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数据分析可以分成两部分，一部分是对分析过程及分析结果的描述，另一部分是结合专业知识对结果进一步分析，为什么会出现这样的结果。
如果完全没有思路推荐使用spssau，里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。
差异分析，方差分析就行了
比较省事的就是用EXCEL，你加载“数据分析”即可，基本的数统资料就全涵盖了。你不是专门也不是长期做数据研究的没必要花钱买软件
你好：这个问题不必纠结，准确答案就是可以使用小论文的研究内容，且可以全部使用。由于正常的硕士大论文撰写，就是每章写一篇小论文，然后小论文组合到一起，在整个部分其他内容就可以成为大论文。为此，可以看看国外有的大论文就是把几个小论文放在一起，不加整合就形成大论文。
论文分数的评定综合了多方面因素，论文润色做得好，分数不会低。
论文润色时常见的一些问题：
一、润色语言
应避免以下问题的出现：
1、特定单词或短语的过度重复。
2、不合适的用词(例如，太过情绪化或非常不正式的词语)。
3、性别歧视的语言，特别是用男性代词来概括人。
4、陈词滥调，方便但缺乏想象力以及过度使用的表达方式。
二、润色语法
1、主语及其动词应该一致。
2、动词时态在每一段中应该一致。
3、代词(he, she, they, it等)应该追溯到所指的人或物。
4、注意组合语句之间的连词或分号。
三、润色标点和格式
1、确保正确使用逗号，引号和撇号。
2、确保大写所有的专有名词和标题。
3、论文格式要保持一致，检查页边距、字体大小、行距、标题页、页码和字数。
英国硕士毕业论文的结构及相关的注意事项以做参考：一、动笔前的准备工作。硕士毕业论文开始之前，一般老师会提前给学生提出论文的大概方向或题目，时间可能会集中在4月或5月份。这个题目就是开题报告即proposal。它占论文总成绩的比例会在10左右,对毕业论文起着纲领性的作用。一般占有字数会在1500-3000字左右。二、硕士毕业论文结构。接下来你就要非常清楚，硕士毕业论文的构成部分：一、摘要（Abstract）即主要是让导师一看就知道这是写的什么的文章，如文章领域专业及研究方向，总之是文章的概括和灵魂。二、引言部分（Introduction）:主要讲文章从哪些方面、哪些部份来写这个论题，大概说明文章的结构（从…到…到…conclusion）,为什么要用这个结构，要达到什么样的目的。三、LR:文献综述即引用的背景有前人的研究加一些自己的言论。参考了哪些东西并注明。需要注意数据引用的权威性及时效性，所以这一部分耗时比较长久一些。四、方法论（methodology or method）即定性或定量的分析方法。定性：比较简单，可能是调查问卷或二手资料属于经验性的论证方法。定量：比较难因为要用软件做分析数据如：SPSS、STATA、MATLAB.五、分析结果及结论和建议（Analysis conclusion Recommendation）即得出结果。需要有权威性的根据与理论来证明，主要是通过上面的method发现了什么？并总结自己的看法与建议。六、参考文献（Reference）需要注意:REF的来源，学术的权威性，时效性还有数量。三、检查细节，避免小错写作的时候注意语法，其次中式英文，到过于简单的语句又或者刻意复杂语句但表达不合理的英文.当然在动笔前可以多参考一些范文提升自己的硕士毕业论文写作时的结构及语态表达的参考力，只要你做足了准备功课，一定可以顺利完成自己的硕士毕业论文任务的。毕业论文的写作需要花大量的心力，因为导师的要求会很严格，你的论文任何一个小错误都有可能导致扣分。字词句段的单词拼写，语法运用，任何一个地方的错误，都有可能让导师误以为你对自己的毕业论文不上心，很容易被扣分哦。希望大家都能注意起来，养成定稿后做详细检查的习惯。
可以做这个~~
温馨提示：如果你是以下读者，请继续阅读本文 英国大学硕士在读或即将入学 希望学期论文目标分70+（优秀） 自我介绍 大家好，首先做下自我介绍。我是一枚在北京工作的英语教师，8年英语教学经验，教授课程涉及学科英语、托福备考和雅思备考。2017年9月份入读莱斯特大学Applied linguistics and TESOL专业，去年9月以Distinction一等学位的成绩硕士毕业。希望通过这篇文章书面反思总结自己学习过程的同时，对即将或正在拥有相同经历的你也有所帮助！ 论文70+是什么标准？ 留学过英国的小伙伴们都清楚，英国大学考试或论文成绩分为三档：50－59分通过（Pass), 60-69分良好（Merit), 70＋优秀(Distinction)。 以下是我硕士阶段所有的论文成绩，平时大多数学期论文作业得分70+，毕业论文得分70+，并因此获得了在2019年4月英国利物浦举行的全球英语教学峰会(IATEFL)分享研究成果的机会。 言归正传，如何写一篇70+ 英国大学硕士论文？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，我在结课前便能能迅速锁定选题，结课前还能与老师沟通几个来回，吃颗定心丸。 围绕确定好的选题后制定working plan. 以下是我在写毕业论文时制定的学习计划，仅供大家参考。 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。 在念完硕士课程后，我对高效的阅读策略也有了自己的理解。 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，我们需要同时完成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）。 高效之分主题阅读 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，记得自己在写关于某一概念的段落时，刚阅读完了7-8个相关的文章节选，便已经初步构建完了写作思路。 高效之反复阅读经典文献（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 more. 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。我在写第二篇学期论文时，把授课老师发表的一篇文章阅读了不下10遍，在阅读过程中，深度分析了老师如何构建Introduction, Literature review, 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？我个人的分类如下： 领域内大家专家的文章，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 阅读的第二个关键词是理解。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： 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（批判性思维）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。 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，每读完一个主题的文献就开始写相关的段落，比如在阅读一个术语的所有定义时就开始思考写作框架，然后落笔写。原因有二：一、写作是内化理解的步骤。二、往往阅读贯穿整个论文写作的过程， 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 。 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。 这篇文章 详细分析了我修改论文的方法论～ 你可能会被这条建议震惊到以至于质疑：那到底修改多少遍？可能由于我偏完美主义，我修改的遍数是由ddl决定的。以下是我的一篇论文修改记录，仅供大家参考～ 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。 希望以上内容对大家有帮助！也欢迎大家积极补充完善～祝好运！ 自2019年2月份在知乎上分享这篇文章以来，不断收到小伙伴的留言和私信，咨询关于英国硕士论文的具体写作问题，也有咨询开设辅导课等问题，非常感谢大家的关注。考虑到更有效地帮助更多的小伙伴，往后我会在知乎平台上持续更新硕士论文写作的文章，为大家提供一些具体的论文写作指导，比如：如何给一个术语下定义，如何写文献综述，如何批判性地讨论专家的论点和研究成果，如何表达自己的观点等等，小伙伴们也可以通过留言和私信的方式告知你的需求，谢谢！ 一年英国硕士的课程很辛苦，过程中充满未知和挑战，但是我相信所有用心的努力都会换来回报，具体来说，从论文写作中习得的批判性思考、处理信息的能力、表达的逻辑性为我在职场的发展提供了很大助力，every effort counts! 自英国硕士毕业以后，我进入到了一家美国硅谷的教育科技公司，担任中国区课程研发总监一职，平日的工作要求我和美国同事频繁沟通协作，同事中不乏硅谷职场精英，也有斯坦福大学教育博士的学术精英，目前与他们的协作比较顺利，这与硕士期间养成的学术素养、批判性思考能力都不无关系。也真心希望每位留学英国的小伙伴们学业顺利，最终成为英文论文写作的终生受益者。 最后欢迎各位童鞋通过评论／私信方式咨询英硕期间的学术论文写作的问题～
大多数研究数据都是要购买的，学校的话应该会有一些数据系统，你可以到学校图书馆之类的网上查询，经济数据也可以到经管类学院的网站上查找
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
对比两个不同的班级，使用和不使用模块教学法的效果这些用均值差异分析就可以啦个人觉得现在的问题是你没有数据还不能开始数据分析
毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
数据分析和数据挖掘不冲突，两者可以说是相辅相成的。数据挖掘是一个统称，就算你把数据统计一下也是数据挖掘，人工智能是属于比较高端的数据挖掘。现在的数据越来越多，不可能再用人脑来思考怎么解决，这时候就需要用到算法，但是最后的工作还是对数据进行分析。数据分析的未来前景相当广阔的，我们可以想象在数据分析的应用层面， 许多企业未来逐步逐步都要开始做数据分析那么一个企业利用到了数据分析，提升了他的经营效益之后，它在市场上必然具备相当强的竞争力，那么在这个竞争力的压迫之下其他的企业就必须要跟上，他必须要采纳一些数据分析技术，来提升它的竞争力。那么在这个环境下，当一个企业开始使用了数据分析的技术，雇佣了数据分析师之后，他的竞争对手也会跟上，这样的现象会蔓延到各行各业。我在北美看到大数据分析的发展已经经历了几十年了，从刚开始没有多少数据分析师到现在一师难求，整个工资水平已经涨到了将近20万美金到30万美金这样一个水平，这个发展历程也就是最近这几年非常非常的火爆。那么我们国家的数据分析师的职位，目前在北上广深杭州，一些比较发达的城市已经开始了，那么根据我的预计，未来两三年之内，这种风会蔓延到二线城市，也就是说在其他城市，很多企业都会跟上，都会需要雇佣数据分析师，我们国家主要是中小企业多，全国有六千万家各式各样的企业，每个企业都要雇佣数据分析师的情况下，我们对数据分析师的需求可能要上亿个人才，那么这个市场在未来，是非常非常广阔。在未来的行业里，不光人工智能需要数据分析，各行各业都需要数据分析，数据分析的核心就是分析思维，有这样一个分析思维，各行各业就都能融会贯通。
1.从侧重点上来说，相比较而言，数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低。2.从数据量上来说，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高。3.从技术上来说，数据挖掘对于技术的要求更高，需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。4.从结果上来说，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型来分析整个数据的规律，一次来实现对于未来的预测，比如判断用户的特点，用户适合什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程，更偏向于建模型。数据分析是对数据的一种操作手段，或者算法。更偏向统计分析，出图，作报告比较多，做一些展示。两者的区别为：1、数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。2、约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。3、对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。4、结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。关于数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”。真正理解商业思维，项目思维，能够遇到问题解决问题。点击预约免费试听课。
基本信息描述
统计描述一般指的是均数、标准差等
数据分析可以分成两部分，一部分是对分析过程及分析结果的描述，另一部分是结合专业知识对结果进一步分析，为什么会出现这样的结果。
如果完全没有思路推荐使用spssau，里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。
数据分析法论文研究方法怎么写
数据分析法论文研究方法怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的数据是很重要的，如果你的论文数据不准确，就没研究意义了， 下面我和大家分享数据分析法论文研究方法怎么写。
确定数据分析方法
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
搜集整理实验数据
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
使用软件进行分析
接下来第三部分就是使用软件进行数据分析，本部分是非常重要的一个部分。因而可能会出现各种各样的问题。
在本部分大家可以通过软件对所得数据按照前面选定的研究方法进行分析。实践是检验一切的'唯一标准。有很多问题往往都是在进行了数据分析以后才暴露出来的。
根据自身经历，通过软件分析了实验数据以后，才发现结果非常不理想，此时就需要及时跟论文指导老师沟通去进行数据分析方法的调整。
在使用软件进行数据分析之前，一切都是未知的，只有分析之后才能对症下药。所以本环节大家一定要高度重视，根据分析结果及时对研究方法或者样板数据进行微调。
梳理归纳实验结果
最后一个部分就是梳理和归纳实验数据分析结果，此时，大家要讲结果进行合理化解释。同时也需要大量参考先前学者的优秀文献，寻找类似的结果或者解释，从而为自己的实验结果的合理解释提供参考。
有的实证性论文的课题研究可能还不止一个阶段，因为很多研究方法会分阶段进行，比如考虑外部因素的影响或者投出产入效率等等，所以大多研究方法都是两阶段或者三阶段。此时就需要大家根据论文整体性原则，及时对实验结果进行分阶段阐述，所以大家一定要自己思维清晰，层次分明。
这一部分也是将来在毕业论文答辩需要大家重点向答辩老师介绍和阐述的，一定要熟稔于心。
1、调查法
它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解。
2、观察法
观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。
3、实验法
实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性和控制性。
4、文献研究法
文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。
5、实证研究法
在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。