你还是自己多去看看汉斯出版社官网上的文献吧,多看看你就不会不知道怎么写了
论文,简单的理解是为了阐述一个观点,就一件事和情况,发表自己的意见。(学术论文除外) 论文,在语言上要求有论点,论心,以及支持论点的一些材料等。 学术论文,一般是在某个学术方面做的研究课题,而总结发表的一些文章
(一)确定论文提要,再加进材料,形成全文的概要 论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要,以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来,再把选用的材料插进去,就形成了论文内容的提要。(二)原稿纸页数的分配 写好毕业论文的提要之后,要根据论文的内容考虑篇幅的长短,文章的各个部分,大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文,考虑序论用1页,本论用17页,结论用1—2页。本论部分再进行分配,如本论共有四项,可以第一项3—4页,第二项用4—5页,第三项3—4页,第四项6—7页。有这样的分配,便于资料的配备和安排,写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字,因为过短,问题很难讲透,而作为毕业论文也不宜过长,这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。(三)编写提纲 论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的,只提示论文的要点,如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单,但由于它是经过深思熟虑构成的,写作时能顺利进行。没有这种准备,边想边写很难顺利地写下去。
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
我个人觉得,你可以去找和你数据差不多的文献去参考下,像数据挖掘、统计学与应用等等这类的资料~你都可以参考借鉴下前辈的数据是怎么分析的
选择一个方面,而且面越小越容易写的深入。一般老师会比较喜欢这样的格式:发现问题,分析问题,解决问题。可以在网站上搜索近三年的论文,来进行参考。一般学校会有论文库,可以在里面借鉴。然后变成你自己的语言。在你学校没有找到,别的学校也许会有。 实在不会 我可以帮你
要想得到准确的数据信息,我们一般会选择合适的搜索引擎与数据库,具体我们往下看! 搜索引擎推荐。判断一个搜索引擎的优劣,有几个简单的指标:结果多而优质、速度快、搜索结果排序合理、界面简洁。青藤小编常用的搜索引擎是Google(包括旗下的Google scholar)和Bing,它们符合我上面所列的所有标准。详列所有可能的搜索引擎是没有意义的,因为人们总会相对固定地使用两到三个搜索引擎。况且,据我所知,这两个搜索引擎可以胜任绝大多数科研领域问题的搜索。 搜索引擎的作用。引擎不是用来深入查找文献的。如果你只是有一个大概的方向,那么使用搜索引擎是合理的。对搜索引擎的结果不要抱过高的期望。通常地,搜索引擎的结果是表面的。但表面的结果对我们粗略地理解一个领域来说是有用的。互联网的信息鱼龙混杂,想要得到准确可信的信息,你需要仔细地对搜索的结果进行分析。我推荐两个办法:一是尽可能使用官方网站的信息;二是利益无关。为此你需要知道一般的网址标识符的含义:的意思是说这个网站是公司性质的,这意味着这个公司可能有利益倾向。是网络服务公司。很常见,代表中国。是非盈利组织,一般来说,很多专业领域的组织和协会属于此类。du意味着这是一个教育研究机构,它可能意味着利益中立。 搜索引擎及数据库的使用方法。大多数搜索引擎,总是对Google进行模仿或进行少量的修改。因此本文以Google scholar为例来说明如何使用搜索引擎。熟练地使用高级检索是非常重要的,它是资深搜索者的明显标志。为此你需要学习基本的逻辑运算。以上就是关于毕业论文数据获取的相关分享,希望对大家有所帮助,想要了解更多内容,欢迎及时关注本平台!
要看你什么论文了,而且还要根据你自己论文的主题和对象以及论文的信息来看的,找的话很难找到51调查网上可以帮你做你自己想要的数据,然后你把调查什么方面的东西和信息做成问卷就可以了。
文献和报告里有你需要的相关内容
你还是自己多去看看汉斯出版社官网上的文献吧,多看看你就不会不知道怎么写了
数据分析主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题,包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等。主要就是学习Python、R、SAS等编程工具,数据仓库,分布式存储HDOOP,云计算,数据可视化,大数据技术,还可以到九道门数据分析实训官网上去看一些案例,自己做做训练,总之要学习很多东西。
数据分析主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题,包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等。主要就是学习Python、R、SAS等编程工具,数据仓库,分布式存储HDOOP,云计算,数据可视化,大数据技术,还可以到九道门数据分析实训官网上去看一些案例,自己做做训练,总之要学习很多东西。
《统计学与应用》这本期刊上的文献,你可以去看看学习学习的