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论文数据分析怎么写
论文数据分析怎么写
1.毕业论文数据分析怎样描述
数据分析可以分成两部分,一部分是对分析过程及分析结果的描述,另一部分是结合专业学问对结果进一步分析,为什么会消失这样的结果。
假如完全没有思路推举使用spssau,里面的结果包括智能文字分析可以供应一些思路。
2.如何对一份数据进行分析论文知乎
汇调研(专业的第三方市场调研服务供应商)
先说说写一份好的数据分析报告的重要性,很简洁,由于分析报告的输出是你整个分析过程的成果,是评定一个产品、一个运营大事的定性结论,很可能是产品决策的参考依据,既然这么重要那当然要写好它了。
一份好的分析报告,有以下一些要点:
首先,要有一个好的框架
跟盖房子一样,好的分析确定是有基础有层次,有基础坚实,并且层次明白才能让阅读者一目了然,架构清楚、主次分明才能让别人简单读懂,这样才让人有读下去的欲望;
其次,每个分析都有结论,而且结论肯定要明确
假如没有明确的结论那分析就不叫分析了,也得到了他本身的意义,由于你原来就是要去查找或者印证一个结论才会去做分析的,所以千万不要忘本舍果;
第三,分析结论不要太多要精
假如可以的话一个分析一个最重要的结论就好了,许多时候分析就是发觉问题,假如一个一个分析能发觉一个严重问题,就达到目的了,不要事事求多,宁要仙桃一口,不要烂杏一筐,精简的结论也简单让阅者接受,削减重要阅者(通常是事务繁多的领导,没有太多时间看那么多)的阅读心理门槛,假如别人看到问题太多,结论太繁,不读下去,一百个结论也等于0;
第四,分析结论肯定要基于紧密严禁的数据分析推导过程
不要有猜想性的结论,太客观的东西会没有劝说力,假如一个结论连你本人都没有确定的把握就不要拿出来误导别人了;
第五,好的分析要有很强的可读性
这里是指易读度,每个人都有本人的阅读习惯和思维方式,写东西你总会根据本人的思维规律来写,你本人觉得很明白,那是由于整个分析过程是你做的,别人不肯定如此了解,要晓得阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读,所以要考虑你的分析阅读者是谁?
他们最关怀什么?
你必需站在读者的角度去写分析邮件;
第六,数据分析报告尽量图表化
这其实是第四点的补充,用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更抽象更直观地看清晰问题和结论,当然,图表也不要太多,过多的图表一样会让人无所适从;
第七,好的分析报告肯定要有规律性
通常要遵照:
1、发觉问题–2、总结问题缘由–3、处理问题,这样一个流程,规律性强的分析报告也
3.谁会毕业论文的数据分析啊
一、标题标题是文章的眉目。
各类文章的标题,样式繁多,但无论是何种形式,总要以全部或不同的侧面体现作者的写作意图、文章的宗旨。
毕业论文的标题一般分为总标题、副标题、分标题几种。
(一)总标题总标题是文章总体内容的体现。
常见的写法有:
①揭示课题的实质。
这种形式的标题,高度概括全文内容,往往就是文章的中心论点。
它具有高度的明确性,便于读者把握全文内容的核心。
诸如此类的标题许多,也很普遍。
如《关于经济体制的模式问题》、《经济中心论》、《县级行政机构改革之我见》等。
②提问式。
这类标题用设问句的方式,隐去要回答的内容,实际上作者的观点是非常明确的,只不过语意动听,需要读者加以思索罢了。
这种形式的标题因其观点委婉,简单激起读者的留意。
如《家庭联产承包制就是单干吗?
》、《商品经济等同于资本主义经济吗?
》等。
②交代内容范围。
这种形式的标题,从其本身的角度看,看不出作者所指的观点,只是对文章内容的范围做出限定。
拟定这种标题,一方面是文章的次要论点难以用一句简短的话加以归纳;另一方面,交代文章内容的范围,可引起同仁读者的留意,以求引起共鸣。
这种形式的标题也较普遍。
如《试论我国农村的双层运营体制》、《正确处理中心和地方、条条与块块的关系》、《战后西方贸易自在化剖析》等。
④用推断句式。
这种形式的标题赐予全文内容的限定,可伸可缩,具有很大的敏捷性。
文章讨论对象是详细的,面较小,但引申的思想又须有很强的概括性,面较宽。
这种从小处着眼,大处着手的标题,有利于科学思维和科学讨论的拓展。
如《从乡镇企业的兴起看中国农村的盼望之光》、《科技进步与农业经济》、《从“劳动制造了美”看美的本质》等。
⑤用抽象化的语句。
如《激励人心的管理体制》、《科技史上的曙光》、《普照之光的理论》等。
标题的样式还有多种,作者可以在实践中大胆创新。
(二)副标题和分标题为了点明论文的讨论对象、讨论内容、讨论目的,对总标题加以补充、解说,有的论文还可以加副标题。
特殊是一些商榷性的论文,一般都有一个副标题,如在总标题下方,添上“与**商榷”之类的副标题。
另外,为了强调论文所讨论的某个侧重面,也可以加副标题。
如《如何看待现阶段劳动酬劳的差别——也谈按劳安排中的资产阶级权利》、《开发蛋白质资源,提高蛋白质利用效率——探讨处理吃饭问题的一种进展战略》等。
设置分标题的次要目的是为了清楚地显示文章的层次。
有的用文字,一般都把本层次的中心内容昭然其上;也有的用数码,仅标明“一、二、三”等的挨次,起承上启下的作用。
需要留意的是:
无论采纳哪种形式,都要紧扣所属层次的内容,以及上文与下文的联系紧密性。
对于标题的要求,概括起来有三点:
一要明确。
要能够揭示论题范围或论点,使人看了标题便知晓文章的大体轮廓、所论述的次要内容以及作者的写作意图,而不能似是而非,藏头露尾,与读者捉迷藏。
二要简炼。
论文的标题不宜过长,过长了简单使人产生烦琐和累赘的感觉,得不到鲜亮的印象,从而影响对文章的总体评价。
标题也不能过于笼统、空洞,标题中不能采纳特别用的或生造的词汇,以免使读者一见标题就如堕烟海,百思不得其解,待看完全文后才知标题的哗众取宠之意。
三要新奇。
标题和文章的内容、形式一样,应有本人的独特之处。
做到既不标新立异,又不落案臼,使之引人入胜,赏心顺眼,从而激起读者的阅读爱好。
二、名目一般说来,篇幅较长的毕业论文,都没有分标题。
设置分标题的论文,因其内容的层次较多,整个理论体系较浩大、简单,故通常设名目。
设置名目的目的次要是:
1使读者能够在阅读该论文之前对全文的内容、结构有一个大致的了解,以便读者打算是读还是不读,是精读还是略读等。
2为读者选读论文中的某个分论点时供应便利。
长篇论文,除中心论点外,还有很多分论点。
当读者需要进一步了解某个分论点时,就可以依靠名目而节约时间。
名目一般放置在论文注释的前面,因而是论文的导读图。
要使名目真正起到导读图的作用,必需留意:
1精确 。
名目必需与全文的纲目相全都。
也就是说,本文的标题、分标题与名目存在着逐个对应的关系。
2清晰无误。
名目应逐一标注该行名目在注释中的页码。
标注页码必需清晰无误。
3完整。
名目既然是论文的导读图,因而必定要求具有完整性。
也就是要求文章的各项内容,都应在名目中反映出来,不得遗漏。
名目有两种基本类型:
1用文字表示的名目。
2用数码表示的名目。
这种名目较少见。
但长篇大论,便于读者阅读,也有采纳这种方式的。
三、内容提要内容提要是全文内容的缩影。
在这里,作者以极经济的笔墨,勾画出全文的全体面目;提出次要论点、揭示论文的讨论成果、简要叙述全文的框架结构。
内容提要是注释的附属部分,一般放置在论文的篇首。
写作内容提要的目的在于:
1为了使指点老师在未批阅论文全文时,先对文章的次要内容有个大体上的了解,晓得讨论所取得的次要成果,讨论的次要规律挨次。
2为了使其他读者通过阅读内容提要,就能大略了解作者。
4.数据分析开头和结尾要怎样写
数据分析报告重要吗?
答案是确定的,你要写的数据分析开头和结尾都不太重要,一般老板就看中内容,前后次要是套路罢了,以下是建议,供参考:
个人认为一份好的分析报告,有以下一些要点:
首先,要有一个好的框架,并且层次明白,才能让阅读者一目了然,架构清楚、主次分明才能让别人简单读懂,这样才让人有读下去的欲望;
其次,每个分析都有结论,而且结论肯定要明确,假如没有明确的结论那分析就不叫分析了,也得到了他本身的意义,由于你原来就是要去查找或者印证一个结论才会去做分析的,所以千万不要忘本舍果;
第三,分析结论不要太多要精,假如可以的话一个分析一个最重要的结论就好了,许多时候分析就是发觉问题,假如一个一个分析能发觉一个严重问题,就达到目的了,不要事事求多,宁要仙桃一口,不要烂杏一筐;
第四、分析结论肯定要基于紧密严禁的数据分析推导过程,不要有猜想性的结论,太客观的东西会没有劝说力,假如一个结论连你本人都没有确定的把握就不要拿出来误导别人了;
第五,好的分析要有很强的可读性,这里是指易读度,每个人都有本人的阅读习惯和思维方式,写东西你总会根据本人的思维规律e799bee5baa6e997aee7ad94e78988e69d8331333361323535来写,你本人觉得很明白,那是由于整个分析过程是你做的,别人不肯定如此了解,要晓得阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读,所以要考虑你的分析阅读者是谁?
他们最关怀什么?
你必需站在读者的角度去写分析邮件;
第六,数据分析报告尽量图表化,这其实是第四点的补充,用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更抽象更直观地看清晰问题和结论,当然,图表也不要太多,过多的图表一样会让人无所适从;
第七、好的分析报告肯定要有规律性,通常要遵照:
1、发觉问题–2、总结问题缘由–3、处理问题,这样一个流程,规律性强的分析报告也简单让人接受;
第八、好的分析肯定是出自于了解产品的基础上的,做数据分析的产品经理本身肯定要特别了解你所分析的产品的,假如你连分析的对象基本特性都不了解,分析出来的结论确定是空中楼阁了,无根之木如何叫人信服?
!
第九、好的分析肯定要基于牢靠的数据源,其实许多时候收集数据会占据更多的时间,包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台,最终才在收集的正确数据基础上做分析,既然一切都是为了找到正确的结论,那么就要保证收集到的数据的正确性,否则一切都将变成为了误导别人的努力;
第十、好的分析报告肯定要有处理方案和建议方案,你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深化的分析,那么这个过程就打算了你可能比别人都更清晰第发觉了问题及问题产生的缘由,那么在这个基础之上基于你的学问和了解,做出的建议和结论想必也会更有意义,而且你的老板也确定不盼望你只是个会发觉问题的人,请你的那份工资更多的是为了让你处理问题的;
十一、不要可怕或回避“不良结论”,分析就是为了发觉问题,并为处理问题供应决策依据的,发觉产品问题也是你的价值所在,发觉产品问题,在产品缺陷和问题形成严重失误前处理它就是你的分析的价值所在了;
十二、不要制造太多难懂的名词,假如你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词,那么你写出来的价值又在哪里呢,还不如你直接过去说算了;
十三、最终,要感激那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人,包括那些为你上报或提取数据的人,那些为产品作出支持和关心的人(假如分析的是你本人担任的产品),确定和敬重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和关心,而且我想你也不是只做一锤子买卖,懂得感激和共享成果的人才能成为一个有素养和受人敬重的产品经理。
5.究竟怎样写毕业论文啊啊啊啊啊,好头疼
(多年论文指点阅历心得总结)首先,我要说明这里的指点并非常规意义的指点,我这里说的指点是究竟应当如何写论文(应当还是很笼统,不过看完就晓得了)。
迄今为止,我大约也帮忙做了能有上千份的同学论文数据分析部分,包括一部分的整篇论文写作。
由于我是做市场讨论与数据分析的,擅长的次要工具是spss,不敢说百分百通晓spss,但是应付个八九十应当是足够了,很自然的平常就利用下班和业余时间帮同学做一些论文数据分析以及论文写作指点。
许多论文的核心部分都包括数据分析,而统计学也应当是全部学科应当学习的一门重要课程,但是恰恰相反,许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,这样导致同学在最终做论文时完全不懂。
而在这种状况下,许多同学由于对数据分析的一窍不通,导致论文从开头的设计到后续的数据收集、整理等都会消失问题,最终导致分析出问题。
因而,在对数据分析一窍不通的状况下,应当如何从头构建论文及写作呢?
许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。
因而,详细的过程应当如下:
首先是选题,当然许多时候是导师直接给选题,这个没有太多争论。
其次是选题确定后,立刻要做的不是想我应当怎样去写作,或者在哪埋怨“哎~~郁闷,完全不晓得怎样写嘛”。
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讨论,都是如何做的。
通过查找文献找到跟选题有关的材料,然后对这些材料进行整理,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讨论目的、采纳的讨论方法、采纳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排列出来,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排列出来,你需要弄清晰对应关系,即每种分析方法是用来支持和实现什么样的讨论目的,以及能够得出什么样的结论,仔细阅读文献就能实现这一步。
第三.通过上一步,你应当朦胧的晓得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关心实现哪些目的,或者得出什么结论,同时也不会对本人的选题那么恐惊和迷茫了,由于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,我说的复制是反复一遍前人的讨论。
在这种状况下,可以构思下本人的选题,这一步属于纯理论层面的,你需要将本人的思路详细化,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。
当然许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,由于你找到的文献中可能会存在冲突的结论,可能会存在一些你认为的讨论缺陷(文献看多了,自然本人就会有想法出来了),提出本人的一系列假设,能够很清晰的指点后面的数据收集和分析。
第四.选题、假设还有讨论方法这些经过前面几步都能确定了,接下来就是要考虑详细讨论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晰你的数据应当是什么类型的,通过哪种方法来猎取。
其实也简单了,由于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、班级等)、比如连续性数据(如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等)。
分类数据简洁通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的,是人为给予它肯定的含义,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,就大致能够晓得在数据收集时,应当留意的问题。
比如一份问卷调查,其中应当如何设计问题也就大致清晰了,通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题,由于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,假如你的答案选项是李克特量表式“特别满足----特别不满足”这种,在处理时可以根据分类数据,只能统计出一些百分比,也可能将其根据连续数据如12345打分形式,这样可以求均值,可以做许多其他多元统计分析。
因而这一步确定数据类型很关键,假如数据类型弄错的话,则收集的数据完全无用。
第五.详细收集数据过程,不细说了,收集回来之后就是数据的录入。
记住肯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,一般大致同样的状况下,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。
因而数据录入完成后,应当是有多少样本数据,就有多少行,数据中包含多少个目标,那就有多少列。
第六.这一步才是你应当开头头疼的数据分析不会了怎样办。
由于到这里才开头是数据的详细分析过程了。
不会怎样办,前面已经晓得了分析方法,这种状况,只要找本教材,然后找对应的方法引见学习即可,或者实在不行找人指点,找人帮忙等等。
最终。
分析完成后,开头整篇论文的写作。
PS:
还要强调一点,现在的高校导师都存在一些问题,由于我接触了。
6.本科论文的数据分析怎样做
讨论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。
假如思路上更偏向于差异关系讨论,比如不同收入人群对于网购的态度差异。
建议使用较多规范的量表题,由于量表规范性很强且可以使用特别多的讨论方法;假如不是使用量表题,那么就可以考虑卡方分析进行讨论。
假如进行更多丰富的讨论方法使用,则对应需要使用多样的问题设计,量表题和非量表题均需要有,并且预期上它们就需要进入差异对比的范畴。
假如思路上更偏向于讨论影响关系,比如满足度对于忠实度的影响,看上去,满足度和忠实度均可以使用量表题进行表示,那设计成量表题没有问题,由于可以使用线性回归分析进行讨论。
除此之外,还有一种状况可以考虑,即logistic回归,满足度影响最终能否再次购买,能否再次购买被满足度影响,这类状况是应当使用logistic回归分析。
假如是盼望两类讨论方法均使用,此时满足度对应的问题则需要有量表题,还有比如“能否情愿再次购买”一类的定类数据问题。
假如预期数据需要进行统计上的信度分析,此时请记住肯定需要设计成量表题,否则无法进行信度分析。
以及假如预期思路上有分类,即比如将样本分成3种人群,此时需要考虑使用更多规范的量表题数据。
总结上看,讨论方法的婚配使用,现实上应当是在问卷设计前就进入考虑范畴。
问卷讨论设计完成后,大部分的问卷讨论方法均已经确定,因而需要提前将问卷讨论方法纳入考虑中,便于可以进行更丰富的数据分析。
相对来看,量表题是可以婚配更多的讨论方法,而且也更规范,建议更多的使用量表题较好。
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