毕业设计数据分析共28页
(完整版)年产5000吨糖化酶发酵车间设计
南阳理工学院本科生毕业设计学院（系）：生物与化学工程学院专业：生物工程学生： *******指导教师：***完成日期 2010 年 5 月南阳理工学院本科生毕业设计年产5000吨糖化酶发酵车间设计The design of annual output of 5000 tons of glucoamylasefermentation factory workshop总计：毕业设计（论文）28页表格： 5 个插图： 1 幅南阳理工学院本科毕业设计年产5000吨糖化酶发酵车间设计The design of annual output of 5000 tons of glucoamylasefermentation factory workshop学院（系）：生物与化学工程学院专业：生物工程学生姓名：郭留洋学号：*****指导教师：******评阅教师：完成日期：2010年5月南阳理工学院Nanyang Institute of Technology年产5000吨糖化酶发酵车间的工艺设计生物工程专业郭留洋【摘要】糖化酶是工业生产的主要酶制剂之一，广泛用于酿酒、葡萄糖、果葡糖浆、抗菌素、乳酸、有机酸、味精、棉纺厂等各方面。
本设计以玉米淀粉为主要原料，利用黑曲霉，采用机械搅拌通风罐进行发酵生产，完成生产5000吨糖化酶发酵车间工艺设计，通过工艺流程设计、工艺衡算、设备选型和车间布置设计，设计出生产5000吨糖化酶发酵车间采用3个75m3发酵罐和3个6m3种子罐等，并依据生物工程工厂车间布置原则，对发酵罐车间进行合理布置，绘制了工艺流程图和车间布置图，工艺设计的结果为糖化酶的生产提供一定参考。
【关键字】糖化酶工厂设计深层发酵黑曲霉The Design of Annual Output of 5000 Tons ofGlucoamylase Fermentation FactoryWorkshopAbstract：Glucoamylase is the main enzyme of industrial production which is widely used in wine, glucose, fructose syrup, antibiotics, lactic acid, organic acid, monosodium glutamate, cotton and so on.The design use corn starch as main raw material, using Aspergillums Niger, and apply mechanical ventilation it that can be fermented production. This industrial workshop design can complete the process of industrial design, the accounting, equipment selection facility layout design. This workshop can make production of 5,000 tons of glucoamylase fermentation using three 75 m3 and 3 based fermentation tank 6m3 seed set and so on, The fermentation plant has a reasonable layout which according to thefactory workshop’s layout of bio-engineering principles, With drawing a flow chart and workshop’s layout, the result of industrial design provide a reference to the production of glucoamylase.Keywords：Glucoamylase Plant DesignFermentation Aspergillus Niger目录1前言 (1)1.1糖化酶的简介 (1)1.2糖化酶的应用现状 (1)1.3糖化酶在国内外的研究进展及前景 (1)1.4设计内容及意义 (3)2本论 (5)2.1糖化酶生产中所用黑曲霉的特性 (5)2.2菌种培养工艺 (5)2.2.1菌种活化 (6)2.2.2一级种子培养 (6)2.2.3二级种子培养 (6)2.3工艺计算 (6)2.3.1工艺技术指标及基础数据 (6)2.3.2发酵工艺流程图 (8)2.3.3物料衡算 (8)2.3.4热量衡算 (10)2.3.5水平衡的计算 (13)2.3.6无菌空气用量的计算 (14)2.4设备的设计与选型 (14)2.4.1发酵罐的设计与选型 (14)2.4.2种子罐的设计与选型 (17)2.5 车间布置设计 (18)2.5.1车间布置设计的目的和重要性 (18)2.5.2 车间布置的有关技术要求和参数 (19)2.5.3设备的安全距离 (19)2.5.4设备布置原则 (20)3结论 (21)参考文献 (22)致谢 (23)1前言1.1 糖化酶的简介糖化酶又称葡萄糖淀粉酶，糖化酶是一种习惯上的名称,学名为α-1,4-葡萄糖水解酶。
大数据毕业设计.docx
大数据毕业设计【篇一：基于hadoop数据分析系统设计(优秀毕业设计)】摘要随着云时代的来临，大数据也吸引越来越多的关注，企业在日常运营中生成、积累的用户网络行为数据。
这些数据是如此庞大，计量单位通常达到了pb、eb甚至是zb。
hadoop作为一个开源的分布式文件系统和并行计算编程模型得到了广泛的部署和应用。
本文将介绍hadoop完全分布式集群的具体搭建过程与基于hive的数据分析平台的设计与实现。
关键字hadoop，mapreduce，hiveabstract with the advent of cloud, big data also attract more and more attention, the enterprise of the generation and accumulation in the daily operation of the user network behavior data. the data is so large, the measuring unit is usually achieved the pb, eb, and even the zb. the hadoop distributed file system as an open source, and parallel computingprogramming model has been widely deployed and application. this article introduces hadoop completely distributed cluster process of concrete structures, and the design and implementation of data analysis platform based on the hive.key words hadoop，mapreduce，hive目录第一章第二章第三章3.13.23.33.43.53.6 某某企业数据分析系统设计需求分析 ...................................................... 3 hadoop简介 (4)hadoop单一部署 ...................................................................................... 7 hadoop 集群部署拓扑图 .................................................................................7 安装操作系统centos (8)hadoop基础配置 ........................................................................................... 14 ssh 免密码登录 ............................................................................................ 17 安装jdk ...................................................................................................... ... 18 安装hadoop .............................................................................................. . (19)3.6.1安装32位hadoop (19)3.6.2安装64位hadoop (28)3.73.8 hadoop优化 ................................................................................................... 32 hive安装与配置 (33)3.8.1 hive安装 (33)3.8.2 使用mysql存储metastore (33)3.8.3 hive的使用 (36)3.9 hbase安装与配置 (37)9.1 hbase安装 (37)9.2 hbase的使用 (39)3.10 集群监控工具ganglia (43)第四章 hadoop批量部署 (48)4.1 安装操作系统批量部署工具cobbler (48)4.2 安装hadoop集群批量部署工具ambari (54)第五章第六章第七章使用hadoop分析网站日志 ................................................................... 63 总结 ....................................................................................................... ..... 67 参考文献 (67)致谢........................................................................................................ . (68)第一章某某企业数据分析系统设计需求分析某某企业成立于1999年，其运营的门户网站每年产生大概2t的日志信息，为了分析网站的日志，部署了一套oracle数据库系统，将所有的日志信息都导入oracle的表中。
户籍管理系统设计Java
户籍管理系统设计 Java毕业设计第 1 页Java户籍管理系统目录1 绪论 ....................................................... 3 1.1 项目开发背景 .............................................. 3 1.2 项目开发目的 ..............................................3 2 开发平台简介 ............................................... 4 2.1 JBUILDER2005 .............................................. 4 2.2 JAVA语言的特点 ............................................ 4 2.3 SQL SERVER2000 ............................................ 5 3 系统分析 ................................................... 6 3.1 需求分析 (6)3.1.1 系统功能设计分析 (6)3.1.2 主要功能 ........................................... 6 3.2 系统设计 .. (7)3.2.1 数据库设计 (7)3.2.2 系统功能结构图 ..................................... 8 4 系统的具体实现 ............................................. 94.1 登陆 (9)哈尔滨职业技术学院毕业设计第 2 页4.2 主窗体 (11)4.3 精确查询 ................................................. 12 4.4 模糊查询 ................................................. 14 4.5 开户管理 ................................................. 15 4.6 删除人物 ................................................. 17 4.7 新增人口登记 ............................................. 19 4.8 修改户籍信息 ............................................. 21 4.9 注册用户 ................................................. 23 4.10 修改用户密码 ........................................... 25 结论 ...................................................... 28 致谢 ...................................................... 29 参考文献 (30)哈尔滨职业技术学院毕业设计第 3 页1 绪论随着时代的发展、科学的进步，信息时代已经遍布全球，计算机已广泛地深入各行各业，起着越来越巨大的作用。
数据分析毕业设计
数据分析毕业设计一、引言数据分析作为信息技术领域的重要分支，在当今社会中扮演着至关重要的角色。
随着大数据时代的到来，数据分析对于提高企业竞争力、优化决策过程以及推动科学研究都具有重要意义。
本文将围绕数据分析毕业设计展开探讨，探究如何利用数据分析技术进行毕业设计项目的设计、实施和评估。
二、项目背景数据分析毕业设计是大学生在完成学业的重要环节之一。
通过数据分析的实践项目，学生可以结合所学的理论知识，掌握实际数据处理和分析的技能，提高自身的综合能力。
在这个过程中，学生需要选择一个合适的毕业设计课题，并运用数据分析方法进行研究与实践，最终完成毕业设计报告。
三、项目设计1. 选题阶段在进行数据分析毕业设计时，首先需要确定一个合适的课题。
学生可以根据自身的兴趣和专业方向，在实际应用领域中选择一个具有挑战性和实践意义的课题。
比如可以选择某个行业的数据进行分析，探索其中的规律和趋势。
2. 数据收集与清洗数据的质量对于数据分析的结果至关重要。
在项目设计中，学生需要学会如何从各种数据源中收集数据，并进行数据清洗和预处理工作。
这其中包括数据的去重、缺失值处理、异常值处理等步骤。
3. 数据分析方法选择根据选题和数据的特点，学生需要选择适当的数据分析方法进行研究。
常见的数据分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
在选择方法时需要考虑数据的类型、数据量和分析的目的。
4. 数据分析与可视化在数据分析过程中，学生需要将选用的数据分析方法应用到数据集中，并得出相关的结论和结果。
同时，还需要将数据可视化，用图表等形式呈现数据分析的结果，使结果更加直观和易于理解。
四、项目实施1. 实验环境搭建在进行数据分析毕业设计时，学生需要搭建适合的实验环境。
这包括选用合适的数据分析工具和编程语言进行数据处理和分析，如Python、R、MATLAB等。
2. 数据分析模型建立在实验阶段，学生需要根据选用的数据分析方法建立相应的模型，并进行参数调优和模型评估。
模具毕业设计38隔板冲槽冲孔落料连续模隔板模具
技术学院毕业论文题目院系专业姓名指导教师隔板模具设计机电与信息工程分院模具设计与制造目录第一部分：前言 (3)第二部分：设计过程 (5)错误！未找到引用源。
冲压工艺分析 (5)错误！未找到引用源。
冲压工艺方案确认 (5)错误！未找到引用源。
主要设计计算 (6)错误！未找到引用源。
模具总体设计 (14)错误！未找到引用源。
主要零件设计 (15)错误！未找到引用源。
模具总装图 (21)错误！未找到引用源。
冲压设备选定 (23)错误！未找到引用源。
模具零件加工工艺 (25)错误！未找到引用源。
模具装配 (27)第三部分：设计总结 (28)第四部分：参考资料 (29)第一部分：前言一、前言大学五年的大专学习生活即将结束，毕业设计是其中最后一个环节，是对以前所学的知识及所掌握的技能的综合运用和检验。
随着我国经济的迅速发展，采用的模具的生产技术得到愈来愈广泛的应用。
在完成大学五年的课程学习和课程、生产实习，我熟练的掌握了机械制图、机械设计、机械原理等专业基础课和专业课方面的知识，对机械制造、加工的工艺有了一个系统、全面的了解，达到了学习的目的。
对于模具设计这个实践性非常强的设计课题，在将近两个月的设计过程中，我对模具特别是塑料模具的设计步骤有了一个全新的认识，丰富了各种模具的结构和动作方面的知识，而对于模具制造工艺更是实现了新的突破。
在指导老师的协助下同时在图书馆查阅了许多资料和一些典型实例，明确了模具的一般工作原理、制造、加工工艺。
在设计中，与同学进行充分讨论，尽最大努力做好本次毕业设计。
在设计过程中，将有一定的困难，但有指导老师的悉心指导和自己的努力，相信会完美的完成毕业设计任务。
由于学生水平有限，而且缺乏经验，设计中不妥之处在所难免，恳请各位老师指正。
零件图工件名称：隔板工件简图：如上图生产批量：中批量材料：Q235材料厚度：2mm第二部分：设计过程一、冲压件工艺性分析：此工件冲槽、冲孔、落料三个工序。
数据预测毕业设计
数据预测毕业设计数据预测毕业设计随着信息技术的快速发展，数据分析和预测成为了现代社会中不可或缺的一部分。
在各个领域中，数据预测的应用越来越广泛，尤其在科学研究、商业决策和社会规划等方面起着重要的作用。
因此，作为一名计算机专业的毕业生，我决定选择数据预测作为我的毕业设计主题。
数据预测是通过对历史数据的分析和建模，来预测未来趋势和结果的一种方法。
在我的毕业设计中，我将使用机器学习和统计分析的方法，通过对大量的数据进行处理和分析，来预测某个特定问题的结果。
首先，我将收集相关的数据。
数据的选择和获取是数据预测的重要一步。
我将通过各种途径，如调查问卷、实验观测、网络爬虫等方式，收集到与我研究问题相关的数据。
这些数据可能包括用户行为数据、销售数据、气象数据等。
在收集数据的过程中，我需要注意数据的准确性和完整性，以确保预测结果的可靠性。
接下来，我将对收集到的数据进行预处理。
数据预处理是数据预测的关键一步，它包括数据清洗、数据变换和特征选择等过程。
数据清洗是指对数据中的错误、缺失和异常值进行处理，以确保数据的质量。
数据变换是指对原始数据进行标准化、归一化或转换等操作，以便于后续的分析和建模。
特征选择是指从大量的特征中选择出对预测结果影响较大的特征，以提高预测模型的准确性和效率。
然后，我将使用机器学习算法来建立预测模型。
机器学习是一种通过算法和模型来使计算机系统自动学习和改进的方法。
在我的毕业设计中，我将选择适合我研究问题的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等，来对我的数据进行建模和训练。
通过对历史数据的学习和训练，我将得到一个预测模型，用于预测未来的结果。
最后，我将评估和优化我的预测模型。
评估预测模型的准确性和效果是数据预测的重要一环。
我将使用一些评价指标，如均方误差、准确率、召回率等，来评估我的预测模型的性能。
如果发现模型存在一些问题或不足，我将对模型进行优化和改进，以提高预测结果的准确性和可靠性。
大数据专业的毕业设计
大数据专业的毕业设计引言随着互联网的快速发展和信息技术的日益成熟，大数据已经成为了当今社会的一项重要资源。
大数据专业的毕业设计旨在培养学生在大数据领域的能力，帮助他们掌握大数据分析、处理和应用的技能。
本文将探讨大数据专业的毕业设计的重要性、设计思路、实施方案和意义。
重要性大数据正成为驱动创新和决策的重要资源。
大数据分析能够揭示潜在的关联和趋势，为企业、政府和个人提供有力的支持。
因此，大数据专业的毕业设计对于培养学生在这个领域的技能非常重要。
设计思路大数据专业的毕业设计需要综合运用大数据处理、分析和可视化等技术。
设计思路可以分成以下几个步骤：步骤一：明确需求和目标在开始设计之前，首先要明确项目的需求和目标。
这可以通过与相关企业、政府或组织合作来确定，也可以根据学生的兴趣选择一个适合的主题。
步骤二：数据收集和清洗在设计过程中，需要收集大量的数据来进行分析。
这些数据可以来自各种来源，如企业的数据库、互联网上的公开数据或传感器的数据等。
在收集数据后，还需要对数据进行清洗，去除异常值和重复数据，以确保数据的质量。
步骤三：数据分析和建模在准备好干净的数据后，需要进行数据分析和建模。
这包括使用统计分析方法、机器学习算法等来发现数据中的模式和关联。
通过分析数据，可以获得对目标问题和主题的深入理解，并提取有价值的信息。
步骤四：结果可视化和报告最后一步是将分析结果可视化，并撰写毕业设计的报告。
通过可视化，可以更直观地展示数据的趋势和关联。
毕业设计报告应包括研究的背景、方法、结果和结论等内容，以及对进一步研究和应用的建议。
实施方案大数据专业的毕业设计的实施方案可以根据具体情况进行调整，但基本步骤如下：步骤一：确定导师和课题毕业设计需要一个专业的导师来指导学生的研究。
学生可以根据自己的兴趣选择一个合适的导师和课题。
步骤二：制定研究计划在确定导师和课题后，学生需要制定一个详细的研究计划。
这包括收集所需的数据，选择适当的方法和工具，以及制定时间表和里程碑。
大数据技术专业毕业设计
大数据技术专业毕业设计如何利用大数据技术进行专业毕业设计=====================================前言--毕业设计是大学生在校期间最重要的一项任务之一，它不仅是对自己专业知识的检验，更是对学习成果的一次汇总和展示。
如今，随着大数据技术的发展和应用广泛性的增加，越来越多的毕业生开始探索将大数据技术应用到自己的专业毕业设计中。
本文将介绍如何利用大数据技术进行专业毕业设计，为广大学生提供有价值的指导和建议。
一、大数据技术的背景介绍--大数据技术近年来在各个领域展现出巨大的价值和潜力，它通过对海量数据的收集、存储、分析和挖掘，为企业和机构提供了强大的决策支持和洞察力。
大数据技术的核心包括数据的采集与存储、数据的处理与分析以及数据的可视化与展示等方面。
在专业毕业设计中，学生可以充分利用大数据技术的优势，进行深入研究和创新探索。
二、选择合适的大数据技术主题--在选择大数据技术主题时，学生应根据自己的专业背景和个人兴趣进行合理的选择。
在计算机科学与技术专业中，可以选择数据挖掘、机器学习、人工智能等相关主题；在金融学专业中，可以选择金融数据分析、风险评估、投资决策等相关主题。
选择合适的主题对于整个毕业设计的顺利进行具有重要的意义。
三、数据的收集与处理--在进行大数据技术的专业毕业设计时，数据的收集与处理是非常关键的步骤。
学生可以通过各种途径进行数据的收集，如互联网上的公开数据集、实验室的数据、企业提供的数据等。
在数据的处理方面，学生可以使用各种开源的大数据处理框架，如Hadoop、Spark等，以实现数据的清洗、转换、集成和存储等功能。
四、数据的分析与挖掘--在数据的分析与挖掘阶段，学生可以根据自己的研究目的和问题，选择适当的数据分析方法和技术工具。
可以使用机器学习算法对数据进行分类、预测、聚类等；可以使用数据可视化技术对数据进行展示和解释。
通过数据的分析与挖掘，学生可以从海量的数据中发现有价值的规律和模式，为实际问题的解决提供支持和建议。