本文来源：西安财经大学数学学院
根据学校关于毕业论文的进度安排，数据科学系全体毕业论文指导老师在2023年11月29日针对2020级数据科学与大数据技术专业的毕业论文选题展开了讨论，以期为学生提供具有实用性和创新性的选题思路。
各位老师根据自己的研究方向，并结合本专业的培养计划对2020级毕业生的论文选题方向给出了各自的建议，最后确定的方向有以下几个方面：
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数据挖掘与机器学习应用。数据挖掘和机器学习是大数据技术的核心组成部分。学生可以选择某个具体领域，如电商、金融、医疗等，研究数据挖掘和机器学习算法在该领域的应用。例如，基于机器学习的推荐系统研究、金融风控模型构建等。
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大数据处理与分析技术。大数据处理与分析是实现数据价值的关键。学生可以选择研究分布式计算框架（如Hadoop、Spark等）的原理与实践，或者研究数据清洗、数据整合等方面的技术。此外，时序数据分析和处理也是一个值得关注的选题方向。
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数据可视化与交互技术。数据可视化是展示数据价值的有效手段。学生可以选择研究数据可视化技术，如信息图表、数据报告、交互式仪表盘等，或者研究基于Web的数据可视化框架与工具。此外，数据叙事、数据故事telling等新兴领域也值得关注。
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数据隐私与安全技术。随着大数据的广泛应用，数据隐私与安全问题日益突出。学生可以选择研究数据加密、数据脱敏、隐私保护等方面的技术，或者研究大数据安全防护策略与实践。
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大数据产业与应用趋势。除了技术层面的研究，学生还可以选择对大数据产业与应用趋势进行分析。例如，研究大数据在智慧城市、智能交通、智能制造等领域的应用，或者对大数据产业的未来发展趋势进行预测。
本次的讨论紧扣专业的培养目标和毕业要求，为学生毕业论文提供了丰富的选题方向。在具体的选题过程中，学生将关注实际应用需求，选择自己感兴趣且有研究价值的题目。同时，也老师们也提醒学生应多与导师沟通，了解导师的研究方向和课题，以便更好地结合实际项目展开研究，在毕业论文选题讨论中获得更多的灵感与启示，为自己的本科学习画上完美的句号。
【大数据毕业设计参考选题】
1、基于Hadoop和Hive的在线社交网络情感分析：使用Hadoop和Hive分析社交网络数据，以了解用户情感、情感变化和情感传播。
2、基于大数据的物流网络和货运路线优化：分析物流数据，如货运量、运输路线和交通流量，以优化货运效率和运输成本。
3、基于Spark的电影推荐系统：使用Spark进行电影数据分析，以构建个性化电影推荐系统，提高用户体验和电影观看习惯。
4、基于Hadoop和Hive的政府健康政策评估：分析健康政策数据，使用Hadoop和Hive来评估政府健康政策的影响和有效性。
5、基于大数据的社会服务资源分配：分析社会服务数据，如福利支持、医疗服务和社会援助，以优化资源分配和服务提供。
6、基于Spark的语音和自然语言处理研究：使用Spark进行语音和自然语言处理数据分析，以改进语音识别、文本分析和对话系统。
7、基于Hadoop和Hive的旅游数据挖掘：使用Hadoop和Hive分析旅游数据，了解游客行为、目的地选择和旅游趋势，以提高旅游体验。
8、基于大数据的社交网络虚假账户检测：分析社交网络数据，以检测虚假账户、滥用行为和信息操纵。
9、基于Spark的视频内容分析：使用Spark分析视频数据，以识别视频内容、标签和关键场景，用于视频内容管理和搜索优化。
10、基于Hadoop和Hive的健康保险数据分析：分析健康保险数据，使用Hadoop和Hive来了解保险索赔、成本和医疗服务效果。
11、基于大数据的交通安全分析：分析交通数据，如交通事故、道路状况和交通规则执行情况，以提高交通安全和道路管理。
12、基于Spark的农业环境管理：使用Spark分析自然资源数据，如森林、水资源和矿产资源，以优化资源管理和可持续开发。
13、基于Hadoop和Hive的电子邮件营销效果分析：分析电子邮件营销数据，使用Hadoop和Hive来了解电子邮件开放率、点击率和转化率，以改进电子邮件市场策略。
14、基于大数据的人口移动趋势研究：分析人口移动数据，以了解人口流动、城市化和迁移趋势，有助于城市规划和资源分配。