2013届信息管理与信息系统专业毕业论文(设计)选题指南.docVIP

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2013届信息管理与信息系统专业毕业论文(设计)选题指南

2013届信息管理与信息系统专业毕业论文(设计)选题指南 注意事项: 1.毕业设计是专业学习中非常重要的一个环节,一份优秀的毕业设计作品可以向用人单位充分展示自己的专业水平。请各位同学珍惜大学阶段最后一次学习的机会,无论是论文或是项目设计,都要力求原创,当然应该在充分查阅参考资料后形成自己的作品。请同学们千万不要照搬照抄网上的资料,一旦发现与网上雷同的论文,均作不及格处理。 2.设计类题目可以多个人合做,人数一般2-4人,具体人数由指导教师确定,多个人合做是指一个较大的系统,每个人完成不同的模块,每个人的任务是不同的,必须事先予以明确。 3.以下题目作为信息管理与信息系统专业2013届毕业论文选题意向,论文具体题目由学生和指导老师协商决定。凡选择论文类,须在论文中有定量分析、模型或进行实证研究。 信息管理教研室 2012.6.1 ■选题方向一:设计类 1、某企业财务管理信息系统设计与开发 2、某超市/(网上)书店进销存管理信息系统设计与开发 3、某酒店客房管理信息系统设计与开发 4、某酒店综合管理信息系统设计与开发 5、某旅行社旅游管理信息系统设计与开发 6、某火车站/民航/汽车站售票管理信息系统设计与开发 7、某房地产管理信息系统设计与开发 8、某银行信贷管理信息系统设计与开发 9、某工业企业产品营销管理信息系统设计与开发 10、某高校学生/教师/教材/图书馆/学籍/宿舍/排课管理信息系统设计与开发 11、某医院收费管理信息系统设计与开发 12、某第三方物流企业管理信息系统设计与开发 13、某行业客户关系管理信息系统设计与开发 14、某证券股票管理信息系统设计与开发 15、某医院药房药品管理信息系统设计与开发 16、某住宅小区物业管理信息系统设计与开发 17、某高校招生/就业管理信息系统设计与开发 18、某运输企业管理信息系统设计与开发 19、某高校数字图书馆中借阅推荐子系统设计与开发 20、工商管理学院同学录管理系统的设计与实现 21、商丘学院班级管理系统的设计与实现 22、汽车租赁信息系统的设计与实现 23、企业人力资源管理信息系统的设计与实现 24、小型电子商务网站的设计与实现 25、模拟考试管理信息系统设计与实现 26、某医院床位安排系统设计与开发 27、图书/汽车/电脑/药品在线销售电子商务系统设计与开发 28、网上主题超市(饰品/工艺品/鲜花等)电子商务系统设计与开发 29、某学院期末考试安排系统设计与开发 30、校园网二手书交易网站的设计与实现 31、基于Internet的网上论文辅导与答辩系统的设计和实现 ■选题方向二:论文类 1.工业企业信息安全风险评估模型的构建与应用研究 2.工业企业信息安全风险管理的框架研究 3.信息安全风险评估模型及方法研究 4.我国电子商务信用体系建设的探讨 5.电子商务市场中的信息不对称与对策研究 6.B2B电子商务信用评价模型的研究 7.C2C电子商务信用管理研究 8.某企业电子商务平台建设构建模式研究 9.电子商务风险管理研究 10.基于电子商务的企业信息系统安全研究 11.电子商务下物流信息管理模式的研究 12. 电子商务中的web数据挖掘研究 13. 电子商务环境下企业客户价值分析与评价 14. 电子商务应对诚信危机的对策研究 15. 电子商务环境下基于呼叫中心的企业客户关系管理研究 16. 电子商务环境下企业物流模式的构建 17. 电子商务企业的知识管理战略 18. ××地区电子商务发展中存在的问题及对策分析 19. 校园电子商务的相关研究 20. 电子商务对中小企业发展影响的调查分析; 21. 电子商务模式研究或案例分析(如某全球500强企业的电子商务战略分析、电子商务模式的创新、某个或者某类网站的案例分析等) 22. 电子商务网站个性化服务(方式)研究 23. 电子商务对河南省中小企业的影响研究 24. 基于VCA(核心价值链)的电子政务系统构建模式研究 25. 基于电子政务的政府信息资源管理研究 26. 高校信息化水平评价指标体系与方法研究 27. 某省(市)信息化评价指标体系与方法研究 28. 电子信息类企业信息化实施战略研究 29. 中小企业信息化发展的模式与策略研究 30. 某省(地区)信息化水平测度研究 31. 企业信息化项目管理绩效评价研究 32. 中小企业信息化建设的风险管理与应对研究 33. 高校图书馆信息化水平的评价体系研究 34. 企业信息化成熟度及其影响因素研究 35. 基于URP(大学资源计划)的校园信息化建设研究 36. ××市中小企业信息化现状调查与分析 37. 中小企业信息化建设中的外源化模式研究 38. 中小企业实施企业信息化的关键性因素分析 39.数据挖掘在某行业CRM中的应用研究 40.数据挖掘技术(关联规则挖掘,分类,聚类等)在

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