我爱熊猫酱
专业课程有微观经济学、宏观经济学、管理学基础、运筹学、应用统计、计量经济学、商务数据分析、多元统计分析与R建模、时间序列分析方法、大数据基础设施、面向对象程序设计、数据库系统、数据仓库与数据挖掘、文本分析与文本挖掘、网络社会媒体营销分析、量化金融方法等。 
数据挖掘属于计算机科学与技术方向中的数据分析方向，也有在数学专业中开设。数据挖掘技术是一种数据处理的技术，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中、人们事先不知道又潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘需要根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。（1） 信息收集：根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。（2） 数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。（3） 数据规约：执行多数的数据挖掘算法即使在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时往往数据量非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。（4） 数据清理：在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值），含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。不然，挖掘的结果会差强人意。（5） 数据变换：通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据，通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。（6） 数据挖掘过程：根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。（7） 模式评估：从商业角度，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。（8） 知识表示：将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步，例如在某个工作中不存在多个数据源的时候，步骤（2）数据集成的步骤便可以省略。步骤（3）数据规约（4）数据清理（5）数据变换又合称数据预处理。在数据挖掘中，至少60%的费用可能要花在步骤（1）信息收集阶段，而至少60%以上的精力和时间是花在数据预处理
可以在企业官网上查找公开的数据。论文收集数据的几种方式：第一、通过实验的方法化学、物理、医学等专业的论文，需要通过实验来获取自己的数据，因为只有通过实验的方式才能获得与自己论文一致的数据。第二、通过调查的方式同学们也可以通过到实地进行调研、考察等方式来获取自己所需要的一些数据。第三、互联网查询通过国家数据网络和国家统计网络搜索数据。国家数据网络包含了大量的数据，这一些数据包括年度、季度、月度等实时数据。第四、进行问卷调查很多大学毕业生在写毕业论文的时候，很多研究数据都来自于我们的生活调查，所以我们也可以参考问卷调查。把问卷放到网上之后，用户填写完之后就可以收集整理问卷，然后我们就可以得到我们需要的数据。毕业论文正文中各级标题顺序为：一、（一）、1、（1）、①。毕业设计采用下列标题顺序：1、1、1、①。一级标题即“一”设为四号黑体，每一部分结束后另起一页开始下一部分。正文内小标题力求简短、明确，题末不用标点符号。二级标题（一）用黑体小四号字。三级标题1后用点“”，宋体小四号字加黑。四级标题（1），字体字号同正文，为宋体小四号字，行距为5倍。
