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背景：正交实验方差分析，研究多因素多水平的一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法，是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。1、算法1)单一水平正交表：Ln(mk)，n=k*(m-1)+1，即观察数=因素*(水平-1)+12)混合水平正交表：Ln(m1k1m2k2..miki)，n=k1*(m1-1)+k2*(m2-1)+…+ki*(mi-1)+12、极差分析kKi SUMIF(Xi,"=mi",Yi)ki Ki/rR MAX(ki)-MIN(ki)3、方差分析、分析步骤1)因素水平表2)正交实验设计与结果分析表3)方差分析表5、分析方法1)极差分析：主次顺序2)直观分析：最优方案3)方差分析：显著性判断(P Fα)6、显著性标准二、实例：三因素三水平正交实验分析，L9(34)【观察数n=k*(m-1)+1=4*(3-1)+1=9】
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!
（数据挖掘）上有很多文献是处理数据的，你去找些资料参考下
如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断
基本信息描述
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。
怎样对论文进行分析
怎样对论文进行分析，有时候我们在写论文的时候，会被老师要求先去分析论文的，可是对于从来都没有分析过论文的学生来说，是一件难事的，我和大家一起来看看怎样对论文进行分析的相关资料。
01、 确定研究目标
确定研究目标，看似是一个“伪命题”，我论文的研究方向都定好了，研究目标不就显而易见了嘛。
研究方向只是一个宽泛的概念，具体落实到分析层面，具体要研究什么？得到什么结果？要用什么方法？很多时候我们并没有想清楚。
这里建议大家在开始分析前，先对着自己收集来的数据和问题，列出准备研究的内容。
还记得高中每次考试前语文老师一定会提醒：写作文的时候拿到题目先不要动笔！看清题目，想好了列出提纲再动笔！
数据分析也是如此，分析前制定一个分析框架，可以帮助我们快速捋清思路，不至于漫无目的地乱分析，同时也能节省很多时间。
当然，对于初学者来说，制定一个完整的分析框架比较困难，建议大家多参考一些领域内的专业文献，看看其他人是如何设计分析的。
SPSSAU也提供几类常见的分析框架，研究者可以结合自己的问卷类型进行选择。
SPSSAU-量表型问卷
SPSSAU-非量表型问卷
两个注意点：
① 框架的核心不要偏离研究主题，所做的任何分析都是为研究主题服务，因此一定注意避免出现与主线不相干的内容。
②在这一步中，可以先不去管具体要用哪种分析方法，如何分析。更重要的是，先搞清想分析什么。
比如，问卷调查里，一开始的几道题基本都是对研究对象个人信息的收集。
第一，可对研究对象的性别、年龄、学历等个人信息进行简单统计。
第二，可用个人信息与核心研究项联系到一起，分析不同背景的人群对核心研究项的态度或行为是否有差异。
02、 判断数据类型
有了基本框架后，就要进入到具体的分析方法选择阶段。
判断数据类型是第一步，在SPSSAU之前的文章中，对此都有详细的说明，这里不再重复。
03、 选择分析方法
在完成上面的步骤后，基本上已经完成对数据部分的了解，下面就需要结合数据类型，选择对应的分析方法。
对单个题的统计分析比较简单，主要困扰大家的是对于两个题或多个题的关系研究如何选出正确的分析方法。
变量的关系最常见有：相关关系、影响关系、差异关系，及其他关系。
SPSSAU的建议是：先用一句话描述研究内容，话里面拆开成X和Y：然后结合X与Y的数据类型进行选择。
根据X和Y的'个数，以及方法功能，分成几个表格汇总如下：
注：单变量意为分析只涉及一个分析项X（变量）。
注：分析涉及1个自变量X和一个因变量Y。
每种方法的使用场景不是固定不变的，这里的只提供最常用的说明，帮助初学者快速了解，更深入的方法介绍请参考SPSSAU帮助手册说明，以及SPSSAU视频教程。
确定方法之后，可使用spssau系统进行分析，分析界面也是区分了X、Y。将标题放置到对应位置即可分析得出结果。
总结
最后我们再回顾一遍整个方法选择的流程：
选择分析框架→判断变量的数据类型→表格查找分析方法→开始分析
同时要提醒一点，在分析前要有意识的剔除无效数据（如一个人重复填写，明显的异常值等），以保证结果的准确性。
1、什么是论文分析
我们在分析论文前，首先要了解分析的含义，分析是分解文学作品，独立解决每个观点。当我们分析一篇论文时，主要目标是要确保用户在没有太多争议的情况下来获得主要观点。在分析论文时展现批判性的思维能力，在分析中必须要对某一些事情作出判断，然后得出结论，只有这样在完成论文后才能说服用户已经读过该篇论文。
2、分析论文的要点
总结论文的主要内容，刚开始写论文分析时，我们要对论文中的要点进行一个总结，让大家能够理解论文的全部内容。摘要是作为论文大纲的概述，但不是主要的分析点，只是用来指导用户简要理解论文的内容。作者在论文中提出的主要论点以及论据，这才是分析的开始，我们需要通过分析作品来给出证据来证明论文内容，还应该找出缺陷。因为只有越有说服力的论文内容，这样才更加突出。论文查重系统怎么进行选择？
3、论文分析格式
最后我们需要了解，用户要提出适合他们的语气，必须确保了解用户群体。毕业论文主要的用户是导师，所以必须很正式。在上课时，我们可以分析一篇论文，需要向了解用户群体将有助于了解如何分析论文。在写论文之前，那么首先的一个步骤就是要阅读分析论文，应该多次阅读，然后积累我们的知识，如果对论文的理解不够的话，那么就无法对论文进行分析。所以做好论文前的准备工作也是非常重要的。
Web数据挖掘技术探析论文
在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
引言
当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。
计算机web数据挖掘概述
1.计算机web数据挖掘的由来
计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。
2.计算机Web数据挖掘含义及特征
(1)Web数据挖掘的含义
Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。
(2)Web数据挖掘的特点
计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。
(3)计算机web数据挖掘技术的类别
web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。
计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系
借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。
计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用
(1)电子商务中的web数据挖掘的过程
在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。
(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：
一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。
二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。
三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。
四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。
结语
本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。
摘要： 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。
关键词： 电子商务；数据挖掘；应用
1概述
电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。
2数据挖掘技术概述
数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。
3Web数据挖掘特点
Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。
1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。
2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。
3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。
4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析
1）电子商务中序列模式分析的应用
序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。
2）电子商务中关联规则的应用
关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。
3）电子商务中路径分析技术的应用
路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。
4）电子商务中分类分析的应用
分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。
5）电子商务中聚类分析的应用
聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。
5结语
随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。
参考文献：
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[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.
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）.
寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
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论文写作的一般方法 一、论文的基本结构 1、题名(标题) 2、署名(作者单位、邮编) 3、摘要(概要,内容提要) 4、关键词
分析论文写作格式是有标准化格式的，包括绪论，文件综述，提出研究假设，论证过程，研究结果，研究不足与反思。
Meta分析中文译为“荟萃分析”，指对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。下面是我精心推荐的一些meta分析论文格式，希望你能有所感触! meta分析论文格式 1、题目：应简洁、明确、有概括性，字数不宜超过20个字。 2、摘要：要有高度的概括力，语言精练、明确，中文摘要约100—200字; 3、关键词：从论文标题或正文中挑选3～5个最能表达主要内容的词作为关键词。 4、目录：写出目录，标明页码。 5、正文： 论文正文字数一般应在3000字以上。 论文正文：包括前言、本论、结论三个部分。 前言(引言)是论文的开头部分，主要说明论文写作的目的、现实意义、对所研究问题的认识，并提出论文的中心论点等。前言要写得简明扼要，篇幅不要太长。 本论是论文的主体，包括研究内容与方法、实验材料、实验结果与分析(讨论)等。在本部分要运用各方面的研究方法和实验结果，分析问题，论证观点，尽量反映出自己的科研能力和学术水平。 结论是论文的收尾部分，是围绕本论所作的结束语。其基本的要点就是总结全文，加深题意。 6、谢辞：简述自己通过做论文的体会，并应对指导教师和协助完成论文的有关人员表示谢意。 7、参考文献：在论文末尾要列出在论文中参考过的专著、论文及其他资料，所列参考文献应按文中参考或引证的先后顺序排列。 8、注释：在论文写作过程中，有些问题需要在正文之外加以阐述和说明。 9、附录：对于一些不宜放在正文中，但有参考价值的内容，可编入附录中。 关于meta分析的论文范文 我国医疗纠纷原因的Meta分析 [摘要] 目的 分析医疗纠纷发生的原因以及纠纷发生较多的科室，以期为医疗机构更好地深化落实医疗体制改革具体措施提供指导依据。 方法 运用统计学中荟萃分析的方法对收集到的符合纳入标准的文献进行处理，比较医疗纠纷原因各自的构成比和各科室发生医疗纠纷所占比例大小。 结果 排在前3位的纠纷原因分别为专业诊疗护理技术水平差()，服务态度差()，医患沟通障碍();在医疗纠纷各科室分布中，外科所占比例最高()，外科是发生医疗纠纷的首要科室。 结论 医疗机构要进一步深化医疗体制改革举措;医务人员要增强专业业务水平，提高服务意识，重视并增进医患沟通;对医疗纠纷较多科室加强管理，以确保医疗质量，减少和避免医疗纠纷。 [关键词] 医疗纠纷;原因分析;Meta分析 [中图分类号] [文献标识码] B [文章编号] 1673-7210(2012)02(c)-0160-03 Meta-analysis of medical dispute causes in China GAO Xiaofei1,2 ZHOU Weiyan1,2 SUN Zhonghe1▲ Affiliated Nanjing First Hospital of Nanjing Medical University, Jiangsu Province, Nanjing 210006, China; of Clinical Medical, Nanjing Medical University, Jiangsu Province, Nanjing 210029, China [Abstract] Objective To provide better guidance for those medical institutions in implementing specific measures associated with the reform of medical system by analyzing the reasons and department distribution for the medical disputes was conducted. Methods The statistical method of Meta-analysis to collect was used and analyzed all the literature which met the inclusion criteria, thus to get results about the composition of the causes, as well as some department happening proportion of medical disputes. Results Dispute reasons ranking first three were unsatisfactory professional medical technical level (), bad service attitude (), the doctor-patient communication obstacles (), respectively; surgical constituted which was the primary department where medical disputes occurred. Conclusion Medical institutions to deepen the reform of medical system, the staff need further strengthen professional business level, and promote the service consciousness, emphasize and improve doctor-patient communication, reinforce the management of departments with more medical disputes, ultimately to ensure the medical quality, reduce and avoid medical disputes. [Key words] Medical disputes; Cause analysis; Meta-analysis 个体差异性、疾病复杂性、诊疗手段局限性等诸多因素混杂在一起，决定了医疗行业的高难度与高风险。在医学模式由单纯的生物医学模式向生物心理社会模式转化的过程中，医患关系变得更加复杂，趋向紧张，甚至中国医生经常成为医疗纠纷暴力事件的牺牲者[1]。了解分析我国医患纠纷发生的原因以及纠纷发生的科室分布比例，有针对性地提出减少和避免纠纷的对策迫在眉睫。本文用Meta分析对医疗纠纷原因和科室分布比例进行综合分析和探讨，以期为医疗机构更好地深化落实医疗体制改革具体措施提供指导依据。 1 材料与方法 检索策略 通过计算机文献直接检索和文献追溯的方法，对PubMed、中国知网(CNKI)、万方等数据库搜索2011年5月份之前的有关医疗纠纷原因分析的文献。搜索关键词为“医患矛盾”、“医患纠纷”、“医疗纠纷”和“原因”、“成因”。 纳入和剔除标准 纳入标准：①能够用PubMed、CNKI等数据库检索到的有关医疗纠纷原因分析的中英文文献;②能够查看全文的文献。 剔除标准：①文章中不含原始数据的文章;②对于医疗纠纷原因归类不清或者概念笼统(比如纠纷原因为医疗质量差)的文献;③按照例次来统计纠纷原因的文献;④样本量小于50的文献;⑤单独针对死亡纠纷原因分析的文献;⑥时间有重叠且纠纷案例来源相同的文献;⑦重复发表的文献。 医疗纠纷原因和科室分类 在医疗活动过程中，因技术、服务、医患沟通等方面的不完善或过失所导致的纠纷是医院产生医疗纠纷的重要原因。本文将医疗纠纷的原因分为：①服务态度差：责任心不足和医德问题;②专业诊断护理技术水平差：各种漏诊误诊，对医疗设备依赖性大，治疗方案选择不当，手术指征掌握不全，错误用药，操作失误，术中出现各种医源性的并发症;③医疗费用：一些医院确实存在收费不透明，开贵药，开大检查，乱收费，或是患者对费用存有疑虑;④医院各项管理制度执行不到位(主要是核心医疗制度和技术操作规程)，包括科内和科室之间配合不力，相互推诿等恶劣现象;⑤医患沟通障碍：以医方为主导，未能通过各种有特征的全方位信息的多途径交流，以致双方达成共识失败，没有建立信任的合作关系;⑥患者的原因：患者医学知识水平不足，单方面不理解，期望值过高，无理取闹，谋求经济补偿;⑦其他：包括诸如患者走路滑倒、钱物被盗、自杀等意外事件，器械、医用材料及药品质量等问题，药物不良反应，无老师看护下实习生操作，候诊时间过长，就诊环境差及对医院硬件设备不满意等其他医疗纠纷案例。本文将纠纷发生的科室分为：内科(包括皮肤病)、外科、妇产科、儿科、五官科(包括眼科、口腔科、耳鼻喉科)、急诊科(包括ICU)、医技科(包括各种辅助检查科室)、其他科(包括神经病科等)。 质量控制 根据文献入选标准收集资料并剔除样本量少(<50例)、质量差、重复发表、无原始数据或无法查到原文的文献，此外，所有以文献资料建立的数据经双人核对无误。 统计学方法 对于入选文献整理建立数据库，分析之前对资料进行一致性检验。由于本研究中异质性较大(I2>50%)，故选用随机效应模型。数据处理采用Stata 11统计软件完成，采用异质性检验方法，以P < 为差异有统计学意义。 2 结果 文献检索 通过PubMed和CNKI等数据库得到关于医患纠纷原因分析的相关文献，合计458篇，根据纳入和剔除标准最后保留30篇文献，合计医疗纠纷案例6 970例。医疗纠纷案例主要来源有各级医疗机构医务科、医疗事故鉴定医学会、医院科室等。文献明确纠纷来源于三级医院的共19篇(三甲17篇，三乙2篇)，二级医院2篇，其余9篇医疗机构等级无明确说明。 医疗纠纷原因 结果显示，在所有医疗纠纷的原因中，服务态度和诊疗护理水平所占比例最高，分别为(95%CI：～)和(95%CI：～)。医患沟通所占比例次之，为(95%CI：～)。各原因中所占比例较小的有医院制度执行不到位()、医疗费用()、患方原因()和其他原因()。各原因之间有明显统计学差异(Z = ，P < )。见表1。 表1 医疗纠纷原因分析(%) 注：REM为随机效应模型(random effect model) 医疗纠纷科室分布比例 在所收集的文献中共有10篇文献涉及到医患纠纷科室分布比例分析，经统计得出：外科所占比例最高()，内科()和妇产科()次之，儿科()、五官科()、急诊科()、医技科()，其他科室()最少。各科室之间差异有高度统计学意义(Z = ，P < )。见表2。 表2 医患纠纷科室分布分析(%) 注：REM为随机效应模型(random effect model) 3 讨论 本次对医疗纠纷原因的Meta分析显示，排在前3位的纠纷原因分别为专业诊疗护理技术水平差()，服务态度差()，医患沟通障碍()，明显高于由于患者单方面因素()造成的医患纠纷，说明在改善医患紧张关系方面，医方有着更大的改进空间。 三大纠纷原因均体现的是医院的“软竞争力” 我国的医疗现状令人堪忧 由于医疗体制的缺陷，各级政府对医院的投入平均只有医院支出的7%左右[2]。“生存”成了公立医院的首等大事，有些医院只能依靠医疗服务来创收。各家医疗机构的医务人员配比过少，患者多，医生护士少，医护工作压力大。即便如此，我国医务人员的待遇普遍比不上国外。加之，医学人才的培养比其他专业需要付出更多的时间、金钱与努力，就业后的高压力、高风险与待遇的不理想形成强烈对比，医务人员存在心里落差，身心俱疲，工作热情度不高，积极性受打击，由此可能造成服务态度差，责任心不足。受经济利益的驱动，医德医风问题也不容易纠正。 应更加强调患者心理以及社会环境对健康、疾病的影响 医患双方要注重交流与沟通。医生看病不能只针对疾病本身而忽略了患者是一个完整的社会的人。提供医疗服务的过程不应该机械化，医生和患者也不是命令与服从的关系。看病不等于分析各种化验单和检查单，医生应当学会倾听患者，更好地与患者进行有效沟通。医疗是医患进行互动、双方均要主动的过程，随着患者维权意识的不断提高，医疗方案的确定需要征询患者意见，药物使用需向患者说明、解释。医方需要对患者采取一定的干预措施，如以书面指南、录像课程、面授等措施培训患者学会与医护人员沟通，提高患者参与度，形成协商式医患关系[3]。 加强外科医疗技术 医疗纠纷科室分布比例外科占，与王希等[4]所做的统计分析结果相近()，差异具有高度统计学意义(P < )。外科外伤患者较多，病情急而重，患者家属心情复杂，稍有态度欠佳便感觉受冷落。若术中因手术操作失误出现并发症，即使是非医源性的难以避免的并发症，也极有可能导致纠纷。外科手术强调手术人员之间的相互配合，严格掌握手术适应证，切忌不顾医院现有医疗水平，对患者许诺过高。外科还应在努力提高医生专业技术水平的基础上，花大力气管理术前、术中、术后这3个重要环节，加强外科医疗材料如钢板、支架等的质量控制，以使患者对医疗质量满意。 建立有效的医疗纠纷预防管理体制 建立有效的医疗纠纷预防管理体制主要包括以下措施：①改善服务模式，增强服务意识，体现人文关怀;②规范医疗行为，严格执行各项医疗规章制度;③重视医学理论学习，提高医疗技术水平[5];④合理收费，增加收费透明度;⑤增强医患沟通，医务人员应加强心理学、社会学、人际交往学等其他社会学科的理论学习与实践;⑥开展医务社会工作，遵循助人自助的价值理念，运用社会工作专业知识和方法，为患者提供各类帮助;⑦加强医疗文书书写管理;⑧引入第三方调解机制[6-8]，正确处理医患纠纷，提高死亡纠纷尸检率。 [参考文献] [1] The Lancet. Chinese doctors are under threat[J]. Lancet，2010，376：657. [2] 李斌，孙晓阳，王锦帆.医患沟通障碍因素研究综述[J].中国卫生事业管理，2009，26(5)：303-304. [3] Harrington J，Noble LM，Newman SP，et patients' communication with doctors：a systematic review of intervention studies [J]. Patient Educ Couns，2004，(52)：7-16. [4] 王希，林志永，王媛.医疗纠纷原因分析与对策[J].海军医学杂志，2004，25(3)：269-272. [5] 熊百莉，何晓霞，柴中平.开展门诊药物咨询，提高医疗质量[J].儿科药学杂志，2007，13(3)：37-38. [6] 孙忠河，潘淮宁，戚建伟，等.医患纠纷非诉讼解决机制的主要模式[J].中国医院管理，2010，30(12)：37-38. [7] 孙忠河，马俊.完善医患纠纷人民调解机制的主要对策[J].中国医药导报，2011，8(20)：181-182. [8] 孙忠河，潘淮宁.医患纠纷人民调解机制的现状探析[J].西部医学，2011，23(7)：1407-1409. [9] 孙忠河，潘淮宁，马振华，等.三级医院引入人民调解机制解决医患纠纷的实践[J].中国医院管理，2009，29(11)：56. 看了“meta分析论文格式”的人还看： 1. meta分析论文怎么写 2. meta分析论文写作 3. 医学科技论文规范格式(2) 4. 房地产销售分析论文 5. 关于超声医学论文精选
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论文写作的一般方法 一、论文的基本结构 1、题名(标题) 2、署名(作者单位、邮编) 3、摘要(概要,内容提要) 4、关键词
学术论文是专业工作者发表在学术刊物或学术会议上的论文。和其他的文章有较大的区别。根据我在中原职业技术学院做《学术论坛》主编工作的实践和体会，谈一谈学术论文的写作。一、学术论文的特点知识的专业性。学术论文都是从一个专业领域的学术需要出发，撰写的专业知识性较强的文献。它要求作者和读者都应具有某一方面的专业知识。专业的创新性。学术论文是为交流学术上的新理论、新成就、新设想、新方法而写的。创新性是学术论文价值的根本所在，是衡量学术水平高低的重要标志。可以说，“创新”是学术论文的生命。内容的科学性。学术论文所表述的内容必须真实、客观，能经得起实践的检验。绝不允许有丝毫的胡编乱造或弄虚作假。结构的规范性。国家文献工作标准化技术委员会颁布了国家标准GB7713—87《科学技术报告、学术论文和学位论文的编写格式》，写作者必须遵守。语言的双重性。学术论文既使用书面语符号系统，又使用辅助书面语符号系统。对书面语言的要求是准确、严密、精炼、平实。辅助书面语符号系统，如图、表、照片、符号、公式等。使用辅助书面语，是因为学术论文的内容不仅要求定性准确，还要求定量准确，能够真实、具体、准确地反映事物的本质、变化和结果。二、学术论文的类型根据研究对象和研究方法的不同，一般将学术论文分为三种类型：理论型论文。这是以理论阐发为主的论文。其研究对象是广泛的自然现象或社会现象以及这些现象之间的联系。研究方法主要采用推理、理论证明、综合考察等。这类论文，有的提出某一概念或定义，有的论述某类事物的意义和影响，有的对原有理论做出补充和发展，有的推导出某个公式，等等。写作时务必注意理论推导的严密性。实验型论文。这是对科学实验的观察记录和对其分析讨论的论文。目的在于通过对实验结果的分析讨论，探讨客观事物的本质和规律。写作时，要求把实验结果与理论分析结合起来，从而得出正确的有科学价值的结论。描述型论文。这是对某种事物或现象进行客观描述和说明的论文。研究的主要方法是描述和比较。写作时要抓住研究对象内在的本质特征进行描述和说明，从而确认研究对象的科学价值。三、学术论文的格式根据国家标准GB 7713—87《科学技术报告、学术论文和学位论文编写格式》的规定，及目前国内外学术期刊的常规要求，基本格式是把整篇文章分为两个部分：第一部分是“前置部分”。包括题名、作者姓名、作者单位、单位地址、邮政编码、摘要、关键词、中图分类号、文献标识码、文章编号。第二部分是“主体部分”。包括前言、正文、结论、参考文献。“摘要”有加英文翻译和不加英文翻译两种。若加英文翻译，有两种摆放形式：一种是摆放在“主体部分”后面。另一种是摆放在“前置部分”之后、“主体部分”之前。如用第二种摆放形式，还需要在“英文摘要”前面把“文章标题”和“作者单位名称”也用英文翻译出来。“作者姓名”和“地址”用汉语拼音字母拼写出来。邮政编码仍用阿拉伯数码标示。四、学术论文的写作要求题目。要力求用最简洁、最准确的语言概括文章的内容，或者揭示文章的论点。作者姓名。写在文章题目下面一行的中间位置。“作者单位、地址和邮政编码”，写在作者姓名下面一行中间的位置，用圆括号括起。摘要（即内容提要）。能使读者尽快了解全文的主要内容。摘要必须以高度概括且精确简练的陈述来反映全文的内容。一般200—300字。关键词。是从文章中选取出来的最能代表文章中心内容或主题的词、词组、术语。它是一种能表达文献要素特征且具有实际意义的检索语言。一般选用3—8个关键词。关键词之间用分号隔开。前言（又称引言或序言）。内容包括：本课题研究的渊源；国内外研究概况及最新进展情况；本课题研究的方法、目的、意义和价值；研究工作的大致过程及成果达到的预期效果等。正文。是文章的主体和核心部分。学术论文的“创新性”主要在正文里体现。正文的水平决定着整个学术论文的水平。其写作要求，由于学术研究所涉及的学科不同，其选题、研究方法、结果和表述方式有很大差别。所以很难做出统一的具体规定。一般说：实验型学术论文,正文的内容应包括实验、结果和讨论三个部分。实验部分，要注意四点：（1）要用简明的语言叙述研究工作的情况，包括主要仪器设备的名称、规格，材料的制备、加工和纯化，或化学结构的鉴定方法等。（2）对实验方法、实验对象和实验程序应稍加详细地叙述。（3）要说明实验是在什么环境和条件下进行的。（4）写实验方法时要有详有略。前人的经典方法，只需一笔带过；若对前人的方法有改进，可加以说明；如属自己的创新，则需要详细地叙述。实验程序和实验数据可用图表表示。一些关键的仪器设备可用示意图或照片表示。这样，可以使人一目了然。结果部分，主要写对本课题研究所取得的成果和理论分析。这是论文的核心和关键内容。实验结果应包括在实验中观察到的现象、测得的数据和图像、合成的新物质以及创造的新技术等。对实验结果要做出定性或定量的分析，引出必要的结论，并证明其正确性。讨论部分，主要是对实验方法和结果两项内容进行综合分析、比较、论证。说明本课题研究成果的理论意义和实用价值。并将自己研究的结果与国内外对同类课题研究的结果进行比较，说明他们之间的异同，以体现论文的创新性。理论型学术论文的正文结构，主要是根据研究课题的内容和学术本身的逻辑关系来确定的，没有固定的结构格式。描述型论文，是对某种事物或现象进行说明的文章。和说明文的写法相近。正文内容，主要是抓住内在本质，通过描述和比较，说明和确认研究对象的科学价值。也没有固定的结构格式。结论。是全篇的总结。它不是实验结果的简单重复，而是更深一步的认识。也就是在研究结果的基础上，进一步得出科学的结论，使研究由感性认识上升到理性认识。结论的内容包括：简明地概括本文解决了什么问题，发现了什么规律，获得了什么结果；评价研究结果的理论意义和实用价值；叙述研究结果与文献报道的异同点；简述研究工作还存在的缺欠和需要进一步研究的问题。写的结论，必须措词严谨，逻辑性强，完整明晰。参考文献。是向读者介绍引用的相关资料。一是尊重别人的成果；二是说明自己写作的依据、课题研究的渊源。引用的，必须是公开发表的文献。引用方法，按正文所引文献首次出现的次序，用阿拉伯数字为序数，并加方括号，标注在所引文字结尾处的右上角。然后按序数顺序排列在文章末尾。五、学术论文的写作技巧（一）怎样选择课题选择课题是写作首先遇到的问题。选择好一个课题是学术论文成功的一半。怎样选择课题？要从以下几个方面着手：明确选题原则。基本原则是选择有价值的课题。所选择的课题必须是现代化建设和国计民生所需要的，或者是在学术领域中需要研究和亟待解决的问题。明确选题种类。通常把学术写作的课题概括为探求未知的课题、充实已知的课题、纠正通说的课题、学术讨论的课题、综合阐述的课题、科学普及的课题等。选择哪类课题，要根据自己的情况而定。了解研究现状。即在同类研究中，现有什么成果，达到了什么程度，哪些问题尚未解决。要选择他人没有研究过的或虽有研究但尚未取得充分成果的问题。选择的课题要符合主客观条件。主观条件包括写作者本人的知识结构、研究能力、工作经验、兴趣爱好以及对课题理解的深度等。客观条件包括实验条件、协作条件、经费等。要选择那些主客观条件都比较充分的课题。（二）怎样获得和选取资料1、怎样获得资料。要写好一篇学术论文，必须围绕课题的需要，最大限度地获得资料。充足的资料，不仅是写好文章的基础，而且能引出可靠的结论和创新性的观点。常用的获得资料的方法是：从实验中获得直接资料。实验型论文的资料，主要通过实验获取。在观察中获得直接资料。根据研究的需要，有选择地对社会或自然界所发生的现象进行系统地细致地观察。把观察到的结果记录下来，就是资料。观察一定要全面。要把整体观察和局部观察、定点观察和变换角度观察、个别观察和比较观察、静态观察和动态观察结合起来。这样，就不会把个性误认为共性，把个别特有现象误认为是一般规律。在调查研究中获得一手资料。根据写作的需要，深入到实际中去考察所研究的对象（包括自然的和社会的）。根据得到的资料，分析各种因素及其相互关系，从中发现事物的本质和规律。从查阅文献中得到间接资料。查阅与写作有关的文献资料，不仅可以了解同类课题研究的历史与现状，而且可以了解他人从事该项研究的经验和教训。还能够较快地获得自己所选课题需要借鉴的新理论、新观点和新资料。2、怎样选取资料。收集足够的资料之后，就要根据写作的需要，最小限度地选取资料。一要选取那些能充分表现主题、充分阐明观点的资料。二要选取新颖的资料。用新思维、新观点和新的方法论来充实研究的课题，使论文新颖夺目。三要确保资料的真实性。尽可能选取第一手资料。如果选取的是第二手资料，必须与原始资料核对，做到准确、无误。（三）怎样构思构思是写作者在掌握了足够资料的基础上，孕育文章的思维活动。包括主题的确立、题目的确定、结构的安排、提纲的编写等。也可以说是构想文章的蓝图。构思文章的过程也是疏通、理清思路的过程。一般说，有以下几个环节：思考一个最佳标题。方法：可以想出几个，罗列下来，经过比较，确定一个。待文章写完后再进行修改。思考出明确的论点。把总论点（中心论点）和分论点都固定下来。这些论点如何摆布也思考清楚。思考文章的结构。结构是文章的内部组织与构造。思考结构就是要解决文章的“组织安排”。前面讲过学术论文的写作格式。“格式”和“结构”是两个不同的概念。“格式”是一定的规格式样；“结构”是各个组成部分的搭配和排列。“GB7713—87国家标准”虽对学术论文的格式进行了规范，但绝不是把结构也“统一”了。应该是：格式固定，结构各异。思考所选取的资料。也是对选取的资料进行分类、集中、加工、提炼的过程。有两种方法：一种是发散性思考。就是围绕一个论点，把能说明这个论点的资料都集中到一起。另一种是收束性思考。就是把围绕每一个论点聚拢起来的一堆一堆的资料，再进行加工和提炼。既起到对资料精选的作用，又能使感性认识经过分析、判断和推理，上升为理性认识。思考写作提纲。对上述几个问题思考的过程，也是腹拟提纲的过程。把所思考的问题逐条记录下来，反复推敲、修改，搭起文章的基本框架，就是文章的结构，也就是写作提纲。
一、论文的书写格式规范化要求论文本身由论文题目、作者、中文摘要、关键词、正文、参考文献等几部分组成。1、论文题目:简明、确切地表述研究的.对象和内容，一般不超过25个字，可分两行书写。2、作者:处于论文题目正下方，须写明院系、专业、年级、班别、学号、姓名。3、摘要:摘要应反映文章的主要观点，重点表述研究内容及结论，必须重点突出、文字简练，中文摘要字数不超过300字。4、关键词:要符合学科分类及专业术语的通用性，并注意与国际惯例一致，中文关键词限制在3~8个。5、正文:论文的主体。论文须符合学术论文的格式，正文要标明各级标题，设计合理，文稿中应采用规范化名词术语。6、参考文献:必须是本人真正阅读过的，应选用公开发表的资料。以近期发表的学术期刊文献为主，图书类文献不能过多，且要与论文内容直接相关，像中科知库的论文参考格式就比较好，参考文献应按文中引用出现的顺序列全。