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跟可行性报告内容差不多
理论分析如果是建立在科学理论的基础上,这种理论对实践就有指导作用了
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实证性研究：假设有两个人正在讨论最低工资法，这是你听到的两种表述：甲：最低工资法引起了失业乙：应该提高最低工资现在不管你是否同意这两种表述，应该注意的是，甲和乙想要做的事情是不同的。甲的说法像一个科学家：他作出了一种关于世界如何运行的表述。乙的说法象一个决策者，他作出了他想要如何改变世界的表述。一般说来，关于世界的表述有两种类型。一种类型，如甲的表述，是实证的。他们做出关于世界是什么的表述。第二种类型，如乙的表述，是规范的。规范表述是命令性的，他们作出关于世界应该是什么的表述。实证和规范的主要差别是我们如何判断他们的正确性。从原则上说，我们可以通过检验证据而确认或否定实证表述。上面几段是经济学书上的解释。当然我是复制别人的。我个人认为：实证分析就是用实际的、带有普遍性的例子证明一个事物是按照什么规律运行着的；而规范分析则则是通过公理、定理逐渐证明事物应该按照什么规律运行着，但没有或者偏离、正要偏离轨道的运行着。计量经济学中的实证分析说白了就是运用计量方法，对事物过去的数据进行的一种分析，既然是过去的数据，那就说明肯定用的是普遍的例子而且是实际的例子，所以计量经济学本身就是实证分析的一种方法，用计量经济学方法进行的分析都应该被认为是实证分析。研究方法不断完善这是指用来指导主体性教育思想研究的方法由规范性研究逐渐发展为分析式研究与规范性研究相结合所谓规范性研究是指从价值的角度去探讨问题
Meta分析，怎么叫这个meta分析，你可以使用百度文库搜索相关文档，深度了解相关文件。
Meta-analysis是指元分析或荟萃分析，其概念为对以往的研究结果进行系统的定量分析。以下是链接：_dwgSP9FhOZZGxnUFPrLuN9bJwayy1hUko8Av_HAj2pjvklx6Vv0IoHQ42njoIY788_V2BZh_nPTJHy0q精小锐
Meta分析中文译为“荟萃分析”，定义是“The statistical analysis of large collection of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the ”中文译为：对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。
非问答能发link我给link譬Hadoop等源数据项目编程语言数据底层技术说简单永洪科技技术说四面其实代表部通用数据底层技术：Z-Suite具高性能数据析能力完全摒弃向升级(Scale-Up)全面支持横向扩展(Scale-Out)Z-Suite主要通核技术支撑PB级数据：跨粒度计算(In-DatabaseComputing)Z-Suite支持各种见汇总支持几乎全部专业统计函数益于跨粒度计算技术Z-Suite数据析引擎找寻优化计算案继所销较、昂贵计算都移数据存储直接计算我称库内计算(In-Database)技术减少数据移降低通讯负担保证高性能数据析并行计算(MPP Computing)Z-Suite基于MPP架构商业智能平台能够计算布计算节点再指定节点计算结汇总输Z-Suite能够充利用各种计算存储资源管服务器普通PC网络条件没严苛要求作横向扩展数据平台Z-Suite能够充发挥各节点计算能力轻松实现针TB/PB级数据析秒级响应列存储 (Column-Based)Z-Suite列存储基于列存储数据集市读取关数据能降低读写销同提高I/O 效率提高查询性能另外列存储能够更压缩数据般压缩比5 -10倍间数据占空间降低传统存储1/51/10 良数据压缩技术节省存储设备内存销却提升计算性能内存计算益于列存储技术并行计算技术Z-Suite能够压缩数据并同利用节点计算能力内存容量般内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至千倍通内存计算CPU直接内存非磁盘读取数据并数据进行计算内存计算传统数据处理式种加速实现数据析关键应用技术
大数据开发涉及到的关键技术：大数据采集技术大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。大数据预处理技术大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。大数据存储及管理技术大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。大数据处理技术大数据的应用类型很多，主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。大数据分析及挖掘技术大数据处理的核心就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。大数据展示技术在大数据时代下，数据井喷似地增长，分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析，而分析出的成果如果是密密麻麻的文字，那么就没有几个人能理解，所以我们就需要将数据可视化。数据可视化技术主要指的是技术上较为高级的技术方法，这些技术方法通过表达、建模，以及对立体、表面、属性、动画的显示，对数据加以可视化解释。
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。
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
从大量的事实推导定律，直到遇到反例才会被推翻如第一天太阳从东方升起第二天太阳从东方升起第N天太阳从东方升起所以太阳从东方升起就变成定律，直到某天发现太阳从西方升起，这条定律才被推翻。
归谬法──首先假设对方的论点是正确的，然后从这一论点中加以引申、推论，从而得出极其荒谬可笑的结论来，以驳倒对方论点的一种论证方法。 归谬法主要用于驳论文章中。这种论证方法常和泼辣、犀利的语言相配合，产生辛辣、有力而富有于幽默感的表达效果。 归谬法是人们常用的一种论证方法。它是充分条件假言推理否定式在论证中的应用。人们在运用归谬法反驳某一判断(或称为观点)时，先假定被反驳判断为真，并以它作为充分条件假言推理大前提的前件，然后经过合理的引申、推导得出一个虚假或荒谬的后件，最后根据充分条件假言推理“否定后件就要否定前件”的规则，达到对被反驳判断的否定。对归谬法的这一基本方面人们虽已形成了共识，但在归谬法的其他一些具体问题的理解上仍有不少分歧，有加以进一步讨论的必要。为了更好地认识与运用归谬法，本文拟提出以下几个问题与大家共同商榷。 一 归谬法有几种形式 按照从被反驳判断引申、推导出的“后件”的虚假或荒谬的表现来看，归谬法不外乎以下两种形式： 1、从被反驳判断引申出的是一个违背生活常识、违反已知真理或与实际情况不符的判断。其推理的基本形式为：如果p，则q；非q，所以非p。 2、从被反驳判断引申出的是一对自相矛盾的判断。其推理的形式是：如果p，则〈q并且非q〉；非〈q并且非q〉,所以非p。 有人认为，归谬法还有这样一种形式，即“从被反驳的判断引申出与其自身相矛盾的判断”，并指出这个引申出的判断是“显然荒谬的”，“通过否定这种显然荒谬的判断从而达到否定被反驳判断的目的”。(1) 我们认为这是说不通的。如果被反驳判断与从其引申出的判断之间具有矛盾关系的话，那么，否定了引出的判断岂不是正好肯定了被反驳判断吗？ 二 貌似归谬法的一种论证方法 有没有“从被反驳判断中引申出与其自身相矛盾的判断”从而否定被反驳判断的论证方法呢？有。我们来看看下面这个对 “一切命题都是假的”所作的批驳： 如果一切命题都是假的，那么，有的命题就不是假的(因为所谓“一切命题都是假的”本身就是一个命题。提出这个命题，当然是以这个命题为真；既然承认这个命题为真，那就说明至少有一个命题为真，也就得承认“有的命题不是假的”。) 如果有的命题不是假的，则并非一切命题都是假的。 所以，如果一切命题是假的，则并非一切命题都是假的。 这是一个充分条件假言连锁推理。其形式为“如果p，则q；如果q，则非p；所以，如果p，则非p”。 在这一论证过程中，从被反驳判断p引申出来的两个判断q(是由p直接引申而来)和非p(是经过q间接引申而来)，与被反驳判断p的确是相矛盾的。但这两个引申出来的判断显然都不是荒谬的，而且整个推理过程亦无否定后件这一环节。这种论证对被反驳判断的否定并不是通过否定后件而是通过揭示推理中结论的自相矛盾来实现的。因此，这一论证方法显然不属于归谬法。既然这一论证方法是“从被反驳判断中引申出与其自身相矛盾的判断”来否定被反驳判断，我们不妨将其称为“引申矛盾法”。 引申矛盾法与归谬法确有不少相同之处。例如，都是着眼于反驳，都是运用充分条件假言推理，都是以被反驳判断为推理起点，又都是从被反驳判断中引申、推导出谬误(当然，归谬法引申、推导出的谬误表现在前提中后件的虚假或荒谬上，而引申矛盾法推导出的谬误则表现在结论的自相矛盾上)；此外，它们有时又可以用于对同一判断的否定(例如，对“一切命题都是假的”这一判断的批驳也可以采用归谬法：如果一切命题都是假的，则“有些命题不是假的”为假；如果一切命题都是假的，则“有些命题不是假的”为真；因此，如果一切命题都是假的，则“有些命题不是假的”既真又假；“有些命题不是假的”不可能既真又假；所以并非一切命题都是假的。这一批驳用的就是归谬法的第二种形式)，而且又都往往使用省略小前提或结论的省略式推理。因此这两种论证方法很容易被混淆。认为归谬法有上述第三种形式的人，很可能就是把引申矛盾法误作了归谬法。 当然，把引申矛盾法纳入归谬法系统也不是毫无道理的。因为引申矛盾法也有从被反驳判断推导出谬误的一面。但是，我们不能不考虑到它们在推理过程与形式上毕竟有很大的不同(突出地表现在有无否定后件这一环节上)，在推导出谬误这方面也有很大差别，因而将这种貌似归谬法的引申矛盾法与归谬法区分开来还是很有必要的。
演绎法和归纳法有什么区别？王东岳老师为你解惑，精彩值得了解
非也、非也!虽说对于一般学生而言,这两种方法也许是没什幺感觉,然而对于科学的发展过程而言,两者皆有其举足轻重的角色存在 所谓的归纳法（induction）,指的是由许多个别事例,从中获得一个较具概括性的规则这种方法主要是从收集到的既有资料,加以抽丝剥茧地分析,最后得以做出一个概括性的结论 而演译法〈deduction〉,则和归纳法相反,是从既有的结果,推论出个别特殊的情形的一种方式由较大的范围,逐步缩小到所需的特定范围 若以数学的观点来说明,归纳法就像是由一群个别资料〈每一笔资料即一个别事例〉来求得支配他们的关系式的过程；而演绎法则是由这求得的关系式,获致另一笔资料的过程 这两种方法除了可以个别使用外,也可以彼此互相配合使用