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小论文写得烂并不代表无法发表在核心期刊上，但是需要付出更多的努力来提高论文质量。以下是一些提高小论文质量的建议：1. 重新审视论文的结构和内容，确保论文的逻辑清晰，内容丰富，论据有力。2. 仔细检查论文的语法、拼写和标点符号。这些错误可能会影响论文的可读性和专业性。3. 请同行或导师仔细审阅你的论文。他们可以提供宝贵的反馈和建议，帮助你改进论文。4. 阅读相关领域的文献，学习如何写出优秀的论文。5. 如果你觉得自己写作能力有限，可以考虑请专业的写作指导或编辑服务。最重要的是，不要灰心丧气。写作是一个长期的学习和提高过程，通过不断学习和实践，你一定能够写出一篇优秀的小论文。
还是找相关机构吧，像我发表sci的时候，虽然有时候文章数据做得很好，但是有时候表达和描述用英语写出来就不是非常的流畅和地道。Wordvice的编辑十分敬业，编辑修改的十分细致，连文章中图表和脚注中的细小的错误都能纠正过来。
对于实验来说，没有修正实验数据这一项内容。实验数据显示的都是正确的。但是实验出现错误，会导致得到的数据不正确。此时要从新做实验。这是正确的做法。如何判断实验数据是否正确呢？或者说实验的步骤出错如何尽早发现？预习实验时，要把实验里每步的理论值算出来。做实验时得到的数据与理论值对比，如果差很多，那就是实验出现了错误，须重新做实验。直接将实验数据改成理论值附近的数据的做法是不负责任的。
如果小论文写得不够好，那么想要发表在核心期刊上是比较困难的。但是，你可以尝试以下几个方法来改善你的小论文：1. 重新审视论文的结构，确保其逻辑清晰、条理分明。有必要的话，对论文进行重写和修改。2. 确保论文的语言表达流畅、准确，语法、拼写和标点符号都要正确无误。3. 对论文进行深入的研究和分析，确保其研究内容、研究方法和研究结论都具有学术价值。4. 参考和引用前沿的研究成果和最新的数据，使论文的内容更有说服力和可信度。如果你能够在这些方面下功夫，那么你的小论文有可能被发表在核心期刊上。但是，需要注意的是，核心期刊对文章的要求非常高，因此你需要花费更多的时间和精力来完善你的文章。
写的太烂？反正我原来的毕业论文是东拼西凑的，找几个跟我论文相似的成品，先模仿框架，这个很重要，然后每个框架里再补充内容就行，至于重复率，自己可以把句子换个意思，换个词汇什么的都是可以的。
可以毕业，如果要评优秀毕业生，就要求拿出好的论文。学校要保证毕业率的，不可能在论文上卡人，如果实在太差，还可以拿回来修改，毕业前还可以二次答辩。
原则上来讲，每个老师都希望自己的学生答辩顺利通过，只要不是本质性的错误（比如说试验的基点就是错误的，或者结论与实事严重相违背等等）,一般的小毛病，可能会在答辩过程中提出来，会让答辩者修改修改，答辩还会通过的。
如果觉得写的不顺利：
就多看些已经通过的同学的文章，模仿下他们的写作形式，如果你是本科的话，其实很好毕业的，资料网上都可以找到，只要不要是满篇大白话，数据分析合理，一般都不会被为难。
其次，自己要上心，多看文章是必由之路，不可能对着电脑抓着头发就写出来了，如果觉得写到瓶颈了，就出去散散心，之后回去重新捋顺思路，为自己列一个大纲。
不用担心自己会因为毕业论文不能毕业，加入你是研究生，那么清晰的思路是很重要的，你可以不写的那么深奥，也不用非要一个很突出的创新点，只要把清晰的文章框架组织好了就行，比如你研究一个企业，那么案例分析，数据分析势必不可少的，个别专业要建模，实在不行用简单的线性回归总行的，不会state可以用简单的，不用给自己添加烦恼。
不能。毕业论文不合格是不能正常毕业的，一般情况下，学校会给留一定的时间，修改，修改合格后发给毕业证，如果修改后仍不合格，很难发给毕业证。
那你写的没有头绪，首先要知道自己第1部分写什么，第2部分写什么，或者是第3部分，觉得哪个重点就给他重点写几条，写的是什么标题，就要重点突出它的内容，你之前写作文也应该是这样的吧，试着要学会分类
如果大学的毕业论文写不好，那可能在你的毕业报告上面学校给你的评价不会很好，而且如果你以后进了一家非常好的企业，他们也有可能因为你的毕业论文不好而选择不录用你。
可以毕业，如果要评优秀毕业生，就要求拿出好的论文。学校要保证毕业率的，不可能在论文上卡人，如果实在太差，还可以拿回来修改，毕业前还可以二次答辩。
原则上来讲，每个老师都希望自己的学生答辩顺利通过，只要不是本质性的错误（比如说试验的基点就是错误的，或者结论与实事严重相违背等等），一般的小毛病，可能会在答辩过程中提出来，会让答辩者修改修改，答辩还会通过的。
毕业论文的基本教学要求是：
1、培养学生综合运用、巩固与扩展所学的基础理论和专业知识，培养学生独立分析、解决实际问题能力、培养学生处理数据和信息的能力。
2、培养学生正确的理论联系实际的工作作风，严肃认真的科学态度。
3、培养学生进行社会调查研究；文献资料收集、阅读和整理、使用；提出论点、综合论证、总结写作等基本技能。
毕业论文是毕业生总结性的独立作业，是学生运用在校学习的基本知识和基础理论，去分析、解决一两个实际问题的实践锻炼过程，也是学生在校学习期间学习成果的综合性总结，是整个教学活动中不可缺少的重要环节。撰写毕业论文对于培养学生初步的科学研究能力，提高其综合运用所学知识分析问题、解决问题能力有着重要意义。
不要紧张与担心，尽快与指导老师沟通,多听听导师的意见,对论文进行修改。
拓展资料：
如果论文第一次答辩失败了，可以参加学校组织的第二次了论文答辩，一般在第二个星期就可以参加了，绝大多数都能够在毕业之前通过论文答辩，不过也有少部分人不能通过答辩导致毕业延期。
毕业论文答辩是一个比较正规的论文审查程序，是由学校、答辩委员会和答辩者共同参与的，缺一不可，在答辩之前都要做好充分准备。
答辩者也就是毕业生本人，在答辩之前你需要自己完成论文选题并进行论文创作，通过一遍一遍的交给导师检查、修改直至通过导师的审核位置。这一过程是漫长的过程，一般在大四上学期就开始了论文写作，很多大学生被毕业论文搞得焦头烂额。
大学的毕业论文答辩，主要是考查答辩者也就是学生在论文中体现的水平是否是答辩者的真实水平。如果毕业论文是找人代写的或者存在抄袭，是很容易在答辩时候被答辩委员会察觉出来的，所以不要对学术造假抱着侥幸心理。
毕业论文是自己独立完成创作的，在答辩时候也能够从容应对，答辩委员会虽然严格但也不会为难答辩者，你也能顺利通过的，但是论文不是自己写的那就是另外一回事了。答辩者在答辩前半个月就应该进行准备，争取在答辩时拿到一个优异的成就，在大学最后的生涯中添上靓丽的一笔。
研究生只有考上的那一天和毕业的那一天是快乐的，其实所有人都跟你一样，不是什么事情都是十全十美的。毕竟船到桥头自有路
大四狗最近刚刚定稿，这个问题应该是每一个大四人的痛了。要解决这个问题，可以问自己几个问题，不同的答案有不同的解决方法。
1、我确定自己要写什么题目了吗？有时候写不出来并不是个人能力的问题，而是题目的问题，一个好的题目是写好论文的开始，定下一个好的题目是写出论文的重要部分，好的开始等于成功了一半。这个选题会不会已经被写烂了，这样查重的时候会很麻烦。这个题目会不会太生僻了，自己了解的相关知识也不够多，为了写而写，很难写得出来。
2、写不出来的具体原因是什么？是因为我偷懒不愿意集中精力去思考怎么写？三天打鱼两天晒网，这样肯定是写不出来的。是因为我实在是不懂怎么写？那就是看的资料还不够多，可以多上上知网了解别人的结构和方法，集众家之长，加上自己的理解，论文也没有那么难写了。
3、为什么别人可以完成，我不可以？这件事情也是一个教训，其实延毕也不是什么坏事，毕业论文是一个必经之路，第一次没走通就再走一次，没什么好丢人的。很多学校都有延迟答辩，在这几天再争取一下，试试看能不能赶上延迟答辩，也就不至于延毕再浪费一年时间。
说一句马后炮的话，本来毕业论文的选题就应该选择自己感兴趣的、有所了解的学术内容。了解是研究的基础，兴趣是坚持写下去的动力。既然都已经到这个时候了，焦虑也是没有用的。有一些速成论文的小方法可以去小红book什么的看看。其实也可以向自己的毕业论文指导老师请教一下，老师应该也遇到过很多这种情况的学生，可以向他们寻求一下意见，看看他们能不能帮你什么。（我们学校要求至少老师6次修改才可以通过毕业论文），因此老师的配合也是很重要的。
祝你能够抓紧时间，文思泉涌，毕业顺利！
都写毕业论文了，现在退学，前几年白熬了，向导师多虚心请教，争取早日完善论文。
第一：继续努力，修改论文论文没过肯定是有原因的，和指导老师沟通一下存在的问题！如果指导老师能帮你列出存在的问题的话，你就根据导师反馈的问题逐一修改！否则，就需要我们自己排查问题，一字一句地把论文重新阅读一遍，尽自己最大努力找到存在的问题！在接下来的这段时间，我们一定要好好分析我们的论文，尽量去优化论文！如果可能的话，可以找同学帮忙一起排查问题，毕竟人多力量大！论文完善得差不多的时候，我们就要开始熟悉论文了，我们一定要搞明白论文的核心思想！只有这样，我们才能在答辩的时候，如鱼得水！第二：调整自己的心态我们不能因为这次的失败而堕落，偶尔的失败是很正常的，我们要化悲痛为力量！这次的失败，不能说明你无法毕业，我们要学会调整心态，只有好的心态，我们才能更高效地修改我们的论文！此时我们的心态，直接影响我们下次答辩的成绩，我们一定要以愉快的心情面对这次失败，轻轻松松修改论文，为下次答辩打好基础！综上：论文没过的后果没有我们想象的那样严重，只要我们在接下来的时间里好好修改论文，我们一定可以顺利毕业？最后：祝题主顺利通过论文答辩！
1、获取数据
获取数据也有两种途径，要么就是手上有的或者是能直接使用到的现成数据，还有一种就是二手数据。现在的数据分析库主要分为了调查数据和政府数据。
2、整理数据
整理数据就是对观察、调查、实验所得来的数据资料进行检验与归类。得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程。并且，对已经整理过的资料（包括历史资料）进行再加工也属于统计整理。
3、呈现数据
当数据收集充分且真实过后，研究者可运用数据，但要清楚的说明数据来源以及如何对原始的数据进行加工的。需要尽可能的描述获取数据的过程，提供足够多的细节，以便同行能重复研究过程，并保障原生作者的创作性。
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
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。