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如果你是做问卷调查类（发放问卷，收集数据<通常学营销的人会这样做>）的，那么就根据你的题项设置变量，并录入数据（通常是用SPSS分析，也有用其他工具比如说Eviews的）。然后做数据的信度和效度检验（此处KMO值是比较重要的），再做基本的描述性统计分析，然后是主成份提取（即因子分析），从多个变量中提取几大因子，结果主要看旋转成分矩阵，然后用几个因子跟因变量做回归，得出影响关系的回归方程。举个例子说，你的问卷中有30个题项（前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性），则对应30个变量X1，X2，......,X29，X30，录入这30个变量的数据，如果你收集了500份问卷，其中420份是有效问卷的话，则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验，描述性统计分析，因子分析，假设通过因子分析提取出4个主成份（因子），分别为F1，F2，F3，F4，这个时候对因子命名并将其生成新的变量，然后再将F1，F2，F3，F4和Y做回归分析，得到回归方程，通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS：你这里的因变量消费者态度需要量化，在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。
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
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。
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、内容要求 毕业设计报告正文要求： （一）理、工科类专业毕业设计报告正文内容应包括：问题的提出；设计的指导思想；方案的选择和比较论证；根据任务书指出的内容和指标要求写出设计过程、课题所涉及元件结构和相关参数的设计计算，有关基本原理的说明与理论分析；给出所设计课题实际运行的数据或参数，并与理论设计参数进行比较和分析，说明产生误差的原因。最后要对所设计课题实用价值做出评估说明；设计过程中存在的问题，改进意见或其它更好的方案设想及未能采纳的原因等。 （二）经济、管理类专业毕业设计报告或论文正文应包括：问题的提出、设计的指导思想；设计方案提出的依据，设计方案的选择和比较；设计过程；所运用的技术经济分析指标和方法；数学模型及其依据，数据计算方法；对设计方案的实用性和经济效益等方面做出评估；对设计实施过程中存在的问题 （ 或可能发生的问题 ） 提出合理化建议。毕业论文的基本论点、主要论据；根据国家有关方针、政策及规定联系实际展开理论分析。 （三）文科类专业毕业设计报告或论文正文应包括：问题的提出、解决问题的指导思想；解决方案提出的依据，解决方案的选择和比较，结论。 二、论文印装 毕业论文用毕业设计专用纸打印。正文用宋体小四号字，行间距为24磅；版面页边距上3cm，下、左，右2cm。 三、论文结构、装订顺序及要求 毕业论文由以下部分组成： （一）封面。论文题目不得超过20个字，要简练、准确，可分为两行。 （二）内容。 1、毕业设计（论文）任务书。任务书由指导教师填写，经系主任、教务部审查签字后生效。 2、毕业设计（论文）开题报告； 3、毕业设计（论文）学生申请答辩表与指导教师毕业设计（论文）评审表； 4、毕业设计（论文）评阅人评审表； 5、毕业设计（论文）答辩表； 6、毕业设计（论文）成绩评定总表； 7、中英文内容摘要和关键词。 （1）摘要是论文内容的简要陈述，应尽量反映论文的主要信息，内容包括研究目的、方法、成果和结论，不含图表，不加注释，具有独立性和完整性。中文摘要一般为200-400字左右，英文摘要应与中文摘要内容完全相同。“摘要”字样位置居中。 （2）关键词是反映毕业设计（论文）主题内容的名词，是供检索使用的。主题词条应为通用技术词汇，不得自造关键词。关键词一般为3-5个，按词条外延层次（学科目录分类），由高至低顺序排列。关键词排在摘要正文部分下方。 （3）中文摘要与关键词在前，英文的在后。 8、目录。 目录按三级标题编写，要求层次清晰，且要与正文标题一致。主要包括绪论、正文主体、结论、致谢、主要参考文献及附录等。 9、正文。论文正文部分包括：绪论（或前言、序言）、论文主体及结论。 （1）绪论。综合评述前人工作，说明论文工作的选题目的和意义，国内外文献综述，以及论文所要研究的内容。 （2）论文主体。论文的主要组成部分，主要包括选题背景、方案论证、过程论述、结果分析、结论或总结等内容。要求层次清楚，文字简练、通顺，重点突出，毕业设计（论文）文字数，一般应不少于8000字（或20个页码）。外文翻译不少于3000字符，外文参考资料阅读量不少于3万字符。 中文论文撰写通行的题序层次采用以下格式： 1 格式是保证文章结构清晰、纲目分明的编辑手段，毕业论文所采用的格式必须符合上表规定，并前后统一，不得混杂使用。格式除题序层次外，还应包括分段、行距、字体和字号等。 第一层次（章）题序和标题居中放置，其余各层次（节、条、款）题序和标题一律沿版面左侧边线顶格安排。第一层次（章）题序和标题距下文双倍行距。段落开始后缩两个字。行与行之间，段落和层次标题以及各段落之间均为24磅行间距。 第一层次（章）题序和标题用小二号黑体字。题序和标题之间空两个字，不加标点，下同。 第二层次（节）题序和标题用小三号黑体字。 第三层次（条）题序和标题用四号黑体字。 第四层次及以下各层次题序及标题一律用小四号黑体字。 （3）结论（或结束语）。作为单独一章排列，但标题前不加“第XXX章”字样。结论是整个论文的总结，应以简练的文字说明论文所做的工作，一般不超过两页。 10、致谢。对导师和给予指导或协助完成毕业设计（论文）工作的组织和个人表示感谢。文字要简洁、实事求是，切忌浮夸和庸俗之词。 11、参考文献及引用资料目录（规范格式见附文）。 12、附录。 13、实验数据表、有关图纸(大于3#图幅时单独装订)。 (三)封底。 附：规范的参考文献格式 参考文献（即引文出处）的类型以单字母方式标识：M——专著，C——论文集，N——报纸文章，J——期刊文章，D——学位论文，R——报告，S——标准，P——专利；对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。 参考文献一律置于文末。其格式为： 1、专著 示例 [1] 张志建.严复思想研究[M]. 桂林：广西师范大学出版社，1989. [2] 马克思恩格斯全集：第1卷[M]. 北京：人民出版社，1956. [3] [英]蔼理士.性心理学[M]. 潘光旦译注.北京：商务印书馆，1997. 2、论文集 示例 [1] 伍蠡甫.西方文论选[C]. 上海：上海译文出版社，1979. [2] 别林斯基.论俄国中篇小说和果戈里君的中篇小说[A]. 伍蠡甫.西方文论选：下册[C]. 上海：上海译文出版社，1979. 凡引专著的页码，加圆括号置于文中序号之后。 3、报纸文章 示例 [1] 李大伦.经济全球化的重要性[N]. 光明日报，1998-12-27，（3） 4、期刊文章 示例 [1] 郭英德.元明文学史观散论[J]. 北京师范大学学报（社会科学版），1995（3）. 5、学位论文 示例 [1] 刘伟.汉字不同视觉识别方式的理论和实证研究[D]. 北京：北京师范大学心理系，1998. 6、报告 示例 [1] 白秀水，刘敢，任保平. 西安金融、人才、技术三大要素市场培育与发展研究[R]. 西安：陕西师范大学西北经济发展研究中心，1998. 7、对论文正文中某一特定内容的进一步解释或补充说明性的注释，置于本页地脚，前面用圈码标识。 8、其他要求 （1）文字 论文中汉字应采用严格执行汉字的规范。所有文字字面清晰，不得涂改。 （2）表格 论文的表格可以统一编序，也可以逐章单独编序，采用哪种方式应和插图及公式的编序方式统一。表序必须连续，不得重复或跳跃。表格的结构应简洁。 表格中各栏都应标注量和相应的单位。表格内数字须上下对齐，相邻栏内的数值相同时，不能用‘同上’、‘同左’和其它类似用词，应一一重新标注。 表序和表题置于表格上方中间位置，无表题的表序置于表格的左上方或右上方（同一篇论文位置应一致）。 （3）插图 插图要精选。图序可以连续编序，也可以逐章单独编序，采用哪种方式应与表格、公式的编序方式统一，图序必须连续，不得重复或跳跃。仅有一图时，在图题前加‘附图’字样。毕业设计（论文）中的插图以及图中文字符号应打印，无法打印时一律用钢笔绘制和标出。 由若干个分图组成的插图，分图用a,b,c,……标出。 图序和图题置于图下方中间位置。 （4）公式 论文中重要的或者后文中须重新提及的公式应注序号并加圆括号，序号一律用阿拉伯数字连续编序，或逐章编序，序号排在版面右侧，且距右边距离相等。公式与序号之间不加虚线。 （5）数字用法 公历世纪、年代、年、月、日、时间和各种计数、计量，均用阿拉伯数字。年份不能简写。数值的有效数字应全部写出。 （6）软件 软件流程图和源程序清单要按软件文档格式附在论文后面，特殊情况可在答辩时展示，不附在论文内。 （7）工程图按国标规定装订 图幅小于或等于3#图幅时应装订在论文内，大于3#图幅时按国标规定单独装订作为附图。 （8）艺术设计作品 无法用纸质文档保存的艺术设计作品应用光盘或照片保存。 (9)计量单位的定义和使用方法按国家计量局规定执行。 以上是我的毕业论文要求，全国各个学校其实都是一样的. 回答完毕.
如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断
创建论文数据分析计划提示：
1、系统化
学生可以通过将研究数据系统化来开始论文数据分析。收集想法，思考哪些方面是重要的，而哪些会让自己的想法变得混乱。思考自己所收集信息的真正价值，信息的数量不会帮助论文写作，质量更加重要。
2、结构
组织论文分析。对于学生和读者来说，一切都应该非常清楚。无论主题多么复杂，都应该将其分成几部分，并按顺序排列，使人们能够对问题的所有要点有一个很好的了解。每一章都应该是自己的一个小想法。
3、词汇
论文中不应该有自己不理解的任何词汇，因为很可能读者也不会理解。对于不理解的术语，或者在写作过程中学到的术语，应该在创建论文分析时进行解释。
4、因果关系
在收集数据并将材料系统化后，学生应该退后一步，考虑因果关系。应分析关键点的有效性。如果已经做好了系统和结构部分，这应该不会太复杂。
5、重要性
从理论和实践上思考论文的要点。如果不了解大局，就无法制定好的论文数据分析计划，这就是整篇论文的意义所在。
6、简化
最后，论文数据分析计划可以帮助写作。不要浪费太多时间将已经很复杂的任务复杂化。目标应该清晰，过程要简化。
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。
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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。
A、需求分析阶段：综合各个用户的应用需求。B、在概念设计阶段：用E-R图来描述。C、在逻辑设计阶段：将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型，如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图(VIEW)形成数据的外模式。D、在物理设计阶段：根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。一展开就够论文字数了
基本信息描述
统计描述一般指的是均数、标准差等
数据分析怎么写
数据分析怎么写？众所周知，数据分析报告是根据数据分析原理以及方法,运用数据来反映以及分析事情的现状、原因、本质,得出结论和解决办法，我相信很多人在想到数据分析报告的时候是都十分痛苦的，不知从何下手，下面为大家分享数据分析怎么写。
需求分析
一定要了解一定要了解清楚要什么再开始动手。如果只知道出发，不知道方向、目的，那么有可能会越走越远离方向。就好像做菜，比如你爱人想吃鱼，你也没继续问，就给她做了一道红烧鲤鱼。但是事实上你可能都没了解清楚，她是像是具体那种鱼，是想要红烧清蒸还是其他做法。可能你做了很多的工作，付出了辛勤的劳动，但最后她仍然不满意。做数据分析也是如此，如果没有了解清楚需求，有可能最后会造成全盘的返工。
最好需要了解报告的用途、形式、重点目标和完成时限。即使你拿到了草稿或者样本也要自己了解一遍比较好。主要原因是因为，现在如果是你做，那你就是负责人。你应该最清楚如果让报告满足所有需求。另外，之前的报告不一定就考虑到了所有的细节，如果做之前没有考虑，那么最后还有可能会一步一步增加细节，也会耽误时间。
前进一定要有方向，做数据分析一定要有需求分析！
数据采集
数据的数量和质量对于数据分析师和食材的数量及质量对于厨师的意义是一样的。如果没有数据，那就像空有一身厨艺却没有任何食材的厨师。所以，做好需求分析之后的下一步一定是数据采集。
数据采集就是收集相关原始数据的过程，为数据报告提供了最基本的素材来源。在现实中来源有多种多样，直接问业务发生者或者一线管理者、公司运营后台的数据、网站运营时的数据等等。数据采集工作要做的就是尽可能地收集可能能用得上的数据，并集中地保存到合适的文档里，用于后期的处理。
数据采集的数量一定要足够多，否则难以发现有价值的数据规律；此外收集的过程中也要主要收集准确的资料，虚假的数据无法生成可信且可行的数据报告。这要求在数据收集的过程中不仅应该有科学而严谨的方法，而且对异常数据也要具备一定的甄别能力。
数据处理
厨师在进行烹饪之前，一般会对食材进行一定的处理，方便后续烹制。食材经过处理才能被用来加工，同样的，数据也只有被经过处理之后才能拿来制作数据报告。
采集到的数据要继续进行加工整理才能形成合力的规范样式，用于后续的数据分析运算，因此数据处理是整个过程中一个必不可少的中间步骤，也是数据分析的前提和基础。数据经过加工处理，可以提高可读性，更方便运算；反之，如果跳过这个环节，不仅会影响到后期的运算分析效率，更有可能造成错误的分析结果。
举一个常见的例子，如果是从业务发生者或者是一线管理者收集来的数据很有可能格式不统一，如果不做处理，很难开展下一步的工作。
数据分析
食材都处理好了，后续还要掌握火候，按照食谱的顺序来加工操作。数据分析也一样，前期方案和数据都准备好了，按照既定的方法就可以实现预定的目标。
通过专门的.统计分析工具以及数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和研究，从中发现数据的内在关系和规律，获取有价值有意义的信息。
数据展现
菜做好了，也得装盘才行。如果是客人未尝试过的，有份介绍可能更好。菜肴的色相意味形以及为专人订制的价值就是展示的主要目标。
同样，数据分析的结果最终要行程结论，这个结论要通过数据分析报告的形式展现给决策者。数据分析报告的结论要简洁鲜明，一目了然，同时还要有足够的论据支持，这些论据就包括分析的数据以及分析的方法。
因此，在最终的数据报告中，表格和图形是两种常见的数据展现方式。通常情况下，一图胜十表，一表胜十言。所以，在数据展现上，我们一定要做到可视化。图表具有直观而形象的特点，可以化冗长为简洁，化抽象为具体，使数据和数据关系得到最直接有效地表达。如果你想要表现一个营业部经营状况的趋势性结论，使用一串枯燥的数字或者一串文字，远不如一个折线图加趋势线更能说明问题。
经过上面这几个步骤的操作，一份完整的数据报告就可以形成，其中的价值将会在决策和实践中起到作用。
寻找真因
数据分析经过上述步骤看起来基本完成，但是真正的来说，数据分析一定要和实际业务相结合，要为决策者决策服务。下面这几个步骤是重点为决策者服务。
分析类别：
首先需要知道自己报告的类别，如你需要做 昨天的交易分析，那就是描述性分析。你需要找到订单量下降的原因，就是解释性分析。你需要对下个月的销售做提前采购计划，就是预测性分析。针对一个未知的事情，比如你们产品是否需要增加某个功能模块，做探索研究，就是探索性分析。
分析流程：
数据分析一般都是一次性的，一般都是专题分析报告。提需求的方式，是我们有一个问题需要解决（解释性，探索性，描述性，预测性）。而不是提的需求是，我需要一个什么样格式的数据，你们计算好了发给我一下，甚至直接给我做一个ppt和报表。客户说 自己想买一瓶可乐，其实他只是口渴，我们只需要给他点喝的就行。
分析报告类型：
数据分析报告是数据分析过程和思路的最后呈现，得出分析的结论并给出解决方案。其本质上是在写一篇有理有据，逻辑性强的议论文。针对不同的分析目的选择不同的报告形式和内容。
报告结构：
一份数据分析报告由以下几个部分组成，一般都是总分总的格式：
标题：
标题是一份报告的文眼，是全篇报告最浓缩的精华。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。
在标题的命名过程中，现在有一份关于数据分析师招聘和薪酬方面的一份报告，你可以：
1. 直接在标题中放上报告的结论，例如《数据分析师在人工智能大环境下需求直线上升》
2. 提出分析报告的研究问题，例如《数据分析师的职业规划在哪里》
3. 中规中矩地写上研究的主题，例如《数据分析师的招聘研究》
目录：
提现数据分析报告的整体架构
前言
前言部分就和写论文时候的Abstract类似：
1、 要写出做这次分析报告的目的和背景
2、略微阐述现状或者存在的问题
3、通过这次分析需要解决什么问题
4、运用了什么分析思路，分析方法和模型
5、给出总结性的结论或者效果
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。
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
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。
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。