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要用WORD制作数据分析图，参照下面步骤：
1、打开word，点击“插入”，再点击“图表”；
2、在弹出的选项中选择“折线图”，然后双击其中一个折线图的缩略图；
3、插入折线图之后，可以通过修改excel里面的数据来修改折线图的内容。
2003及其以下版本：选定数据——菜单栏——插入——图表——图表类型：折线图——下一步或默认完成。2007及其以上版本：选定数据——菜单栏——插入——图表版块——折线图。
大家都中毒excel是数据计算和分析的高手，其实，在word2010中也可以使用公式和函数进行数值的计算哦，下面就由我进行具体的介绍吧。
word制作数据分析图步骤一： 点击word文档左上角，弹出的工具框，再点击图标。 点击你需要的类型图看， 同时右边会出现一个数据表格，将你需要的数据输入就ok了 输入数据之后 右边的word中会相应的折线图 。，在word工具栏的左上方 点，点击word文档左上角，弹出的工具框，再点击图标。
word制作数据分析图步骤二： 点击你需要的类型图。我选择的是折线图，你的word文档里面会出现一个数据图。
word制作数据分析图步骤三： 同时右边会出现一个数据表格，将你需要的数据输入就ok了
word制作数据分析图步骤四： 输入数据之后 右边的word中会相应的折线图 。
word制作数据分析图步骤五： 在word工具栏的左上方 点击更换图标类型
问题一：如何利用Excel画论文常用折线图 2003及其以下版本： 选定数据――菜单栏――插入――图表――图表类型：折线图――下一步或默认完成。 2007及其以上版本： 选定数据――菜单栏――插入――图表版块――折线图。 问题二：如何利用Excel2007画论文常用折线图 高尔基说过：“(开头)好像音乐里定调一样，全曲的音调都是它给予的，也是作者花功夫的所在。”议论文的开头要讲究“短、快、靓”。短，即要简捷，最好三两句成段，引入本论。开头短，可避免冗长之赘，而且短句成段，在空间上突出其内容的重要性。快，即入题要快，最好三言两语就点明文章的基本观点或议论的话题。因为评分标准中有“中心明确”的细则。开篇确定中心，有利于阅卷者按等计分，也有利于作者展开论述，不致出现主旨不清、中途转换论题等作文大忌。靓，即要精彩。这也是传统文论中所说的“凤头”。精彩的开头，最突出的效果是吸引阅卷者，给阅卷者留下好的印象。文章开头要精彩，多用比喻、类比、排比等修辞引入论点，还可引述名言，讲述寓言故事导入话题。 中间段写好首句和末句 议论文的结构是否严谨，条理是否清楚，论证是否严密，论据是否典型，关键在中间段的写作。而结构、条理、论证和论据等是议论文评分的重要细则，因此，写作议论文要尽量符合这些标准。 常见的论述模式是：首句为小论点或承上启下的过渡词句；中间围绕小论点，运用恰当的事实、理论论据，或针对现实生活中的某些现象，分析说理；最后结合论述内容写一两句小结的话语。其中首句和末句的写作最重要，它能直接勾勒文章的脉络，显示全文的论述思路。另外，文章的整体论证结构常用正反对比式。许多道理只要从正反两面说了，就基本上可做到论述严密。在考场中熟练地运用这种作文模式，可迅速地展开写作，减少失误，节省时间。同时，它可使阅卷者能便捷地依据评分标准，在中档以上分项计分，避免不利于考生的个人评分因素出现。 问题三：word里如何绘制曲线图？ 打开“插入”-“图片”-“图表”，然后编辑数据就可以得到你要的曲线图 问题四：那种论文中的曲线或折线走势图是用什么画 论文的表达方式：叙述、描写（语言，动作，外貌，心理，神态，环境等或正面，侧面）、议论、抒情、说明等 论文的语言的特点：准确，生动 论文的表现手法：白描、衬托、渲染、对比、伏笔、铺垫等。 问题五：毕业论文折线图形格式 可以不一样，只要和你的论文，开题内容相关就可以了，采纳 问题六：论文需要一张折线图，图的下方写上图1就行了，很急急急。画好的截给我。 按照对你需求的理解，我把数据做在一个表格里面了，希望对你有用。 另：如果你是写论文的话“图下方写上图1”的需求最好在WORD里标出。 问题七：论文写作 word怎样插入折线图 插入--->图表，然后选择图表类型，折线图。编辑数据就可以了 问题八：谁知道论文里面的画图曲线图之类的用什么工具 文里面的画图曲线图之类的用什么工具 这个没硬性 你了解的 问题九：急求 论文要用！！！excel2007 如何把柱状图和折线图画在一个图里 两个Y轴 首先，选择三组数据做成柱状图。 如果是07版的，双击柱状图后，工具栏自动跳转到“图表工具”这一项中，选择“图表工具”中的“布局”，然后找到找到左上角的“图表区”，选择出你要改成折线图的数据，你发现这组数据被选择上了，然后回到“图穿工具”中的“更改图标类型（也是整个对话框的左上角）”，选择折线图，就OK了！！ 问题十：论文里面这种图是怎么画出来的？用啥软件还是？ 5分 用excel里面的图标工具就行。选中数据后，点插入--图标--自定义--双轴折线（曲线），就可。
右键，添加图标，xy散点图
在论文中一般来说插入图表要使用EXCEL，将统计表的数据做成饼状、线状、或者柱状等等，直观反映数据内涵，将做成的图表复制到WORD里面，排版，ok了，希望对你有帮助。
(1)在excel中选择“插入”菜单，单击“图表”选项。在弹出的窗口中，单击“折线图”，点击“下一步”按钮。(2)数据区域选择上图表中的“蔗糖”格至右下角的“1.44”格，点击“系列产生在行”，再在本窗口中单击“系列”菜单。“分类(x)轴标志”的数据区域选择表格中“0值”格向下至“60值”格，注意这里不要选择“糖浓度（g/L)”那格。点击“下一步”按钮。(3)在弹出的窗口中的“标题”菜单下，图表标题填写“糖浓度与增殖倍数的关系”，分类（x）轴填写“糖浓度”，数值Y轴填写“增殖倍数”。点击下一步按钮。点击”完成”按钮。在这一步操作完了就是如下图所示的图。折线图绘制基本完成，下面介绍折线图的格式修改方法（4）如果还需要将上图中的灰色部分去掉，可以点击灰色区域，然后右击，点击“清除”选项。(5)如果需要将上图中与x轴平行的标线去点，则单击任何一条标线，右击后，点击“清除”选项。（6)如果需要去除外边框，可以先单击图表“白色”部分，然后右击，点击“图标区格式”选项。在弹出的窗口中的“图案”选项下的“边框”中选择“无”。操作完这一步如下图所示的结果，即大学毕业论文中要求的格式。
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。
问卷调查数据整理分析的方法有描述性统计分析、信度系数分析、探索性因素分析和验讧性因素分析、结构方程模型分析、综合评价法。
1、描述性统计分析
包括样本基本资料的描述，作各变量的次数分配及百分比分析，以了解样本的分布情况。
2、信度系数分析
信度是指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。
3、探索性因素分析和验讧性因素分析
用以测试各构面衡量题项的聚合效度与区别效度。
4、结构方程模型分析
可同时处理多个因变量，容许自变量和因变量含测量误差，可同时估计因子结构和因子关系。
5、综合评价法
综合评价法指的是运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法，简称综合评价方法。综合评价是指某些企业通过多元化评价对企业的发展及方向进行一个综合的统计评价，从而来判断企业的走向和目标，这对任何一个企业或者行业化发展都有很大好处。
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!
数据可以找找，非得要弄问卷调查吗
论文的数据分析怎么写如下：
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。
(一)确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料插进去，就形成了论文内容的提要。(二)原稿纸页数的分配写好毕业论文的提要之后，要根据论文的内容考虑篇幅的长短，文章的各个部分，大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文，考虑序论用1页，本论用17页，结论用1—2页。本论部分再进行分配，如本论共有四项，可以第一项3—4页，第二项用4—5页，第三项3—4页，第四项6—7页。有这样的分配，便于资料的配备和安排，写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字，因为过短，问题很难讲透，而作为毕业论文也不宜过长，这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。(三)编写提纲论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。