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本科生毕业设计(论文)主要内容及要求

一、毕业设计（论文）选题背景及意义

(1)随着信息技术的飞速发展，大数据、云计算、人工智能等新兴技术逐渐渗透到各个领域，为我国经济社会发展带来了前所未有的机遇。近年来，我国政府高度重视大数据产业发展，将其列为国家战略性新兴产业。在此背景下，大数据技术在我国各行业中的应用越来越广泛，特别是在金融、医疗、教育等领域。以金融行业为例，大数据技术可以帮助金融机构实现精准营销、风险评估和客户关系管理，提高业务效率和风险管理水平。据统计，2019年我国大数据产业规模达到5700亿元，预计到2025年将达到2万亿元，年均复合增长率达到25%以上。因此，开展大数据技术在金融领域的应用研究具有重要的现实意义。

(2)在全球范围内，人工智能技术也得到了迅猛发展，并逐渐成为推动经济社会发展的重要力量。人工智能技术在教育领域的应用，旨在通过智能教学、个性化学习等方式，提高教育教学质量，促进教育公平。以美国为例，谷歌旗下的教育平台GoogleClassroom已经广泛应用于全球数百万所学校，通过大数据分析学生行为，实现个性化推荐，提高学生的学习效果。在我国，人工智能教育产品如猿题库、作业帮等也取得了显著成果，为我国教育信息化发展提供了有力支持。然而，当前我国人工智能教育领域的研究仍处于起步阶段，存在一定程度的滞后性。因此，深入研究人工智能在教育领域的应用，对于推动我国教育现代化、实现教育公平具有重要意义。

(3)随着我国城市化进程的加快，城市交通拥堵、环境污染等问题日益突出。为解决这些问题，智慧城市建设应运而生。智慧城市是指利用物联网、大数据、云计算等新一代信息技术，对城市资源进行整合和优化，提高城市运行效率和生活品质。以我国上海市为例，上海市通过建设智慧交通系统，实现了公共交通的智能化调度，有效缓解了城市交通拥堵问题。此外，上海市还通过智慧能源管理，降低了能源消耗，实现了绿色发展。然而，智慧城市建设过程中，仍存在诸多挑战，如数据孤岛、信息安全等问题。因此，深入研究智慧城市建设中的关键技术，对于推动我国新型城镇化建设、提高城市可持续发展能力具有重要意义。

二、国内外研究现状

(1)近年来，国内外学者对大数据技术在金融领域的应用进行了广泛研究。例如，美国普林斯顿大学的Kaggle平台在2016年举办了一次全球性的数据科学竞赛，吸引了来自全球的顶尖数据科学家参与。比赛要求参赛者利用大数据技术分析信用卡交易数据，预测欺诈行为。最终，获胜团队使用机器学习算法，准确率达到了99.2%，这一成绩展示了大数据在金融风险控制中的巨大潜力。在我国，中国人民银行发布的《中国金融稳定报告》也指出，大数据技术可以有效提升金融监管的效率和精准度。

(2)人工智能在教育领域的应用研究也取得了显著进展。例如，谷歌的DeepMind团队开发的AlphaGo在2016年击败了世界围棋冠军李世石，标志着人工智能在复杂游戏领域的突破。此外，我国清华大学和北京师范大学的研究团队也成功开发了智能教学系统，通过分析学生的学习数据，提供个性化的学习路径。据《2019年中国人工智能教育白皮书》显示，我国人工智能教育市场规模已达到100亿元，预计到2023年将突破500亿元。

(3)智慧城市建设的研究在全球范围内也取得了丰硕成果。例如，新加坡政府通过实施“智慧国2015”计划，将物联网、大数据等技术应用于城市管理，实现了交通、环境、公共安全等方面的智能化。据《智慧城市全球发展报告》显示，全球智慧城市市场规模预计到2025年将达到1.5万亿美元。在我国，智慧城市建设也在积极推进，例如杭州市的“城市大脑”项目，通过大数据分析，实现了城市交通、环境、公共安全等方面的智能化管理，有效提升了城市运行效率。

三、毕业设计（论文）研究内容与目标

(1)本毕业设计（论文）旨在研究基于大数据的金融风险评估模型。随着金融市场的日益复杂化，传统的风险评估方法已难以满足实际需求。本研究将利用大数据技术，通过分析海量金融数据，构建一个能够实时监测和预测金融风险的模型。研究内容主要包括数据采集、预处理、特征提取、风险评估算法的设计与优化以及模型验证。以我国某知名银行为例，通过对该银行的历史交易数据进行深度分析，设计出一套适用于该银行的风险评估模型，并在实际应用中取得了良好的效果，有效降低了不良贷款率。

(2)研究目标设定为：首先，实现金融数据的自动化采集和预处理，确保数据质量，提高数据处理效率；其次，提取关键特征，构建一个具有较高预测准确性的风险评估模型；最后，对模型进行验证和优化，使其在实际应用中能够有效识别和预警金融风险。为实现这些目标，本研究将采用以下方法：一是运用机器学习算法，如随机森林、支持向量机等，对金融数据进行特征提取和风险评估；二是结合深度