研究生考试写信范文格式范本 考研写信模板(5篇)

在日常学习、工作或生活中，大家总少不了接触作文或者范文吧，通过文章可以把我们那些零零散散的思想，聚集在一块。范文书写有哪些要求呢？我们怎样才能写好一篇范文呢？下面是小编帮大家整理的优质范文，仅供参考，大家一起来看看吧。

2023年研究生考试写信范文格式范本一

课程学习：本人在攻读硕士期间，认真对待研究生计划内各门课程学习考试，但是分类统计课的成绩不理想，其余均以较好的成绩完成结业，并承担了研究生期间的教学任务。在吴老师和教研室老师的指导下，通过阅读大量的专业书籍和专业文献，迅速扩增了专业知识量，培养了自主学习和科研实践的能力，深刻认识了目前学习领域的重要性、现状及未来发展趋势，为硕士及以后学习深造和工作奠定了扎实的基础。但学海无涯，在以后的学习工作中，我将继续努力，不断更新自己的专业知识，掌握前沿动态，保证学习工作的创新性。 科研进展：本人硕士期间多次参加各种科研活动

20xx年12月 参与校研究生会组织的“经济危机对农民工影响”调查;

20xx年 4月 参与成都市疾病预防控制中心、南加州大学合作的“健康生活成功人生”控烟项目;

20xx年4月 参与果糖二磷酸钠颗粒新药三期临床试验后统计数据整理与分析; 20xx年6月 参与益智凝神颗粒新药三期临床试验后统计数据整理与分析; 20xx年9月 参与一清颗粒新药三期临床试验后统计数据整理与分析;

20xx年11月至今 参与卫生部开展，中国出生缺陷中心执行的产前筛查与产前诊断项目;

健康状况：良好

学术成果：以第一作者发表论文两篇，第三作者发表论文三篇。

2023年研究生考试写信范文格式范本二

一、课题来源：

本课题来源于作者在学习和实习中了解到的两个事实，属于自拟课题。

其一，作者在20xx年7月在xxx公司调研，了解到现如今各行业都面临着数据量剧增长，并由此带来业务处理速度缓慢，数据维护困难等问题。为了应对此挑战，很多企业开实施大数据发展战略。现如今的大数据发展战略可以概括为两类，一类是垂直扩展。即采用存储容量更大，处理能力更强的设备，此种方式成本较大，过去很多大公司一直采用此种方法处理大数据。但自从20xx年google发布关于gfs，mapreduce和bigtable三篇技术论文之后，云计算开始兴起，apache hadoop项目启动。随后从20xx年开始，随着云计算和大数据的发展，hadoop作为一种优秀的数据分析、处理解决方案，开始受到许多 it企业的关注。相较于垂直扩张所需的昂贵成本，人们更钟情于采用这种通过整合廉价计算资源的水平扩展方式。于是很多it企业开始探索采用hadoop框架构建自己的大数据环境。

其二，作者自4月在xxx实习过程中进一步了解到，因为关系数据库在存储数据格式方面的局限，以及其schema机制带来的扩展性上的不便，目前在大部分的大数据应用环境中都采用非结构化的数据库，如列式存储的hbase，文档型存储的mangodb，图数据库neo4j等。这些非结构化数据库因为可扩展性强、资源利用率高，高并发、响应速度快等优势，在大数据应用环境中得到了广泛的应用。但此种应用只解决了前端的业务处理，要真正利用大数据实现商务智能，还需要为决策支持系统和联机分析应用等提供一数据环境——数据仓库。为此，导师指导本文作者拟此题目，研究基于hadoop框架的数据仓库解决方案。

二、研究目的和意义：

现如今，数据已经渗透到每一个行业，成为重要的生产因素。近年来，由于历史积累和和数据增长速度加快，各行业都面临着大数据的难题。事实上，大数据既是机遇又时挑战。合理、充分利用大数据，将其转变为海量、高增长率和多样化的信息资产，将使得企业具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化等能力。因此，很多it企业都将大数据作为其重要的发展战略，如亚马逊、facebook已布局大数据产业，并取得了骄人的成绩。事实上，不止谷歌、易趣网或亚马逊这样的大型互联网企业需要发展大数据，任何规模的企业都有机会从大数据中获得优势，并由此构建其未来业务分析的基础，在与同行的竞争中，取得显著的优势。

相较于大型企业，中小企业的大数据发展战略不同。大公司可以凭借雄厚的资本和技术实力，从自身环境和业务出发，开发自己的软件平台。而中小企业没有那样的技术实力，也没有那么庞大的资金投入，更倾向于选择一个普遍的、相对廉价的解决方案。本文旨在分析大数据环境下数据库的特点，结合当下流行的hadoop框架，提出了一种适用于大数据环境的数据仓库的解决方案并实现。为中小企业在大数据环境中构建数据仓库提供参考。其具体说来，主要有以下三方面意义：

首先，目前主流的数据库如oracle、sql server都有对应自己数据库平台的一整套的数据仓库解决方案，对于其他的关系型数据库如mysql等，虽然没有对应数据库平台的数据仓库解决方案，但有很多整合的数据仓库解决方案。而对于非结构化的数据库，因其数据模型不同于关系型数据库，需要新的解决方案，本文提出的基于hive/pentaho的数据仓库实现方案可以为其提供一个参考。

其次，通过整合多源非结构化数据库，生成一个面向主题、集成的数据仓库，可为大数据平台上的联机事务处理、决策支持等提供数据环境，从而有效利用数据资源辅助管理决策。

再次，大数据是一个广泛的概念，包括大数据存储、大数据计算、大数据分析等各个层次的技术细节，本文提出的“大数据环境下的数据仓库解决方案及实现“丰富了大数据应用技术的生态环境，为大数据环境下的数据分析、数据挖掘等提供支撑。

三、国内外研究现状和发展趋势的简要说明：

本文研究的主体是数据仓库，区