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该套教程通俗易懂，简洁明了，介绍了从Word的基本操作到文字排版、图形操作、表格操作到艺术字操作以及页面操作等相关内容进行了详细的讲解，是一套不可多得的办公室生存必备手册！让初学者从入门到精通；让专业用户从中吸取到更多的技巧和精华！ Excel2003视频教程 试试看吧
在word里，要插入表格或图表的文字后面，多打几个回车，插入多行空行，然后光标点在空行的前面几行上（比如第一、二行），点击粘贴。这样就不会跳行了。然后再调整表格或图表的大小。注意如果表格或图表的太大，这张纸放不下的时候，会自动跳到下一页
插入菜单--图表 接下来选择样式 接着选择要分析的数据 再者就是对图表的一些设置 最后点完成
1、打开Excel，切换至“数据”功能区，点击“自网站”按钮。2、在打开的“新建Web查询”窗口中，输入数据所在的URL地址，并点击“转到”按钮以获取网站具体的业务数据。3、接下来找到数据区域，并点击左侧的“黄色箭头”以选择数据区域，点击“导入”按钮将网站数据导入到Excel表格中。4、在打开的“导入数据”窗口中，选择“现有数据表”并设置数据放置的起始单元格，然后点击“确定”按钮以完成数据的导入操作。5、接下来对数据进行适当的增删操作，同时对数据进行排版，效果如图：6、然后就可以对生成的数据进行分析操作啦，该操作依赖于具体的业务要求。在此小编打算将各车型的销量以图形的形式直观的反应出来。对此选中整个数据区域，切换至“插入”功能区，点击其中一种折线图表样式。7、接下来就会自动生成拆线图表，以更加直观的方式反应销售数据。
你好！首先，要有一个好的框架跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望。第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果。第三，分析结论不要太多，要精确如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多， 结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0。
在word里，要插入表格或图表的文字后面，多打几个回车，插入多行空行，然后光标点在空行的前面几行上（比如第一、二行），点击粘贴。这样就不会跳行了。然后再调整表格或图表的大小。注意如果表格或图表的太大，这张纸放不下的时候，会自动跳到下一页
＝13～15公斤左右每个士兵耗粮＝8石/月，6石/年 领地的粮食产量称为石高,是通有"检地"得来的,在战国以前就已经测量过了,只是数据不太准确,由于石高的准确度关系大名的收入,因此每一代新领主继任家督后通常又会重新检地衡量的标准主要是看各大名控制的总石高，因为石高决定了一个大名能真正动员的兵力，各地的石高不同，所以占据着肥沃平原的大名占有很大的优势。但是由于各大名所处的时期不同，所以你可以对照下面的数据，对各大名已经他们所处时代不同进行判断！ 国名 州名 石高量 北陆奥 奥州 九十万七千石 南陆奥 奥州 八十二万二千石 出羽 羽州 八十七万石 能登 能州 二十一万石 加贺 加州 四十四万五千石 越后 越州 四十万六千石 越中 越州 五十三万六千石 越前 越州 六十八万六千石 若狭 若州 九万八千石 佐渡 渡州 二万石 下野 野州 四十六万四千石 上野 上州 四十六万八千石 常陆 常州 七十五万六千石 武蔵 武州 八十四万石 下总 二十九万六千石 上总 三十七石八千石 安房 房州 九万一千石 甲斐 甲州 二十四万二千石 相模 相州 十九万四千石 伊豆 豆州 七万二千石 骏河 骏州 十七万二千石 远江 远州 二十八万石 三河 参州 三十五万石 尾张 尾州 五十二万石 信浓 信州 五十四万七千石 飞騨 飞州 八万三千石 美浓 浓州 五十八万一千石 近江 江州 八十三万二千石 山城 雍州 二十一万六千石 伊势 势州 五十七万二千石 伊贺 贺州 九万五千石 志摩 志州 一万七千石 大和 倭州 四十四万四千石 河内 河州 二十万八千石 和泉 泉州 十三万三千石 摂津 津州 二十九万九千石 纪伊 纪州 三十九万五千石 丹波 丹州 二十八万五千石 丹后 丹州 十二万三千石 但马 但州 十二万三千石 因幡 因州 十三万一千石 伯耆 伯州 十三万一千石 出云 云州 二十二万三千石 石见 石州 十三万七千石 隠岐 隠州 四万一千石 播磨 播州 五十二万一千石 备前 备州 二十八万九千石 备中 备州 二十万七千石 备后 备州 二十三万八千石 美作 作州 二十二万七千石 安芸 芸州 二十五万九千石 周防 防州 十六万四千石 长门 长州 十三万四千石 淡路 淡州 六万三千石 阿波 波州 十八万六千石 讃岐 讃州 十七万一千石 伊豫 豫州 三十八万一千石 土佐 土州 二十万二千石 筑前 筑州 五十二万二千石 筑后 筑州 二十六万二千石 豊前 豊州 三十二万一千石 豊后 豊州 二十七万四千石 肥前 肥州 五十六万一千石 肥后 肥州 五十七万四千石 日向 日州 十二万石 萨摩 萨州 二十一万五千石 大隅 隅州 十七万石 壱岐 壱州 一万五千石 対马 対州 二万石 虾夷 三万九千石
这个和spss没任何关系你的论文结构需要先设计好，然后在每一个板块对应的地方放上去结果的表格就可以了我经常帮别人做类似的数据统计分析的
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
SCI是科学引文索引。EI是工程索引。美国《科学引文索引》（Science Citation Index, 简称 SCI ）于1957 年由美国科学信息研究所（Institute for Scientific Information, 简称 ISI）在美国费城创办，是由美国科学信息研究所（ISI）1961 年创办出版的引文数据库。SCI（科学引文索引）、EI（工程索引）、ISTP（科技会议录索引）是世界著名的三大科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具，其中以 SCI 最为重要。扩展资料：科学引文索引以布拉德福(S C Bradford)文献离散律理论、以加菲尔德(E Garfield)引文分析理论为主要基础，通过论文的被引用频次等的统计，对学术期刊和科研成果进行多方位的评价研究，从而评判一个国家或地区、科研单位、个人的科研产出绩效，来反映其在国际上的学术水平。因此，SCI是目前国际上被公认的最具权威的科技文献检索工具。《工程索引》The Engineering Index是供查阅工程技术领域文献的综合性情报检索刊物。简称EI，1884年创刊，年刊，1962年增出月刊本。由美国工程信息公司编辑出版。每年摘录世界工程技术期刊约3000种，还有会议文献、图书、技术报告和学位论文等，报道文摘约15万条，内容包括全部工程学科和工程活动领域的研究成果。参考资料：百度百科-SCI 百度百科-EI
SCI是科学引文索引。EI是工程索引。SCI，即《科学引文索引》，英文全称是Science Citation Index，是美国科学情报研究所出版的一部世界著名的期刊文献检索工具，通过其严格的选刊标准和评估程序来挑选刊源。其检索对象主要是自然科学。EI即《工程索引》， 其不收录基础理论研究文章。系美国工程信息公司出版的一个著名工程技术类综合检索工具。SCI和EI都是刊物中等级较高的刊物，对于论文的收取来说自然是比较严格的，并且这些对于论文的投稿发表对于职称的晋升来说也是有很大帮助的。扩展资料：SCI评价的引入影响：1、不可否认，SCI评价的引入对鼓励科研人员瞄准国际一流，促进我国科研水平有过正面的引导提升作用。然而，随着时间推移，由此带来的负面后果也凸显。2、多而不精，引用率不高现象已经到了非重视不可的地步。一些学校领导习惯于比“SCI”，仿佛有了几篇顶级SCI，学校整体水平就提升了。对推动学术界整体浮躁起到催化剂作用。3、高校行政化管理将评判学者水平的权力交给一些行政人员。行政人员对学术不很了解，常常会把评判简单化、数字化，不会仔细考量某项具体成果在同行当中的切实影响。参考资料:百度百科：SCI 百度百科：EI
SCI 是一个引文数据库。美国《科学引文索引》（Science Citation Index, 简称 SCI ）于1957 年由美国科学信息研究所（Institute for Scientific Information, 简称 ISI）在美国费城创办，是由美国科学信息研究所（ISI）1961 年创办出版的引文数据库。SCCI是一个综合性公共服务平台。深圳市文化创意产业协会（英文缩写 SCCI）是深圳地区从事文化创意产业的重点文化企业发起成立的行业性、综合性、非营利性社会团体组织，是深圳地区文化创意产业唯一综合性公共服务平台。区别1、性质不同SCCI属于非营利性社会团体。SCI 是一个科技文献检索系统。2、作用不同SCCI：政府助手、企业推手、行业管家。SCI ：进行科学统计与科学评价扩展资料：影响科学引文索引以布拉德福(S C Bradford)文献离散律理论、以加菲尔德(E Garfield)引文分析理论为主要基础，通过论文的被引用频次等的统计，对学术期刊和科研成果进行多方位的评价研究，从而评判一个国家或地区、科研单位、个人的科研产出绩效，来反映其在国际上的学术水平。因此，SCI是目前国际上被公认的最具权威的科技文献检索工具。参考资料：百度百科-SCI参考资料：百度百科-深圳市文化创意产业协会
SCI是美国《科学引文索引》的英文简称，其全称为：Science Citation Index,，创刊于1961年，它是根据现代情报学家加菲尔德(Engene Garfield) 1953年提出的引文思想而创立的。时至今日加菲尔德仍是SCI主编之一。SCI是由 ISI（ Institute for Scientific Information I）美国科学情报所出版。现为双月刊。ISI除了出版SCI外，还有联机型据 SCISEARCH。ISTP（Index to Scientific ＆Technical Proceeding）也由其出版。 SCI是一部国际性的检索刊物，包括有：自然科学、生物、医学、农业、技术和行为科学等，主要侧重基础科学。所选用的刊物来源于94个类、40多个国家、SO多种文字，这些国家主要有美国、英国、荷兰、德国、俄罗斯、法国、日本、加拿大等，也收录一定数量的中国刊物。 SCI选择期刊比较科学，它运用引文数据分析和同行评估相结合的方法，充分考虑了期刊的学术价值，在选用的 3 400余种期刊里包含了国际上较为重要的期刊。它所择取的80万条论文，可 以说是集各学科之精萃。因而，它成为国际公认的反映基础学科研究水准的代表性工具。并将其收录的科技论文数量的多寡，看做是一个国家的基础科学研究水平及其科技实力指标一。SCI检索系统历来成为世界学术界密切注视的中心，争相角逐的焦点，世界公认的文献统计源。 然而SCI就其本身而言，最重要的功能是帮助科技人员获取最需要的文献信息。这也是编辑该部索引的主要意图。 SCI最大的优点是引文功能，在这里读者能很快地了解到某一作者的某篇论文是否被他人引用过，通过引文次数可以了解某一学科的发展过程。另外，使用SCI还可以了解到科学技术发展的最新信息，如：有没有关于某一课题的评论？某一理论有没有被证实，某方面的工作有没有被扩展，某一方法有没有被改善，某一提法是否成立，某一概念是否具有创新性等等。因此SCI也具有反映科技论文质量和学术水平的功能。 SCI的这些优点对科技工作者查阅最新文献、跟踪国际学术前沿、科研立项以及在具体的课题研究时及时了解国际动态都有很大帮助。
如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断
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。
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