本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据挖掘与应用成为研究的热点，数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的方法，广泛应用于各个领域，撰写数据挖掘与应用论文是学术研究的重要环节，本文将从论文撰写指南与策略分析两方面进行阐述，旨在帮助研究者提高论文质量。
论文撰写指南
1、选题与定位
（1）选题：选题是论文撰写的基础，应关注数据挖掘领域的热点问题、前沿技术和实际应用，选题应具有创新性、实用性和可行性。
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（2）定位：论文应明确研究目标、研究方法、研究范围和预期成果，定位应与选题相一致，确保论文的深度和广度。
2、文献综述
（1）梳理相关研究：对数据挖掘与应用领域的国内外研究进行梳理，了解研究现状和发展趋势。
（2）分析研究方法：对现有研究方法进行归纳和总结，找出已有研究的不足和改进方向。
（3）提出研究问题：在文献综述的基础上，提出具有创新性的研究问题。
3、研究方法与实验设计
（1）研究方法：根据研究问题，选择合适的数据挖掘方法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
（2）实验设计：设计实验方案，包括数据集、评价指标、实验环境等。
4、结果与分析
（1）结果展示：将实验结果以图表、文字等形式进行展示。
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（2）结果分析：对实验结果进行深入分析，验证研究假设，找出研究方法的优缺点。
5、结论与展望
（1）总结论文的主要研究成果，阐述研究贡献。
（2）展望：对数据挖掘与应用领域的发展趋势进行展望，提出未来研究方向。
策略分析
1、创新性
（1）研究方法创新：在已有研究方法的基础上，提出新的算法或改进方案。
（2）应用领域创新：将数据挖掘技术应用于新的领域，拓展其应用范围。
2、实用性
（1）解决实际问题：针对实际问题，提出具有实际应用价值的解决方案。
（2）优化现有技术：对现有技术进行优化，提高其性能和效率。
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3、可读性
（1）结构清晰：论文结构合理，逻辑严谨，便于读者理解。
（2）语言规范：论文语言规范，用词准确，表达流畅。
4、规范性
（1）格式规范：遵循学术论文格式要求，确保论文格式规范。
（2）引用规范：正确引用他人研究成果，尊重知识产权。
数据挖掘与应用论文的撰写是一个复杂的过程，需要研究者具备扎实的理论基础和实践能力，本文从论文撰写指南与策略分析两方面进行了阐述，旨在帮助研究者提高论文质量，在实际撰写过程中，研究者应根据自身研究特点，灵活运用这些指南和策略，以期撰写出高质量的论文。
标签： #数据挖掘与应用论文怎么写
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