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定性论文和定量论文是两种不同的研究方法，它们的区别如下：
1. 研究对象不同：定性研究的对象通常是文字、图片、录音、视频等非数字化的数据，而定量研究的对象通常是数字化的数据，例如统计数据、问卷调查数据等。
2. 研究方法不同：定性研究通常采用观察、访谈、文献分析等方法进行数据收集和分析，强调对研究对象的深入理解和解释；而定量研究通常采用统计分析、实验研究等方法进行数据收集和分析，强调对数据的客观测量和分析。
3. 研究结果呈现方式不同：定性研究的结果通常是通过描述、解释、归纳等方式进行呈现，强调对研究对象的深入理解和解释；而定量研究的结果通常是通过统计分析、图表等方式进行呈现，强调对数据的客观测量和分析。
总之，定性研究和定量研究是两种不同的研究方法，选择何种方法应根据研究目的和对象的不同而定。
议论文的论据考点：论据是论点立足的根据，一般全为事实论据和道理论据。1、用事实作论据。事例必须真实可靠，有典型意义，能揭示事物本质并与论点有一定的逻辑联系。议论文中，对所举事例的叙述要简明扼要，突出与论点有直接关系的部分。明确论据时，不仅要知道文中哪些地方用了事实论据，还要会概括事实论据。概括时，要做到准确，必须依据论点将论据本质特点把握住，然后用确切的语言进行表述。 2、用作论据的言论，应有一定的权威性，直接引用时要原文照录，以真核对，不能断章取义；间接引用时不能曲解原意。
没有数据分析的论文有什么意义，这个没有洗过也不是特别了解要不你问一下写过的人或者晚上去了解一下吧。
摘要：本文用模特卡罗模拟方法研究了样本容量在54以下的DW统计量的分布特征，并给出小样本DW检验临界值表。同时用DW检验提出了一个判别最小二乘估计中是否存在虚假回归的有效方法。关键词：模特卡罗模拟，DW分布，非平稳性，协整Distribution of Small Sample DW StatisticZhang Xiaotong1 Zhao Chuxiao2(1. Institute of International Economics, Nankai University, Tianjin 300071)(2. Management School, Tianjin University, Tianjin 300072)Abstract In this paper we investigated the DW distribution with sample size under 54 by Monte Carlo simulation method and gave a critical table for small sample DW test. Based on that we proposed a method for recognizing spurious regression in ordinary least squares : Monte Carlo simulation, DW distribution, nonstationary, cointegration1．概述八十年代以来，Engle-Granger (1987), Engle-Yoo (1987) 和Sargan-Bhargava (1983)都曾提及用DW统计量检验非平稳变量间的协整性问题。在Sargan-Bhargava (1983)中还专门给出一个DW协整检验用表。但在这些论文中均未对小样本DW统计量的分布特征给与研究。本文采用蒙特卡罗模拟方法对小样本DW统计量的分布特征进行了充分、详细的研究。样本容量分别取为10，20，30，40和50。变量的设定分为三种情形：一. 所涉及的两个变量都取自I(1)过程；二. 所涉及的两个变量中一个取自I(1)过程，一个取自I(0)过程；三. 所涉及的两个变量都取自I(0)过程。在有些国家以年为单位的时间序列的最大可观测值个数并不是很大，所以对小样本DW统计量分布特征的研究有着非常重要的理论与现实意义。本文结构如下。第二节推导两个I(1)变量进行最小二乘回归后，由残差计算的DW统计量的极限分布表达式，第三节介绍蒙特卡罗模拟结果及其分析，第四节给出实例，第五节给出结论。2．DW统计量的极限分布给定如下随机数据生成系统，yt = yt-1 + ut , y1 = 0, （1）xt = xt-1 + vt , x1 = 0, （2）其中ut, vt ~ I(0), E(ut) = E(vt) = 0; E(ui uj) = 0, i ¹ j," i, j。则yt和xt为相互独立的两个I(1)过程。建立如下回归模型：yt = b0 + b1xt + wt . （3）当对上式进行最小二乘估计时，会产生虚假回归问题。用随机误差wt的最小二乘估计值 构造DW统计量，（4）因为当T ® µ 时， 必然接近于零，上式中分子为Op(1)，而分母T -1sw2也是Op(1)，所以DW统计量是Op(T -1)的。当T ® µ 时，有DW Þ 0.即当用两个I(1)变量进行如模型(3)形式的回归时，DW统计量的极限分布为零。3．小样本DW分布的蒙特卡罗模拟及其结果分析当样本为有限样本，特别是小样本时，DW统计量的分布与其极限分布有着很大不同。由于上述条件下的DW统计量的分布无法用解析的方法求解，本文用蒙特卡罗模拟方法对DW统计量的小样本分布特征进行了研究。以模型(3)为基础，除了以yt，xt ~ I(1)为条件对DW分布（记为DW(1,1)）进行模拟外，还分别以yt ~ I(1)，xt ~ I(0) 和yt，xt ~ I(0)为条件进行了模拟（分别记为DW(1,0) 和DW(0,0)）。由于DW(0,0)就是通常意义的DW统计量，所以只模拟样本容量T = 10, 40两种情形。对于DW(1,1)和DW(1,0)，分别取T = 10, 20, 30, 40和50进行了模拟。在每个样本容量条件下各模拟1000次。所得结果见表一。首先见表一的第三部分，先分析DW(0,0) 的分布特征。由于DW(0,0) 就是通常意义的DW统计量，所以模拟结果表明，一. DW(0,0)分布的均值为2，不受样本容量大小的影响；二.分布是对称的，相应JB值（表中最后一列）说明小样本DW(0,0)统计量的分布与正态分布相当近似。三. 随着样本容量的增大，分布的标准差逐步减小。见表一的第一、二部分。小样本DW(1,1)和DW(1,0)统计量有着相似的分布特征。一. 分布均为右偏态，分布左侧有端点，端点为零；二. 随着样本容量的增大，DW(1,1)和DW(1,0)分布的右偏倚程度越来越大，分布均值逐步相左移动，90、95、99百分位数也逐步向左移动，同时分布的标准差逐步减小，分布的峰值越来越大，DW取值向零集中；三. 在样本容量相同的条件下，DW(1,0)分布总是位于DW(1,1)分布的左侧，即DW(1,0)分布的均值、百分位数以及方差都比DW(1,1)分布的相应量小。T = 50模拟1000次的DW(1,1)和DW(1,0)分布的结果分别见图一和图二。表一 DW分布的蒙特卡罗模拟结果类 型 样本容量 百 分 位 数 均 值 标准差 偏 度 JB统计量1 90 95 9910 (1,1) 20 (1,0) 30 (0,0) 10 注：1. DW(1,1)表示由两个I(1)变量进行回归，计算得到的DW值2. DW(1,0)表示由一个I(1)变量和一个I(0)变量进行回归，计算得到的DW值。3. DW(0,0)表示由两个I(0)变量进行回归，计算得到的DW值。4. 在每个样本容量条件下各模拟1000次。图一 T = 50模拟1000次的DW(1,1)分布直方图 图二 T = 50模拟1000次的DW(1,0)分布直方图在相同样本容量条件下，DW(1,0)分布之所以位于DW(1,1)分布左侧，可作如下解释。随着T ® µ，DW(1,0)和DW(1,1)的分布都趋近于零。由于DW(1,0)来自于一个I(1) 变量和一个I(0)变量之间的回归，所以残差序列wt ~ I(1)。由于DW(1,1)来自于两个I(1)变量之间的回归，一般来说残差序列wt&nb1、统计范围GDDS将国民经济活动划分为五大经济部门：实际部门、财政部门、金融部门、对外部门和社会人口部门。对每一部门各选定一组能够反映其活动实绩和政策以及可以帮助理解经济发展和结构变化的最为重要的数据类别。系统提出了五大部门综合框架和相关的数据类别以及指标编制和公布的目标，鼓励以适当的、反映成员国需要和能力的频率和及时性来开发和公布指标。选定的数据类别和指标分为规定的和受鼓励的两类。规定的数据类别包括：（1）来自综合框架中的核心部分，如实际部门的国民帐户总量、财政部门的中央政府预算总量、金融部门的广义货币和信贷总量、对外部门的国际收支总量；（2）追踪分析统计类目，如实际部门的各种生产指数、财政部门的中央政府财政收支和债务统计、金融部门的中央银行分析帐户、对外部门的国际储备和商品贸易统计；（3）与该部门相关的统计指标，如实际部门的劳动市场和价格指数统计；（4）社会人口数据，包括人口、保健、教育、卫生等方面统计。除规定的数据类别以外，GDDS鼓励成员国发布更多的统计信息，以增强成员国经济实绩和政策的透明度。如实际部门列出储蓄、国民总收入指标，财政部门列出利息支付和偿债预计数据等。GDDS认为，系统所包括的大多数数据类别都是由各国官方机构编制的。将私人部门编制的数据包括进去将更有助于观察经济的全貌，并使各国数据的范围更加一致。但是，将一些由私人机构编制的数据包括在系统内会增加工作的复杂性，比如由官方转发这些数据隐含着对这些数据质量的认可，官方必须对在公众获得、数据完整性和数据质量方面的责任做出调整。2、公布频率公布频率是指统计数据编制发布的时间间隔。某项统计数据的公布频率需要根据调查、编制的工作难度和使用者的需要来决定。系统鼓励改进数据的公布频率。GDDS对列出的数据类别的公布频率作了统一规定。例如， GDDS要求国民帐户、国际收支平衡表按年公布，广义货币概览按月公布，汇率则每日公布。3、公布及时性公布及时性是指统计数据公布的速度。统计数据公布的及时性受多种因素制约，如资料整理和计算手续的繁简、数据公布的形式等。GDDS规定了间隔的最长时限，如按季度统计的GDP数据规定在下一季度内发布，按月度统计的生产指数规定在6周至3个月内公布。GDDS将选定的数据类别分为规定性和鼓励性两类，目的是给予参加国公布统计数据一定的灵活性。鼓励性一类是要成员国争取发布的，条件不具备的可以暂不发布。有些数据类别下构成要素后面注明“视具体情况”，即成员国认为该项统计不符合本国实际的，可以不编制发布。GDDS规定的发布周期和发布及时性也列出一些灵活处理和变通的办法。GDDS有关数据方面的内容及要求如下：GDDS的数据规范A、综合框架核心框架范围、分类和分析框架受鼓励的扩展频率及时性国民帐户编制和公布全套的名义和实际国民帐户总量和平衡项目，得出国内生产总值、国民总收入、可支配总收入、消费、储蓄、资本形成、净贷款、净借款。编制和公布有关的部门帐户以及国家和部门的资产负债表年度10-14个月中央政府操作编制和公布交易和债务的综合数据，需强调：1）包括所有的中央政府单位；2）使用适当的分析框架；3）建立一整套详细的分类标准（税收和非税收收入、经常性和资本性支出、国内及国外融资），并适当细分（根据债务持有人、债务工具和币种）。广义政府或公共部门操作数据，在那些地方政府或公共企业操作具有重要分析或政策意义的国家尤其鼓励。年度6-9个月广义货币概览编制和公布综合的数据，需强调：1）包括所有的存款公司（银行机构）；2）使用适当的分析框架；3）建立对外资产和负债、按部门分类的国内信贷以及货币（流动性）和非货币债务构成的分类标准。月度2-3个月国际收支编制和公布综合的国际收支主要总量数据和平衡项目，包括：货物和服务的进口和出口、贸易差额、收入和转移、经常项目差额、储备和其他金融交易、总余额，并适当进行细分。国际投资头寸和总体经济外债数据（如果这些数据具有重要的分析和政策意义）年度6-9个月GDDS的数据规范B、数据类别和指标数据类别核心指标受鼓励的总量及构成频率及时性实际部门国民帐户总量国内生产总值（名义和实际）国民总收入、资本形成、储蓄年度（鼓励季度）6-9个月生产指数制造业或工业初级产品、农业或其他指标视具体情况月度视具体情况所有指标都为6周-3个月价格指数消费者价格指数生产者价格指数月度1-2个月劳动力市场指标就业、失业，工资/收入，视具体情况年度6-9个月财政部门核心指标受鼓励的指标频率及时性中央政府预算总量收入、支出、差额和融资，视具体情况进行细分（根据债务持有人、债务工具和币种）利息支付季度1个季度中央政府债务内债和外债，视具体情况适当细分（按币种、期限、债务持有人和债务工具）政府担保债务年度（鼓励季度）1-2个季度金融部门核心指标受鼓励的指标频率及时性广义货币和信贷总量净对外头寸、国内信贷、广义或狭义货币月度1-3个月中央银行总量储备货币月度1-2个月利率短期和长期政府债券利率，政策可变利率货币或银行间市场利率及一套存贷款利率月度高频率（如月度）股票市场股票价格指数，视具体情况月度对外部门核心指标受鼓励的指标频率及时性国际收支总量货物和服务的进口和出口、经常帐户差额、储备、总差额总体经济的外债和偿债数据，视具体情况年度（十分鼓励季度）6个月国际储备以美元标价的官方储备总额与储备有关的负债月度1-4周商品贸易总进口和总出口较长时间的主要商品的分类月度8周-3个月汇率即期汇率每日高频率（如月度）社会-人口数据核心指标频率人口人口；人口增长率；城市人口；农业人口；人口性别；人口的年龄构成各国公布频率会各不相同；及时性保健每个医生照顾人口数；预期寿命；婴儿/儿童/产妇死亡率也不尽相同教育成年人文盲率、学生-教师比率、小学/中学入学率贫困状况获得洁净水的情况、卫生；每个房间居住的人数；收入分配；最低收入标准以下的家庭数二、公布数据的质量GDDS从两个方面的内容来评估公布的统计数据质量，即：提供统计数据的文字说明和提供统计数据的交叉检验。统计数据质量是个难以界定、因而不易评估的概念。为了便于检查，GDDS选定两条规则作为评估统计数据质量的标准。一是参加国提供数据编制方法和数据来源方面的资料。资料可以采取多种形式，包括公布数据时所附的概括性说明、单独出版物和可从编制者得到的有关说明。同时也鼓励成员国准备并公布重要的关于数据质量特征的说明（例如，数据可能存在的误差类型、不同时期数据之所以不可比的原因、数据调查的范围或调查数据的样本误差等）。二是提供统计类目核心指标的细项内容、及与其相关的统计数据的核对方法，以及支持数据交叉复核并保证合理性的统计框架。为了支持和鼓励使用者对数据进行核对和检验，规定在统计框架内公布有关总量数据的分项，公布有关数据的比较和核对。统计框架包括核算等式和统计关系。比较核对主要针对那些跨越不同框架的数据，例如，作为国民帐户一部分的进出口和作为国际收支一部分的进出口的交叉核对。与数据质量密不可分的是制定和公布改进数据的计划。所准备和公布的改进计划应包含所有数据不全的部门。统计当局应表明下述立场中的一个：（1）针对已发现不全的改进计划；（2）最近实施的改进措施；或（3）国家认定不四、公众获取GDDS规定要提前公布数据发布日期，并向各方同时发送。官方统计数据的公布是统计数据作为一项公共产品的基本特征之一，及时和机会均等地获得统计数据是公众的基本要求。GDDS对此制定了两项规划：一是参加国要预先公布各项统计的发布日历表。预先公布统计发布日程表既可方便使用者安排利用数据，又可显示统计工作管理完善和表明数据编制的透明度。GDDS规定对于以年度为频率公布的综合框架和指标，时间表表明不迟于某个既定时间；对于公布频率更高的数据，则可确定一个日期范围，如3-5天。鼓励成员国向公众公布发布最新信息的机构或个人的名称或地址。二是统计发布必须同时发送所有有关各方。由于数据是有价值的商品，因此GDDS规定应向所有有关方同时发布统计数据，以体现公平的原则。发布时可先提供概括性数据，然后再提供详细的数据，当局应至少提供一个公众知道并可以进入的地方，数据一经发布，公众就可以公平地获得。
目的
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。
数据分析是一种统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据，以便弄清哪些是同质的，从而更好地了解数据。
资料分析可以处理大量数据，并确定这些数据最有用的部分。本学科近年来的成功，很大程度上是因为制图技术的提高。这些图可以通过直接分析数据，来突出难以捕捉的关系；更重要的是，这些表达方法与基于现象分布的“先验”观念无关，与经典统计方法正相反。
资料分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得资料分析得以推广。资料分析是数学与计算机科学相结合的产物。
若是以固定时间为资料分析的颗粒单位，则称为时间序列分析，是主要作为销售数据商业分析的方法之一。
扩展资料：
分析工具
使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、移动平均等内容。
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参考资料：百度百科-数据分析
数据分析对论文的意义是非常的 相当于是一个骨架 而论文的结束基本上是对这些数据分析的一个总结
论关于教育定量研究的三个问题
论文关键词：研究定量研究定性研究
论文摘要： 定量研究方法是教育研究中的主要研究范式之一。在教育研究中应用定量研究方法时，应明确其适用范围；在处理、使用数据时，应实事求是，注意数据的有效性；应客观看待其局限，注意与其他研究方法尤其是定性研究方法的整合使用。 定量研究是对事物的量的分析和研究，是通过结构观察、、实验、测验等方法搜集数据，并结合已有的量化资料对事物进行客观研究，以揭示事物变量之间的因果关系的一种研究方法。定量研究从理论上讲起源于实证主义。孔德的实证主义哲学及其方法论、纽拉特和卡尔纳普等的实证主义以及美国的实用实证主义的发展，使定量研究应运而生，并在20世纪中后期发展成熟。[1]起初，定量研究作为主要研究范式之一，主要被运用在自然科学和科学领域。后来，随着教育的不断发展，西方一大批自然科学家和教育研究者如高尔顿、桑代克等，开始把定量研究应用到教育领域中。我国的定量研究兴起于20世纪30年代左右，经过几十年的发展，虽有了很大进展，但仍然不够成熟和完善。其中，教育领域中定量研究的运用更是有许多问题值得注意。下面就其中的三个问题进行简要分析，希望对改进教育定量研究有所帮助。 一、教育研究中定量研究方法的适用范围问题 关于定量研究在教育中的应用，一直以来都有两种不同的倾向。最初，定量研究在教育中的应用遭到许多质疑和批评，后来随着其在教育领域中的广泛应用以及一些显著成效的取得，又出现了另一种倾向，即把教育研究完全定量化，不论什么教育问题，都要用定量方法来研究。显然，这两种倾向都是不利于教育研究的。我们知道，任何方法都不会是万能的，教育定量研究也不例外，它不可能适合一切教育研究。因此，在教育研究中选择研究方法时，一定要遵循“方法与问题相适应”的原则，根据所研究的教育问题的具体特性来慎重选择。如果不适合用定量方法，一定不能苛求。这就要求我们要明确定量研究在教育领域中的适用范围。下面就从两个方面来简要说明教育定量研究的适用范围。 1.教育定量研究适合于对教育中的物质现象进行研究 教育定量研究是对教育现象的量的方面的研究，然而并非所有的教育现象都能量化。一般而言，教育现象中属于物质现象的方面，如各级各类教育事业发展的规模和速度、教材与教学质量、毕业生就业率等，量化是比较外显的，可以采用定量方法进行研究。而那些属于精神现象方面的，如学生的学习态度、教师的师德状况等则很难量化或难以量化到让人满意的程度，采用定量方法进行研究效果可能不会很好。[2] 2.教育定量研究适合于对研究者不熟悉的或较大样本的教育对象进行研究 定量研究注重的是研究的条件和结果，而不是研究的中间过程。它不考虑研究者对研究过程和结果的影响，而且，它往往是通过大量的抽样来进行研究，进而从样本推断总体的情况，研究的结果具有普遍性，因此适合对研究者不熟悉的或较大样本的教育对象（如某区义务教育普及状况、某地流动子女就学状况、某大学毕业生就业状况等）进行研究。像学生个案研究、学生袋评价等则不适宜用定量研究。[3] 二、教育研究中定量数据的处理问题 由于教育定量研究是对教育现象的量的研究和分析，因此，在这个过程中就难免会遇到数据处理的问题。教育研究中定量数据的处理要注意两个问题。 1.要遵循实事求是的原则 教育研究中，在对搜集来的资料和数据进行量化分析时，一定要遵循实事求是的原则。有时，有些研究可能要对许多数据进行统计分析，研究者此时一定不要因为怕麻烦而简化数据或者故意丢掉一些数据。此外，对资料和数据统计分析的结果有时可能会跟自己的研究假设有出入甚至大相径庭，这时研究者一定要尊重客观事实，不能为了证明自己的研究假设而人为地篡改数据。比如研究某大学的就业率，数据统计分析的结果是50%，而研究者就可能出于某种目的而把这一数据改为80%。这种做法是对客观事实的不尊重，也是对教育研究的不负责任。 2.要保障数据的有效性① 在教育研究中，除了要实事求是地处理搜集来的数据，还要保障数据的有效性。只有有效的数据才能保证研究的信度和效度，才能说明所研究的问题。这就要求我们一定要注意，有时有些数据虽然是客观的，但对研究不一定是有效的。比如研究某大学的A、B两个专业的就业率，数据统计结果显示A专业就业率为60%，B专业为100%。但A专业有100名学生，而B专业只有1名学生。虽然数据统计结果显示B专业的就业率远高于A专业，但我们并不能因此就说B专业比A专业好就业。很显然，这个例子中B专业这个100%的就业率就是无效的，是不能说明所研究问题的。 三、教育研究中定量方法与定性方法的整合问题 近些年来，关于研究方法的整合问题已经有许多学者在研究。我们知道，每种研究方法都不可能单独解决所有研究问题，因此多元方法整合进行研究就成为了研究方法的发展趋势。在教育领域，人们也越来越重视将定量研究与其他研究方法尤其是定性研究方法进行整合。定性研究是对事物的质的方面的研究，是“以研究者本人作为研究工具，在自然情境下采用多种资料收集方法对社会现象进行整体性探究，采用归纳法分析资料和形成理论，通过与研究对象互动对其行为和意义建构获得解释性理解的一种研究方法”。[4]在教育研究中将定量研究与定性研究整合不仅是必要的，而且在整合中也要注意做到优势互补。 1.二者整合的必要性 在研究中，研究对象的复杂性以及定量研究方法本身的局限，决定了定量方法不可能单独解决所有教育问题。定量方法只有与定性方法整合使用，才能促进教育研究进一步向前发展。 （1）教育研究对象的复杂性。教育研究对象的复杂性决定了在教育研究中不可能追求完全定量化，有些研究只有将定量研究与定性研究整合才能完成研究。教育研究所要研究的教育现象，由于时间的一维性以及教育系统内部各要素之间的非线性作用，不仅不可重复、不可控制，而且都有一个个独立的具有反思能力的人参与，完全定量是根本不可能的。即便在教育研究中我们人为控制的教育现象，也无法做到与当时情景完全相同，充其量只是帮助控制某种教育实验中的某些无关变量。[5]另外，从辩证唯物主义方面来说，任何教育现象都是量与质的统一体，不存在只有量没有质或只有质没有量的教育现象。因此，我们要想清晰透彻地研究、理解一种教育现象，就必须同时对它的量的方面和质的方面进行研究。 （2）教育研究中定量研究本身的局限。教育研究中定量研究方法本身存在着很多局限。首先，由于适用范围的限制，它对那些不能量化的教育现象无能为力；其次，定量研究的结果具有概括性，虽然能由样本推测教育现象总体的特征，但只能代表总体的一个平均数值，而不能体现出每个个体的特殊性；再次，定量研究要求严密性，但实施起来却很复杂、困难，如问卷和测量量表的编制有许多要求，样本的抽取要求随机，要对调查资料进行数理等；[6]最后，由于技术与测量工具的发展尚不完善，许多教育问题难以采用定量方法进行研究，或者即使采用定量方法，结论也可能出现偏差，难以有效地说明问题。[7]教育定量研究的这些局限也决定了其不可能单独解决所有教育问题，有些教育问题的研究必须要借助其他方法尤其是定性方法的帮助才能达到令人满意的效果。
2.二者的整合要做到优势互补 在教育研究中，定量方法与定性方法既有区别又有联系。两者的'区别，从研究目的上说，定量研究的目的是对教育现象的量的规定性的研究，定性研究则是对教育现象的质的规定性的研究；从适用范围上说，与上述定量方法的适用范围不同，定性研究主要适用于对教育现象精神方面的或研究者比较熟悉的较小的样本以及具体的个案进行研究；从研究方法上说，定量方法是一种演绎过程，注重统计分析和研究的结果，定性研究则基于描述性分析，注重研究的过程；从研究结论上说，定量研究的结论具有科学性、客观性和精确性，可以推论到总体，定性研究的结论在很大程度上带有模糊性和不确定性，不能推论到总体。[8] 两者的联系表现在：定量研究不能代替定性研究，定量研究必须以定性研究为基础。在教育研究中，无论定量分析如何发展，其工具和技术有多么完善，所能解决的也只是教育现象中量的方面的关系，教育现象中本质方面的东西必须借助定性分析才能认识。而且，定量研究的结论如果没有通过定性研究进行清晰透彻的解释，就只能是一堆死的数据，是无法明确地揭示所研究的教育现象的。[9] 由上述定量研究与定性研究的关系可以看出，两者在许多方面都是互补的。在教育研究中，将两者整合使用，一方面可以弥补各自单独使用时的缺陷，另一方面可以发挥各自的优势，使教育研究在量的方面科学、精确，在质的方面清晰、透彻，从而提高说服力。因此，在教育研究中，我们应避免“泛化”定量研究，而应重视两者的整合使用，充分发挥各自的研究个性和特色，形成巨大张力，达到优势互补。[10]比如研究大学毕业生就业分布状况，就可以通过问卷等定量方法获得各个地区就业学生的数据，然后再通过定性分析产生这种分布状况的原因，并提出相应对策。这样将定量与定性结合使用，既发挥了定量分析的精确性、客观性和简洁性，让学生就业分布状况一目了然，又发挥了定性分析的全面性、深刻性和探索性，给出了清晰的原因分析及对策，两者优势互补，很有说服力。 四、结语 总之，定量研究作为教育研究中的主要研究范式之一，有优势也有局限。我们只有把握其适用范围，将其与定性研究结合起来，进行优势互补，才能提高教育研究的科学性和精确性。 注释： ① 这部分内容参考老师课堂讲授内容,如有错误和疏漏,那是笔者理解有误,特此说明。 参考文献： [1]沃野.关于科学定量、定性研究的三个相关问题[J].学术研究,2005,(4):41-47. [2][3][10]付瑛,周谊.教育研究方法中定性研究与定量研究的比较[J].教育探索,2004,(2):9-11. [4]陈向明.质的研究方法与社会科学研究[M].北京:教育科学出版社,2002:22-23. [5]栗玉香,冯国有.教育科学研究不宜苛求定量分析[J].上海教育科研,1991,(2):33-35. [6]吴争程.定量方法在我国社会研究中的应用现状探析[J].湖北学院学报(人文社会科学版),2009,6(1):12-13. [7]常 蕤 .教育研究中的定量研究 刍 议[J].沧州师范专科学校学报,2003,19,(1):61-62. [8]伍红梅.定量研究与定性研究的比较及结合[J].成都航空职业技术学院学报(综合版),2009,9(3):70-72. [9]嘎日达.论科学研究中质与量的两种取向和方法[J].北京大学学报(社会科学版),2004,41(1):54-62.
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定量分析法与定性分析法的区别：概念不同定性研究是指研究者运用历史回顾、文献分析、访问、观察、参与经验等方法获得教育研究的资料，并用非量化的手段对其进行分析、获得研究结论的方法。定量研究的结果通常是由大量的数据来表示的，研究设计是为了是使研究者通过对这些数据的比较和分析作出有效的解释。理论基础不同定性研究主要是一种价值判断，它建立在解释学、现象学和建构主义理论等人文主义的方法论基础上。其主要观点是：社会现象不像自然现象那样受因果关系的支配，社会现象与自然现象有着本质的不同。定量研究是一种事实判断，它是建立在实证主义的方法论基础上的。实证主义源于经验主义哲学，其主要观点是：社会现象是独立存在的客观现实，不以人的主观意志为转移。在评价过程中，主体与客体是相互孤立的实体，事物内部和事物之间必定存在内在的逻辑因果关系。特性不同定性研究：定量研究;研究条件、自然情境、实验室条件。研究性质、描述性研究、量化研究，注重方面、过程、事前与事后的测量定性研究：研究者与研究对象密切接触、互相影响，研究者通过与研究对象的交往互动，通过移情作用来获取资料信息。定量研究：定量研究中研究者与研究对象相互独立，彼此分离。
定性分析是传播学研究方法之一，指通过逻辑推理、哲学思辩、历史求证、法规判断等思维方式，着重从质的方面分析和研究某一事物的属性。是传统的人文科学研究方法在传播学领域的具体运用。主要用于研究传播的社会结构和功能、传播的社会控制、传播与社会发展的相互关系等。人类对社会和自然的认识首先是从属性开始的，事物的根本差别也表现在其质的差别上，因此对事物进行质的分析是认识事物的重要方法。但是，在对事物进行定性分析时，往往容易受个人价值观的影响。因此，应在定性分析基础上辅以定量分析，以得出更准确、更客观、更科学的结论。定量分析是识别危险的一种方法。原是分析化学的一个分支，以测定物质中各成分的含量为主要目标。根据所用方法的不同，分为重量分析、容量分析和仪器分析三类。因分析试样用量和被测成分的不同，又可分为常量分析、半微量分析、微量分析、超微量分析等。后推广为在明确划分物质种类的前提下，即把物质定性以后，具体分析物质的强度、刚度、范围变化量指标。在“量” 的方面分析物质，适于分析危险损失发生的概率、频率和损失程度等量度指标。
定性研究是探索性研究的另一主要方法,它对教育现象进行理论分析和思辨。 定性研究的主要功能是“解释”。 主要方法有:历史研究、文献研究、观察研究、逻辑分析、内容分析、实地考察、个案研究等。 定量研究是在理论分析的基础上,对教育现象内外部关系进行“量”的分析和考察,寻找有决策意义的结论。 它需要采用一些统计分析的形式。 主要方法有:教育统计、教育测量、教育评价方法;也包括教育实验方法社会调查方法。 两者的区别如下: 其一,从认识论的角度看,两者基于不同的范例。 定型研究属于自然主义者的范例,即主张研究应在自然的情境中进行,研究所获得的意义也只适应特定的情境和条件。 定量研究根源于实证主义,与定性研究相比更接近于科学的方法。 其二,定量研究比定性研究更强调标准研究程序和预先设计,后者进入研究更灵活。 定性研究比定量研究更经常地包含多种研究方法。 定量研究比起定性研究来有更多的设计目录,即通常使用的设计方法和种类更多。 其中最明显的区别是资料呈现的形式,定量研究主要是通过数据的展现说明统计结果,而定性研究主要是叙述性的说明。 其三,定型研究和定量研究在研究的目的上也不同。 定性研究旨在理解社会现象,定量研究旨在确定关系、影响和原因。 定量研究标志着研究方法的科学水平,但数量化并不等同于科学化。 只有定性分析与定量分析相结合才被成为“现代教育研究方法”。
Ⅰ 学数据分析，报考数据分析师考试有哪些条件
在考试前也应注意的：要模拟练习，想像老师可能出的题目，从考古题中，或从自我评量的题目中，从关键的词汇里尝试来自我解答，相信在不断的练习，你可以知道哪些部分需要再加强。
Ⅱ 项目数据分析师报考条件是什么
人才认证 主管机构 项目数据分析师专业技术培训项目的主办单位是中回国商业联合会数据分析专答业委员会及工业和信息化部教育与考试中心。 分管机构 各盛直辖市构建专业认证体系的形式存在，并开展培训、继续教育等工作。
Ⅲ 如何考大数据分析师
大数据分析师报考要求如下：
1、初级数据分析师：
（1）具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；
（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。
2、中级数据分析师：
（1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；
（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；
（3）通过中级实践应用能力考核。
3、高级数据分析师：
（1）研究生以上学历，或从事相关工作五年以上；
（2）获得中级数据分析师证书。
（3）通过高级笔试、报告考核后，获取准高级数据分析师证书；
（4）考生在获得准高级证书后，在专业领域工作五年，并撰写一篇专业数据分析论文，经答辩合格，获取高级数据分析师合格证书。
(3)数据分析师条件扩展阅读
技能要求
1、懂业务
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
Ⅳ 2016数据分析师报考条件
2016数据分析师分报考条件（具备以下条件之一）：
1.大专以上学历，在相关行业连续半年以上实践、实习经历（提供学历证书原件、复印件和单位证明原件）。
2.中专学历者，相关专业（电子商务、计算机及其应用、通信工程、电子信息工程等）毕业，从事相关行业连续1年以上实践、实习经历。 非上述专业，须在相关行业连续实践3年以上（提供学历证书原件、复印件和单位证明）。
3.在校学生（含自学考试）大专层次以上相关专业（同上）学生报考必须已学习相关专业2年以上；其它学生报考须按教学大纲经系统培训80学时以上（培训学校结业证书或证明）。
4.持有相关职业技术证书的人员（提供证书原件、复印件）均可申报。
数据分析师考试相关知识：
考试安排：
数据分析师由工业和信息化部教育与考试中心和中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核，截止2014年8月，考试共有三门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》，每门100分，60分及格制。
考试时间：
每年有4次考试。具体时间请关注CPDA数据分析师官网考试通知，大致在每年的3月、6月、9月、12月中旬。
颁发证书：
考核合格，学员获得：由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《项目数据分析师职业技术证书》和中国商业联合会数据分析专业委员会颁发的《数据分析师证书》，证书可查询。见下图
希望能帮到您
Ⅳ 成为一名优秀的数据分析师需要什么条件
1、对上级：了解数据需求。最核心的是搞清楚领导对数据工作的满意/不满意点。用小本子记下来，交办了多少项事情，紧急程度如何。这样每周汇报完成了多少。慢慢做不等于闷不吭声做，越是见效慢的工种就越得分阶段的、日常的汇报进度。不然，领导看不到进展，就会以为新招一个人来了也没啥起色，就会心生怨念。大部分悲剧都是从这里开始的。 2、对业务部门平级：了解业务背景。业务流程自然要慢慢熟悉，之前发生过哪些重大业务动作要逐步了解。这些和构建分析思路，解答问题有重大关系。暗中观察不同部门对数据的态度，后续合作的时候，可以有针对性的。 3、对技术部门平级：了解数据流程。数据采集-清洗-存储-BI开发-维护，每个环节上都是谁在干，情况如何。要一一整明白。以后大家常在一起干活，关系自然要维护好。 4、对下级（如果有）：先别急着摆官威，先整明白现有的数据需求（报表/专题/BI）种类，用途，日常工作中下级有什么困惑。已经吃过饼的人，才最知道饼的滋味。别被老板画的大饼忽悠了，多听听基层真实情况，可以让自己更好理解形势。 以上~~听起来很怂，可却是比较稳妥的立足方式。也有些小伙很 *** ，进门就怀着“我为大家带阿尔法狗来啦！”的想法，指望着一进公司就做出超牛逼算法毁天灭地，哦不，改天换地。这种特激进的做法，往往容易惹麻烦。先处理好人际关系，摸清形势再有的放矢。
Ⅵ 如何成为一个数据分析师需要具备哪些技能
接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。
数据获取：公开数据、Python爬虫
如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、 *** 会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）
网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。
数据存取：SQL语言
你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。
数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。
那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。
对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……
你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。
python数据分析
如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。
比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。
系统实战
这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。
如何进行实战呢？
上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。
另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。
开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。
你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。
在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：
员工离职预测训练赛
美国King County房价预测训练赛
北京浓度分析训练赛
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！
Ⅶ 数据分析师的入职条件是什么
任职要求： 1.大专抄及以上学历有半年袭以上统计工作经验; 2.熟练运用office办公软件，熟练掌握、运用excel表格函数，有较强的数据统计、分析能力; 3.工作认真积极进取有较强的工作责任感和事业心有强烈的集体认同感和团队合作精神。
Ⅷ 数据分析师做什么工作，报考条件是什么
数据分析来师是为了适应大数据源时代要求，加强正规化、专业化、职业化的数据分析师人才队伍建设，进一步提升我国数据分析员师的职业素质和能力水平，经国家相关部委统一颁布实施，旨在通过掌握大量行业数据以及科学的计算工具，将经济学原理用数学模型表示，科学合理的分析投资和运营项目未来的收益及风险情况，为做出科学合理的决策提供依据。 报考条件没有限制。
Ⅸ 数据分析师主要做什么
专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
(9)数据分析师条件扩展阅读
数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家，在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。
有的偏机器学习、建模，有的偏数据分析。有的叫数据科学家，干的很多事情跟软件工程师（SWE）很类似。有的偏产品，风格短平快。有的偏长期研究，看的是一两年甚至更久的效果。
做数据分析的最终目的，那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能，归根结底都需要为这个目的服务。
Ⅹ 项目数据分析师报考条件是什么
至少大专学历，大专学历需有数据分析相关工作2年经验 本科及以上学历，可直接报名 项目数据分析师，是考培一体化的，需要参加培训，方可考试 现在，项目数据分析师已经改名为 数据分析师
1郑来轶中国统计网创始人，早期苦于求学习数据分析无门，2008年初就自己创办了中国统计网，通过QQ群汇聚了2万左右的数据分析爱好者，与大家一起学习。凭一腔热血2007年以来投身于移动互联网行业的数据分析、数据挖掘工作，干过乙方、呆过甲方，玩过小米加步枪、搞过大数据，码得代码，玩得Excel，搞得SAS，搞过架构，玩过展现，还玩Html、PS、Flash、网络营销。2数据元素网名又叫黑阳，当时认识的时候觉得好奇怪，怎么叫这么个网名。。。中国统计网的核心管理成员，旗下EC数据分析网站创办人，多年专注于游戏行业数据分析工作，对游戏、电子商务、互联网行业有比较好的把握。
数据编程工具有Python、R、SAS等，目前用的多的是Python,如果有语言基础的小伙伴上手很快，语法、函数、面向对象这些都比较简单，没有基础的小伙伴也可以自学，不是很难，可以去九道门商业数据分析实训中心每天学习一节课，听完后可以去阿里云大学官网去做一些Clouder，增加对Python在项目中的使用场景理解，数据清洗、爬虫、数据分析、数据可视化这些是工作中经常用到的。
推荐书籍：
数据存储：主要是数据库、数据建模，分析师对数据仓库需要了解，这些基础课程完全可以自学，优达学城里面有这些课程，老师讲的还不错，也可以去九道门做些实验项目，他们有时候搞活动是免费的；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；先解决会的问题。aaa
书籍：
另外分布式存储HDOOP需要简单了解就可以了，如果能自己搭建3个节点跑通，个人觉得就OK了。
云计算：做为分析师对云计算的技术作为了解就可以了，可以不做目前的
强化学习内容数据预处理：这个是数据分析师必须时刻记住的事情，从我们这个行业有句行话叫垃圾进来垃圾出去，如果数据质量控制不好，后面做的再牛逼，也是垃圾；这个课程主要是看大家对数据的理解和质量控制的方法，目前市场上有专门的岗位就叫ETL数据清洗工程师；有专门的数据质量控制或者数据清洗的书。
建议书籍：
看书是SAS，SPSS，R语言，数据库查询语言。面试的话，非应届毕业生面试的上家工作的工作经验，应届毕业生的话，问你的实习经历和数据分析技术水平，毕业论文用的什么分析技术和结论等。
定量研究的定量研究的方法 定量研究设计的主要方法有调查法、相关法和实验法。 实验法是指操纵一个或一个以上的变量，并且控制研究环境，借此衡量自变量与因变量间的因果关系的研究方法。实验法有两种，一种是自然实验法，另一种是实验室实验法。 定量研究方法主要包括什么方法 定量研究——是指，主要蒐集用数量表示的资料或信息，并对数据进行量化处理、检验和分析，从而获得有意义的结论的研究过程。定量的意思就是说以数字化符号为基础去测量。 确定事物某方面量的规定性的科学研究,科学研究的重要步骤和方法之一。它通过对研究对象的特征按某种标准作量的比较来测定对象特征数值,或求出某些因素间的量的变化规律。由于其目的是对事物及其运动的量的属性作出回答,故称定量研究。 定量研究的四种测定尺度及特征名义尺度所使用的数值，用于表现它是否属于同一个人或物。 顺序尺度所使用的数值的大小，是与研究对象的特定顺序相对应的。例如，给社会阶层中的上上层、中上层、中层、中下层、下下层等分别标为“5、4、3、2、1”或者“3、、2、、1”就属于这一类。只是其中表示上上层的5与表示中上层的4的差距，和表示中上层的4与表示中层的3的差距， 并不一定是相等的。5、4、3 等是任意加上去的符号，如果记为 100、50、10 也无妨。 间距尺度所使用的数值，不仅表示测定对象所具有的量的多少，还表示它们亥小的程度即间隔的大小。不过，这种尺度中的原点可以是任意设定的，但并不意味着该事物的量为“无”。例如，O°C 为绝对温度 273°K，华氏32°F。 名义尺度和顺序尺度的数值不能进行加减乘除，但间距尺度的数值是可以进行加减运算的。然而，由于原点是任意设定的，所以不能进行乘除运算。例如，5℃和 10℃之间的差，可以说与15℃和20℃之间的差是相同的， 都是5°C。但不能说 20℃就是比5℃高4倍的温度。 比例尺度的意义是绝对的，即它有着含义为“无”量的原点0。长度、重量、时间等都是比例尺度测定的范围。比例尺度测定值的差和比都是可以比较的。例如：5分钟与10 分钟之间的差和10分钟与15分钟之间的差都是5 分钟，10 分钟是2分钟的5倍。比例尺度可以进行加减乘除运算。。。 研究方法的定量研究和计量研究有什么区别? 1、三类分发应该是：定性分析（理论机制分析）、描述性分析、计量分析。这是国外期刊论文普遍的结构 2、定量分析包含了计量分析 3、计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系。指标评价、回归分析应该都属于计量 什么是定性研究和定量研究？ 定性研究是探索性研究的另一主要方法。调研者利用定性研究来定义问题或寻找处理问题的途径。在寻找处理问题的途径时，定性研究常常用于制定假设或是确定研究中应包括的变量。有时候定性研究和二手资料分析可以构成调研项目的主要部分。因此，掌握定性研究的基本方法对调研者来说是很必要的。定量研究是要寻求将数据定量表示的方法，并要采用一些统计分析的形式。一般考虑进行一项新的调研项目时，定量研究之前常常都要以适当的定性研究开路。有时候定性研究也用于解释由定量分析所得的结果。 定量研究方法的定性研究与定量研究的区别 定性研究（qualitativeresearch）和定量研究（quantitativeresearch）的根本性区别有三点： 第三，定量研究者的目的在于发现人类行为的一般规律，并对各种环境中的事物作出带有普遍性的解释；与此相反，定性研究则试图对特定情况或事物作特别的解释。换言之，定量研究致力于拓展广度，而定性研究则试图发掘深度。由于方法论上的不同取向，导致了在实际应用中定量方法与定性方法明显的差别。这主要体现在如下几个方面：1、研究者的角色定位（roleoftheresearch）：定量研究者力求客观，脱离资料分析。定性研究者则是资料分析的一部分。对后者而言，没有研究者的积极参与，资料就不存在。2、研究设计（design）：定量研究中的设计与假设在研究开始前就已确定。定性研究中的计划则随着研究的进行而不断发展，并可加以调整和修改。3、研究环境（setting）：定量研究运用实验方法，尽可能地控制变数。定性研究则在实地和自然环境中进行，力求了解事物在常态下的发展变化，并不控制外在变数。4、测量工具（measurement）：定量研究中，测量工具相对独立于研究者之外，事实上研究者不一定亲自从事资料筹集工作。而在定性研究中，研究者本身就是测量工具，任何人都代替不了他。5、理论建构（theorybuilding）：定量研究的目的在于检验理论的正确性，最终结果是支持或者反对假设。定性研究的理论则是研究过程的一部分，是“资料分析的结果”（datadriven）。 定量研究和定性研究都有什么方法 定量判断是有给定的数值，通过物理等意义进行计算，最后分析，如控制变量法这些，有数值，通过数值得出结论。 但是定性的话，只是预测一下趋势，无法得到准确的预估，如变大变小是根据趋势说的，没有数学上的依据 定性研究和定量研究的区别是什么? 定性研究：就是指没有具体的数字，从理论角度对问题进行探讨与研究，提出对策与建议。如果结合实例，便可做成实证研究。 定量研究：是结合实际问题，进行调查问卷、相关指标的设计，然后根据一定的数学模型对问卷收集上来的数据进行统计计量研究或数学模型研究，以根据数据模型的计算结论得出有倾向性的意见。 、？ 我认为那个人是想通过定量研究的方法来验证她的定性研究的正确性。你认为有没有道理？ 你还是直接问她一下比较好 社会科学定量研究 方法包括哪些 定量研究一般是为了对特定研究对象的总体得出统计结果而进行的。定性研究具有探索性、诊断性和预测性等特点，它并不追求精确的结论，而只是了解问题之所在，摸清情况，得出感性认识。 定性研究的主要方法包括: 与几个人面谈的小组访问，要求详细回答的深度访问，以及各种投影技术等。在定量研究中，信息都是用某种数字来表示的。在对这些数字进行处理、分析时，首先要明确这些信息资料是依据何种尺度进行测定、加工的，史蒂文斯(S. S. Stevens)将尺度分为四种类型，即名义尺度、顺序尺度、间距尺度和比例尺度。 科学研究方法中的定性和定量研究具体是怎样的 1、定性分析和定量研究是科学研究的两种不同的方法。在自然科学领域，定性与定量方法是结合在一起的。随着社会科学从主要使用自然语言逐渐转到运用与自然语言相结合的概念语言、逻辑语言、数学语言等，社会科学的研究方法也由定性分析转变为定性和定量相结合的系统研究。 2、定性与定量在客观事物的研究中不是互相排斥的，它们之间的关系是相互联系、相互补充的关系。定性分析是定量研究的前提和基础，定量研究是定性分析的深化和检验，二者互为补充。从定性到定量，又从定量到定性，是认识不断深化的过程。 3、实现定性与定量的有机结合，还要坚持多学科方法的运用，以克服单学科方法的局限。只有多学科方法并用，才能改变单一学科方法的狭窄性，为处理研究对象的复杂性创造条件。
有关于论文的研究方法有哪些
有关于论文的研究方法有哪些，论文是一种常见的写作方式。而论文的研究方法则是为了论文的写作去进行调查、实验等的一种研究方式，下面分享有关于论文的研究方法有哪些相关内容，一起来看看吧。
(1）调查法
调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的'方法。一般是通过书面或口头回答问题的方式获得大量数据，进而对调查中收集的大量数据进行分析、比较、总结归纳，为人们提供规律性的知识。
典型例子
调查法中最典型的例子是问卷调查法。它是通过书面提问收集信息的一种方法，即调查人员编制调查项目表，分发或邮寄给相关人员，询问答案，然后收集、整理、统计和研究。
（2）观察法
观察法是指人们有目的、有计划地通过感官和辅助仪器，对处于自然状态下的客观事物进行系统考察，从而获取经验事实的一种科学研究方法。
典型例子
皮亚杰的儿童认知发展理论就是通过观察法提炼总结出来的；儿童心理学创始人——普莱尔，也是在一次次地使用观察法后，提出了儿童心理学领域中的诸多理论。
（3）实验法
实验法是指经过精心设计，在高度控制的条件下，通过操纵某些因素，从而发现变量间因果关系以验证预定假设的研究方法。核心在于对所要研究的对象在条件方面加以适当的控制，排除自然状态下无关因素的干扰。
典型例子
采取实验法的一个典例是罗森塔尔效应的提出，美国心理学家罗森塔尔和L.雅各布森通过对小学生进行“未来发展趋势测验”，发现人们对他人行为的期望通常可以导致他人向期望方向改变。
1、定量分析法
定量分析是对事物或事物的各个组成部分进行数量分析的一种研究方法。依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出研究对象的各项指标及其数值。常见的定量分析法包括比率分析法、趋势分析法、数学模型法等等。
典型例子
企业管理中时常采用定量分析法，比如企业信用结果的得出，就是采用定量分析法，以企业财务报表为主要数据来源，按照某种数理方式进行加工整理的结果。
2、定性分析法
定性分析法是对研究对象进行“质”的方面的分析。运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，揭示事物运行的内在规律，包括因果分析法、比较分析法、矛盾分析法等。
典型例子
德尔菲法是最典型的定性分析法，该方法按照规定的程序，背靠背地征询专家小组成员的预测意见，经过几轮征询，使专家小组的预测意见趋于集中，最后做出符合市场未来发展趋势的预测结论，是一种主观预测方法。