一定要。毕竟是毕业论文是需要达到要求的,所以需要用数据来进行支撑自己的论文观点。毕业论文没有数据分析,怎么论证你观点,又怎么让别人“信服”你的论点。
得90吧
我去年的硕士毕业论文拿了Distinction, 用一个公式简短地回答这个问题:提前规划+高效地阅读理解+边读边写+反复修改+研读老师修改反馈。下文将用亲身经验详述。第一、提前规划为什么要提前规划?为了更充分合理地利用时间,规划能将写论文拆分成若干个小任务,能预估每项小任务所需的时间,进而指导我们合理分配时间并保质保量地完成论文。同时,规划还能预留充足的时间,规避风险, 从写完初稿到论文截止日的期间,可能随时发现不少问题,比如少论据,欠字数,超字数总之,预留的时间越充裕,就越不怕意外。记得我在提交毕业论文的前1周,发现自己分析错了采集上来的数据,幸亏预留了最后一周火速修改错误,否则就要与Distinction擦肩而过了。规划什么?确定选题、制作working plan-列出从着手到完成过程中待办事项和时间,心中有数。那提前多久规划呢?我个人的经验:课程进度过半时开始规划,确切地说,可以思考选题问题了:是否可以从已学内容中切入?是否可以从接下来几周学习内容中选择一个方向?带着这样的思考上课,我在结课前就已能迅速锁定选题,结课前还能与老师沟通几个来回,吃颗定心丸。 第二、高效地阅读理解虽然这里的重点貌似是阅读,但关键词实际上是高效和理解。 海量地阅读,相信这是一句耳熟能详的论文写作忠告。一篇优秀的论文一定基于大量的阅读,但大量的阅读却未必产出一篇高分论文,甚至有时候可能也不是决定因素。我毕业论文的文献引用数是78个,而我的一位英国同学则牛逼地引用了167个,最后我俩都拿到了70+。那什么才是决定性因素呢?我认为第一个关键词是高效,即有策略地阅读。读硕期间的一位导师曾说过 Read strategically at MA level(在硕士学习期间要有策略地阅读)。当然,策略阅读有不同视角的解读,每种解读都会让我们从中受益。比如在二语习得的文献中就介绍了不少阅读策略,比如精读、泛读、跳读和浏览等,这些阅读策略在范亚飞老师的“未走过,已懂得”一书中也有专业系统的介绍,大家感兴趣的可以参考。完成硕士所有论文后对阅读策略有了自己的解读。逐篇阅读这一方法听上去非常用心,读一篇完整的研究报告或者文章可能最快需要半小时甚至更久,读完70篇理想状态下则需要2100分钟,也就是三十多小时,关键是硕士学位攻读期间,我们需要完成3-4篇论文,有时还要同时参加讲座,研讨和社交,所以现实的苦逼,时间精力的有限不允许我们逐篇阅读,因此我们必须另辟蹊径-分主题阅读,反复阅读经典文献(肯定不完善,欢迎大家补充)。分主题阅读第一个策略是分主题阅读,根据论文提纲中,集中阅读某一主题的文章节选。好处有:增强对这一主题的理解;另外,也有助于系统思考撰写这一主题的思路,因此阅读更有针对性,时间投入产出比高,记得在某一概念的段落时,刚阅读完了7-8个相关的文章节选,我就已经初步构建完了写作思路。反复阅读经典文献(Seminal paper)第二个策略是反复阅读几篇经典文献,比阅读多篇文献更有用,Less is 从经典文献中,我们不仅能理解某领域的所有重要概念和研究成果,还能学习优秀发表论文的写作思路,指导我们当下的写作,还能让我们发现论文写作切入的角度。读一遍肯定是不够的,就和识人一样,见一次聊一次不能全面了解这个人,文章读一遍所接收到的信息不全面,理解程度不深刻。我在写一门叫Psychological issues in language learning课程的学期论文时,把导师出版的一篇文章阅读了不下10遍,在阅读过程中,学会了老师构建Introduction, Literature review, 最重要的是深度分析了老师分析和讨论研究结果的思路,甚至还模仿了这位老师首行空格的论文格式,最后这篇论文得了73,不能说这个阅读策略是唯一的决定性因素,但对结果的贡献绝对功不可没。哪些文章可能是经典文献呢?我会分为以下几类领域内大家的文章,几乎人人引用的文章老师写的文章,隐藏着老师的个人评分标准一类叫research timeline的文章,这类文章一般会总结某一领域中的所有重大研究,所以会让我们迅速对这个领域有宏观的把控。理解前面谈到阅读多少不是决定阅读/论文写作结果,也谈到了po主认为的两个高效阅读策略, 那和理解有什么关系呢?不难发现,这两个策略都有一个共性,死磕同一篇肯定最终读懂,从不同作者的视角阅读同一主题的要点/概念,都能最大化增强我们对于文献的理解,一旦理解了,写作的素材Idea就有了,论文中写作的批判素材、分析讨论的素材都基于正确的理解,否则论文的观点就如比萨斜塔,根基不直,塔身全斜。这也能解释论文评分标准中的critial thinking这项的评分过程,老师们首先看是否理解正确,其次再看你的分析和评论是否言之有物,理解不正确的论点都是歪理。关于理解的重要性,知名教育学家Bloom 和以它命名的思维模型早在xxx 年就已为它背书了,见下图:第三、边读边写说完了读,接着说写。读完所有的内容再写吗?我个人的经验是:边读边写,每读完一个要点的文献就开始写相关的段落,比如读完理解一个术语的所有定义-思考写作框架-落笔写。原因有二:一、写作是内化理解的步骤。二、时间有限, 读完再写不现实。第四、反复修改如果你让我说出一个论文上70+的最重要因素,我会说修改环节。修改的本质是自我迭代,就如升级系统,越更新越高级。初稿写完后,要修改,而且是反复修改,自己修改完了再找Proofreader修改。修改什么?修改内容,概念的理解和表述精准程度,重要概念是否解释清楚,论证是否严谨,引证是否充足,观点是否连贯等等,不经过自己修改的论文转交给Proofreader修改的后果是:当他也不清楚你表述的观点时,只能敷衍帮你修改一些显而易见的语法错误,修改的银子就打水漂了,我也耳闻过同学在某宝上找了修改服务后论文仍不及格的例子。自己如何修改?边读边修改,通过更多的阅读查缺补漏。第五、研读老师的评语老师每次提及的修改意见都会转化进下篇论文自我修改的评判标准,所以虽然它不能让一篇不及格的论文起死回生,死灰复燃,但它很有肯定对下篇论文的提分有帮助,因此一定要仔细阅读消化。
评委打分一般是取平均值,人多的时候是去掉最高分和去掉最低分,然后再算他的平均数,就是你所得的分数
如果我们考研究生复试时可能对老师的印象不好导致复试成绩偏低,其他方面没有什么太大影响。
"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起,已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富,已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快,在数据量非常庞大的情况下,也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高,随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣,传统数据源的局限被打破,企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实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。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。 大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。 大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程,必须建立良好的运行机制,以促进建设过程中各个环节的正规有序,实现统合,搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准,为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。 三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成,因此,必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
山东师范大学申请自考学位证还是比较简单的 德、智、体、美全面发展,较好地掌握本学科、本专业的基础理论、专业知识和基本技能,具有从事科学研究和担负专门技术工作的初步能力; 本科学习期间无考试作弊记录,且本科段各科平均成绩达65分;(注:毕业论文、免考课程及证书顶替课程等成绩不计入平均成绩;学前教育专业的“幼儿教师教研指导”成绩计入平均成绩。) 毕业论文成绩达75分; 外语成绩满足以下条件之一:(1)本科段“英语(二)”(旅游管理专业“专业英语”)考试成绩合格;(2)获得全国公共英语等级证书考试三级(PETS-3)及以上级别合格证书或笔试成绩合格证;(3)获得大学英语国家四级及以上合格证书或考试成绩达425分;(4)已获得学士及以上学位;(5)各类外语专业专科及专科以上毕业生。希望我的回答对您有帮助,望采纳!
硕士论文外审,是指明的相关专业的专家进行审核,对论文的要求交稿,自己在自己学校的得分不足与说明情况。如果是外审回来的得分80 ,您的论文是通过了,可以答辩毕业。如何写硕士论文1、论文选题:选择一个自己擅长的方向2、论文提纲: 确定提纲后,论文基本框架已经确定了。3、填充内容,根据提纲标题,进行填写论文内容,论文完成。
自考毕业论文答辩成绩在本地自考教育考试院网站查询。以上海市为例:1、打开任意浏览器。2、在浏览器中输入“上海市教育考试院”点击搜索。3、然后在搜索结果中点击“上海市教育考试院”官网。4、然后就可以进入到官网首页。5、在页面底部找到“成绩查询”选项,点击。6、选择考试成绩查询线路。7、输入自己的身份信息及考试信息,点击查询。8、然后就会显示出考试成绩了。
有的,一般情况下,只要写的不是太差,外校老师会打分靠近60,这样的话,回到学校你就通不过了。所以好好作毕业设计吧,不要总是想着玩,外审最好不要低于70分,实在不行,也要控制在68分以上。
毕业论文答辩时间已经定了,部分研究生论文需要盲审,盲审不过将面临延毕
据学术堂了解,论文有多种分类方式。按贡献,分为原创论文和非原创论文(如综述论文)。按获取限制程度,分为公开论文和保密论文(classified)。按出版途径,可以分为学位论文、期刊论文、会议论文、内部报告和电子预印本论文(如上传在康奈尔大学Arxiv网站上的论文)等。按文章内涵要求,则有更多的类型,如学位论文、期刊标准论文、快报、综述论文等。
博士论文盲审 拼的不是质量,是人品等你通过了,你就知道我的意思了。
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
需要。写毕业论文的时候都是需要有数据分析的,毕竟是毕业论文是需要达到要求的,所以需要用数据来进行支撑自己的论文观点。数据一般为高校或者是公司科研机构等等基于某项调查所获得的数据资料,这种数据的对象一般为个体、学校、企业等。这一类的数据库能够帮助研究人员降低研究的成本并开拓研究的思路。
请问你之后怎么样啦啊,和你的情况一模一样
自学考试论文答辩成绩合格与否直接关系到自考生能否按时申请毕业证。论文答辩成绩一般需要在答辩之后15个工作日,考生可以凭个人的自考准考证号码和姓名进入所在省教育考试院自学考试栏目"所有自学考试成绩查询"一栏中查询成绩。
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。
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
回答 硕士论文送外校双盲审,均评为B(良),相当多少分? 80分。 硕士生登录研究生管理系统,通过论文信息,查看盲评结果,查看双盲评审意见,硕士生导师也可以通过研究生管理系统查看双盲评审意见。 扩展资料: 注意事项: 1、论文未抽中的同学请在登录网站后二个月内组织答辩,否则论文将被强制盲审。 2、论文被抽中的同学也要在二个月内组织答辩,否则将延期六个月后才准予答辩。 3、列入盲审者请下载上海市学位论文双盲检查简况表。简况表一式两份,其中一份必须经过导师签字、院(系)盖章,另一份不得签字盖章。两份简况表如实填写后交研究生部学位办。 4、同一位导师的同学年申请学位3人(不 含3人)以上者,不再按姓氏拼音强制抽检,均为系统随机抽检。 5、抽中学员必须在一周内完成。 更多9条