目录
前言
大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者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。大四的同学马上要开始毕业设计,对选题有疑问可以问学长哦（见文末）!
以下整理了适合不同方向的计算机专业的毕业设计选题
🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!
更多选题指导:
大家好,这里是海浪学长毕设选题专场,本次分享的是
🎯 2024（20届）数据科学与大数据专业毕业设计选题合集
大数据选题
数据科学与大数据专业毕业设计可供选择的有大数据处理与分析，数据可视化与可视分析，数据挖掘与机器学习，预测与预测建模，数据隐私与安全等方向。下面的选题示例提供了广泛的研究领域和技术方向，供数据科学与大数据专业的同学作为毕业设计选题参考。对选题有疑问可以问学长哦！
基于Python的学生网购数据可视化系统 基于Python的智能档案管理系统 基于python的学生奖学金评定系统 基于大数据的个性化图书推荐系统 基于用户兴趣的音乐智能推荐系统 基于Python的动漫电影推荐系统设计 基于大数据的学生课堂行为分析系统 基于大数据的灾情预警信息发布系统 基于Python的豆瓣影视评论的数据采集与分析 基于python的招聘网站数据可视化分析系统 基于大数据挖掘的智能评测和辅导系统 基于大数据的图书馆个性化服务研究 基于Python的高考志愿辅助填报系统 基于阿里巴巴大数据的购物行为分析 基于疾控大数据的可视化分析与应用 智联招聘数据分析与可视化系统设计 基于大数据的景区快捷酒店运营系统 旅游酒店大数据分析平台的设计与实现 大数据背景下数据分析服务的市场分析 大数据技术背景下舆情收集与监测分析 基于社交软件的高校校园网络舆情分析 基于大数据的二次元社交网站体验设计 基于消费者购物记录的商品推荐去重方案 基于知识图谱的微博数据可视化管理研究 基于大数据的徽州古建筑群游客热度研究 大数据技术在商业分析中的实践应用研究 基于广播电视受众大数据的分析方法研究 基于互联网大数据的事件智能抓取和画像 基于大数据的定制旅游网站创新设计研究 基于华为大数据平台的电商网站建设优化 基于无线网络的智慧公交停靠系统方案设计 基于运营商大数据的终端产品运营系统设计 基于大数据的大学生就业创业指导系统探究 基于大数据的生鲜农产品配送监测预警系统 基于大数据的电子商务个性化商品推荐方法 基于大数据技术的高校图书馆服务优化研究 基于大数据技术的航天数据可视化系统设计 健康中国——基于大数据的可视化分析平台 面向城市大数据的分布式并行获取方法研究 基于物联网的校园疫情监控系统设计与实现 大数据背景下的Java知识地图构建研究 基于大数据的多群体用户画像构建系统设计 基于Python的数据脱敏与可视化分析 网络评价对水产品线上销量影响的实证分析 基于Web数据挖掘的网站知识获取及应用 基于大数据分析的钓鱼网站监测研究与应用 购物网站基于大数据的个性化广告推送分析 基于超星LSP系统的教参资源数据库设计 基于三大招聘网站数据词频统计分析的结果 基于大数据的高校学生分析与服务平台的研究 基于Spark的电商智能推荐云平台的研究 基于大数据的图书管理系统移动端APP研究 基于微服务的疫情可视化分析系统设计与实现 基于Python的反反爬虫技术分析与应用 基于Hadoop的网站大数据分析系统设计 基于大数据的2020年中医药网络舆情研究 基于大数据技术的房产中介信息管理系统设计 基于大数据分析的人才在线自动测评系统设计 基于大数据挖掘的职业院校官方网站安全对策 基于大数据分析的数码产品价格预测网站设计 基于大数据的在线学习内容个性化精准推荐分析 基于大数据的旅游信息智慧服务云平台构建研究 基于网络爬虫的招聘信息可视化系统设计与实现 基于网络文本大数据的商洛市康养旅游市场分析 大数据视域下贵州茶叶销售数据分析及策略研究 基于python的微信公众号关注者数据分析 基于大数据的高校信息网用户行为分析系统研究 利用Python实现知识标引系统开发与应用 基于Python平台的金融数据分析技术研究 基于大数据与网络态势感知的网站安全管理研究 基于铁路出行数据的旅客常住地智能识别算法研究 基于大数据和机器学习的大学生选课推荐模型研究 基于大数据技术的房价数据采集及可视化分析应用 基于Scrapy的电商数据分析系统设计与实现 基于Python的Moodle平台数据可视化 基于大数据分析的新疆智慧旅游网站的设计与实现 基于大数据分析的天津广播音视频 网站优化改造 基于大数据的高校官方网站信息安全防护预警机制 基于云平台与一卡通大数据的图书推荐的研究与应用 基于 Python 的招聘数据采集与可视化平台 基于51Job网站求职招聘信息的大数据爬虫分析 基于大数据时代下电子商务个性化推荐的研究与应用 基于Hadoop平台的大数据可视化分析实现与应用 基于大数据的西藏热门景点数据分析及可视化应用研究 造血干细胞移植术后随访系统的设计与数据可视化实现 基于Python的求职信息采集分析系统设计与实现 基于大数据挖掘技术的机动车驾驶人智能培训系统的研究 大数据时代基于CMS的高校网站群平台特点分析与研究 大数据环境下基于高校图书馆网站的数据可视化揭示实践 基于大数据的东南亚地区"中文+"人才的社会需求分析 基于大数据新闻网站文本挖掘的网络舆情监测设计与实现 基于Hadoop的课程诊改大数据可视化分析研究与应用 基于Scrapy的大数据学情分析系统就业岗位数据爬取 利用Tableau实现网络信息安全MAP职业能力测评 基于Python的天气信息可视化分析系统的设计与实现 基于读者行为数据分析和网站群的高校图书馆门户网站建设 基于平衡计分卡的大气环境监测数据共享网站绩效评估研究 基于招聘网站大数据分析的求职者需求与企业需求匹配研究 基于大数据分析视角下的高校学生管理信息系统设计与实现 基于Selenium框架的定向网络数据获取的设计与实现 基于Python的电子元件信息爬取与数据可视化系统设计 基于Python+ECharts的手机销售数据可视化系统 基于招聘网站的数据科学与大数据技术专业人才需求的文本挖掘 基于用户访问模式的数据挖掘技术在大型图书网站中应用的研究 基于ECharts的高校教师招聘大数据可视化平台构建与应用 基于大数据文本分析的境外游客对粤港澳大湾区旅游形象感知研究 基于Python和Selenium的智联招聘数据的爬取与分析 基于Python和Hadoop的图书馆实时监控系统设计与实现 基于Python+Echarts的大数据可视化系统的设计与实现 基于Python+PyEcharts的"天元"平台维修单可视化系统 基于蚂蚁算法的关联规则挖掘 基于机器学习的推荐与评价方法 基于大数据框架的餐饮推荐系统 基于机器学习的网络教育系统研究 线上降雨灾情检测系统设计与应用 基于数据挖掘的学生成绩分析系统 基于数据挖掘的服装推荐系统研究 基于智能推理的疾病辅助诊断系统 基于机器学习的电梯故障诊断云系统 基于移动医疗的孕产妇健康监护系统 基于Web的个性化学习系统的设计 基于数据挖掘的入侵检测系统的研究 英语学情自动评价系统的设计与实现 基于机器学习的数学成绩预测系统设计 基于机器学习的地震异常数据挖掘模型 基于机器学习的抑郁症特征提取与实现 基于地理标签的LBSN链接预测模型 基于行为特征分析的微博恶意用户识别 基于数据挖掘技术的证券客户分析系统 基于数据挖掘的信用卡反欺诈系统研究 基于在线测评系统的编程题目难度研究 基于信息挖掘技术的人工嗅觉系统研究 基于大数据的毕设系统外衍应用策略研究 基于数据挖掘和机器学习的诊断智能研究 基于Spark的路网交通运行分析系统 基于公安大数据的云家谱系统设计与实现 基于LDA模型的高校论坛热点提取系统 基于数据挖掘的研究生信息管理系统设计 基于大数据分析的电网自动预警系统设计 基于朴素贝叶斯理论的教师评价分析系统 基于机器学习的VoIP流量在线识别系统 基于k近邻算法的心脏病在线辅助诊断系统 基于特征选择和概率神经网络的心脏病预测 基于分布式计算框架的大数据机器学习分析 基于嵌入式人脸识别的智能考勤系统的设计 基于数据挖掘的人力资源信息智能调配系统 基于数据挖掘的表面贴装技术品质诊断系统 基于数据挖掘的信贷客户信用评估系统研究 基于数据挖掘的小麦质量安全预警模型研究 基于医生合作关系的医疗大数据挖掘和分析 基于航迹数据挖掘的终端空域扇区划分方法 基于Spark平台大数据推荐系统的研究 基于数据挖掘分类算法的钓鱼网站检测研究 基于机器学习的爆破工程智能教学系统与实践 基于数据挖掘的个性化智能推荐系统应用研究 基于多样性的多视图低秩稀疏子空间聚类算法 基于大数据技术的电影推荐系统的设计与实现 大数据挖掘的用户画像人才标签体系生成方法 基于机器学习的贫困户识别指标体系模型研究 基于机器学习的精准施肥控制系统设计与分析 基于知识图谱的项目文档智能管理与应用系统 基于极限学习机算法的农业绿色智慧评价系统 基于数据挖掘的计算机网络病毒防御系统设计 基于智能技术的创业就业服务系统设计和实践 基于数据挖掘的高校学生管理系统分析与研究 基于数据挖掘的体育成绩管理系统设计与实现 基于决策树理论的学生成绩分析系统模型构建 基于分子组学数据的生物系统临界点预警方法 基于Spark的智慧医院决策系统设计与实现相关代码示例：
import csv class Student: def __init__(self, name, score, province): self.name = name self.score = score self.province = province self.choices = [] def add_choice(self, choice): self.choices.append(choice) def calculate_score(self, weight): weighted_score = self.score * weight return weighted_score class School: def __init__(self, name, province): self.name = name self.province = province self.majors = [] def add_major(self, major): self.majors.append(major) class Major: def __init__(self, name, quota, lowest_score): self.name = name self.quota = quota self.lowest_score = lowest_score def load_schools(filename): schools = {} with open(filename, 'r') as file: reader = csv.reader(file) next(reader) # 跳过标题行 for row in reader: school_name = row[0] province = row[1] major_name = row[2] quota = int(row[3]) lowest_score = int(row[4]) if school_name not in schools: school = School(school_name, province) schools[school_name] = school else: school = schools[school_name] major = Major(major_name, quota, lowest_score) school.add_major(major) return schools def print_schools(schools): for school_name, school in schools.items(): print(f"{school_name} ({school.province}):") for major in school.majors: print(f" - {major.name} (招生人数: {major.quota}, 最低分数: {major.lowest_score})") def input_student_info(): name = input("请输入学生姓名: ") score = float(input("请输入学生成绩: ")) province = input("请输入学生所在省份: ") return Student(name, score, province) def select_school(schools): school_name = input("请输入选择的学校名称: ") while school_name not in schools: print("输入有误，请重新输入。") school_name = input("请输入选择的学校名称: ") return schools[school_name] def select_major(school): major_name = input("请输入选择的专业名称: ") while not any(major_name.lower() in major.name.lower() for major in school.majors): print("输入有误，请重新输入。") major_name = input("请输入选择的专业名称: ") return [major for major in school.majors if major_name.lower() in major.name.lower()][0] def calculate_weighted_score(student): if student.province == "北京": return student.calculate_score(1.2) elif student.province == "上海": return student.calculate_score(1.1) return student.calculate_score(1.0) def generate_results(students, schools): results = [] for student in students: weighted_score = calculate_weighted_score(student) choices = student.choices.copy() choices.sort(key=lambda c: c.lowest_score, reverse=True) admission = None for choice in choices: if choice.lowest_score <= weighted_score and choice.quota > 0: admission = choice choice.quota -= 1 break result = { "学生姓名": student.name, "学生成绩": student.score, "加权分数": weighted_score, "所在省份": student.province, "录取学校": admission.name if admission else "未录取", "录取专业": admission.name if admission else "未录取" } results.append(result) return results def print_results(results): print("录取结果:") for result in results: print(f"学生姓名: {result['学生姓名']}") print(f"学生成绩: {result['学生成绩']}") print(f"加权分数: {result['加权分数']}") print(f"所在省份: {result['所在省份']}") print(f"录取学校: {result['录取学校']}") print(f"录取专业: {result['录取专业']}") print() def main(): # 加载学校专业数据 schools = load_schools('schools.csv') # 打印学校专业信息 print_schools(schools) # 输入学生信息 student = input_student_info() # 选择学校和专业 for _ in range(3): school = select_school(schools) major = select_major(school) student.add_choice(major) # 进行志愿填报 students = [student] results = generate_results(students, schools) # 打印录取结果 print_results(results) if __name__ == '__main__': main()海浪学长作品示例：
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
创作不易，欢迎点赞、收藏、关注！
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。
原文链接：https://blog.csdn.net/ASASASASASASAB/article/details/134351926?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171910766916800178530412%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171910766916800178530412&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-16-134351926-null-null.nonecase&utm_term=2024%E9%AB%98%E8%80%83%E6%88%90%E7%BB%A9
© 版权声明
声明📢本站内容均来自互联网，归原创作者所有，如有侵权必删除。
本站文章皆由CC-4.0协议发布，如无来源则为原创，转载请注明出处。
THE END
