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可以放网站。选题不能太大。不要动不动就行业分析这一类的。研究的选题，无论是本科还是硕士论文，都应该聚焦在一个点上，从一个点窥视某个领域的一些问题。过大必然会导致无法驾驭内容，最后只能泛泛而谈。第二，不能太老。不能太老是说话题需要具有一定的时效性。比如不能现在是2022年了，你跑去研究2000年的东西，研究的东西一般都是三年以内的话题。具体到论文的选题中，如果有具体话题，比如以为例，事件分析等，这些话题应该是近几年发生的。第三，要求新，但更要考虑资料的获取。存在一种情况，有学生为了追求创新性，选择了十分冷门的话题，这就会导致写论文的时候，没有明确的有效资料支持，写起来十分费劲。所以确定前，应该基本掌握是否有对应的资料可以支持创作。
需要演示的计算机有可运行程序的环境，要有相关数据库支持配置好就可以跑起来了.
不需要。论文网站给出基本的论文要求与框架的参考，在具体的内容方面，只需要写与其所做网站相关的内容，不要求全部实现，但要保证毕业设计的工整行与可行性。百科论文网创建于2005年，是一个专业的论文范文类网站。
到时会抽一些优秀论文交上去，不过没啥的
不需要自己发表 学校会做统一发表处理的 还会保留在个人档案中
论点的位置一般有四个：文题、开头、文章中间、结尾。但较多情况是在文章的开头，段落论点也是如此。当开始与结尾出现类似的语句时，开头的为论点，结尾处的是呼应论点。有的议论文的论点在文章中用明确的语句表达出来，我们只要把它们找出来即可；有的则没有用明确的语句直接表述出来，需要读者自己去提取、概括。概括出的句子不应含有修辞等手法。注意：反问句与比喻句不能作为论点，必须是陈述句
不同学历要求是不一样的。本科生的毕业论文是不需要公开发表的，而硕士和博士的论文是需要公开发表的。
毕业设计必须做出实物，那才是证明自己的机会
需要。肯定要看啊老师要提前审核，我们学校还有老师分组辅导起码要辅导老师通过了才能答辩演示实物估计是极少数那种专业吧，需要好好准备。工科(工程学)是指如材料科学、计算机、信息、电子、机械、电气、建筑、水利、汽车、仪器等研究应用技术和工艺的学问。工程学或工学即"应用科学和技术的原理，来解决问题"。工程师通过想象，判断和推理，将科学带入现实。
是本科毕业设计吗，看你导师的要求了，有的导师定的题目偏理论，有的则题目过大。当然最好设计出实物，如果内容又新又难，研究到哪儿论文内容就写到哪，正文中要阐述这样设计所会取得怎么的成绩与论文完成时所取得的试验成果等等。我说的不知道符不符合你的情况，如果能仿真出来更好啊，会给你论文充实增色不少的。
要看你学的什么专业，还有学校的规定要求了。做实物还是模型或只写论文还要看学校要求怎么做就怎么做了，
不需要交作品。大学毕业论文流程：
一、准备PPT：
1、内容：每页不超过，0行字或一幅图，只列要点，避免放大段文字。
2、配色：力求文字清晰、简洁易看，字体颜色要和背景形成鲜明反差，避免过多种颜色、过于花哨繁复的配色。
3、图表：可以适当地在户户丁中穿插使用一些能说明论点的图表，不仅能吸引观众注意，还能更形象地表达你的观点。
二、上场讲解：
一般答辩现场都对学生的陈述时间有限制。在正式答辩前一定要多计时演练几遍自己的述，学会控制时间。这样到时会显得对答辩内容的掌握和控制较熟练，给答辩老师一个准备充分的好印象;
三、导师提问：
有些答辩老师提问较多，或者每个老师分别提问、学生最后一起回答，有纸笔方便在老师提问时记下题目，或在准备回答时简单做思路笔记。
扩展资料
一、技巧：
1、要保待自信。面对几位学术水平显然远高于你的答辩老师，不要过于紧张，要相信只要准备充分，现场认真、清楚地回答问题，一般老师是不会为难你的。
2、同时也要有谦虚的心态如果老师指出了你论文中明确的错误，最好就大方承认，不要试图再反复辩驳了。
二、注意事项：
1、注意演讲控制语速：很多学生答辩时，说话速度往往越来越快，以致答辩老师听不清楚，影响答辩效果，因此一定要注意语流速度，要有急有缓，有轻有重。
2、拿上必备材料：论文纸质版，自己手上必须有一份，可以不加封面，但是页码一定要与送交答辩秘书的论文一致，方便老师提问时自己查找相应页面。
3、一忌主题不明；二忌内容空泛，东拉西扯；三忌平平淡淡，没有重点。
参考资料来源：人民网——毕业答辩完整流程和常规问题！送给一头雾水的你
写毕业创作论文不需要加入自己的作品。毕业论文，毕业创作是反映高等院校本科教学过程的最终环节，是教学质量最显著的标志。要求毕业论文质量由教学副主任负责。
该论文不需要对应毕业作品。表演系毕业论文选题是在毕业论文领导小组领导下，由教研室组织专业教师，按照毕业论文规范要求编写而成的。毕业生可以根据自己的水平、能力和条件，在这些论文选题中选择一个合适论文题目，也可以自己拟定一个更为合适的论文题。表演系毕业论文其目的在于综合训练学生应用所学基本理论、基本知识和基本技能分析问题和解决实际问题的能力，进一步培养学生的表达能力和创新能力，锻炼提高学生调查研究、检索和阅读的能力。
差异分析，方差分析就行了
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，都骗你的 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。
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
查找有关数据着气象数据采集技术的发展以及各气象中心算法的完善,数值天气预报的准确率一直在稳步的提升。然而,面对当今社会对高精度天气预报的需求,来自各个气象中心的模式天气预报并不能够满足人们的要求。因此各个地区的气象部门需要根据自身情况,通过参考上级指导预报对本地区的未来天气现象重新进行预报以提高预报准确率。然而地区级气象部门却受限于本身设备条件,很难获得针对当地的具有指导意义的气象数据。基于上述原因,本文通过对浙江省气象台实际预报工作的调研,结合国家局下发的质量检验要求,为解决气象预报过程中遇到的实际问题,设计并实现了“浙江省天气预报数据分析系统”。并通过分析该系统的结果数据,设计并实现了基于神经网络方法的天气预测模块。该模块会将天气预测结果作为新的预报模式加入到数据分析系统中,为气象预报工作提供更多的数据支持。论文的主要工作内容如下:1、根据浙江省气象台气象预报工作的数据需求,通过对现有的气象数据结构的分析,设计并实现了一套在大时间跨度下,具有极高查询效率的气象数据仓库。通过该数据仓库的实现,将年度数据统计时间由原来的数百秒级降低到秒级。2、设计并实现了气象数据分析系统。利用C#、HTML、JavaScript与T-SQL语音开发了具备数据挖掘能力、质量检验能力、辅助预报能力,且数据表现形式丰富而直观的,数据分析系统。通过该系统的应用,可以有效的改善气象预报人员的预报准确率。3、提出以神经网络法构建预测天气数值参考数据的数据挖掘模型。该模型以BP神经网络方法构建,通过对历史数据的不断学习从而对各个参考预报模式的误差进行预测,然后根据预测结果给出新的参考数据,作为一种新的模式供预报人员参考。该参考数据相比较其他模式的数据在预报准确性与稳定性上都有较大的提升。通过气象数值预报分析系统在该浙江省气象台的应用实践证明,本文设计和实现的气象数值预报数据分析系统能很好地满足数值预报团队关于预报误差控制的需求。不仅根据数据学习模型计算得到的预报参考数据有较好的准确性。而且提供的质量检验功能,也为数值预报团队的预报工作提供了强有力的数据支持。