论文数据分析的方法与步骤怎么写

论文数据分析的方法与步骤怎么写

请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦

回答 1、业务理解最初的阶段集中在理解项目目标和从业务的角度理解需求，同时将这个只是转化为数据挖掘问题的定义和完成目标的初步计划。2、数据理解数据理解阶段从初始数据收集开始，通过一些活动的处理，目的是熟悉数据，识别数据的质量问题，首次发现数据的内部属性，或是探测引起兴趣的子集去形成隐含信息的假设3、数据准备数据准备阶段包括从未处理数据中构造最终数据集的所有活动。这些数据将是模型工具的输入值。这个阶段的任务有可能执行多次，没有任何规定的顺序。任务包括表、记录和属性的选择，以及为模型工具转换和清洗数据。4、建模在这个阶段，可以选择和应用不同模型技术，模型参数被调整到最佳的数值。一般，有些技术可以解决一类相同的数据挖掘问题。有些技术在数据形成上有特殊要求，因此需要经常跳回到数据准备阶段5、评估到项目的这个阶段，你已经从数据分析的角度建立了一个高质量显示的模型。在开始最后部署模型之前，重要的事情是彻底的评估模型，检查构造模型的步骤，确保模型可以完成业务目标。这个阶段的关键目的是确定是否有重要业务问题没有被充分考虑。在这个阶段结束后，一个数据挖掘结果使用的决定必须达成6、部署通常，模型的创建不是项目的结束。模型的作用是从带护具中找到知识，获得的知识需要便于用户使用的方式重新组织和展现。根据需求，这个阶段可以产生简单的报告，或是实现一个比较复杂的、可重复的数据挖掘过程。在很多案例中，这个阶段是由客户而不是数据分析人员承担部署的工作。

寻找数据分析工具，比如最常用的是excel表，以及里面的各类函数比如如何建立一个数据表，如何采用

SPSS软件主要用于对数据做统计学方面的一些分析和检验，是用于对数据进行一些基本处理、分析，以及做一些统计检验的软件，使用SPSS分析数据通常有以下几步：导入数据——>数据基本处理——>数据分析——>总结并得出结论。打开SPSS后会出现两个界面，如下图；图一是数据处理分析区，包括数据视图（数据处理区）和变量视图（数据包含各字段编辑区）；图二是分析结果区，分析的各类结果都会在此显示。导入数据：在数据处理区左上方选择“文件”——>“导入数据”，导入相应格式的数据，此处我以csv文件格式为例。点击之后，出现如下对话框，选择好要处理的数据，点击“打开”，对要导入数据数据按需要进行预处理，再点击确定。

论文数据分析的方法与步骤

第一节论文写作的八个环环相联的步骤严格地说，论文写作并不是从提笔写（或在电脑上打字）开始的。此前的许多步骤都属于论文写作的必要环节，一定程度上比实际动手写重要得多。许多过来的人都有体会，完成一篇较大的论文，准备时间少则数月，多则数年，一旦真正准备好了，动手写作的时间不过数天到数周。第一步，确定论文的选题。从广义上说，选任何本专业范围内的题目都能够写出东西来，只要你有新观点、新发现、新角度、新研究方法、新材料等等。但是这后面的“五新”大大限制了硕士论文的选题。这是由于作者多数是第一次写这么长的学术论文，缺乏经验，也缺乏深厚的知识积累，难以把握；同时，二三万字这个条件也对选题有很大的制约，如果题目过大，无法在这个相对狭小的范围内展开。所以，选题是否得当，对于论文的成功，影响很大，甚至有人说，一个好的选题等于成功了一半。根据许多硕士论文的选题经验，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。第二步，围绕已经确定的论文选题，回顾相关的理论和研究，或者叫“文献检索”。这一步的工作是较为艰苦的，需要有思想准备。在我国，多数中文学术资料目前没有上网，需要手工查找，因而这个步骤中查找中文资料花费的时间和精力可能很大；拉丁文资料，特别是英文资料由于网络传播的方便条件，相对好查询。但是不少资料即使找到了目录，真正能够阅读到，仍需要作者不懈的努力。这一步是必要的，如果没有这一步，你的论文内容很可能重复了别人已经做过的工作，等于白做；查找的过程，也是启发思路、产生观点火花的过程，不走这一步，等于掐掉了自己新观点、新视角、新材料的来源。这也是为下一步做观点、角度、材料上的准备。第三步，提出你自己关于选题的理论假设，或要研究的具体问题。选题是指准备写的论文的大体方向和范围，真要动手写作，就会遇到两类具体的问题。第一类属于观点方面的：我的具体观点是什么？你可以设想出一个或几个观点，但它们仅仅是一种假设，通过许多证据、材料，通过严密的论证和适当的论证框架结构，证明你的假设是成立的，这才能形成论文的主体。第二类属于实用方面的：我要具体论证什么问题？你可以提出许多原因、各种环境条件的影响，它们是不是与所论证的问题相关，相关到什么程度，这需要通过科学的调查和分析。不论哪一种情况，这涉及论文的中心思想或论证主题，一定要明确，并且贯穿论文的始终。由于硕士论文字数相对长，常见的问题之一，在于作者把握不住全文，写着写着，无形中脱离了自己原来确定的假设或具体问题，说了许多无关中心思想或论证主题的内容。第四步，决定采用哪些研究方法。人文－社会科学的研究方法，大体可以归为两大范畴，思辨研究和实证研究，后者又可分为定性研究、定量研究两种具体的研究方法。人们为探究社会事实或社会现象，而采用不同的研究取向，不同的研究取向又有不同的研究方法，不同的研究假设、收集资料的方式和对结果的判断标准。但是各种研究方法在现在的论文写作中，已经越来越多地呈现相容和内在的连接。一般地说，根据自己的选题和讨论的具体问题，可以以一种研究方法为主，辅以其他的方法。例如研究“人”作为大众媒体信息的接受者其接受信息时的状况，这种研究取向就决定了研究本身要以定量分析为主，但同时也需要一些历史的、文化的、政治经济学的思辨研究。在文科硕士论文中，作者直接为论文进行的定量分析，规模一般较小，适应的范围也是有限的，较多地采用别人而不是自己直接的调查结果。这是由于论文的规模较孝给予作者的研究经费有限、作者个人进行社会调查的能力有限等原因造成的。以逻辑分析为主的论文，适当采用一些定量分析的数据，有时会给文章增添一些分量。但是，一定要根据实际需要，而不要为了显示研究方法的多样而有意去做。例如一个很宏观的话题本来适于思辨研究，硬要加进一项微观的量化调查结果证明什么，反而会弄巧成拙。这是现在写好论文要把握的一个具体问题。第五步，设计论文的框架结构。一般文章的写作也需要有这一步，但对硕士论文来说，更为必要，其要求也更细一些。一般情况下，一篇硕士论文要有绪章、入题的第一章、主体章节，以及结束语。章节的设置在写前要有个大体的布局逻辑，使之结构合理；章和章之间有一种逻辑联系，防止盲目写下去，淹没主题，不知所云。这一步很少有一次完成的，往往会根据收集材料的情况、调查访问中遇到的新情况，经常变动。但是就像建筑师在盖房子前必须有图纸一样，到了写硕士论文这个层次上，大体的文章框架不能仅仅存于脑子中，一般要形成文字，相对细致一些，具体到“节”更好（但“节”的层次开始时不要固定化），便于写作时心中有数。到了设计论文框架这一步，因为有了文字化的章节设计，除了请导师指导外，这是在正式动笔写前较广泛地征求其他专家意见的一个好机会。框架还不是厚厚的论文，看时花费的时间不多，又可以大体看出文章的价值或存在的问题。这时修改论文结构比写完后修改要轻松、容易得多，时间也较为宽余，不要错过这个机会。第六步，对已经取得的文献资料、调查材料和各种论据进行分析、归类，分别充实到各章节中，再进行解释、论证。这实际就是论文写作本身，所以这样描述，意在让作者理解论文写作的过程。各种材料和论据，不是天生就可以证明论点或说明具体问题的，需要通过作者对材料的组织和论证，才能使其变得富有生命力，极其自然、有力地为自己所论的题目服务。在这一步，需要温习一下学过的逻辑学或社会调查统计的知识，用正确的逻辑思维和严谨的数据组织方式，紧紧围绕已经确定的理论假设或具体问题，调动自己所学的各种知识，通过正论（这是主要的）、反论、设论、驳论、喻论等等手法，论证观点或问题，得出结论，完成论文。论证中肯定会出现种种材料使用或缺乏的问题、逻辑推理的问题、论据与论题不相配的问题等等，需要停下来再找材料和访问专家，充实或削减原来论文框架中的内容，必要时对框架结构进行局部调整。这种情形是正常的、经常发生的。在时间的安排上，对此要作出计划。如果时间安排不当，有时论文功亏一篑的原因就在于写作时间安排过紧，来不及调整论文结构，这很不值得。第七步，必要时重新估量选题，修正论证对象的范围。这是与第六步同时出现的另一种情形，即通过较为广泛地征求意见和本人的思考，感到原来的选题对自己不适当，或难以完成，那么就要及时调整整个论文写作的计划，改变选题。这种情形也是正常的，关键在于不要长时期犹豫不决，必须较快地作出决定，以便有时间重起炉灶。由于前面已经对本专业的学术研究有过较多的思考和文献检索，即使改变选题，重新做起，花费的时间不会很多，对此过多的担心是不必要的。选题不当、难以完成的另一种情况不在于选题本身，而在于选题论证的范围过大。解决这个问题并不难，把论证对象的范围缩小就是了。这里最大的障碍在于作者舍不得“割爱”，花费了许多功夫准备论文，一旦许多材料用不上，难以割舍。这种情况当然会涉及到重新设计论文框架结构的问题。不过，将较大的论证对象的范围缩小，总比相反的情形要容易得多。硕士论文写作中，论证对象范围过小的情况很少见，因为二三万字的论文，本来大多适宜开口较小的选题。第八步，对论文从技术上进行规范化的检查和调整。章节设计的技术问题（含目录）、文中的引证标示、注释及编号、文后的参考文献编排，以及不属于论文本身的内容提要（包括英文提要）、关键词等等，都要按照规范化的要求进行检查和调整。这些虽然属于技术性问题，但也反映出作者的治学态度。特别是引证，凡是使用了别人观点的地方，都必须注明材料来源，不能含糊不清，更不能将别人的研究成果变成自己的。标明的材料来源也要十分清楚，论著名称、作者或编者、出版社或发表的刊物名称、出版或发表时间等等，一应具全。有时，一篇较有水平的论文，答辩时提出批评的主要问题是引证的不规范，由于这个原因使论文的评价低一档，这很不值得。第二节论文的选题：一个适当的选题等于论文成功了一半由于十年“文化大革命”这场浩劫，我国的人文－社会科学研究遭到了毁灭性的破坏，林彪、“四人帮”在意识形态领域的种种谬论充斥人文－社会科学的各个学科。1978年我国恢复研究生招生时，人文－社会科学研究几乎一切从头开始，因而研究生的论文选题还没有显现为一个问题，因为写什么题目，即使不是空白，也是需要重新认识和论证的。经过改革开放后二十多年几代人文－社会科学研究者的努力，我国的人文－社会科学研究呈现一派繁荣的景象，研究生的招收数量大幅度提高。年年招生，年年写新的论文，而各学科的研究领域是相对稳定的，空白越来越少，新问题的研究又有一定难度，于是现在文科研究生的论文选题，形成一种独特的竞争局面，如何选择好论证的题目，凸现为一个新问题。有鉴于此，需要重点谈谈硕士论文的选题问题。

缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。

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。

论文数据分析方法步骤怎么写

SPSS软件主要用于对数据做统计学方面的一些分析和检验，是用于对数据进行一些基本处理、分析，以及做一些统计检验的软件，使用SPSS分析数据通常有以下几步：导入数据——>数据基本处理——>数据分析——>总结并得出结论。打开SPSS后会出现两个界面，如下图；图一是数据处理分析区，包括数据视图（数据处理区）和变量视图（数据包含各字段编辑区）；图二是分析结果区，分析的各类结果都会在此显示。导入数据：在数据处理区左上方选择“文件”——>“导入数据”，导入相应格式的数据，此处我以csv文件格式为例。点击之后，出现如下对话框，选择好要处理的数据，点击“打开”，对要导入数据数据按需要进行预处理，再点击确定。

论文常用数据分析方法 论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧! 论文常用数据分析方法1 论文常用数据分析方法分类总结 1、 基本描述统计 频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。 描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。 分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。 2、 信度分析 信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。 Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。 折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。 重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。 3、 效度分析 效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示： 论文常用数据分析方法2 4、 差异关系研究 T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。 当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。 如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。 如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。 5、 影响关系研究 相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系，以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。 回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。 回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。

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。

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。