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1、国家数据网
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首先是国家数据网，我们在这里可以根据不同的分类标准进行数据查询，比如按照行业、地区、部门、月度、季度、年度，里面涵盖了最新、最全的国家数据。
2、国家统计局
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这个也是同学们必备的一个网站，有时候我们往往手握数据，却不知道如何做数据分析。在这个网站上有一个【数据解读】功能，可以看到一些别人的意见，能够快速理解数据的意义。我们都知道在论文写作的时候我们会密集性的阅读大量文献，因此快速解读特别重要！
3、中国互联网数据平台
有很多同学可能会需要互联网大数据，但是找来找去找的可能只是零星的一点数据，那么我们就可以在这个网站获得一些基础数据，比如：网民数量、手机网民数、域名数等等。
4、国家商务部数据网
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毕业论文需要的数据可以从下面几个方面获取：
一、问卷调查。很多文科的同学，用问卷调查的数据比较多，这种数据比较好收集，自己设计一套问卷，去找目标人群收集数据就行了。现在有很多专门的调查问卷的网站和小程序之类的，收集这类数据就简单多了。
二、实验数据。这种数据一般理科的同学用的比较多，通过自己的实验拿到的数据也比较可靠，自己用起来也很有底气。
三、国家和政府公布的数据，这种数据大多都是月度，季度，年度数据。数据范围比较广，官方数据很有说服力，如果是做行业调查之类的很实用，而且也不需要自己收集，直接拿来就可以用，很方便。
四、就是行业数据，行业数据可能来自于行业协会，行业专业网站等等。
五、常用的数据来源网站有：
1、国家统计局，这个网站上的数据比较官方权威。
2、中国旅游研究院，适合一些旅游专业的学生。
3、产业信息网，了解不同产业的收益、市场占额等信息。
4、国土资源部，获取土地资源、矿产资源、海洋资源等自然资源的规划、管理、保护与合理利用等信息。
5、国家企业信用信息公示系统，收集企业的信用信息。
6、中国知网，阅读参考文献的网站。
7、新浪财经，了解全球经济宏观数据。
1、中国数据网
中国数据网就是进入“中华人民共和国国家统计局”官网找数据，接着可以在“数据查询”里点相关数据查询，有年度、季度、月度数据，也有普查、国际和部门数据，里面还有细分指标数据查询。
如年度数据指标有国民经济、人口、对外经济贸易、能源、财政、价格指数、工农业、社会服务、固定资产投资和房地产等，可以搜索最近5年、10年、20年的数据资料。
2、中国产业信息网
中国产业信息网主要是专注于本产业的实时信息共享，以及数据分析查询。中国产业信息网主要是由相关产业的专家及资深从业人员发布产业数据和相关信息。
3、优易数据
优易数据由国家信息中心发起，拥有国家级信息资源的数据平台，是国内领先的数据交易平台。平台有B2B、B2C两种交易模式，包含政务、社会、社交、教育、消费、交通、能源、金融、健康等多个领域的数据资源。
4、国家统计局
除了数据外，最大特点是网站还设有“数据解读”模块，可以看到专家学者对特定数据的分析解读，帮助快速理解数据背后反映的现实问题，推荐拿到数据不知从何入手的同学使用学习。
5、中国统计信息网
汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息，包括统计年鉴、统计公报、阶段发展数据、统计分析、经济新闻等。
做实证研究样本至少选一些代表性的从统计上说，至少30才可以，才算大样本。但是还是要看变量数，原则上说样本数至少比变量数多一个，这些是样本的最低要求。对于研究生毕业论文，对数据样本的选择可以根据研究课题进行调整，通常分析的的问题越复杂需要的数据量就会越大小包法律实证分析系统，帮助研究者进行数据收集、数据清洗、数据验证，可以创建如线性回归方式的高级模型，可以不断调整数据使实证显著。
实证论文样本数据是针对实证论文小样本试验数据的概率分布特征有时无法确定，传统概率统计就无法提供相应的参数估计方法的问题而提出的方法。
要看论文上面的年月以及期和卷。据实证论文规定了解到，实证论文数据年份选择是要看论文上面的年月以及期和卷的。实证论文就是实证研究论文，是指研究者亲自收集观察资料，为提出理论假设或检验理论假设而展开的研究。
实证论文数据的作用是支持论文的论点和结论。它可以帮助作者收集有关论文主题的信息，并使用实证数据来支持论文中提出的观点。它还可以帮助作者检验和证实论文中的假设，以及收集有关论文主题的更多信息。实证论文数据还可以帮助作者更好地理解论文主题，以及如何有效地提出和解决论文中提出的问题。
大约200组数据左右。写一篇实证论文首先要具备本专业扎实的理论知识，有欠缺也不用担心，可以通过学习积累，同时多读多看，这一基本工作做好后，就会产生一些值得我们研究的选题或论题，许多作者就是这样得到自己的 idea，然后就需要根据确定的选题或论题进行文献收集，文献资料的收集方法很多，作者要根据自己的实际需要选择合适的方法，常用的方法有实验法，用问卷法等，然后提出一些假设，根据自己的选题和论题，用相关的理论和模型进行验证，写一篇实证论文简单来说就是这样一个流程和方法。实证性的论文写作过程都是相互交织的，需要作者不断地尝试，通过反复的模式、调试数据、不断地修改验证，最终才能写出好的论文，其实任何论文的写作过程都是这样，把握三个方面：数据、模型、分析，写出任何论文都不成问题。以上是关于写作和概念的讨论，将概念和写作过程中的一些总结，虽然我所说的方法可以帮到你，对你来说，也是很重要的，因为做事情最重要的是方法，如果方法正确，将会取得事半功倍的效果，但是作为一个作者，还是要努力提高自己的知识水平，不断丰富自己的内容，这是写论文最基本的要求，要想写好文章，就必须把握文章的内容。
数据模型（Data Model）是数据特征的抽象。数据（Data）是描述事物的符号记录，模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作和数据约束。扩展资料：数据模型所描述的内容包括三个部分：数据结构、数据操作、数据约束。1、数据结构:数据模型中的数据结构主要描述数据的类型、内容、性质以及数据间的联系等。数据结构是数据模型的基础，数据操作和约束都建立在数据结构上。不同的数据结构具有不同的操作和约束。2、数据操作:数据模型中数据操作主要描述在相应的数据结构上的操作类型和操作方式。3、数据约束：数据模型中的数据约束主要描述数据结构内数据间的语法、词义联系、他们之间的制约和依存关系，以及数据动态变化的规则，以保证数据的正确、有效和相容。首先，先介绍一下，什么是数据模型？数据模型是现实世界数据特征的抽象，用于描述一组数据的概念和定义。数据模型是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础。在数据库中，数据的物理结构又称数据的存储结构，就是数据元素在计算机存储器中的表示及其配置；数据的逻辑结构则是指数据元素之间的逻辑关系，它是数据在用户或程序员面前的表现形式，数据的存储结构不一定与逻辑结构一致。数据模型的分类有三种：第一种：层次模型 层次模型是数据库系统最早使用的一种模型，它的数据结构是一棵“有向树”。根结点在最上端，层次最高，子结点在下，逐层排列。第二种是：网状模型 网状模型以网状结构表示实体与实体之间的联系。网中的每一个结点代表一个记录类型，联系用链接指针来实现。网状模型可以表示多个从属关系的联系，也可以表示数据间的交叉关系，即数据间的横向关系与纵向关系，它是层次模型的扩展。第三种是：关系模型 系模型以二维表结构来表示实体与实体之间的联系，它是以关系数学理论为基础的。关系模型的数据结构是一个“二维表框架”组成的集合。每个二维表又可称为关系。在关系模型中，操作的对象和结果都是二维表。关系模型是目前最流行的数据库模型。为什么要建立数据模型？当今的商业决策对对数据依赖越来越强烈。然而，正确而连贯的数据流对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。如何进行数据模型设计？1：首先是要了解业务然后建立概念模型，确定实体以及实体关系。2：在概念模型的基础上生成逻辑模型，确定实体属性，标准化数据（消除多值字段达到第一范式；消除部分依赖达到第二范式；消除传递依赖达到第三范式）。3：模型验证：通过具体的业务来验证模型是否能满足要求。4：在逻辑模型的基础上生产物理模型。在建立数据模型的时候需要注意：1.三少 整个模型中表应该尽量的少；在一个表中字段应该尽量的少同时复合主键字段应尽量的少2.如果在大数据量或者高并发的情况下，要充分考虑数据库的压力，事先要考虑哪些表可能是热表。要尽量的降低模块的耦合。如果使用的是oracle RAC 的话要考虑一下多实例竞争的问题，不同的模块访问不同的实例。3.一定要做压力测试、要做充分的压力测试，要不上线后会死的很惨，移动总部的一个web项目应为没有做充分的压力测试，导致上线后不的不挂维护页面，动用了n多的资源去解决问题。4.在做模型设计的时候要考虑项目的各个生命周期阶段对模型的要求，不能仅仅把眼光限制在功能的实现，例如要考虑模型对以后维护的支持，对于大表的数据如何进行清除、转历史，显然delete、insert是首先可以想到的但是不可行的方法，建议做分区转换。5.数据模型设计对系统可变性的支撑：业务系统的变化点通常是流程相关部分，这部分会随着不同的公司、公司的不同发展阶段而变化，因此最好将这部分单独建模，独立于系统核2021年6月4日数据模型是什么？2167阅读·0评论·0点赞2016年7月4日去首页看看更多热门内容
论文实证分析方法有哪些介绍如下：
1、进行案例的调查、分析。
2、发现一个证据，可以证明别人已经提出但的尚未被别人证明过的理论。
3、用大样本的数据来证明一种理论。
4、进行历史分析或者比较分析。
5、研究结论及政策含义。
6、论文写作中其他应注意的问题。
本科毕业实证论文模型都有哪些？
第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。
第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。
第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。
第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等。
第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。
要写实证分析，需要进行以下步骤：1、进行案例的调查、分析。2、发现一个证据，可以证明别人已经提出但的尚未被别人证明过的理论。3、用大样本的数据来证明一种理论。4、进行历史分析或者比较分析。5、研究结论及政策含义。6、论文写作中其他应注意的问题。 扩展资料 在写论文的时候，实证分析已经成为写作和选题的重点。因为理论创新很难，而实证分析可以体现论文写作过程中付出的工程量，使论文更容易通过。实证分析的内容包括：1.案例的分析调查。可以划分为具有一定创新意义的案例分析，具有现实意义的社会调查和在一个新的领域内做的调查（别人没做过或者很少做过）。如结合自身情况对大学生借贷状况进行的调查，当前有关“三农”问题的调查。2.发现一个证据，可以证明别人已经提出的但尚未被人证明过的理论。如林毅夫2000年发表的文章就检验的是1998年诺贝尔经济学获得者Sen的理论，属于实证分析中的创新。3.用大样本的数据来验证一种理论，或用一种新的方法和理论。虽然同样的数据别人也使用过，但是自己使用的数据更多，周期更广、论证更有效率、更具说服力的情况下，创新价值会比较高。4.进行历史分析或比较分析，收集的资料比别人更全，或发现新的证据、能够提出新的观点，或有第一手的`资料（直接进行外文文献的翻译或主动调查得到的数据），这样的论文实证会更加出彩，具有记忆点。5.研究结论及政策含义大约占论文整体的5%，是根据论文各部分得出结论的总结和总结的自然延伸，一般一两句话就可以写完。6.写作时要注意有自己的观点，注意创新，引用时要注明出处，不能抄袭。
关于实证论文怎么写如下：
前奏
实证的文章首先要有数据，没有数据一切都是虚构。所以，先把数据处理好。处理数据分两个基本步骤，第一为数据清理；第二为数据计算。这里没有统一的标准应当如何处理数据，但有一个基本要求就是做好识别。
技巧是，要么你借用比较成熟的理论模型，由理论模型到计量模型。这样不会有太大的偏差。如果是自己构建计量模型，那么要自己严格按照统计和计量要求做，对模型的假设前提与限制有全面准确的理解。
研究问题
假设所有模型构建、数据分析、稳健性检验都完成了，这个时候你要动笔写论文。在这个阶段，你要做的第一件事情是搞清楚自己在研究什么问题！
其实，确认研究问题应该在处理数据之前，否则你很难想象连问题都不知道，你如何处理庞大的原始数据。我之所以把数据处理放在确定问题之前，主要是基于现实的情况。
方法论
当你有了实证结果又确认了自己的研究问题是不是就万事俱备了呢？不，至少，在这个阶段，你还不能动笔写论文。
你必须要明白，论文的成功不仅仅依靠“完美”的实证结果！任何实证结果都像是大厨做出的菜，一位厨艺高超的师傅可以用普通原料烹制出美味佳肴。所以，“完美”的结果有时候只能蒙外行，却不能欺审稿人。
这里，我强调逻辑推理与阐述问题时的语言流畅性。不要小看这两个问题，用什么样的叙事结构去组织文章很大程度上决定了文章的档次。
在论文主体部分，应当注意，问题的提出和解决必须严格按照逻辑顺序，要有写“小说”的心态，做好铺垫，突出重点，善于总结。时时刻刻注意论文的走向，并且确保读者（甚至是外行）可以通过你的引导轻松抓住文章的重点要点（即使他们未必理解所有经济学术语和计量方法）。
提纲与计划
在解决了数据、论题、方法论之后，你可以开始制定计划。这种计划不是那种空而无物的标题式提纲，必须在每一个段落明确写作目的，明确所用模型（或其他方法）的假设与限制，明确写作的要点。
完成计划初稿后，不要动笔。两天之后修改计划。再两天之后交给其他人修改。一周之后自己再修改，与导师（或者其他有经验的同行）商议定稿。
写作与发表
接下来，按照提纲扩充论文，具体步骤将在下一段中详细展开。论文完成之后，不要立刻修改。等两周，等自己把一些固有想法淡忘之后再复读论文进行第一次修稿。将第二稿给同事修改，返回后再次修改。
严格地说，在大修改之后，应该再次做报告以确认修改是成功有效的。隔一段日子，对论文重新进行修改，定稿。一般论文从初稿写作完成到投递刊物应该有3-6个月。
投递之后，如果通过初审那么一般会要求作者再次修改（一次就刊发的稿子很少很少），那么接下来就是漫长的修改与等待了。
细节与步骤
一般实证论文分为：摘要、引言、理论框架、实证部分、总结五大部分，其中实证部分可以分为数据描述、实证模型、实证结果、稳健性检验。
最后写作摘要和引言，这是惯例。一般应该先写作理论框架，随后可以确定方法，然后解释模型的设定和数据情况，最后报告结果与稳健性结论。
尾声
实证性文章的结果是报告参数，但其实这些参数的具体值并不重要。这话也许很矛盾，既然我们的工作是围绕着参数进行的，为什么具体值又不重要呢？
第一，这些参数解决不了实际问题。它们不是圆周率的pai值，也不是物理中的g值。就算你计算出了一个很重要的参数，又能如何呢？
第二，参数的解读可以帮助我们理解经济学问题或者现象。从这个角度说， 解读比数字本身重要。
第三，由于国别（或者地区）差异，很多参数并不具备普遍性，也很难真正解释世界。不能夸大参数的作用。为了达到某种效果，无限夸大参数估计的力量，会使很多人迷失方向。