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SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。
最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。
SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X等版本。
扩展资料
SPSS功能
一、集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。
二、统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验。
也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕（或打印机）上显示（打印）如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。
从某种意义上讲，SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程，可能在使用手册的帮助下定量分析数据。
参考资料来源：百度百科-spss
SPSS是一个统计功能非常完善的软件SPSS软件的特点 一、集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。从理论上说，只要计算机硬盘和内存足够大，SPSS可以处理任意大小的数据文件，无论文件中包含多少个变量，也不论数据中包含多少个案例。 二、统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析、方差分析、卡方检验、t检验和非参数检验；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析和因子分析等方法，并能在屏幕（或打印机）上显示（打印）如正态分布图、直方图、散点图等各种统计图表。从某种意义上讲，SPSS软件还可以帮助数学功底不够的使用者学习运用现代统计技术。使用者仅需要关心某个问题应该采用何种统计方法，并初步掌握对计算结果的解释，而不需要了解其具体运算过程，可能在使用手册的帮助下定量分析数据。 三、自从1995年SPSS公司与微软公司合作开发SPSS界面后，SPSS界面变得越来越友好，操作也越来越简单。熟悉微软公司产品的用户学起SPSS操作很容易上手。SPSS for Windows界面完全是菜单式，一般稍有统计基础的人经过三天培训即可用SPSS做简单的数据分析，包括绘制图表、简单回归、相关分析等等，关键在于如何进行结果分析及解释，这一方面需要学习一些数理统计的基本知识，另一方面也要多进行实践，在实践中了解各种统计结果的实际意义。
做数据分析，比较好用的软件有哪些？ 数据分析软件有很多种，每一种都适合不同类型的人员。 简单说： Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。 hihidata：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。SPSS：专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。 SAS：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。 MARLAB：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。 Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。 各种BI与报表工具：FineBI，FineReport，tableau，QlikView等。 比较好的数据分析软件有哪些？ SPSS是软件里比较简单的 ，学校里使用的比较多一些，可以采用菜单的模式 带少量的命令编辑MATLAB常常在建立统计和数学模型的时候比较好用 但是很难学 反正我学了一个学期楞是就知道个皮毛Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能，一般的数据源都支持，学习成本比较低，比较适合企业级用户使用，SAS我没用过 网站数据分析工具哪个好用些阿？ 推荐吆喝科技的ab测试，软件分析的数据比较全面和精准 学数据分析需要熟悉哪些软件基础 软件只是一个工具 看你要从事的数据分析的方向很深度而定 一般的用excel也可以进行常规简单的数据分析 再深入一点的用spss、stata、sas 如果要搞数据挖掘的话，用spss modeler / sas 不过一般的常规数据分析用excel和spss基本上能够应付 常用的数据分析工具有哪些 数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？ 那就说说应用最广的BI吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如FineBI，是能够”智能”分析数据的工具了。 android数据分析工具用什么软件 1. 开源大数据生态圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。 开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。 2. 商用大数据分析工具 一体机数据库/数据仓库（费用很高） IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。 数据仓库（费用较高） Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。 数据集市（费用一般） QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。 前端展现 用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。 数据分析软件有哪些，他们分别的特点是什么 除了EXCEL 数据分析用的多的有以下几个软件，你看看你们公司符合哪个 SPSS（StatisticalProduct and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，是数据定量分析的工具，适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多。 SPSS就如一个傻瓜相机，界面友好，使用简单，但是功能强大，可以编程，能解决绝大部分统计学问题，适合初学者。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。 SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。 SAS是全球最大的软件公司之一，是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也正是基于此，它是最难掌握的软件之一，多用于企业工作之中。 SAS就如一台单反相机，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，正所谓“五年入门，十年精通”，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。 R 是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GUN系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具，多用于论文，科研领域。 R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。因此R有很多最新的模型和检验方法，但是非常难自学，对英语的要求很高。R与SAS的区别在于，R是开放免费的，处理更灵活，同时对编程要求较高。 大数据是什么意思？哪些软件适合大数据分析？ 大数据定义什么的百度很多。个人理解：现有的互联网数据量越来越大，面对这么大的数据量，如何利用好这些数据是极具挑战性的。一方面数据量提升，数据处理的方法必须改变，才能提高数据处理速度，比如大规模，高并发的网站访问，12306，淘宝天猫什么的；另一方面从这些海量数据中挖掘出有用的信息，比如根据淘宝根据用户点击访问，反馈出用户的喜好，给用户推荐相关商品。 推荐Hadoop，适合大数据处理的。 网上学习资料很多，自己搜去！ 当然你也可以自己使用数据库MYSQL等去做大数据处理，这样很多Hadoop做好的东西都需要你自己去做。要是熟悉某个数据库，并且应用明确就用数据库自己去做吧！ 加油！ 数据分析软件哪个好 最常用的是spss,属于非专业统计学的! sas是专业的统计分析软件,需要编程用,都是专业人士用的 数据分析中的数据挖掘,可以使用spss公司的clementine 大数据分析一般用什么工具分析 在大数据处理分析过程中常用的六大工具： Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 HPCC HPCC，High Performance puting and munications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。 Apache Drill 为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel. 据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。 RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。 Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
通常三个：本科用万方，硕士用知网，专科用paperpass.基本要求是30%以下，严格的重点的211工程重点大学是20%以下，希望能帮到你。
说起论文降重，是很多马上要毕业了的学生的一大难题。写论文的时候，免不了要引经据典，要引用名人的话，要引用名人的故事，要使用公式，要把定义写明白，这些内容就决定了你的论文有着居高不下的重复率，甚至是后期无论如何怎么修改，都无法撼动改变一点点这个恼人的数字。北京译顶科技价格比较合理，我就是在那边做的，没花多少钱你可以统一去知道了解下
NoteExpress软件能解决你的问题。它是北京爱琴海软件公司开发的一款专业级别的文献检索与管理系统，其核心功能涵盖“知识采集，管理，应用，挖掘”的知识管理的所有环节.你可以上网找找，有破解版的。
文献管理软件的话常用Noteexpress
NoteExpress具备文献信息检索与下载功能，可以用来管理参考文献的题录，以附件方式管理参考文献全文或者任何格式的文件，文档。数据挖掘的功能可以帮助用户快速了解某研究方向的最新进展，各方观点等。
除了管理以上显性的知识外，类似日记，科研心得，论文草稿等瞬间产生的隐性知识也可以通过NoteExpress的笔记功能记录，并且可以与参考文献的题录联系起来。
在编辑器（比如MS Word）中NoteExpress可以按照各种期刊杂志的要求自动完成参考文献引用的格式化——完美的格式，精准的引用将大大增加论文被采用的几率。与笔记以及附件功能的结合，全文检索，数据挖掘等，使该软件可以作为强大的个人知识管理系统。
主要特点
NoteExpress是国内最专业的文献检索与管理系统（被新浪，硅谷动力同时评价为5星级软件），完全支持中文，NoteExpress可以帮助您通过各种途径高效，自动的搜索（含互联网），下载，管理文献资料和研究论文。
该软件可嵌入MS Word环境使用，在使用Word中输出各种格式化的参考文献信息，不需要脱离Word环境。使用方式与绝大多数文献管理软件相似，容易学习，除此以外：
1）很多关键性能优越，比如导入文献资料的速度比国外同类软件快10倍以上。
2）文献资料与笔记（文章）功能协调一致，除管理参考文献资料外，还可以管理硬盘上其他文章或文件，作为个人知识管理系统。
3）可用于获取文献资料的互联网数据源非常多，未来版本中将达数以千计的在线图书馆，并且支持用户自己添加数据来源。
文本分析法是指从文本的表层深入到文本的深层，从而发现那些不能为普通阅读所把握的深层意义。方法有新批评法、文化研究法、互文法。新批评的方法很基础，但也很实用，即从文本中细读出那些语言的非日常化运用，如反讽、张力等。
细读现在已成为包括各种文本分析在内的一个基本功。新批评对诗与短篇小说等文本的分析，非常有用，但对于长篇小说就有些不知从何处下嘴了，只有结合叙述学的分析才容易提纲挈领。
扩展资料：
五十年代后期新批评渐趋衰落，但新批评提倡和实践的立足文本的语义分析。新批评细读法不是一种自我感兴趣的印象式批评，而是一种“细致的诠释”，是对作品作详尽分析和解释的批评方式。
在这种批评中，批评家似乎是在用放大镜读每一个字，捕捉着文学词句中的言外之意、暗示和联想等。
参考资料来源：百度百科-文本分析法
文本分析法是指从文本的表层深入到文本的深层，从而发现那些不能为普通阅读所把握的深层意义。方法有新批评法、文化研究法、互文法。新批评的方法很基础，但也很实用，即从文本中细读出那些语言的非日常化运用，如反讽、张力等。
而细读现在已成为包括各种文本分析在内的一个基本功。新批评对诗与短篇小说等文本的分析，非常有用，但对于长篇小说就有些不知从何处下嘴了，只有结合叙述学的分析才容易提纲挈领。
文本分析法详细步骤：
“叙述学”分析法，主要是故事分析（包括故事序列分析，故事类型分析等等），与叙述视角分析（包括叙述者的人称、位置、可信度；叙述者的声音、叙述的速度等）。具体说包含四个方面：
其一、叙述－叙述学。浦安迪在《中国叙事学》说：“叙事就是作者通过讲故事的方式把人生经验的本质和意义传示给他人。”同时定义了什么是“叙事文”——“是一种能以较大的单元容量传达时间流中人生经验的文学体式或类型”。董小英在《叙述学》中描述：“叙述学就是研究如何使故事讲的引人入胜，美妙动听的。”“叙述学是通过叙述形式研究叙述方法的学问。”
其二、叙述主体－语态。话语是谁说的，即“叙述主体是谁”在叙述效果和文本意义的表达中至关重要，此中包括“叙述角度”（叙述人、受叙人、人称、视角、），“叙述态度”（叙述人声音、叙述人干预、聚焦）。
其三、叙述方式－语式。事件与话语的关系，即讨论叙述是在怎样的时间、空间中展开的。此中包括“叙述幅度”（时间幅度、空间幅度），“叙述频率”（事件频率、叙述频率）。
其四、叙述进程－结构。文章结构（叙述线索、情节安排、话语序列），文体结构（文体互渗）。
文本分析法（内容分析法）是指从文本的表层深入到文本的深层，从而发现那些不能为普通阅读所把握的深层意义。 方法有“新批评”法、文化研究法、互文法。
根据Bowers提出内容分析法的定义，不是针对内心是否客观而且有系统或量化，而是内容分析的价值，即是传播内容利用系统客观和量化方式加以归类统计，并根据这些类别的数字作叙述性的解释。
透过量化的技巧和质的分析，以客观和系统的态度对文件内容进行研究和分析，分析传播内容中各种语言和特性，不仅分析传播内容的讯息，而且分析传播内容对于整个传播过程所发生的影响，藉以推论产生该项内容的环境背景和意义的一种研究。
优点
1、非亲身访谈法技术︰研究人制造出的传播内容，和推敲传播内容的问题，不直接观察人的行为，或是要访问他们。因此，测量时不会受到测量行动本身的干扰，被观察的内容不会察觉被观察，因此反应不会不稳定。
2、经济效益︰内容分析不贵，学生也能负担。
步骤
1、 形成问题或假设︰切忌漫无目的为研究内容计算次数，分析要在研究进行前，才不会徒劳无功。
2、 界定母群体︰明确规划内容主体的界线，赋予母群体设定的操作定义。
3、 抽取样本︰抽取样本为研究对象，掌握母群体特性，才会有代表性。
4、 界定分析单位︰随类目不同而有差异，内容分析常包含许多特性，所以必须容纳不同分析单位。
5、 建构类目︰内容分析的核心工作，类目厘定清楚，应该保持互斥、详尽、信度高等原则。
6、 建立量化系统︰内容分析是定量分析，量化系统的建立为必要。
7、 执行预测建立信度︰建立信度之前必须施行预测，检视类目定义是否清楚明确。
8、 依照定义将内容编码︰将分析单位规划到类目就是编码，依照类目和分析单位的定义。编码者依照类目和分析单位判读内容，必须设计标准编码表，制定统一量尺，才能坚守标准。
9、 分析资料︰依量化方式，设定处理方法，辨别描述性统计和推论统计的适用性。
10、 结论解释︰验证变项之间关联性的假设，阐述与推论这些假设。
主要功能 多元分析处理的是多指标的问题。由于指标太多，使得分析的复杂性增加。观察指标的增加本来是为了使研究过程趋于完整，但反过来说，为使研究结果清晰明了而一味增加观察指标又让人陷入混乱不清。由于在实际工作中，指标间经常具备一定的相关性，故人们希望用较少的指标代替原来较多的指标，但依然能反映原有的全部信息，于是就产生了主成分分析、对应分析、典型相关分析和因子分析等方法。 调用Data Reduction菜单的Factor过程命令项，可对多指标或多因素资料进行因子分析。因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量，这与上一章的聚类分析不同），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。
因子分析法是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子。将相同本质的变量归入一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。在市场调研中，研究人员关心的是一些研究指标的集成或者组合，这些概念通常是通过等级评分问题来测量的，如利用李克特量表取得的变量。每一个指标的集合（或一组相关联的指标）就是一个因子，指标概念等级得分就是因子得分。因子分析在市场调研中有着广泛的应用，主要包括：（1）消费者习惯和态度研究（U&A）（2） 品牌形象和特性研究（3）服务质量调查（4） 个性测试（5）形象调查（6） 市场划分识别（7）顾客、产品和行为分类在实际应用中，通过因子得分可以得出不同因子的重要性指标，而管理者则可根据这些指标的重要性来决定首先要解决的市场问题或产品问题。
因子分析法属于实证研究法。
实证是相对于理论而言的，凡是涉及到数据和统计分析的，都可以叫实证，而因子分析只是众多统计分析方法中的一个而已，自然就不是必须的了。都属于统计学科，或者计量经济学。都可以用各种统计软件实现，模糊层次分析法需要专门软件。
隐性变量
因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接测量到的隐性变量 (latent variable, latent factor)。比如，如果要测量学生的学习积极性(motivation)，课堂中的积极参与，作业完成情况，以及课外阅读时间可以用来反应积极性。而学习成绩可以用期中，期末成绩来反应。
将分析题项拖入选框中，点击进行“开始因子分析”（用户可主动设置因子个数）。因子分析（探索性因子分析）用于探索分析项应该分成几个因子，比如20个量表题项应该分成几个方面较为合适。因子分析通常有三个步骤：第一步是判断是否适合进行因子分析；第二步是因子与题项对应关系判断；第三步是因子命名。因子分析应用举例：1、案例当前有一份数据，共有12个量表题，希望将此12个量表题使用因子分析浓缩成几个维度，用于探索企业员工满意度的维度情况。研究人员在研究前预期分析项可分为4个维度（也可不事先假定），当然有可能个别项与因子对应关系并不合适，因此有可能对其进行删除处理。2、操作步骤将分析题项拖入选框中，点击进行“开始因子分析”（用户可主动设置因子个数）得到的分析结果如下：第一步：首先判断是否适合进行因子分析KMO和Bartlett检验结果SPSSAU对结果进行智能分析第二步：判断提取的因子个数第三步：是因子与题项对应关系判断因子与题项对应关系判断：假设预期为4个因子(变量)，分析题项为12个；因子与题项交叉共得到48个数字，此数字称作”因子载荷系数”(因子载荷系数值表示分析项与因子之间的相关程度)；针对每个因子(变量)，对应12个”因子载荷系数”，针对每个分析项，则有4个”因子载荷系数值”(比如)，选出3个数字绝对值大于的那个值(),如果其对应因子1,则说明此题项应该划分在因子1下面。第四步：对因子进行命名本次研究员工满意量表共提取出4个因子，此4个因子对应的题项分别为4个、3个和2个，对4个因子分别进行命名，分别为福利待遇因子、管理及制度因子、员工自主性因子和工作性质因子。
论文中常用的20种研究方法如下：
1、实证研究法
实证研究法是认识客观现象，向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法，其重点是研究现象本身“是什么”的问题。
2、调查法
调查法一般是在自然的过程中进行，通过访问、开调查会、发调查问卷、测验等方式去搜集反映研究现象的材料。
3、案例分析法
案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例，交给受训学员研究分析，培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法。
4、比较分析法
亦称对比分析法、指标对比法。是依据客观事物间的相互联系和发展变化，通过同一数据的不同比较，借以对一定项目作出评价的方法。
5、思维方法
思维方法又称思想方法、认识方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等。
6、内容分析法
内容分析法是一种对于传播内容进行客观，系统和定量的描述的研究方法。内容分析的过程是层层推理的过程。
7、文献分析法
文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究，形成对事实科学认识的方法。一般用于收集工作的原始信息，编制任务清单初稿。
8、功能分析法
或称结构功能分析法,西方语言学、社会学等学科分析研究社会现象的一种方法。根据对社会现象功能的分析研究去解释说明社会现象。
9、预测分析法
对人们所从事的社会经济活动可能产生的经济效果及其可能的发展趋势，事先提出科学预见的一种分析方法。
毕业论文的研究方法，回答如下：
研究方法是指分析论证课题时的思维方法，它属于认识论范畴。没有正确的研究方法，就不能深入认识事物的本质，揭示其客观规律。没有正确的研究方法，就不能有所发现、有所发明、有所前进、有所创新，自然也就不能获取研究成果那么，论文的研究方法有哪些?
（1）调查法
调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。一般是通过书面或口头回答问题的方式获得大量数据，进而对调查中收集的大量数据进行分析、比较、总结归纳，为人们提供规律性的知识。
（2）观察法
观察法是指人们有目的、有计划地通过感官和辅助仪器，对处于自然状态下的客观事物进行系统考察，从而获取经验事实的一种科学研究方法。
（3）实验法
实验法是指经过精心设计，在高度控制的条件下，通过操纵某些因素，从而发现变量间因果关系以验证预定假设的研究方法。核心在于对所要研究的对象在条件方面加以适当的控制，排除自然状态下无关因素的干扰。
（4）定量分析法
定量分析是对事物或事物的各个组成部分进行数量分析的一种研究方法。依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出研究对象的各项指标及其数值。常见的定量分析法包括比率分析法、趋势分析法、数学模型法等等。
（5）定性分析法
定性分析法是对研究对象进行“质”的方面的分析。运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，揭示事物运行的内在规律，包括因果分析法、比较分析法、矛盾分析法等。