子级隐式情感分析
基于情感分析和大数据的人机谈判系统
基于时间序列分析的查询处理技术研究
基于评论数据的层次文本情感分类研究
基于时间序列分析的汽车销量预测研究
基于大数据的热点舆情发现与分析系统
基于Hadoop的电商数据分析系统
基于舆情大数据的投资者情绪指数研究
基于智能教学助手平台的学业预警系统
基于文本挖掘的湿地生态旅游形象研究
机器学习在旅游数据分析中的应用研究
微博热点话题情感计算技术研究与实现
基于大数据的冰箱门搁架布局设计研究
基于“用户画像”的阅读疗法模式研究
基于文本挖掘的中外游客文化感知差异
基于大数据的服务业数据质量问题研究
基于网络文本的景区旅游形象感知研究
基于大数据技术的游憩型绿道选线研究
基于深度学习的Flickr图片分析
基于文本挖掘的跑鞋用户评价及情感分析
基于语义分析的评价对象-情感词对抽取
基于大数据的中外标准中英文本情感分析
基于模糊聚类的大学生网络情感分析研究
基于大数据的上市企业相关新闻情感分析
基于spark的微博实时情感分析系统
基于大数据舆情的高校学生情感分析模型
基于大数据技术的网络舆情情感强度研究
基于微博的交通事件提取与文本分析系统
基于社交媒体数据挖掘的旅游者情绪感知
大数据背景下的学生情感词典构建方法?
基于数据治理的灾难舆情传播与治理路径
基于评论大数据的顾客感知产品质量评价
基于大数据挖掘技术的地震舆情感知研究
基于文本大数据的产品感性设计评价研究
基于大数据的鼋头渚旅游地形象感知研究
基于大数据的课堂教学质量评价体系构建
基于多策略的新浪微博大数据抓取及应用
基于大数据的我国公民出国留学意向研究
基于大数据的在线学习情绪测量模型构建
基于媒体语境下语言文化传播空间及发展
大数据视角下数字社区用户群体人格画像
新兴滑雪市场的滑雪初学者旅游体验研究
基于Spark的中文文本情感分析研究
基于大数据的评论文本情感分析方法研究
基于大数据的藏文文本情感分析方法研究
基于大数据的多媒体画面语言研究
基于大数据技术的学习行为的探究
基于情感分析的旅游诚信管理研究
食品安全大数据监测分析系统开发
基于意象感知的网红城市特色研究
老年手杖个性化定制平台设计研究
基于大数据的教育技术研究新范式
基于情感分析的消费者满意度研究
基于在线文本的冰雪旅游评价研究
基于微博大数据下的社会心态分析
基于时空多粒度的序贯三支情感分析

动态数据可视化

• 研究领域：数据可视化、用户交互。该项目设计并实现一个动态数据可视化工具，支持用户交互并实时更新数据展示，帮助用户更好地理解数据变化和趋势。
• 技术算法框架：D3.js（用于数据可视化），Flask 或 Django（用于Web服务），JavaScript（用于实现交互功能）。

以下是一些与领域相关的毕业设计选题示例，希望能够帮助同学们更好地确定自己的研究课题： 

基于Python的涉农职位招聘信息爬取与可视化分析
基于FineReport的3D汽车行业数据可视化系统
基于SpringBoot的云主机资源采集与可视化系统
基于Python的大学物理成绩分析教学质量可视化系统
基于Python+ECharts的手机销售数据可视化系统
基于BIM+WebGIS的输电系统结构安全监测可视化平台
基于Python+Echarts的楼盘销售数据可视化系统
基于Python+PyEcharts的维修工单可视化系统
基于Python的豆瓣TOP100电影数据分析与可视化系统
基于Anaconda环境下的Python数据分析及可视化
基于Python的气象数据可视化方法应用研究
基于Python的旅游数据可视化应用
基于Python语言的中文分词技术的研究
基于Python爬虫的南京市二手房市场现状可视化系统
基于python的电商平台大闸蟹销售数据可视化系统
基于Python的线上教学情况可视化系统
基于Python的新能源汽车行业股票数据可视化分析系统
基于Python的南京二手房数据爬取及分析
基于Python的求职信息采集分析系统
基于Python大学生就业指导的数据可视化系统
基于Python的豆瓣影视短评的数据采集与分析系统
基于Python的职位画像系统
基于Python的美食数据爬取及可视化系统
基于Python的图书馆开放数据可视化应用系统
基于Python的电影信息爬取与数据可视化分析系统
基于Python爬虫技术的游客评论数据可视化分析系统
基于Python的科研项目可视化系统
基于Python的考拉海购主题网络爬虫系统
基于Python的数据脱敏与可视化分析系统
基于python的公众号粉丝数据分析可视化系统
基于Python爬虫的豆瓣电影影评数据可视化分析
基于Python的计算机专业就业信息获取与分析系统
基于Python爬虫的豆瓣书籍数据分析和可视化
基于Python的音乐热评数据可视化系统
基于Python的文本分类系统
基于Python的投资组合收益率与波动率的数据分析系统
基于Python爬虫的招聘数据可视化分析
基于Hadoop和Python的多角度电影数据可视化分析
基于Python的JD平台销售数据可视化系统
基于Python的多种形式气温分布图自动绘制系统
基于Python的国内外游客桂林旅游感知对比分析系统
基于Python的教师研修数据采集与可视化分析系统
基于python的通信系统数据分析
基于Python Flask的温度数据可视化系统
基于Python的防灾减灾大数据可视化系统
基于Python爬虫的胡润百富榜数据可视化分析
基于Python的学生成绩数据统计与可视化分析系统
基于Python的网站访问数据可视化系统
基于Python的电子元件信息爬取与数据可视化系统
基于Python语言对人口普查状况的可视化系统
基于Python的共享单车数据可视化系统
基于线性回归算法对淄博旅游数据可视化系统

学长项目示例

 

选题迷茫

       毕设开题阶段,同学们都比较迷茫该如何选题,有的是被要求自己选题,但不知道自己该做什么题目比较合适,有的是老师分配题目,但题目难度比较大,指导老师提供的信息和帮助又比较少,不知道从何下手。与此同时,又要准备毕业后的事情,比如考研,考公,实习等,一边忙碌备考或者实习,一边还得为毕设伤透脑筋。

选题的重要性

       毕设选题其实是重中之重,选题选得是否适合自己将直接影响到后面的论文撰写和答辩,选题不当很可能导致后期一系列的麻烦。

1.选题难易度

       选题不能太难,也不能太简单。选题太难可能会导致知识储备不够项目做不出来,选题太难,则可能导致老师那边不同意开题,很多同学的课题被一次次打回来也是这个原因之一。

2.工作量要够

       除非是算法类或者科研性项目,项目代码要有一定的工作量和完整度,否则后期论文的撰写会很难写,因为论文是要基于项目写的,如果项目的工作量太少,又缺乏研究性的东西,则会导致很难写出成篇幅的东西。

更多选题指导

        最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总

        我是海浪学长,创作不易,欢迎点赞、关注、收藏。

        毕设帮助，疑难解答，欢迎打扰！

最后 

       🏆🏆🏆为帮助大家节省时间,如果对开题选题,或者相关的技术有不理解,不知道毕设如何下手,都可以随时来问学长,我将根据你的具体情况,提供帮助。