选题大数据应用程序时，可以从以下几个方面进行考虑：
数据驱动的趋势和需求：
关注当前数据驱动的趋势和需求，选择具有实际应用价值的研究课题。例如，可以研究大数据在环境保护、公共安全等领域的应用。
学科交叉点：
大数据涉及到多个学科领域，如统计学、计算机科学、经济学等。在选题时，要充分考虑这些学科的交叉点，寻找具有创新性和前瞻性的研究课题。例如，可以结合人工智能、机器学习等技术，研究大数据分析在各个行业的应用。
行业动态与新兴技术：
关注大数据技术的最新发展，及时了解和掌握新兴技术。例如，可以选择某个特定行业，如医疗、金融、零售等，探讨大数据在该行业中的应用与效果。
数据隐私与安全：
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护问题日益突出。在选题时，要关注如何在保障数据安全的前提下，充分利用大数据的优势。例如，可以研究如何在不泄露个人隐私的情况下进行数据挖掘和分析。
实际应用：
大数据可以帮助企业更好地了解和服务消费者。在选题时，可以关注如何利用大数据技术提高客户满意度、优化产品设计等方面的问题。例如，可以通过分析用户的购买行为、浏览记录等数据，为用户提供更加个性化和定制化的服务。
伦理和法律问题：
大数据不仅仅是一种技术和工具，它还涉及到伦理、法律等方面的问题。在选题时，要关注大数据对社会的影响，思考如何利用这项技术为社会带来更多的利益，同时避免可能带来的负面影响。
个人兴趣与动手能力：
选题时，最好选择自己熟悉或感兴趣的领域，这样有利于研究的深入进行。同时，如果具备较强的动手能力，可以选择一些实践性较强的项目，如搭建Hadoop平台进行数据分析。
具体案例：
可以选择一些具体的案例进行深入研究，例如淘宝双11数据分析与预测等，这样可以使研究更加具体和具有可操作性。
综上所述，选题大数据应用程序时，应综合考虑实际需求、技术发展趋势、个人兴趣等多个方面，以确保选题具有实际应用价值和创新性。