毕业论文数据分析方法与步骤如何写

毕业论文数据分析方法与步骤如何写

1，问题提出2，国内外研究现状3，针对该课题自己的研究4，研究中存在的还有待于研究的其他问题5，综述老师都会一点一点的给改--一点都不用担心论文不过--也不要期望能弄个优秀毕业论文--一点好处都没有--期望发表更是有些不负责任老师的一句空话==

（1）文献研究法：根据所要研究内容 ，通过查阅相关文献获得充足的资料，从而全zhi面地了解所研究课题的背景、历史、现状以及前景。（2）研究项目分析法：在进行理论的搜集与分析之后，根据现有的研究项目整体系统进行分析与设计，实现理论与实践的相结合，使理论有理有据，设计更合理。根据许多论文的选题经验，这一级论文的选题可从以下几方面考虑：本专业的研究空白、发生争议的话题(自己的观点感到较为充分)、对比性的话题、从其他专业角度研究本专业的话题(这是一种选题的边际效应)、有新的插入角度的老话题、刚刚冒出来的本专业的新问题。扩展资料从提纲的内容来看标题式提纲常见的编写方式有2种：(1)标题式提纲：标题式提纲是以简短的语句或词组构成的标题形式，扼要地提示论文要点，编排论文目次。这种写法简洁、扼要，便于短时间记亿，是应用最为普遍的写法。(2)提要式提纲：提要式(中心句)提纲，是把提纲中每一内容的要点用一句或几句话概括，对论文全部内容作粗线条的描述。提纲里的每一句子都是正文里某一个段落的基础。总的来说，提纲的写法有定则，也无定则，应根据论文的学科特点、复杂程度和个人的写作习惯来确定。拟定提纲的意义在于启发作者的主动性和创造性，写作时既要遵循提纲，又不要过分受提纲的束缚，要边写边思考，不断开拓思路，才能写出高质量的论文。对于初学论文写作的大学生，由于驾驭材料的能力和熟练程度不高，应尽可能编写内容详细一点的提纲。

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如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断

写论文如何分析数据的方法与步骤

一个数据分析流程，应包括以下几个方面：• 业务建模。• 经验分析。• 数据准备。• 数据处理。• 数据分析与展现。• 专业报告。• 持续验证与跟踪。

数据可从网上搜索，统计年鉴及各大数据库都有，再通过统计软件作分析，例如相关分析和回归分析，这种论文偏理论型。推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的机率并且做出对于母体的推论。这个推论可能以对/错问题的答案所呈现（假设检定）。对于数字特征量的估计（估计），对于未来观察的预测，关联性的预测（相关性），或是将关系模型化（回归）。其他的模型化技术包括变异数分析（ANOVA），时间序列，以及数据挖掘。为了实际的理由，我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所搜集的样本叫做资料。资料是统计分析的对象，并且被用做两种相关的用途：描述和推论。描述统计学处理有关叙述的问题：资料是否可以被有效的摘要，不论是以数学或是图片表现，以用来代表母体的性质？基础的数学描述包括了平均数和标准差。图像的摘要则包含了许多种的表和图。

通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。数据分析目的：数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。大数据的技术数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。基础架构： 云存储、分布式文件存储等。数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。统计分析： 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text， Web ，图形图像，视频，音频等)模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。大数据的处理 大数据处理之一：采集大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。 大数据处理之二：导入/预处理虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。 大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。 大数据处理之四：挖掘与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

写论文如何分析数据的方法及步骤

一个数据分析流程，应包括以下几个方面：• 业务建模。• 经验分析。• 数据准备。• 数据处理。• 数据分析与展现。• 专业报告。• 持续验证与跟踪。

具体问题具体分析，每种情况都不一样

通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。数据分析目的：数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。

写论文如何分析数据的方法和步骤

学术论文一定得有一定的实践价值和应用价值，如果说没有时间价值的话，学术论文是没有丝毫作用的。

我们在分析论文前，首先要了解分析的含义，分析是分解文学作品，独立解决每个观点。当我们分析一篇论文时，主要目标是要确保用户在没有太多争议的情况下来获得主要观点。在分析论文时展现批判性的思维能力，在分析中必须要对某一些事情作出判断，然后得出结论，只有这样在完成论文后才能说服用户已经读过该篇论文。

我觉得主要还是要分析一下，里面主要讲的是什么内容？然后有没有自己的观点？这个才是最重要的部分，如果写一篇文章全是别人的观点，没有自己的观点，那么这篇文章也就是一篇综述，写的论文的话，应该就是要在一定程度上要发表自己的观点才行。

毕业论文数据分析方法与步骤怎么写

毕业论文，泛指专科毕业论文、本科毕业论文（学士学位毕业论文）、硕士研究生毕业论文（硕士学位论文）、博士研究生毕业论文（博士学位论文）、博士后毕业论文等，即需要在学业完成前写作并提交的论文，是教学或科研活动的重要组成部分之一。掌握一定的毕业论文写作方法与技巧，能够使我们更好的完成毕业论文。毕业论文材料的收集整理方法与技巧1．1 广泛地搜集、阅读论文提出的问题要集中， 材料的收集却要尽可能地广泛。一般说来，至少要做好以下三方面的知识、材料准备。1）能够反映研究对象本身各种具体特征的专题材料充分熟悉对象，是正确认识对象的必不可少的前提。除了直接了解对象本身的各种具体特征（通过有关作家的全部作品，有关问题的各种知识，……），还要把握一切能够影响研究对象的生成和发展变化的社会、历史条件或精神、物质因素。只有尽可能全面地掌握这些材料。进行研究时才能充分体现马克思主义的“活的灵魂”———对于具体情况作具体分析。2）作为明确方向和思想指导的理论准备所谓科学研究，就是通过正确、严密的分析、概括和抽象工作， 从具体的事物和现象中找出本质性和规律性的东西来。这项工作，本身就要有正确的理论（专业理论和作为世界观和方法论起作用的哲学思想）所指导。科学实践和发展的历史还告诉我们，进行一项研究工作，不仅需求充分的专业理论、知识，最好还能力求广泛通晓其它有关学科的理论和知识。通过不同学科的理论和方法的相互渗透，相互启发（例如， 用系统的方法分析艺术形象的美学特征和社会功能；把模糊数学的方法引入修辞学研究中去）， 往往可以更好地带来新的发现；新的突破。3）别人对于这一问题已经发表过的意见这方面的材料要尽量搜集。别人已经解决的问题，自然不必再花力气去作重复劳动； 充分吸收别人已有的经验，或是了解别人所遇疑难的焦点所在，对不同观点仔细进行比较研究，既可以少走弯路，也便于发现问题，就象兵法上所说的那样，只有“知己知彼”，才能“百战不殆”。1．2 认真地整理、辨析要使材料发挥作用，还需运用科学的观点和方法，下一番辨析、整理的工夫，去粗取精，去伪存真，使材料系统化，条理化，真能有助于分析、解决问题。整理材料的形式大致有以下几种：1）制成文献、资料的目录索引。可以利用有关的现成材料（图书馆、资料室的目录卡片和报刊索引等），根据自己的选题加以编写。2）剪报、札记、文摘卡。这一类资料的搜集整理工作，必须力求眉目清楚。一要详细注明每则资料的作者、篇名、出处、发表日期，二要有细致合理的分类。3）大事记、年谱或著译年表。通过这一类材料的编写，可以加强对于研究对象的总体印象，有助于在胸有全局的基础上深化对于某一专题、某一侧面的研究。2 毕业论文内容写作的方法与技巧2．1 论文的结构论文的结构，并没有一成不变的模式，从一般的情况来看，大体上可以分作“引言”“正文”和“结论”三个部分。引言的作用，主要是说明选题的原因，概述前人已有的成果和尚存的疑难、争执，提出本文所要探讨、解决的问题；正文是分析、论证的过程；结论则是整个研究成果的总结性的表述。有的文章在引言之前，还有小标题目录和全文的内容摘要。2．2 提纲的作用论题拟定，材料大致齐备，动手写作论文之前，应仔细拟出论文提纲。提纲也有个反复修改补充的过程。这步工作做好了，论文已大致成竹在胸。一个成熟的提纲，有助于树立全局观念，从整体出发，去考察每一个局部，并考虑个部分之间应有的逻辑联系。各部分所占的篇幅应与其在全局中的地位和作用相称，避免不必要的重复。既要重点突出，又要照顾全面。2．3 要有正确而多样的研究、分析方法初学学术论文写作的人，往往容易犯归纳多而分析少的毛病。要么是就事论事的材料罗列，要么是轻易而简单化地得出结论，不善于通过有层次、有根据的分析、论证，充分显示其思想观点的说服力和深刻性。这里就需要注意研究方法或分析方法的改进、提高。一般说来，有以下几种：1）哲学的方法这是指如何根据唯物主义辨证法对于哲学基本范畴（现象和本质，存在和运动，原因和结果……）的理解，正确解决具体研究工作中的本体论和一般方法论的问题（比如，从认识对象的现象到认识对象的本质）。2）历史的方法这是强调尊重对象本身的历史具体性的方法。它要求研究工作者必须充分熟悉客观对象历史发展的实际进程，占有大量资料，从中寻找出客观对象的特点及其发展规律性。3）逻辑的方法这是要求我们必须正确运用形式逻辑和辨证逻辑所揭示的关于人们思维的一般规律（概念、判断、推理、分析与综合、具体与抽象……）， 对客观事物的各种现象进行逻辑分析，寻求它们之间的规律性联系，并用理论的形态加以体现。4）假说的方法所谓假说，并不是随意的幻想和碰运气的猜测，而是以一定的经验事实材料为基础， 以一定的科学理论为依据，借助于研究者的活跃联想或直觉感受， 提出的一种富有预见性、然而尚待继续验证的新观点。它们虽然还不能称为科学的结论，但却常常是新思想、新理论的萌芽。科研成果的正确获得，往往是和上述各种方法的另国而紧密地结合使用分不开的。2．4 引用材料的方式材料是文章的血肉。但是，援引不当，交代不清，也会影响文章的质量。引用材料的方式有这么几种：1）完整引用。照录原文一句或一段话，不能任意删削或添加别的内容。前后要加引号。如果引文单独成一段，每行均比其它文字往后空两格。2）概括引用。用作者自己的语言将引文的原意转述出来。前后无须加引号，也不用其它格式或符号加以突出。3）分析引用。将引文的内容拆散、打碎，和论文作者自己的阐述分析文字自然地糅合在一起。这样可以避免由于单独的引文太多而使文章显得累赘或影响风格的统一。

写作点拨：一、 开题报告封面论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师二、 论文的背景、目的和意义(目的要明确，充分阐明该课题的重要性)：论文的背景、理论意义、现实意义三、国内外研究概况(应结合毕业设计题目，与参考文献相联系，是参考文献的概括)：理论的渊源及演进过程、国内有关研究的综述、国外有关研究的综述四、论文的理论依据、研究方法、研究内容(思想明确、清晰，方法正确、到位，应结合所要研究内容，有针对性)五、研究条件和可能存在的问题六、预期的结果七、论文拟撰写的主要内容 (论文提纲)八、论文工作进度安排(内容要丰富，不要写得太简单，要充实，按每周填写，可2-3周，但至少很5个时间段，任务要具体，能充分反映研究内容)扩展资料：开题报告的内容一般包括：题目、理论依据(毕业论文选题的目的与意义、国内外研究现状)、研究方案(研究目标、研究内容、研究方法、研究过程、拟解决的关键问题及创新点)、条件分析(仪器设备、协作单位及分工、人员配置)、课题负责人、起止时间、报告提纲等。  综述开题报告的综述部分应首先提出选题，并简明扼要地说明该选题的目的、相关课题研究情况、理论适用、研究方法。  提纲 开题报告包含的论文提纲可以是粗线条的，是一个研究构想的基本框架。可采用整句式或整段式提纲形式。在开题阶段，提纲的目的是让人清楚论文的基本框架，没有必要像论文目录那样详细。

对于现在的大学生，基本上很少接触写作，以至于常常因为论文而烦恼，尤其是大四的毕业论文，可以说是大学生的噩梦，所以小编今天准备了几点写论文的技巧，相信对大家有点用处。 第一步 确定题目如果老师没有确定题目的话，就需要自己拟定一个题目，可以去中国知网，搜索范围或者备选题目的关键字，找那些写的多的题目写，从论文的构架到内容都比较多，相对容易写。第二步 搜集文献确定好题目之后，以题目关键字在百度，doc88，豆丁网里面搜索本论，可以下载下来，知网搜索，硕博士论文下载。第三步 确定构架看下载好的所有论文的目录，确定自己的论文构架，心里知道哪章该写什么，心里有点数。第四步 内容填充这部分就要考虑查重的问题了，小编建议先把别人这部分的内容复制下来，然后自己一边看一边用自己的话转述出来，切忌一句一句改，这样重复率很难降低。第五步 结论和摘要摘要：简单两句话介绍一下大背景，然后指出在这个背景下出现了什么样的状况，这个状况会导致什么样的问题，如果不解决这个问题会有什么样的危害。因此本文针对此种问题，首先。。（此处把文章架构搬上来）。可以仔细看看硕论，基本都是这个套路。结论：前半部分跟摘要类似意思。因此本文针对此种问题，架构一句话带过去，提出了XX的解决办法。采取这些措施有好处1，好处2。。。第六步 参考文献参考文献可以把你之前下载的文章，标题复制下在百度学术里搜，选择引用，直接复制到文章里。文献可以选1-2本图书，8-10篇中文文献，3-5篇英文文献，这个根据学校要求来。尽量选择近5年的文献。