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算的。
根据《高等学校预防与处理学术不端行为办法》的规定，在科学研究及相关活动中有下列行为之一的，应当认定为构成学术不端行为：
（一）剽窃、抄袭、侵占他人学术成果；
（二）篡改他人研究成果；
（三）伪造科研数据、资料、文献、注释，或者捏造事实、编造虚假研究成果；
（四）未参加研究或创作而在研究成果、学术论文上署名，未经他人许可而不当使用他人署名，虚构合作者共同署名，或者多人共同完成研究而在成果中未注明他人工作、贡献；
（五）在申报课题、成果、奖励和职务评审评定、申请学位等过程中提供虚假学术信息；
（六）买卖论文、由他人代写或者为他人代写论文；
（七）其他根据高等学校或者有关学术组织、相关科研管理机构制定的规则，属于学术不端的行为。
因此对于论文的态度一定要严谨，不要心存侥幸，认真改。否则高校可以按照学生管理的相关规定，给予相应的学籍处分。学术不端行为与获得学位有直接关联的，由学位授予单位作暂缓授予学位、不授予学位或者依法撤销学位等处理。
拓展资料
学术不端是指学术界的一些弄虚作假、行为不良或失范的风气，或指某些人在学术方面剽窃他人研究成果，败坏学术风气，阻碍学术进步，违背科学精神和道德，抛弃科学实验数据的真实诚信原则，给科学和教育事业带来严重的负面影响，极大损害学术形象的丑恶现象。
这种现象的出现主要是现今学术体制中学术行政化的衍生现象。
在数据处理方面，研究结果应该建立在确凿的实验、试验、观察或调查数据的基础上，因此论文中的数据必须是真实可靠的，不能有丝毫的虚假。研究人员应该忠实地记录和保存原始数据，不能捏造和窜改。虽然在论文中由于篇幅限制、写作格式等原因，而无法全面展示原始数据，但是一旦有其他研究人员对论文中的数据提出疑问，或希望做进一步了解，论文作者应该能够向质疑者、询问者提供原始数据。因此，在论文发表之后，有关的实验记录、原始数据仍然必须继续保留一段时间，一般至少要保存5年，而如果论文结果受到了质疑，就应该无限期地保存原始数据以便接受审核。
如果研究人员没有做过某个实验、试验、观察或调查，却谎称做过，无中生有地编造数据，这就构成了最严重的学术不端行为之一——捏造数据。如果确实做过某个实验、试验、观察或调查，也获得了一些数据，但是对数据进行了窜改或故意误报，这虽然不像捏造数据那么严重，但是同样是一种不可接受的不端行为。常见的窜改数据行为包括：去掉不利的数据，只保留有利的数据；添加有利的数据；夸大实验重复次数（例如只做过一次实验，却声称是3次重复实验的结果）；夸大实验动物或试验患者的数量；对照片记录进行修饰。
资料来源 百度百科 学术不端 高等学校预防与处理学术不端行为办法
是数据处理时的错误。如果是硕士毕业论文，这个只是数据处理时的错误。除非你原文是有颠覆性的结果且改正后就没了，也没有人会在意你数据处理时出现的错误。
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。
因为本科毕业生的论文，知网并没有收录。所以在知网的论文库里面并没有本科论文，自然搜不出来。
大学毕业首先会经历的事情就是需要写论文，只有论文过了，学分够了，你才能顺利的毕业，毕业论文知识网搜不到，不代表知识网查重不到！知识网隐形数据库：联合比对库！很多学生都是因为参考学长得比较多，和这个库重复稿，导致延期答辩，在外面些毕业论文之际，很多的同学都会借鉴参考一些文献，其中就包括往届的学长学姐的毕业论文，参考的东西越多，随之出现得问题也会越来越多，学校要从知网查重，很多的同学都会把学长学姐的论文简单在知网上搜检查一遍，发现没什么收录的问题，或者只是采用了某些的片段，结果学校查重的时候，就会发现标红的地方就是自己借鉴的地方，知网的功能是隐藏的，并不会对外公开，但是，知网拥有记忆的功能，可以检测到半年以上的学长毕业论文。 知网文献检搜到的目前为止还不收录本科的毕业论文，查询知网的文献只会跳出期刊，硕博论文，但是知网的查重论文对比库则会收取一些本科毕业论文，一方面与知网存在合作关系的高校会将学生的毕业论文传到知网上，另一方面就是使用知网查重的毕业论文都会自动被收取到比对库。各个高校偶会有自己的论文数据库，每一篇的毕业论文都是会被收取在内的，而且毕业论文最终都要打印出来然后装订成册，最后会上交到学校的，虽然说本科的毕业论文会保存，但是查看的话，会可能比较麻烦。 这种本科的毕业论文，如果想查重就是自我检查的一种方法，或者尽力查，也是会查到一点的。
要写毕业论文的作者可以咨询本网站的编辑老师，他们会根据您具体所学专业进行指导，帮助您找到相应的参考文献。不过大家在选择论文指导网站时，一定要选正规有资质的论文机构，这样所提供的参考文献知识或者是论文发表才有保障，期刊之家就是这样的网站，论文发表服务已有十余年的经验，指导了众多毕业生论文，帮助他们顺利毕业。另外小编在此也提醒大家，在寻找毕业论文参考文献时可以充分利用学校的图书馆，在图书馆查找资料的时候虽然不如在网络上搜索快，但是在一本书中不仅包括我们所需要的资料，还包括了其他内容，我们可以在查找资料的时候了解下其他的内容，而且我们也可能找到在网络上找不到的资料。知网、万方、维普等大型数据库也是查找参考文献的重要途径，不过搜索起来比较麻烦，您可以咨询本网站编辑，告知您搜索方法，或者交由他们为您指导搜索，给您润色论文，这样您的论文无论是答辩，还是发表成功率都会很高。
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。
要一致呢，论文里面阐述的不就是你的题目的要求，到时候答辩，老师问你里面的数据和来源以及相关问题你回答不出来那不惨了，所以还是要一致才有说服力
不显著相关的原因太多了。有调查设计、数据来源、抽样方法、质量控制、录入错误、分析方法错误等原因，没法判断的
呵呵，改数据吧，一般很少有论文的数据是想要的结果
你好，我是统计+SPSS高级认证，QQ（1967806762），也许可以和你有效交流
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
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!
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。
大数据在银行业的应用 一、舆情分析 对于银行来说，舆情分析包括：银行的声誉分析、品牌分析和客户质量分析。它主要是通过分析网络社交媒体的评论，对于客户的流失情况进行预警，还可以通过对新闻热点的跟踪以及政府报道的分析，为银行提供个性化的分析场所。 二、客户信用评级 银行可以通过手机客户申请信用卡的数据，分析客户的信用程度，从而帮助业务人员做出相应的决策。 三、客户与市场洞察 银行可以通过跟踪社交媒体的评论信息，利用各种非结构化数据，对客户进行细分，改进客户的流失情况。这是银行对于市场的趋势分析。 四、运营优化 银行通过大数据平台对各种历史数据进行保存和管理，同时可以对系统日志进行维护、预测系统故障，从而提升系统的运营效率。 五、风险与欺诈分析 主要包括财务风险分析、贷款风险分析、各种反洗钱和欺诈调查和实时欺诈分析等内容。所谓财务风险分析是分析信用风险和市场风险产生的数据；贷款风险分析是从媒体或者社会公众信息中提取企业客户和潜在客户的信息。提高对于风险的预测能力和预警能力；反洗钱与欺诈调查是提取犯罪记录的信息；实时欺诈分析则是对大量的欺诈数据进行分析。 银行数据架构规划 随着银行业务的扩展，可以对数据进行架构规划。大数据的数据架构规划可以采用Hadoop技术，即通过与节后或数据进行关联，进一步拓展对非结构化数据的处理。其数据源包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。半结构化数据和非结构化数据通过网络爬虫的方式来搜集，再经过内容管理处理，将数据进行结构化处理，然后可以将内容管理处理得出的数据信息存放到基础数据存储中。这是基于HDFS存放的非结构化数据。 大数据为银行创造的价值 当银行客户与银行产生交易，会产生大量的数据，这些数据具有大量的业务价值，为银行进行有针对性的营销创造了机会。 在大部分的应用中，随着数据量指数级的增长，特别是一些非结构化数据的快速增长，大量的数据导致分析时间增长，传统的商业智能已经无法满足需求，阻碍了业务的发展，以FineBI为代表的新型BI的涌现，无论在数据处理量和速度上都相比传统BI有突破性的进步。 在很长的一段时间内，银行的大部分业务是建立在客户和银行的交易过程中的，但是为了能更好地为客户服务，光靠依赖这些数据是不够的。随着技术的进步，银行可以通过很多途径来搜集客户的资料。从而进行有针对性的营销。 随着互联网技术的发展，客户可以通过电子渠道对银行业务发表看法或者购买银行产品。这些操作都是为增强对于客户的了解，降低信息的不对称性。 目前来说，在利率市场化的趋势下，存款的稳定性降低，存贷款的利差收窄，数据分析已经逐渐成为银行实现核心业务价值的重要手段。金融脱媒会导致大量客户的流失和客户忠诚度的降低。银行作为“支付中介”的地位开始动摇，客户对于银行服务的要求越来越高。 在这种情况下，银行需要通过大数据深入全名了解客户的基本信息，提升业务运行的效率，逐步提高客户的体验。通过对大数据的加工以及挖掘，可能为银行带来极大的效益，特别是商业银行。 对于银行来说，风险管控和用户营销是未来最重要的两个方向。而对客户的信用评分是实现这两个方向的重要条件之一。信用评分是根据申请人的申请信息和证明材料，帮助业务员作出决策，降低坏账率。 比如：我们可以根据大数据的分析和查询，有针对性地为客户提供理财产品建议和提醒，同时通过对大数据的分析和挖掘，来评估客户的信用风险和资金偿还能力，降低了银行的各种风险。
学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考：1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战7、大数据背景下银行外汇业务管理分析8、大数据在互联网金融领域应用9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施10、大数据公司内部控制构建问题11、大数据征信机构运作模式监管12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系15、大数据助力普惠金融
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
在中国庞大的应用市场和人群下，深入观察变化且复杂的市场，探索以大数据为基础的解决方案成为了银行提高自身竞争力的一大重要手段。大数据技术是互联网金融的一大技术支撑，通过对人们在互联网上活动信息形成的数据的收集、挖掘、整理、分析和进一步应用，来创新思维、产品、技术、风险管理和营销。而数据是互联网金融的核心，未来计算机网络互联网金融业的竞争力将取决于数据的规模、有效性、真实性以及数据分析应用的能力。
一、我国互联网金融的概况
互联网金融作为二十一世纪高新产物，是传统的金融行业与互联网时代的有机结合，利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。这种新型金融模式具有颠覆式的影响，创新型巨大改革，不仅推动了我国利率市场化的进程，甚至影响整个经济与社会发展水平。
二、互联网金融的运作模式
(一)第三方支付模式
第三方支付模式，即某些具有一定实力和信誉保障的第三方独立机构，与各大银行签约后所提供的交易支持平台。
(二)P2P模式
又称点对点信贷，即一方贷款，一方借款，通过互联网作为中间平台的新型模式。这个模式对于微型小额的'信贷以及需要紧急周转资金的创业者是一个很好的选择。
(三)众筹模式
众筹就是大众筹资，需要筹资的企业或个人通过互联网这个众筹平台运用自己独特的号召力并发挥创意，获得来自大众的资金援助。
(四)互联网金融门户
互联网金融门户的核心就是“搜索比价”的模式，采用垂直比价的方法让顾客在互联网上“货比三家”，选择自己最满意的商品。
(五)大数据金融
大数据金融就是从大量数据中提取有利用价值的信息，以云计算为基础来进行融资的模式。最具代表性的就是余额宝，用高于银行的利率吸引消费者融资，不断推动着金融业的发展与进步。
三、互联网金融中的大数据应用及意义
(一)反映市场情况：电商和统计部门通过利用大数据对指数的编制来反映市场的基本情况，有效的分析交易数据，识别出市场交易模式，帮助决策者制定高效率的套利战略。比如国家的统计局与百度、阿里巴巴等电商、电信、互联网企业签订合作协议，共同开发利用大数据。
(二)金融产品定价：金融的核心内容之一就是金融产品定价问题(尤其是金融衍生产品定价)，这一直是大家关心的重要领域，其中涉及有计算和数学建模等。以信用违约互换定价为例，除了考虑违约的传染性和相关性，还要考虑违约过程的建模和估计，通常需要复杂的数学模型并且验证困难。最近一种基于大数据的解决方法即利用实际交易数据估计违约概率使其简单方便。因此大数据能为互联网金融市场提供运营平台，有效的整合互联网金融资源，，促进资源优化配置。
(三)精确营销：通过对一些场景类环境数据、朋友关系和用户经历的人文数据、位置和购物等的行为数据，建立模型进行分析，进一步细分客户。之后，可以定向推出产品并投放广告，实现精确营销。这也符合STP战略思想。大数据通过分析社交网络市场的信息， 特别关注搜索引擎中的搜索热点，从而制定投资策略，使互联网金融实现了一种新的营销模式。
(四)监管风险：互联网金融虽提高了金融效率，但也使风险呈现出许多新形式。因此需要对互联网金融活动产生的大数据进行分析，及时准确发现风险暴露，采取相应的措施加以规避、防范，提高互联网金融安全性，促进互联网金融的创新。
(五)信用：利用大数据，可以在法律和道德所容许的范围内对评估对象的静态动态信用行为进行收集、整理、分析挖掘，使人的信用立体化，进而评估个人或群体的信用，建立用户的增信模型和信用评分，打破了金融机构垄断用户信息的状况。
四、互联网金融大数据应用中存在的问题
互联网金融业本就拥有大数据，已成为自然产生大数据的重要领域，因此在互联网金融大数据应用中体现出了一些问题和挑战。
1、大数据处理速度满足不了各方的需求，体量大，噪声水平、数据来源和其他因素引起的内容和频率变化快，增加了大数据问题的复杂性。
2、大数据中含有大量的噪声信息甚至是虚假信息，出现信息过载的问题。
3、部分企业不愿公开、上传数据，造成不公开数据部门占便宜、公开数据部门吃亏的状况，形成了数据的公开、共享等方面不尽人意的局面。
4、容易泄露用户信息，造成滥用法律法规建设及滞后的现象。如商家对客户交易信息的过度营销，下载不安全的APP、用户扫描二维码支付都可能泄露个人的信息，买卖用户信息的不法交易等。
5、并非互联网金融的所有参与者都具备大数据分析的能力，数据分析挖掘能力不平衡。
五、结论
通过对互联网金融大数据的运行模式以及应用初步探究，我们发现还有很多问题等待我们去解决，严峻的考验只会让我们的路走得更稳固，金融业近些年的巨大发展和变革让我们更加坚定的去深思时代产物与新型科技的碰撞带来的丰硕成果，不断更新互联网金融时代，带领我们进入更美好的时代。