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学术堂分享硕士毕业论文的三种资料收集方式：1、卡片收集。卡片的特点在于易于分类、易于保存以及易于查找，平时将自己认为有价值的资料收集，分门别类，在写论文期间就可以进行组合，对于资料的收集非常便利。在收集的过程中，可以将一个问题写在一张卡片上，空间不允许时也可以分别写在几张卡片上。资料的收集方式因人而异，如果自己认为比较符合自己的习惯，就可以选择卡片收集。2、做笔记。做笔记是一个边阅读边思考的过程，这是任何一个硕士论文作者都要经历的过程，读书报刊时或搞调查研究时，随身带笔和纸，随时记下所需资料的内容或有关的体会、理论观点等。特别需要提及的一点是，在做笔记时，最好空出部分页面，以便随时写下对有关摘录内容的理解、评价和体会。 在硕士论文的写作过程中，经常需要走访企业，进行实地调查来获取企业数据。因此，学会如何高质量地做笔记，是一个十分重要的问题。在做笔记的过程中需要注意三个方面的内容：（1）谈话要遵循共同的标准程序，要准备好谈话计划，包括关键问题的措辞以及对谈话对象所做回答的分类方法。（2）访谈前尽可能收集有关被访者的材料，对其经历、个性、地位、职业、专长、兴趣等有所了解；要分析被访者能否提供有价值的材料；要考虑如何取得被访者的信任和合作。（3）访谈所提问题要简单明白，易于回答；提问的方式、用词的选择、问题的范围要适合被访者的知识水平和习惯谈话内容要及时记录。 3、剪贴报刊。在日常的工作或者学习中，将有用的资料从报纸、刊物上剪下来，或复印下来，再进行剪贴。把应剪的资料分类贴在笔记本或卡片上，这种方法的优点是可以节省抄写的时间。无论是用卡片收集资料，还是摘录资料，还是剪贴资料，都必须注明出处。如果是着作，则要注明作者、书名、出版单位、发行年月；如果是报纸，则要注明作者、篇名、版次、报纸名称、发行年月日；如果是杂志，则要注明作者、篇名、杂志名称、卷（期）号、页码等，以便附录在硕士论文的后面。
收集资料的内容，当然包括很多了。也就是说有具体数字。也有事实。还有一些资料。
我们自然而然想到的是广告。据陈一舟透露，变现方式显得更为重要起来。说起盈利模式，当一个网站拥有庞大的用户时你好，留给校内网的空间显然已经不大。接下来的路怎么走，但是放在facebook和校内网上就可以实现。举个例子，假如facebook卖汽车，最重要的是它的盈利模式，我正好收录过一篇关于分析校内网盈利模式的论文，非常符合你的题意。我觉得这是其他任何网站都做不了。它的变现方式可以不仅仅限于广告。有数据表明，校内网目前主要收入是在线广告。到明年初，陈一舟在不同场合多次表达了如果facebook或校内网做电子商务将会很有前景。“为什么facebook值150亿美元？你如果去研究它的话会发现它上面有很多应用，通过口碑效应，销量会很不错，国内在线广告从2006年第一季度开始，总额已经连续7个季度保持50%以上的增长速度，校内网靠在线广告就能保持盈亏平衡，一两年后其广告收入就可超过网易。但校内网仅靠广告很难获得长足发展。但国内四大门户网站及百度等巨头占据了绝大多数的市场份额，包括搜索引擎都做不了的事情，它可以做电子商务，直接卖东西，可以卖保险、机票，也可以卖房子、汽车等非常大件的东西。下面贴出部分，需要全文的站内信我。以下为原论文第三章节的部分。三、校内的盈利模式一个网络要生存发展
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数据库管理系统
总的来说大数据有5个部分。数据采集，数据存储，数据清洗，数据挖掘，数据可视化。还有新兴的实时流处理，可能还有别的
主要由数据结构、数据操作和完整性约束部分组成，通常称为数据三要素。数据模型是用于描绘、沟通数据需求的一组简单易懂、标准的，并且便于计算机实现的标准符号的集合。数据库很强大，但数据在其中的关系却错综复杂，成千上万个表通过各种关系或约束互连以形成复杂的结构。没有数据模型，利益相关者很难看到现有数据库的结构、理解关键概念，当需要描述数据需求的时候，也很难准确地表达出来，这也是数据模型很重要的一个最主要的原因。数据的技术特征主要包括以下维度。一是数据的样本分布、时间覆盖和字段等。二是数据容量，比如样本数、变量数、时间序列长度和占用的存储空间等。三是数据质量，比如样本是否有代表性，数据是否符合事先定义的规范和标准，观察的颗粒度、精度和误差，以及数据完整性。四是数据的时效性。因为观察对象的特征和行为可以随时间变化，数据是否还能反映观察对象的情况。五是数据来源。有些数据来自第一手观察，有些数据由第一手观察者提供，还有些数据从其它数据推导而来。数据可以来自受控实验和抽样调查，也可以来自互联网、社交网络、物联网和工业互联网等。数据可以由人产生，也可以由机器产生。数据可以来自线上，也可以来自线下。六是数据类型，包括结构化还是非结构化的，以及存在形式（文字、数字、图表、声音和视频等）。七是不同数据集之间的互操作性和可连接性，比如样本ID是否统一，变量定义是否一致，以及数据单位是否一致等。八是是否为个人数据。个人数据在隐私保护上有很多特殊性，需要专门讨论。
大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。大数据预处理大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。三、大数据存储大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：1、基于MPP架构的新型数据库集群采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。2、基于Hadoop的技术扩展和封装基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。3、大数据一体机这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。四、大数据分析挖掘从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。1、可视化分析可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。2、数据挖掘算法数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。3、预测性分析预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。4、语义引擎语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。5、数据质量管理指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。
我在写硕士论文时用过知网查阅资料，他们的数据库包括几乎全国的学术性期刊、硕博论文，因此，他们的检测数据库应该就是他们自身的存储数据库。供参考
这个他包括很多种的，那不知道你需要的是哪一种，你可以参考一下，也是可以的。
论文中的数据是指论文作者在论述观点时采用的数据
(一）摘要。摘要是毕业设计（论文）主要信息的简要陈述，具有独立性和完整性。摘要内容包括本论文研究目的、方法、结果、结论四部分。千万不要讲一些人们已经做过的工作。要开门见山地讲本文的主要工作。摘要分中文摘要和外文摘要，中文摘要在前，一般300字左右，外文摘要另起一页，内容应与中文摘要对应。（二）正文。毕业论文正文部分包括前言、主体和结论。前言作为开场白，应以简短的篇幅，说明毕业论文选题的目的和意义、国内外文献综述、研究的内容及预期目标，要求突出重点，实事求是。主体是毕业论文的核心部分，占主要篇幅。毕业论文正文字数每个学校要求不同，总的来说在10000字左右。有创新的论文，字数不受限制。文中插入的图表要符合国家标准，经过精心设计后用计算机绘制，尽量避免扫描图表。结论是整个毕业论文的最后总结，完整、准确、简洁地指出以下内容：（1）毕业论文得到的结果所揭示的原理及其普遍规律；（2）研究中有无发现例外或本文尚难以解释和解决的问题；（3）与同类研究工作的异同；（4）进一步深入研究本课题的建议。（三）参考文献毕业设计。（论文）要求有10篇以上的中外文参考文献，其中至少有一篇与设计（论文）内容相关的外文文献。毕业设计（论文）引用的文献应以近期发表的与毕业设计（论文）直接有关的文献为主。凡引用本人或他人已公开或未公开发表文献中的学术思想、观点或研究方法、设计方案等，不论借鉴、评论、综述，还是用做立论依据，都应编入参考文献目录。各条文献按在论文中的文献引用序号顺序排列。
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国际医学文献数据库检索网站Medline——世界上最著名的医学文献检索系统之一AIDS Databases——有关艾滋病的临床实验、药物研制以及相关文献数据库CANCERLIT——癌症数据库(National Cancer Institute)CHID online——综合卫生信息数据库，提供有关卫生、卫生教育资源的题录、文摘等信息ClinicalTv——向医患人员提供的临床实验信息数据库DIRLINE——收集美国约17,000个政府机构、研究机构、公司、学术机构等信息药物信息库——包含有9,000余种美国处方与非处方药物信息HSTAT——包括有健康指南、评价、和消费者指南信息的全文数据库NCCAM Resources——补充和替代医学资源Dietary Supplements——提供维生素、矿物质、植物等信息畸形、智力迟缓数据库——提供先天畸形、智力发育迟缓信息LOCATORplus——杂志、书籍和视听教材目录数据库Chemical Abstract——覆盖化学、化工、医学、生物学、环境、食品等多学科的科技文献系统Dialog 联机检索系统——世界上最大的文献检索系统Biomedicine——荷兰医学文摘，世界权威性的医药文献数据库。RHO——生殖健康展望，由William H Gates 基金会的基金资助Out Look——有关生殖健康的论题，由 PATH 出版，联合国人口基金资助，可免费索取医药信息网——有药品数据库、疾病数据库、新药数据库、医药市场等主要数据库MEDLINE Search——最权威的生物医学文献数据库，可获取全球范围内的4300种期刊的文献Consensus Statements——提供对医生、患者有重要意义的有争议医学问题一致性见解Cancer net Database——综合癌症信息数据库Rare Diseases Database——罕见疾病临床研究数据库Visible Human Project——可视人计划数据库TOXNET Databases——毒理学数据库，将有关毒理和有害物质信息分为八个文档FDA——最新的有关食品、药物、生物制剂、美容品、医学装置等通过、调整等信息Guideline Clearinghouse——提供临床医疗指南，汇总美国各权威协会和学术机构制定的各种指南性文件Women's Health & Environment——妇女卫生与健康研究信息数据库Rehabilitation Information——康复信息数据库INFOTRIEVE——可通过WEB浏览器查找医学文献CLINIWEB——医学信息检索系统，帮助医生从WEB上查询有用的医学信息Health A to Z——一个功能强大的INTERNET医学信息资源搜索器Medguide——收录了网上大部分生物医学资源，支持多词逻辑检索achoo——INTERNET医学信息资源搜索MedAll List——是哈佛大学收集医药网点的列表，有大量网上医学院校和图书馆的联接MedExplorer——检索方法简便，主要提供有关医学新闻及杂志的信息MEL health resources——将INTERNET上的医药信息按学科分类进行整理，提供关键词查找Medical Virtual library——是一个分布式的资源系统，提供关键词查找，并有按字序排列的列表BiomedNet——由美国多家机构联合建立，收集网页1万余个Medscape——面向临床医师和其他医疗卫生专业人员的交互式的商用Web站点Medical Matrix——有分类检索和关键词检索两种检索方式。还提供免费Mailing listsDoctor's Guide——向医生和患者提供信息和服务，特色服务是新闻和会议消息美国化学文摘社——世界最大、最强化学信息库,1300万条摘要、1650万种物质美国专利数据库——提供美国专利目录和摘要数据库,免费查找专利名称、摘要等信息天然产物数据库——提供75年以来活性天然产物，通过电子邮件申请帮助查询IBM 专利服务器——提供美国专利局26年来的专利摘要，免费摘要、付费定购拷贝件Science 科学——世界订户最多综合性科学刊物，这是我国引进的电子版PharmInfoNet——医药信息网，提供药品、疾病、新药数据库；医学专题综述、医药市场等Nature Medicine——自然杂志出版生物医学论文，提供1996年以来各期目录及摘要The Lancet 柳叶刀——始于1823年著名医学杂志，提供大量全文，全部免费阅读')美国国家健康研究所——联邦政府生物医学研究中心，世界上著名的生物医学研究中心HealthGate数据公司——提供免费Medline查询，最新研究信息，帮助临床治疗、生物医学研究及教育生物医学文献数据库——中国医科院信息研究所研制，综合性生物医学数据库，国内权威美国医学协会出版物——美国医学协会出版，新闻、文摘或全文，包括以下部分。内科学文卷、皮肤病文卷、外科学文卷、眼科学文卷、美国医学会志、美国医学新闻、神经病学文卷、妇女健康杂志、家庭医疗文卷、普通精神病学文卷、耳鼻喉、头颈外科、儿科及青春期医学British Medical Journal——英国医学杂志Medical Conference——医学会议库，4500多条会议信息，每日更新NIST Webbook and Chemistry Webbook——美国国家标准与技术研究所数据集，免费查询5000多种化合物的红外光谱，8000多种化合物质谱等等。New England Journal of Medicine——报道医学重要研究成果的周刊，提供全部过刊信息及现刊的论文摘要国内医学文献数据库检索网站中国科技信息资源共享网络——涵盖中国生物医学文献数据库（CBM）、美国MEDLINE数据库中国科学引文数据库——集多种功能为一体的综合性文献数据库中国科学引文索引数据库——收集我国出版315种重要期刊，91-94年13万篇论文及45万引文摘要。中医中药数据库——中国科学院科学数据库提供中国中医药文献检索中心——由中国中医研究院信息中心制作，提供中医药方面的Web界面文献检索服务金纬达海峡信息数据库检索——包括动态信息、科技类、综合类以及台湾系列信息等六十五个数据库万方数据医学期刊——由中国科技信息研究所制作，收录了近百种医学期刊的电子版，免费使用医管论文(台湾医院协会)——收有台大医学院,阳明医学院,高雄医学院,中国医药学院论文若干中国专利数据库——中国知识产权局研制，提供85年专利法实施后批准的专利，收集我国出版315种重要期刊，91-94年13万篇论文及45万引文摘要中医药期刊文献数据库——收集我国出版315种重要期刊，91-94年13万篇论文及45万引文摘要海峡信息数据库检索——中文网上科技文献检索中国医学信息网络——栏目有中国卫生事业，中国生物医学文献数据库，中医学院，协和医科大，医学信息网，亚洲桥，Internet信息查询中国卫生事业——有卫生事业概况、中国生物医学文献数据库、中国医学科学院、医学信息网络、医药卫生机构等栏目中国生物医学文献数据库——收录了1982年以来近千种中国生物医学期刊以及会议论文的文献题录
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