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可不娇气
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阿拉朱旺

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这个我得知道你是熟悉那个方面的,还是就是你们学校老师什么要求,这些都是需要的,我给你写选题,你自己参考下,不懂就问。1、×××市企业创新财务效果分析与评价2、企业社会责任强化与财务报告信息列报实证研究3、行政事单位集中核算现状调查与效果分析4、×××企业(或公司)税收筹划探讨5、投资活动中的税收筹划相关问题研究6、税务筹划在企业会计处理中的应用探讨7、×××公司(企业)存货管理问题及对策探讨8、×××机械制造业作业成本法应用问题研究9、×××企业财务现状分析及解决对策探讨10、论成本领先战略在企业中的实施11、会计实践教育创新模式探讨12、×××企业(或公司)财务管理制度存在问题研究13、xxx企业采购成本控制的研究14、xxx企业销售成本控制的研究15、xxx公司治理结构问题研究16、xxx公司财务治理存在的问题及对策研究17、xxx公司内部控制存在的问题及对策研究18、xxx公司财务控制存在的问题及对策研究19、xxx公司应收账款管理20、xxx公司其他应收款管理21、xxx公司内部制度披露信息的效益与成本研究22、xxx公司内部控制制度的动因研究23、xxx公司内部控制环境研究24、xxx公司基于价值链管理的内部控制及目标定位25、我国民营科技企业融资问题研究 26、企业资产重组研究 27、企业财务预警系统研究 28、强化民营企业财务管理的对策研究 29现代企业收入分配制度改革研究30、作业成本管理模式及其应用研究31、上市公司的会计信息披露问题研究 32、电子商务环境下企业会计安全控制研究 33、中小企业破产兼并的财务问题研究 34、企业财务风险的监测与预警 35、我国上市公司资产重组问题研究36、论中小企业采购成本控制37、论财务管理目标与资本结构优化38、企业财务管理目标39、财务治理与财务管理之异同40、财务的分层管理探讨41、对我国财务会计基础理论内容及构成的设想42、建立以财务管理为核心的资源配置制度43、财务主管委派制与企业内部会计监督44、分离财务与会计工作 加强财务管理45、浅析往来帐项在企业财务管理中的重要性46、论杠杆原理在财务管理中运用47、“零存货”模式在财务管理中的运用 48、货币时间价值在财务管理实践中的应用49、买方市场条件下企业财务管理的创新思50、市场竞争下的企业财务管理研究51、市场经济与财务管理运行机制52、论核心竞争力对企业财务管理的影响53、财务管理环境变化对现代财务管理的影响54、税费改革后农村财务管理面临的问题及对策55、所得税制下的财务管理分析56、企业财务管理的目标探析 57、论企业管理以财务管理为中心58、浅谈企业财务管理的原则59、财务预算管理与企业管理创新60、现代企业财务管理面临两大问题61、民营企业家族制的财务管理问题探讨62、试论企业财务风险的分析与防范63、论企业财务管理存在的主要问题及对策64、中小企业财务管理存在的问题及对策研究65、以财务管理为中心的企业管理运行机制研究66、论企业财务风险管理67、企业/企业集团财务管理体制研究68、企业财务管理体制创新69、财务管理目标与企业财务核心能力问题研究70、企业财务管理目标初探71、我国企业财务管理目标的现实选择72、企业财务管理面临的挑战及对策73、国有企业财务管理中存在的问题及对策74、浅谈企业财务管理与税收管理75、企业集团财务管理体制研究76、企业集团财务管理模式77、中小企业财务管理战略78、公司治理结构与财务管理目标 79、公司财务治理与财务管理的关系研究80、公司治理与财务治理关系研究81、论财务管理在公司治理中的作用

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MyronKiven

寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支,具有巨大的市场发展空间,因此,随着寿险市场的开放、外资公司的介入,竞争逐步升级,群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力,使自己始终立于不败之地,是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展,已逐步成熟完善,并积累了相当数量的数据资源,为数据挖掘提供了坚实的基础,而通过数据挖掘发现知识,并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘(Data Mining,DM)是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念(Concepts)、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论,为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调,DM不单是数据的组织或者呈现,也不仅是数据分析和统计建模,而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段:商业理解(Business Understanding),数据理解(Data Understanding),数据准备(Data Preparation),建模(Modeling),评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解;数据理解是对现有企业应用系统的了解;数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解,在数据准备的基础上,选择一种更为实用的挖掘模型,形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论,如果达到了预期的效果,就可将结论发布。在实际项目中,CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的,而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营,寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等,也出现了超大规模的数据库系统。同时,数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件,也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型,数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括:代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等,其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义,它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点,我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳,从而形成各种客户分布统计,作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手,分析客户对不同险种的偏好程度,指导代理人进行重点推广,是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同,各省差异较大,因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时,市场波动也是必须要考虑的问题,一个模型从建立到废弃有一个生命周期,周期根据模型的适应性和命中率确定,因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据,统计并产生相关规律,并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模(其中包括了参数设置)、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者,同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序,根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测,可利用规则生成子系统重新学习,获得新的规则,不断地更新规则库,直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中,可结合实际数据状况,对各要素进行适当的取舍,并做不同程度的概括,以形成较为满意的判定树,产生可解释的结论成果。

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Flora已被注册

学术堂整理了十五个会计专业的本科毕业论文题目供大家进行参考:1. 上市公司会计政策的选择研究2. 浅析会计政策对资产价值的影响3. 会计政策选择与经济成本分析4. 会计估计变更与盈余管理关系分析5. 山西票号兴衰与我国会计的发展6. 山西票号与人力资源会计7. 新农村建设中的财务会计问题8. 法务会计的基本理论问题9. 法务会计的学科属性10. 法务会计的发展前景11. 会计职业判断的程序与方法12. 会计职业判断的内部控制问题13. 本科会计实验教学相关问题研究14. 对会计双学位课程设置的思考15. 对会计双学位专业课程教学问题的思考

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豆大王zz

数据挖掘得概念,关键技术及应用 数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用数据挖掘的关联规则、概念、算法(以两种算法规则为例)归纳算法过程

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