研究生数据处理与分析论文

研究生写论文应该注意的一些问题研究生发表论文是非常常见的也是必须的一件事，但是很多研究生初次接触论文的时候难免会出很多错误导致投稿难。那么研究生在写论文的时候应该注意哪些问题呢？本文总结了如下一些技巧。1、 注意语言表达虽然科研论文可以说是对他人“讲故事”。但与一般的故事不同之处，个人认为，主要在于逻辑性与连贯性。表达方式应以顺叙为佳，不宜像诗歌、散文、小说之类的文艺作品，使用倒叙、插叙等手法。内容详略得当。该简略之处就要言简意赅，该详尽之处就要清晰全面，不要写成“流水账”，也不要写成“意识流”。结构要合理。可以按“提出问题（立论）→分析问题（讨论）→解决问题（结论）”的总体思路来谋篇布局。摘要、正文和结论的相关内容，要前后呼应。语言通俗易懂。论文是给别人看的，不要认为自己知道的，别人就一定知道。要使用书面语言，避免使用网络语言。语句长短合适，少用累赘的长句与跳跃的短句。遣词要恰当得体。比如，“推测”、“推断”与“推定”，语气是有所不同的（在英文文献中，常用的是suggest、indicate、maybe之类“容他性”的词语）。注意错别字。避免因一时的疏忽大意，而留下缺憾。比如，将“风云二号”写成“风韵二号”，“碳酸盐”写成“碳酸岩”。一字之差，天壤之别。正确使用标点符号。不要分号与顿号不分，一“逗（号）”到底等。建议同学们在闲暇时，可以多看看汉语言工具书。同时，也呼吁素质教育阶段，要切实重视母语—汉语的教学质量。2、数据、术语严谨规范严谨规范，是科研论文的主要特征之一。数据分析，避免“张冠李戴”。对数据进行判别时，不要将属性为A的对象，用B作为参照标准。计量单位，要符合国家标准或者相关行业规范。注意有效数字的取舍。并不是小数点之后位数越多就越精确，而是要与获得数据的方法手段结合起来。比如，利用一台精度为5%的仪器进行观测，数据应写成“19”，而不是“”。不能简单地照搬仪器报出值。高于检测上限、或低于检测下限的数据，应该用“>检测限”、“<检测限”、“未检出”或相应的英文缩写等表示。标注要详实。比如，采样位置图，应该有比例尺、方位、坐标、图例及说明等参数。图版中使用专业符号、代码表示对象时，应该附注相应的文字说明。

研究生的论文通常都会用到画图和数据处理软件，比如说著名的画图软件的话，论证就是研究生论文需要用到的还有CAD。

spssau可用于研究生论文。

SPSSAU算法包括常规统计功能、回归分析及预测、方差分析功能、非参数功能、多元统计功能和其他算法功能。

SPSSAU包括六类算法板块，助力数据科学研究。SPSSAU算法板块分别是通用研究算法，数据处理功能板块，问卷研究算法，进阶算法板块，可视化研究算法和医学实验研究板块等。

产品与服务：

常规统计功能：描述频数统计、交叉分类汇总、相关分析（Pearson、Spearman、和Kendalltau）、线性回归、单样本t检验、独立样本t检验、配对t检验、正态性检验(Kolmogorov-Smirnov和Shapro-Wilk检验)。

回归分析及预测：线性OLS回归(包括逐步回归和分层回归)、Logistic回归（包括二元和多分类logistic）、Probit回归、Poisson回归、Cox回归、Robust稳健回归、Ridge岭回归、曲线回归（二次、指数、S曲线等七类曲线拟合）、PLS回归模型。

方差分析功能：方差齐性检验、单因素方差分析、双因素方差分析、三因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析、均值比较分析和事后多重对比功能。