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随着经济的快速发展，人们生活水平的不断提高和人们消费观念的更新，在满足人们基本的
生存需求后，人们开始更多的关注生活的品质，追求健康、美丽、时尚生活。对于当下的女性来说，护肤品的需求和饮食已经属于必备品。
不管经济能力高低，或多或少都会有需求，尤其是高收入人群。数据分析出的结果是：当人均收入超过2000美元之后，对美容行业的需求就会增加10%,按照目前20~45岁女性城镇消费占医疗美容消费者的64%来算。
目前我国目前医疗美容的消费者在9000万左右，而且根据经济的增长，这个比例还会增加。科学技术前瞻研究院预测，2020年GDP的增长速度将会和2019年持平，我们美容业，属于新兴服务业，目前的市值已经达到3000亿。
而且还将会以每年15%的速度增长，几百万的美容行业就业人群和上百万的美容企业注入预示着人们消费结构的转变，疫情期间和疫情接近尾声期间，复工最快和盈利最快的时互联网行业，就近日，微信公布的大数据来显示，复工最快的行业为美容美发美甲行业，该行业微信支付笔数比往年高出356%，美容行业以极快的速度复苏。
未来美容行业的趋势：
第一：连锁化、品牌化、技术化方向发展。
对于我们的行业来说，我们面向的群体主要是C端客户，C端客户的选择也越来越多，对产品的要求越来越高，对于信息化高度透明的今天，产品的性价比将会是营销购买力的重要因素。另一方面，美业和服务越来越细分化，产品的技术水平将会是一个未来影响市场的重要因素。美容的经营模式，从单一走向多元化，品牌连锁、互联网+实体店融合，形成O2O、B2B、B2C、C2B的模式。
第二：美容行业整合加剧。
最近两年美容行业是重大转折的年份，未来供应商、渠道商和门店并购和托管将成为跨区域扩张的重要手段。
第三：“轻医美”将会成为未来行业的趋势。
非手术类的整形更容易被大众接受，因为“轻”的方式更加灵活、操作简单、快捷、安全等。此外非手术类整形是相对成本低，恢复时间比较短的。
第四：服务质量的提高以及销售理念的不断更新。
传统的消费理念转变，以前的一切以价格为核心，市场原则是价格围绕价值上下波动，人们跟追求服务体验感，价格的敏感度在相对降低，体验感的敏感度增加，尤其是我们美容行业。
第五：员工技能培训。
相对来说培训的成本很高，但是不培训的成本更高。这是为什么现在有那么多企业，宁愿发着工资，免费培养员工的原因。对于企业而言，长久竞争力核心竞争力才是王道。服务的核心是人，美容行业越来越年轻化，客户也更挑剔，所以对于我们企业来说，多样化的经营模式和高质量的人才是现在企业要求的最重要因素。
第六：互联网电商的应用。
从疫情期间和疫情接近尾声的阶段的复工情况和盈利情况来看，互联网行业是速度最快和盈利最快的，尤其是当下，很多实体企业面临亏损倒闭，电商行业迅速增长的情况下，电商网络的应用就是企业能否继续生存或能否有竞争力的必备武器。单一的线下或者单一的线上都很难再当下立足，我们要发展到共存的模式。
第七：数字化的升级。
数字化就是对整个营销过程和管理过程实现数字信息化，比如：日常工作、客户关系、员工管、店铺管理再一个平台上实现。对于美容行业来说数字化的程度还不够高，大多数的美容院还停留在仅是平台上开一个店铺，通过平台统计会员的信息，并没有充分利用互联网技术来为门店经营增加新的营业增值点。
第八立体化的经营。
2020年将会是5G大规模应用的一年，很多新的技术肯定会出现，对实体店的经营会是颠覆性的影响，就比如在拓客方面，在5G的应用下，利用VR\AR技术，客户就不需要来店铺就可以在3D的环境下，感受店铺的环境和服务，而且这个和电影不一样，不会有眩晕感，而且成本会降到每家店铺都可以应用，在5GVR的应用上，房地产行业在疫情期间早就已经投入了，而且带来的效果是很客观的。
行业主要上市公司：珀莱雅(603605)、上海家化(600315)、丸美股份(603983)、水羊股份(300740)、贝泰妮(300740)、青岛金王(002094)、华熙生物(688363)、欧莱雅(OREP)、资生堂(4911)等
本文核心数据：市场规模、区域占比、品牌市占率、市场规模预测
1、市场规模：2021年全球护肤品市场规模超过1500亿美元
根据欧睿(Euromonitor)公布的统计数据显示，2015-2020年间，全球护肤品市场规模呈现波动上升的趋势;2015年，由于欧元区需求持续不振以及巴西出现大幅经济衰退，全球护肤品市场规模同比下滑;2016-2019年得益于大中华地区的消费增长和俄罗斯、印度等新兴市场的带动，全球护肤品行业市场规模在此期间有所回暖，2019年全球护肤品市场规模达亿美元。受疫情影响，2020年全球护肤品行业市场规模下降至亿美元，同比降低1%。2021年，疫情对经济影响下降，经济开始复苏，据欧睿初步核算，2021年全球护肤品行业市场规模有所回升，为1552亿美元，同比上升。
2、区域分布：亚太地区人口基数大，市场占比第一
根据欧睿公布的统计数据显示，中国的护肤品市场规模自2018年起已经超过美国，成为全球第一大护肤品市场。
以中、日、韩为代表的亚洲地区是全球主要护肤品市场，根据欧睿初步核算，2021年，亚太地区护肤品行业规模保持较快速度增长，市场规模占比扩大至，北美地区位列第二，占比达到，中东和非洲地区的市场规模占比较少，为，但相比2020年有所增长。
——代表国家主要品牌情况：日本护肤品品牌众多，竞争激烈
目前，日本护肤品市场竞争品牌主要是本土品牌的竞争。且日本护肤品市场的品牌竞争相较于其他国家来说较为激烈，主要是由于日本护肤业务发展的历史更为悠久，使得其护肤品牌众多，即使是排名前10的品牌在整体的护肤品市场占比也仍然较小。
2020蝶翠诗、怡丽丝尔、宝丽在日本的市占率分别为，、。在日本排名前十的护肤品牌中，仅有SK-II为美国宝洁集团旗下品牌，其余九个品牌均为日本本土品牌，事实上SK-II也是在日本创立的护肤品牌，于1991年被宝洁公司收购。值得注意的是，在日本市占率前十的品牌当中，怡丽丝尔和肌肤之玥两个品牌属于日本资生堂集团，苏菲娜和碧柔两个品牌属于日本花王集团，其余的六个品牌均属于不同的公司。综合来看，无论是从品牌还是企业的角度，日本的护肤品市场竞争相较于其他国家都显得更为激烈。
注：截止2022年4月， 欧睿尚未公布2021年日本护肤品行业市占率情况，上表采用2020年数据。
——代表国家主要品牌情况：韩国护肤品市场集中度较高
韩国护肤(化妆)品产业溯源于1916年日本占领时期由朴承植研发的“朴家粉”开始，历经上世纪50-60年代的小作坊生产、70年代的概念炒作、80年代以技术和质量为核心、90年代的海外拓展与竞争到2000年以后的快速发展与成熟时期。特别是进入21世纪以来，韩国政府持续支持化妆品出口，进一步推动了产业升级。总体看，护肤品是韩国化妆品中最主要的品类，且由于韩国化妆品产业的发达，护肤品的品牌及产品种类都较为丰富。
韩国本土的护肤品牌占据了韩国护肤行业的主要市场，其中以LG集团和爱茉莉太平洋两家公司为主，据欧睿公布的数据，2020年LG集团和爱茉莉太平洋两家公司在韩国护肤品市场的市占率合计已经达到了，企业集中度较高。但由于护肤品品牌众多，因此与企业市占率相比，韩国护肤品品牌市占率相对较低，2020年韩国护肤品品牌市占率排名前三的品牌为雪花秀、The History of Whoo、蒂佳婷，三个品牌的市占率分别为、、。
注：截止2022年4月， 欧睿尚未公布2021年日本护肤品行业市占率情况，上表采用2020年数据。
——代表国家主要品牌情况：美国本土品牌竞争激烈
美国的护肤品发展经历了一个漫长的过程， 1828年美国第一个护肤品本土品牌娇兰成立，随后1846年，著名护肤品牌雪花秀成立。随后，美国的护肤品行业便进入了高速发展期，各中类型的护肤品品牌层出不穷，以香奈儿以及雅诗兰黛等为代表的集团和品牌开始形成。目前，雅诗兰黛已占据美国护肤品主要市场。
美国护肤品竞争以本土品牌之间的竞争为主。根据欧睿公布的数据，2020年美国护肤品市占率最高的前三个品牌分别为露得清、Bath & Body Works、Rodan+Fields，市占率分别达到、、。在美国护肤品品牌市占率排名前10的品牌中，除开适乐肤和兰蔻两个品牌隶属于法国欧莱雅，其余的品牌均属于美国的本土品牌。
注：截止2022年4月， 欧睿尚未公布2021年美国护肤品行业市占率情况，上表采用2020年数据。
——代表国家主要品牌情况：法国欧莱雅公司旗下品牌占据法国护肤品主要市场
目前，法国护肤品市场竞争品牌主要是本土品牌以及德国的护肤品品牌的竞争。法国最具代表性的本土护肤品品牌包括伊夫黎雪、理肤泉、雅漾、巴黎欧莱雅等，它们极其具有市场竞争力，不仅在法国国内占据主要市场，在国外市场同样具有较强的竞争力。
2020年伊夫黎雪、理肤泉、雅漾在法国的市占率分别为，、。且在法国护肤品市占率排名前五的品牌中，仅有拜尔斯道夫公司旗下的妮维雅属于德国，其市占率为，排名第五，其余的四个品牌均为法国本土品牌。值得注意的是，在法国护肤品市占率前十的品牌中，有四个品牌都属于欧莱雅集团旗下品牌，分别是理肤泉、巴黎欧莱雅、Mixa和兰蔻。
注：截止2022年4月， 欧睿尚未公布2021年法国护肤品行业市占率情况，上表采用2020年数据。
3、发展趋势及前景：护肤品行业发展潜力大
随着全球护肤意识普遍觉醒，且随着消费者收入的提高，越来越多的消费者对护肤品的消费向高端产品倾斜。
近年来，欧美地区护肤品行业增速放缓，亚洲、俄罗斯、印度等新兴市场的护肤品行业市场规模增速较快，尤其是中国大陆地区增速遥遥领先，成为推动全球护肤品行业市场规模增长的主要动力。2020年新冠疫情席卷全球，影响了全球护肤品行业的生产和流通，前瞻认为，2022年，新冠疫情得到一定的控制，行业将会有小幅回暖，到2027年全球护肤品行业的市场规模有望达到2809亿美元。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国护肤品行业产销需求与投资预测分析报告》
洗发护发行业主要上市公司：目前国内洗发护发行业的上市公司主要有霸王集团()、拉芳家化(603630)和上海家化(600315)等
本文核心数据：洗发护发细分产品现状,美发产品行业市场规模分析
洗发护发行业细分类别分析
洗发护发行业中，细分为洗发产品市场、护发产品市场、美发产品市场、染发产品市场、生发产品市场，其中以洗发产品为主，占据了较大的份额。具体产品包括洗发水(液)、护发精华素、定型(啫喱)水、烫发剂、染发剂、生发剂以及其他洗护发产品。
行业市场结构分析——洗发和护发产品具有优势地位
目前中国洗发护发产品中，洗发和护发产品占据绝大部分市场份额，其中洗发产品份额达到，护发产品达到，生发产品目前市场份额占比较少，为，但是随着近年来防脱发、生发等话题逐步受到社会各界和消费认识的青睐，预计生发产品的份额将在未来有明显的增加。
美发产品品牌现状分析——巴黎欧莱雅位居第一
从2021年中国护发素市场十大品牌来看，护发素市场相对于洗发水市场品牌分布更均一些，排名前十的品牌由7家不同的厂商占有。上海华银日用品有限公司出品的蜂花Beeflower凭借十年的护发品牌和价格便宜的特性在普通消费者中极高的美誉，从而获得市场头名。
美发产品市场分析——行业增长遭遇瓶颈
美发产品在洗发护发行业中的市场份额在近几年略有下降，主要是由于护发及生发行业的市场规模快速增长，美发产品份额受到一定的压缩。前瞻结合欧睿对于中国洗发护发市场规模的统计，与京东出版的《2022个人护理趋势报告》中对于洗发护发产品的营销结构对比分析，最终测算出了中国美发产品的市场规模，根据前瞻初步统计，2021年中国护发产品市场规模达到192亿元，市场规模有所增长。
美发产品行业趋势——未来将稳步增长
美发市场近年来市场规模发展稳定，受制于护发、生发市场规模的快速增长，美发行业未来的发展复合增长率将会略低于行业平均水平，预计2027年中国美发产品市场规模将达到87亿元。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国洗发护发行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
颜值时代，爱美早已不是女性独有的特质。如今，越来越多的男士加入到了“精致男孩”的队伍中。他们跟广大爱美的女性一样，注重日常服装的搭配和皮肤的保养，美容也在男性群体中变得越来越普遍。
男性对化妆的态度大转变，中国男性美容市场增长速度超过全球
早在2015年，微博调查显示，31%的用户“强烈反对”男性使用化妆品，29%的受访者“强烈支持”。但仅仅三年后，“强烈支持”的比例达到了60%，而“强烈反对”的比例还不到10%。在上一辈的意识里，男性爱美与“女性化”划等号;
但是随着时代的变化，以及“韩流”入侵，女孩子们的审美开始发生变化。“为悦己者容”不仅仅是女孩子的专长，男性的行为也在“颜值经济”的大环境下逐渐发生变化。
如今，越来越多的男士加入到了“精致男孩”的队伍中。随着男人开始使用防晒霜甚至口红等产品，中国的男性美容市场正在爆炸式增长，美妆品牌正在重新定义品牌创意、产品创新和体验设计等传统行业策略。
近年来，“颜值经济”爆发，许多类似“颜值即正义”的网络流行用语充斥在我们的生活中。因此，爱美和精致不在是女孩子的特权，Air Paris认为男性开始参与“容貌经济”，他们将超越护肤品，并接受化妆美化的想法。
欧睿的数据显示，2019年中国男性美容市场的增长速度是全球平均增速的两倍( vs )，中国男性美容市场2019年增至亿元，2020年达到170亿元左右。Air Paris中国区主管Chris Krakowski认为，男性美容将成为未来几年最令人兴奋的增长领域之一。
而根据阿里巴巴旗下的大数据物流平台菜鸟网发布的数据显示，2020年“双十一”期间，男性进口彩妆商品备货同比大幅增长超3000%。咨询机构DaxueConsulting的分析显示，天猫上男性美妆产品的年增速达到89%。
痘肌是男性美容最大问题，当下男士化妆追求“无妆感”
如今，许多男性自我形象提升的意识觉醒，越来越多的男性走上了精致男孩的道路。巨量算数数据显示，2020Q3男性用户在观看护肤相关内容的播放量增速显著超过女性用户，男性用户接受并关注护肤相关内容的意识在增强。
同时，男士护肤相关内容播放量占据男士美妆内容市场近六成的份额，已成为男士美妆市场的中流砥柱。由此可见，如何护肤已成为广大“精致男孩们”精致道路上不可或缺的必修课。
目前市场上最受欢迎的男士的化妆品主要是粉底液、眉笔、无色唇膏，这也正好说明了，当下男士对化妆品的需求在于修饰和遮瑕，最重要的是“无妆感”。根据 Chanel 官方说法，“无妆感”男士化妆品是一个打破常规，重写规则的产品线。
品牌发言人表示：男性可以自由地使用化妆品来改善他们的外表，而不是质疑他们的男子气概。通过这些使用后不被人察觉的产品，男性可以感到自信和坚定，对他们自己和自己的外表充满信心。现代男性化妆品行业似乎专注于自我完善和自我解放的核心理念。
当美妆突破性别的限制，男士对美的追求不再受压抑。从精致护肤再到彩妆修饰，男性美妆爱好者正摆脱“娘”的刻板印象，外表清爽体面的他们正以更积极的态度面对生活。对美妆行业来说，在居民收入水平的提高以及消费升级的大趋势下，男性自我形象意识的提升，让男性“颜值市场”市场可挖掘空间仍在扩大。虽然目前仍存在男性美妆专业品牌、专线产品不足等问题，但未来细分市场发展的潜力依旧强劲。
更多数据请参考前瞻产业研究院发布的《中国护肤品行业产销需求与投资预测分析报告》。
一、学习背景
本科学了四年文科专业，除了形式逻辑外几乎没再接触过与理科搭边的东西。想借着毕业论文学一点数据分析的东西，知网上找了几篇相关文献，以为数据分析很简单，于是跟导师定了题开始着手做。
二、问卷编制+数据分析类论文框架
(一)低阶版：非专业，要求低，不需要用spss，调研规模200+即可。
如果时间相对紧张，不想在毕业论文上花过多时间，建议采用低阶版即可，字数也绝对够。知网上“问卷编制+数据分析”类的文章除少部分期刊论文，大多数都是硕博论文，看看文献综述即可，不要用他们的数据分析框架，这是高阶版需要考虑的。
引言，研究背景写完，就写研究综述。把需要研究的变量列出来分别写研究综述，记得加上一些国外的研究，引用一些外文文献。接下来，简单地说一下自己如何编制的问卷，如何发放的问卷(线上/线下)，回收问卷的情况。然后写样本情况，可以列一个大表格，内容包括哪类人有多少个，占百分之多少。接下来就是对数据结果的分析，用例如“A越...，B就越...”、“C的总体水平较低/高”、“D的....比E的....水平要高”的句式，找出一些规律即可。最后就可以写讨论、结论、总结对策建议了。
(二)高阶版：比较专业，要求高，不确定因素大(比如数据可能真的拟合不了模型)，需要用spss statistics 和 amos。
采用高阶版不仅对人有要求，对数据也有要求。如果你没有把握自己能拿到样本较大的数据，也没有把握帮你填问卷的人是认真的，还是谨慎尝试为好，免得前面都做得很好，最后卡在模型拟合或者相关分析之类。大多数本科毕业论文的同学都是用问卷星，让小伙伴、家长等帮扩，这个样本量可能不会很大，而且如果题目比较多，不排除会出现开始东一个西一个乱填的情况。
以上内容就是青藤小编关于本科毕业论文做问卷和数据分析应该怎么着手的相关分享，希望对小伙伴们有所帮助，想要了解更多毕业论文相关内容，欢迎大家及时在本平台进行查看哦!
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。
统计描述一般指的是均数、标准差等
问题一：怎样进行论文数据分析 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 *** 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 问题二：论文结果分析怎么写 结果是你实验过程中记录的各项变化和数据。列出图、表更直观一些。并且要做一下适当的说明。 分析是将这些结果说明了什么写出，即结论，同时是否与你的预期一致，还有你的实验结果有什么意义。 如果结果与预期不符，说明一下原因或可能的原因。 问题三：有数据了怎么写数据分析的论文 20分 数据了，写数据，分析的 问题四：论文的数据分析怎么写 你可以把数据发给我看看，我帮你看下 问题五：关于毕业论文的数据分析 我觉得你先要明白想用这些数据得出怎么样的结果 然后我就知道怎么样进行数据分析 数据分析只是方式，前提是你要明白自己的目的 问题六：论文中数据显著分析，怎么做是啊a，b，c 论文不难写的，不要抄袭，有自己的观点就行，不会写可以问我的。论文常指用来进行科学研究和描述科研成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。 问题七：急！！毕业论文实证分析中的样本选取和数据来源怎么写啊 20分 数据可以去公司里面，年鉴等地方找 不要相信其他人说的给你，什么没问题，都你的 我经常帮别人做数据分析的 问题八：毕业论文的假设检验进行数据分析后 有些没通过 影响大吗 最后的结论怎么写 要写哪些内容 25分 做的是什么假设检验：方差分析、卡方检验、秩和检验还是直线相关与回归 问题九：这个论文数据分析该找哪些数据，该怎么分析，求大神指导。 这个框架 没有办法判断 你需要把模型的设定 先做出来 才可能确定数据选择和收集 问题十：工程力学论文怎么写，其中的数据分析如何 1，定义：应用于工程实际的各门力学学科的总称。常指以可变形固体为研究对象的固体力学。广义的工程力学还包括水力学、岩石力学、土力学等。工程力学是研究有关物质宏观运动规律，及其应用的科学。 2，一般工程力学包括结构力学，理论力学，材料力学即三大力学。它们的关系是包括与被包括的关系。包括实验力学，结构检验，结构试验分析。模型试验分部分模型和整体模型试验。结构的现场测试包括结构构件的试验及整体结构的试验。实验研究是验证和发展理论分析和计算方法的主要手段。
Ⅰ 学数据分析，报考数据分析师考试有哪些条件
在考试前也应注意的：要模拟练习，想像老师可能出的题目，从考古题中，或从自我评量的题目中，从关键的词汇里尝试来自我解答，相信在不断的练习，你可以知道哪些部分需要再加强。
Ⅱ 项目数据分析师报考条件是什么
人才认证 主管机构 项目数据分析师专业技术培训项目的主办单位是中回国商业联合会数据分析专答业委员会及工业和信息化部教育与考试中心。 分管机构 各盛直辖市构建专业认证体系的形式存在，并开展培训、继续教育等工作。
Ⅲ 如何考大数据分析师
大数据分析师报考要求如下：
1、初级数据分析师：
（1）具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；
（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。
2、中级数据分析师：
（1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；
（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；
（3）通过中级实践应用能力考核。
3、高级数据分析师：
（1）研究生以上学历，或从事相关工作五年以上；
（2）获得中级数据分析师证书。
（3）通过高级笔试、报告考核后，获取准高级数据分析师证书；
（4）考生在获得准高级证书后，在专业领域工作五年，并撰写一篇专业数据分析论文，经答辩合格，获取高级数据分析师合格证书。
(3)数据分析师条件扩展阅读
技能要求
1、懂业务
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
Ⅳ 2016数据分析师报考条件
2016数据分析师分报考条件（具备以下条件之一）：
1.大专以上学历，在相关行业连续半年以上实践、实习经历（提供学历证书原件、复印件和单位证明原件）。
2.中专学历者，相关专业（电子商务、计算机及其应用、通信工程、电子信息工程等）毕业，从事相关行业连续1年以上实践、实习经历。 非上述专业，须在相关行业连续实践3年以上（提供学历证书原件、复印件和单位证明）。
3.在校学生（含自学考试）大专层次以上相关专业（同上）学生报考必须已学习相关专业2年以上；其它学生报考须按教学大纲经系统培训80学时以上（培训学校结业证书或证明）。
4.持有相关职业技术证书的人员（提供证书原件、复印件）均可申报。
数据分析师考试相关知识：
考试安排：
数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，截止2014年8月，考试共有三门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》，每门100分，60分及格制。
考试时间：
每年有4次考试。具体时间请关注CPDA数据分析师官网考试通知，大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬。
颁发证书：
考核合格，学员获得：由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《数据分析师证书》，证书可查询。见下图
希望能帮到您
Ⅳ 成为一名优秀的数据分析师需要什么条件
1、对上级：了解数据需求。最核心的是搞清楚领导对数据工作的满意/不满意点。用小本子记下来，交办了多少项事情，紧急程度如何。这样每周汇报完成了多少。慢慢做不等于闷不吭声做，越是见效慢的工种就越得分阶段的、日常的汇报进度。不然，领导看不到进展，就会以为新招一个人来了也没啥起色，就会心生怨念。大部分悲剧都是从这里开始的。 2、对业务部门平级：了解业务背景。业务流程自然要慢慢熟悉，之前发生过哪些重大业务动作要逐步了解。这些和构建分析思路，解答问题有重大关系。暗中观察不同部门对数据的态度，后续合作的时候，可以有针对性的。 3、对技术部门平级：了解数据流程。数据采集-清洗-存储-BI开发-维护，每个环节上都是谁在干，情况如何。要一一整明白。以后大家常在一起干活，关系自然要维护好。 4、对下级（如果有）：先别急着摆官威，先整明白现有的数据需求（报表/专题/BI）种类，用途，日常工作中下级有什么困惑。已经吃过饼的人，才最知道饼的滋味。别被老板画的大饼忽悠了，多听听基层真实情况，可以让自己更好理解形势。 以上~~听起来很怂，可却是比较稳妥的立足方式。也有些小伙很 *** ，进门就怀着“我为大家带阿尔法狗来啦！”的想法，指望着一进公司就做出超牛逼算法毁天灭地，哦不，改天换地。这种特激进的做法，往往容易惹麻烦。先处理好人际关系，摸清形势再有的放矢。
Ⅵ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能
接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。
数据获取：公开数据、Python爬虫
如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、 *** 会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）
网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。
数据存取：SQL语言
你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。
那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……
你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。
python数据分析
如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。
比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。
系统实战
这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。
如何进行实战呢？
上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。
另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。
开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。
你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。
在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：
员工离职预测训练赛
美国King County房价预测训练赛
北京浓度分析训练赛
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！
Ⅶ 数据分析师的入职条件是什么
任职要求： 1.大专抄及以上学历有半年袭以上统计工作经验; 2.熟练运用office办公软件，熟练掌握、运用excel表格函数，有较强的数据统计、分析能力; 3.工作认真积极进取有较强的工作责任感和事业心有强烈的集体认同感和团队合作精神。
Ⅷ 数据分析师做什么工作，报考条件是什么
数据分析来师是为了适应大数据源时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，经国家相关部委统一颁布实施，旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。 报考条件没有限制。
Ⅸ 数据分析师主要做什么
专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
(9)数据分析师条件扩展阅读
数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家，在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。
有的偏机器学习、建模，有的偏数据分析。有的叫数据科学家，干的很多事情跟软件工程师（SWE）很类似。有的偏产品，风格短平快。有的偏长期研究，看的是一两年甚至更久的效果。
做数据分析的最终目的，那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能，归根结底都需要为这个目的服务。
Ⅹ 项目数据分析师报考条件是什么
至少大专学历，大专学历需有数据分析相关工作2年经验 本科及以上学历，可直接报名 项目数据分析师，是考培一体化的，需要参加培训，方可考试 现在，项目数据分析师已经改名为 数据分析师
1郑来轶中国统计网创始人，早期苦于求学习数据分析无门，2008年初就自己创办了中国统计网，通过QQ群汇聚了2万左右的数据分析爱好者，与大家一起学习。凭一腔热血2007年以来投身于移动互联网行业的数据分析、数据挖掘工作，干过乙方、呆过甲方，玩过小米加步枪、搞过大数据，码得代码，玩得Excel，搞得SAS，搞过架构，玩过展现，还玩Html、PS、Flash、网络营销。2数据元素网名又叫黑阳，当时认识的时候觉得好奇怪，怎么叫这么个网名。。。中国统计网的核心管理成员，旗下EC数据分析网站创办人，多年专注于游戏行业数据分析工作，对游戏、电子商务、互联网行业有比较好的把握。
数据编程工具有Python、R、SAS等，目前用的多的是Python,如果有语言基础的小伙伴上手很快，语法、函数、面向对象这些都比较简单，没有基础的小伙伴也可以自学，不是很难，可以去九道门商业数据分析实训中心每天学习一节课，听完后可以去阿里云大学官网去做一些Clouder，增加对Python在项目中的使用场景理解，数据清洗、爬虫、数据分析、数据可视化这些是工作中经常用到的。
推荐书籍：
数据存储：主要是数据库、数据建模，分析师对数据仓库需要了解，这些基础课程完全可以自学，优达学城里面有这些课程，老师讲的还不错，也可以去九道门做些实验项目，他们有时候搞活动是免费的；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；先解决会的问题。aaa
书籍：
另外分布式存储HDOOP需要简单了解就可以了，如果能自己搭建3个节点跑通，个人觉得就OK了。
云计算：做为分析师对云计算的技术作为了解就可以了，可以不做目前的
强化学习内容数据预处理：这个是数据分析师必须时刻记住的事情，从我们这个行业有句行话叫垃圾进来垃圾出去，如果数据质量控制不好，后面做的再牛逼，也是垃圾；这个课程主要是看大家对数据的理解和质量控制的方法，目前市场上有专门的岗位就叫ETL数据清洗工程师；有专门的数据质量控制或者数据清洗的书。
建议书籍：
看书是SAS，SPSS，R语言，数据库查询语言。面试的话，非应届毕业生面试的上家工作的工作经验，应届毕业生的话，问你的实习经历和数据分析技术水平，毕业论文用的什么分析技术和结论等。
多媒体环境下外语教学研究状况的统计分析与反思论文
多媒体环境下我国外语教学研究状况的统计分析与反思
摘要：本文继娜敏在2008年在外语界发表的“多媒体计算机技术与外语课程的整合研究———对我国多媒体辅助外语教学研究状况的统计分析（1995—2006）”一文之后，对过去7年（2007—2013）中的8种主要外语期刊刊登的有关多媒体辅助外语教学研究的论文做了数据统计和文献分析，与娜敏的统计结果进行对比，并根据统计的数据进行了反思，得出如下结论：①最近七年，我国计算机辅助英语教学的研究整体上呈明显的下降趋势。②从研究内容来看，主要围绕以下几个方面展开：计算机多媒体辅助英语教学的理论探讨，课堂实践，多媒体环境下的师生研究，计算机辅助语言测试，计算机多媒体网络技术与软件。③从整体上看，实证研究的数量从2008年开始处于稳定且与理论研究方法数量持平的状态。最后，对整篇文章进行了总结并针对之前的研究现状提出了简单的几点建议。
关键词：计算机辅助语言教学；外语教学；统计分析
21世纪是海洋的世纪，我国的船舶工业也进入了一个新的历史时期，在得到了更多的发展机会的同时，也面临着更大的挑战。为了能够更进一步地发展船舶工业，我国应该从造船业的基础入手，不断强化造船工业基础。我国船舶工业的现状具体表现为技术落后，设备不足，对于国外的依赖很大，很多重要技术无法摆脱受制于人的局面，而造成这些问题的根本问题就是我国在这个领域的高素质人才太少。现阶段，培养更多的船舶以及海洋工程专业人才非常紧迫。从目前我国船舶以及海洋工程专业基础课程教学的现状来看，其中还存在一些问题，这些问题如果不及时解决，必然阻碍我国船舶工业的发展。因此，立足现状，制定最为有效的解决方法，是现阶段相关教学领域的工作人员需要深入研究的重点课题。
一、船舶及海洋工程专业基础课教学的现状及存在的问题
1.教材与教学内容仍有待进一步更新。船舶以及海洋工程是一个积淀深厚的传统领域，因此专业课程教学的开展必须要从我国船舶工业的实际情况出发，将教材与飞速发展的工业现状结合，与此同时还必须要满足各种人才的需求。这样一来，我国船舶与海洋专业的基础教学工作难度更大，形势更加严峻。现阶段，我国在这个方面的基础教学中，教材不足，内容匮乏，很多内容无法正确取舍，教学过程中比例失衡，虽然很多教材中针对研发现状方面进行了相关补充，但是课程内容单一，创新少的现状依旧无法改变；另外，课时少，内容忽视由浅入深的规律等问题也存在，这些都制约了教师工作的开展，影响了教学效果。
2.教师教学方法缺乏创新、教学随意性大。教学效果是否能够得到实现，教师是一个非常关键的因素。在我国，教师问题由来已久，并且已经成为了教育中的一个硬伤，制约我国教育的发展和进步。具体的表现为：①教师自身的修养不够，思维守旧不灵活，最主要是对教育没有兴趣，缺乏热情。一名合格的教育工作者，拥有丰富的底蕴以及对本职工作的极度热情，是最为基本的素质。同时还需要具有创新精神，能够与时俱进。作为教师，不懂得语言的运用，没有科学的授课方法，学生将无法真正领会到课程的真正意义，更无法产生兴趣。②部分教师在授课时过于主观，讲课内容松散，毫无系统性可言，还有一部分教师授课方法死板，不懂得创新，授课内容陈旧，无法激发学生兴趣。比如介绍船舶操纵性时，就可以介绍水翼船、气垫船、多体船等各种最新船型及其船舶操纵的特点，并让学生展开讨论与分析，这样结合船型最新的发展动态来讲述本专业知识，会有更好的教学效果，从而激发学生学习的兴趣。
3.教学策略和教学手段运用不当。在课堂上，教师不擅长运用多元化的教学手段，并且过于追求形式化的教学，没有从教育创新的理论基础出发，导致理论与实际相分离，从而无法真正让教育的效果发挥出来；同时，没有重视学生的个体差异，教学手段古老单一，没有做到因材施教。这一年龄段的学生，比较好动，注意力集中能力差，对于新鲜事物具有强烈的好奇心。教师应该从这个整体特性出发，运用新型的教育方法，例如多媒体教学，通过生动的讲解，吸引学生的注意力，激发其学习兴趣，从而主动进行学习，这样不但能够培养他们的自主学习能力，同时也能够有效提高教学效果，一举多得。
二、有关船舶及海洋工程专业基础课教学的若干思考
1.关于培养创新能力的思考。在教学中，教师应该注意教学方式以及教学内容上的创新，要能够从理论基础出发，在这之上发展并找到新的高效率的教学模式。而创新能力的关键在于发展创造性思维，也就是说在确定了问题之后，教师应该建立知识的立体化联系，构建横向和纵向的知识网络，积极进行联想，活跃思维，善于总结经验，举一反三，从特殊能够向一般延展，从而找到教学的规律所在。在授课过程中，要将培养学生的独立思维能力和学习能力作为重点，同时将学科史上突出的理论以及工程方法进行对比分析，将其基本思想的本质以及局限性揭示出来，让学生知道其兴衰枯荣的根本原因。这实际上就是一种“温故而知新”的方式，能够有效帮助学生建立完整的思维体系。培养创新能力要求在基础课程中增加近代内容的比例，要从现状出发，教学内凸显现阶段的科研前沿内容，这样才能够确保教学内容的先进性。具体的说，就是科学地添加先进的教学内容，同时注重新方法与新思想的运用。我国的经济发展非常迅速，但是与世界发达国家相比还存在一定的差距，世界范围内的传播事业也开始向着更加大型、高速化的趋势发展。那么因此而产生的交叉学科，其中所延伸出来的概念也成为了船舶海洋专业的基础课程中的重点知识。在船舶大型化、高速化的趋势下，高速船的.设计及相关性能研究应该进一步考虑船行波与尾浪对航道安全和生态环境的影响。创新能力培养还应该从学生个体差异出发，发展个性，鼓励他们提出建议，不同的观点相互影响碰撞，这样才能够产生新的理论与思想。同一种模式不加以改变的教学模式，学生的创新能力得不到培养，自身的能力得不到发挥，没有自己的风格，不利于教学创新目的的实现。
2.关于课程建设的思考。这里说的是关于课程建设的一般性的思考。课程建设主要关注的是共性，而创新能力的培养尤其应该强调个性。就课程建设的主要内容及实践来看，主要关注的是共性而非个性。从某种意义上说，课程建设是趋同，而创新思维是求异。课程建设的思路与培养创新型人才的要求似乎不太一致。课程建设主要关注的是教学的过程，而教师自身素质的提高才是根本。这些年的课程建设主要关注的是教学的过程，而对于教师自身素质的培养与提高注意不够，难免有急功近利之嫌。
3. 关于教师的主导作用和学生的主体地位的思考。船舶及海洋工程的大多数专业基础课就其性质而言近于应用力学类的课程，而教学时数较少，学生对有关专业的工程背景陌生，课堂上学生人数多。教师宜采用启发式、发现式教学法，调动学生积极性，引导学生深入思考问题、探索问题，总结物理规律，提高学生分析问题和解决问题的能力。例如，举办小型系列讲座，介绍一些相关的工程背景、学科研究史、学科研究现状及最新成果等，鼓励并引导学生积极参与讨论、写读书报告或小论文。教师对学生的课外学术活动给予相应评价，并记入平时成绩。笔者一向对于高等学校中实行的学生给教师的教学打分的评价方式持异议。学生可以对教师的教学态度、教学方式、学生的理解程度等做出客观评价，但是无法对教师的教学水平、教学质量甚至教学效果做出客观评价。
4. 关于传统教学手段与多媒体教学手段的思考。现阶段，多媒体技术已经非常成熟，并在很多高校教学中得到了应用，因此进行船舶与海洋基础课程讲解的时候，教师也应该积极的采用多媒体技术，将传统教学方法与多媒体教学手段相结合，能够更好的实现教学目标。多媒体课件要设计精细，准备充分，这样才能够充分发挥出其教学辅助作用，达到事半功倍的效果。多媒体技术与信息技术相结合，为现代化的教学课堂提供了丰富的教学资料，优化了教学方法。因此，教师要注意应用的灵活性，课件设计要具有针对性和趣味性，这样才能够在完成教学目标的同时，活跃课堂气氛，为学生创造轻松愉悦的学习环境。另外，学校在多媒体教学方面，也应当给予大力支持，保障多媒体教材的专业性与可行性，这是其得以广泛应用的前提。学校和教师应当将多媒体教材的问题作为工作中的重点。教材内容上，可以将多媒体技术填充进去，也可以合理的将教材进行更换，从而实现完善教材，解决教师教学重点、难点的目的。教师需要利用电脑以及各种信息数字产品进行多媒体教学，不但能够声情并茂传授知识，也可以使资料搜集更加方便、快捷。这样的授课模式，教师自由掌控教学方式和教学思路，其自主发挥的空间比较大，有利于其课堂教学效率的提升。所以说，在课堂上适用专业性的教材资料，能够节约很多做数据图标的时间，从而实现教学效率的最大化，也有利于多媒体教学技术的进一步传播。在讲授船舶粘压阻力的有关内容时，若能演示相应的船体绕流流线的实验照片，最好是实验的影像资料，则有助于学生将船体几何与相应流场特征联系起来，建立正确的物理概念。多媒体教学手段已被实践证明是一种至少目前被学生认可的教学手段。
三、结语
本文针对目前船舶与海洋专业的基础课程教学问题进行了几点分析，从中能够看出，在这个专业授课过程中，教学方法单一古板、内容老旧、教师素质不高的问题依旧存在。由于该专业的开放性、交叉性、综合性非常强，因此，教师需要采用多元化、科学化的教学方式，发展学生个性，进行教学创新，从而为国家培养更多的专业性人才，实现教学效率与质量的双重提高。
参考文献：
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杨才福，苏航。高性能船舶及海洋工程用钢的开发.钢铁，2012，47（12）：1-8.
王自力，姚震球，蒋志勇。浅论船舶与海洋工程专业的实验教学体系改革. 华东船舶工业学院学报（社会科学版），2001，1（4）：78-80.
陶永宏，刘日胜。江苏省发展海洋工程的战略思考.江苏船舶，2009，26（4）：39-40.
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。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
论文数据分析分析目的：
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。
数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。
此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
数据分析目的：
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。
数据分析方法：将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系。
此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。
数据分析目的：
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
1. 基础理论性论文。这类论文的研究对象是相关领域的概念、理论，而非实践规律。研究方法主要是在已有相关理论、思想的基础上，综合运用归纳、推演等推理方式，过一系列抽象思维获得关于特定主题的认识成。础理论性论文要具有相关学科的雄厚理论基础，乃常不道用于刚刚涉足论文写作的初学者。
2. 应用研究型论文。这类论文关注实践，常是在综合运用相关理论的础上，对实践中热点、焦点、难点、疑点问题(尤其是新问题)进行分析，找出问题产生的原因，并提出具体的操作策略或建议。如果将理论研究型论文比作科学家进行的研究，那么应用研究型论文就更像是大师的作品，它旨在解决现实问题，推进理论白实践转化。
3. 学术争论性论文。这类论文通常针对他人公开发表的文章或见解提出不同的看法，进行基于充分论据的商榷，看重揭示他人研究的不足或错误之处。学术争论性论文可以明确争论的对象，如某某专家的某一篇文章，也可以泛指某类观点，争论的主题可以是理论问题，也可以是实践问题，当然，学术争论不是各说各话的争吵，对科学性、逻辑性、严密性的要求更高。最后，学术争论性论文必须“对事不对人”，不能借论文对作者进行恶意攻击。
4. 调查报告型论文。这类论文以调查为础，常从现实中的某一问题出发，通过深入的调查、访谈获取数据，进而进行整理、加工分析，并将调查结果进行科学的呈现。调查报告型论文必须包含大量的原始数据，“用数据说话”是此类文章的重要特点。
5. 文献综述性论文。这类论文以他人研究成果为研究对象，所谓“综”就是归纳，必须对占有的大量素材进行归纳整理、系统介绍和综合分析，使同领城的研究成果更加层次分明、逻辑清晰。所谓“述”就是评述，要对所写主题进行较为全面、深入、系统的论述或评论，进而发表自己的见解。