可以的 某宝上有很多这类帮忙做数据分析的。一般这些人都有一定的分析数据的能力，而且你们去会事先沟通的所需要分析的结果能不能做，所以这不用太担心。需要担心的是你手上的数据有没有敏感数据，如果把这个数据给了别人被他盗用了怎么办？这个需要慎重考虑。
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!
你要先有论文的目的和分析思路，然后根据目的的论文和分析思路，确定需要收集的数据和类型，最后才考虑 应该用spss什么方法来实现。
下面是我自己写的一个 带数据分析的论文写作指导
首先，我要说明这里的指导并非常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。
迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作,其中涉及到有医学类、护理类、人文社科类、教育类、经济学类、心理学类等，单凡需要用到数据分析的论文。因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。
很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。
而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。
因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：
首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。
其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。
第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。
第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。
第五．具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。
第六．这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体分析过程了。不会怎么办，前面已经知道了分析方法，这种情况，只有找本教材，然后找对应的方法介绍学习即可，或者实在不行找人指导，找人帮忙等等。
最后。分析完成后，开始整篇论文的写作。其实完成前面的每一步，到最后写文献综述以及讨论时，自然就会得心应手了，很少会需要绞尽脑汁甚至东拼西凑。
研究方法通常可以分为三大类，分别是差异关系，相关关系和其它关系。
参考资料：
