论文研究流程数据分析的意义和目的

论文研究流程数据分析的意义和目的

数据分析（Data Analysis） 数据分析概念 　　数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 　　数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。 　　数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。 数据分析的目的与意义 　　数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。 　　在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是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J开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。 数据分析的功能 数据分析主要包含下面几个功能： 　　 简单数学运算（Simple Math） 　　 统计（Statistics） 　　 快速傅里叶变换（FFT） 　　 平滑和滤波（Smoothing and Filtering） 　　 基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis) 数据分析的类型 　　在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 　　探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。 　　定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。 数据分析步骤 　　数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 　　1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 　　2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 　　3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析过程实施 　　数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。 　　一、识别信息需求 　　识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。 　　二、收集数据 　　有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑： 　　① 将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据； 　　② 明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据； 　　③ 记录表应便于使用； 　　④ 采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。 　　三、分析数据 　　分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有： 　　老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图； 　　新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图； 　　四、数据分析过程的改进 　　数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性： 　　① 提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题； 　　② 信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析； 　　③ 收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通； 　　④ 数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围； 　　⑤ 数据分析所需资源是否得到保障。

据学术堂了解，写毕业论文的目的与意义主要为以下几点：　　1、写毕业论文是对业已完成的学习的梳理和总结　　毕业论文是学生在校学习期间的最后一次作业，它可以全方位地、综合地展示和检验学生掌握所学知识的程度和运用所学知识解决实际问题的能力。写毕业论文的过程，可以说、也应该是对专业知识的学习、梳理、消化和巩固的过程。同时，在调查研究、搜集材料、深入实际的过程中，还可以学到许多课堂上和书本里学不到的常识和经验。由于己往课程的考核、考查都是单科进行，考核、考查内容偏重于对本门课程所学知识的掌握程度和理解程度。而撰写毕业论文，它既要系统地掌握和运用专业知识、专业理论，又要有一定的自我创新能力和实际操作能力(如调查研究、搜集材料)。在这一过程中，学生可以把所学知识和理论加以梳理和总结，从而起到温故知新、融会贯通的作用。　　2、促进知识向能力的转化　　能力与知识的关系，相信大家都很清楚。知识不是能力，但却是获得能力的前提与基础。而要将知识转化为能力，需要个体的社会实践。毕业论文写作就是促进知识向能力转化的重要措施。　　由于课程考试大都偏重于知识的记忆，范围也仅限于教科书所规定的内容，这种考试没有学生自我选择的空间(怎么考、考什么完全由教师决定)，无法体现和实现学生的实际操作能力的提高。论文写作恰恰能弥补这一缺陷。论文的一个特点就是创新性，学生提出自己的新观点、新见解或实验成果，都必须建立在以前所学的专业知识、理论的基础之上。这样，论文的写作就会促进专业知识向应用能力的转化，培养学生的科学研究能力。撰写毕业论文，对培养和提高学生的分析问题能力、理论计算能力、实验研究能力、计算机使用能力、社会调查能力、资料查询与文献检索能力、文字表达能力，都会有所帮助。为以后从事相关工作和学术研究打下必要的基础。　　3、通过问题反馈，对相关的教学工作提供参照信息　　毕业论文中肯定会暴露出一些问题，这些问题或多或少的反映着学校的教学工作。对于学校和教师方面来说，如果大多数学生的论文写得好，内容和格式符合要求，且能发挥自己的见解，那么，就说明前期的教学工作取得了实际的成效，学生的素质培养没有出现什么偏差。相反，如果学生论文中出现的问题比较多，就说明教学中存在的问题比较多，就需要有针对性地加以改进和调整。　　4、提高文章写作的水平和书面语言表达的能力　　写作是传达信息的一种方式。现代社会是一个信息社会，各行各业都离不开信息。而信息的提供，信息的收集，信息的储存、整理、传播等等都离不开写作。对于高校学生来说，不论从事哪种专业的学习，都应当具有一定的书面表达能力。因为，进入社会后，无论在哪个行业、哪个单位，从事哪个职业，书写的能力是不可缺少的。　　从事社会调查，是撰写论文过程中非常重要的一步。调查完后，要将调查结果整理成书面材料以便研究。在这个过程中，可以锻炼学生的书面表达的能力。　　写毕业论文的过程也是训练写作思维和能力的过程。要写论文，就必然会遇到如何收集、整理和鉴别材料，如何进行社会调查、如何分析和整理调查结果，如何写提纲和起草，如何修改和传递等方面的常识、方法、技能。通过撰写毕业论文，可以有效提高获取信息情报的能力，语言和文字表达的能力，社会活动、交往、调研的能力等等。从这个意义上说，毕业论文不是一种形式，它内在的功能是多方面的。　　5、为未来工作、研究做好准备　　毕业论文是一个总结性质和习作性质的文章。它具有承前启后的中介性职能。一个学生，在大学毕业以后，或走上社会从事实际工作或继续学习和深造。毕业论文的写作，对以前而言是总结，对以后而言是开路。总结以前是为了便于以后的工作和学习。它标志着一个阶段的结束，启示着一个新的阶段的来临。所以，我们写毕业论文，等于是在两个阶段之间进行“切换”。论文写得好，对于未来的工作、学习是有利的。每个毕业生，都应当以积极的态度、正确的方法投入这项工作用实际行动为前一段的学习画上句号，为未来的工作和学习开创新的序曲。

据学术堂了解，大学生撰写毕业论文的目的，主要有两个方面；　　一是对学生的知识相能力进行一次全面的考核。　　二是对学生进行科学研究基本功的训练，培养学生综合运用所学知识独立地分析问题和解决问题的能力，为以后撰写专业学术论文打下良好的基础。　　撰写毕业论文是在校大学生最后一次知识的全面检验，是对学生基本知识、基本理论和基本技能掌握与提高程度的一次总测试，这是撰写毕业论文的第一个目的。大学生在学习期间，已经按照教学计划的规定，学完了公共课、基础课、专业课以及选修课等，每门课程也都经过了考试或考查。学习期间的这种考核是单科进行，主要是考查学生对本门学科所学知识的记忆程度和理解程度。　　但毕业论文则不同，它不是单一地对学生进行某一学科已学知识的考核，而是着重考查学生运用所学知识对某一问题进行探讨和研究的能力。写好一篇毕业论文，既要系统地掌握和运用专业知识，还要有较宽的知识面并有一定的逻辑思维能力和写作功底。这就要求学生既要具备良好的专业知识，又要有深厚的基础课和公共课知识。　　由于目前学校的考试方法大都偏重于记忆，限于书本知识的一般理解，致使对学生掌握理论的深度和实际运用的能力，难以全面了解。有的学生平时学习马马虎虎，满足于应付考试，很少作课堂笔记和读书札记，对写作知识了解不多，很少进行写作练习，结果放到写毕业论文时才临阵磨枪，回头补习各种知识，其写出来的论文连最基本的格式要求都不懂，逻辑上颠三倒四。还有一类学生平时学习死记硬背，缺乏能力的培养，缺少动手动笔和实际操作的能力。　　对于这些问题，学生在撰写毕业论文时，都会暴露出来。通过毕业论文的写作，使学生发现自己的长处和短处，以便在今后的工作中有针对性地克服缺点，也便于学校和毕业生录用单位全面地了解和考察每个学生的业务水平和工作态度，便于发现人才。同时还可以使学校全面考察了解教学质量，总结经验改进工作。　　撰写毕业论文的第二目的是培养大学生的科学研究能力，使他们初步掌握进行科学研究的基本程序和方法。大学生毕业后，不论从事何种工作，都必须具有一定的研究和写作能力。在党政部门和企事业单位从事管理工作，就要学会搞调查研究，学会起草工作计划、总结、报告等，为此就要学会收集和整理材料，能提出问题、分析问题和解决问题，并将其结果以文字的形式表达出来。至于将来从事教学和科研工作的人，他们的一项重要任务就是科学研究。大学是高层次的教育，其培养的人才应该具有开拓精神，既有较扎实的基础知识和专业知识，又能发挥无限的创造力，不断解决实际工作中出现的新问题；既能运用已有的知识熟练地从事一般性的专业工作，又能对人类未知的领域大胆探索，不断向科学的高峰攀登。　　撰写毕业论文的过程是训练学生独立进行科学研究的过程。通过撰写毕业论文，可以使学生了解科学研究的过程，掌握如何收集、整理和利用材料；如何观察、如何调查、作样本分析；如何利用图书馆，检索文献资料；如何操作仪器等方法。撰写毕业论文是学习如何进行科学研究的一个极好的机会，因为它不仅有教师的指导与传授，可以减少摸索中的一些失误，少走弯路，而且直接参与和亲身体验了科学研究工作的全过程及其各环节，是一次系统的、全面的实践机会。　　撰写毕业论文的过程，同时也是专业知识的学习过程，而且是更生动、更切实、更深入的专业知识的学习。首先，撰写论文是结合科研课题，把学过的专业知识运用于实际，在理论和实际结合过程中进一步消化、加深和巩固所学的专业知识，并把所学的专业知识转化为分析和解决问题的能力。其次，在搜集材料、调查研究、接触实际的过程中，既可以印证学过的书本知识，又可以学到许多课堂和书本里学不到的活生生的新知识。此外，学生在毕业论文写作过程中，对所学专业的某一侧面和专题作了较为深入的研究，会培养学习的志趣，这对于他们今后确定具体的专业方向，增强攀登某一领域科学高峰的信心大有裨益。

主要写微观的目的和宏观的目的。

论文研究流程数据分析的意义和作用

数据分析（Data Analysis） 数据分析概念 　　数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 　　数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。 　　数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。 数据分析的目的与意义 　　数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。 　　在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是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J开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。 数据分析的功能 数据分析主要包含下面几个功能： 　　 简单数学运算（Simple Math） 　　 统计（Statistics） 　　 快速傅里叶变换（FFT） 　　 平滑和滤波（Smoothing and Filtering） 　　 基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis) 数据分析的类型 　　在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 　　探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。 　　定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。 数据分析步骤 　　数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 　　1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 　　2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 　　3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析过程实施 　　数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。 　　一、识别信息需求 　　识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。 　　二、收集数据 　　有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑： 　　① 将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据； 　　② 明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据； 　　③ 记录表应便于使用； 　　④ 采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。 　　三、分析数据 　　分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有： 　　老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图； 　　新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图； 　　四、数据分析过程的改进 　　数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性： 　　① 提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题； 　　② 信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析； 　　③ 收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通； 　　④ 数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围； 　　⑤ 数据分析所需资源是否得到保障。

数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。

1、大数据开发工程师大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。2、大数据分析师大数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，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、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。3、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。4、大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析 将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析的目的是把隐藏在一大批看天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。 数据分析的作用： 数据分析在企业中的主要作用是支持与指导业务发展。基本合格的数据分析支持业务发展，优秀的数据分析指导业务发展。 数据分析在不同类型、规模、发展阶段的企业中，发挥的作用不一样： 在企业中的主要作用是支持与指导业务发展。基本合格的数据分析支持业务发展，优秀的数据分析指导业务发展。 数据分析在不同类型、规模、发展阶段的企业中，发挥的作用不一样： 想了解更多有关什么是数据分析方面的详情，推荐咨询达内教育。达内教育具有丰厚的师资力量，优秀的教学体系，教学质量突出，实战讲师，经验丰富，理论知识+学习思维+实战操作，打造完整学习闭环。达内教育独创TTS0教学系统，并设有企业双选会。达内的OMO教学模式，全新升级，线上线下交互学习，直播学，随时学，随时问，反复学，让学员学习更便捷。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

论文研究流程数据分析的意义怎么写

回答 开题报告，就是当课题确定后，课题负责人在调查研究的基础上撰写的报请批准的选题计划。它主要说明这个课题应该进行研究，自己有条件进行研究以及准备如何开展研究等问题，也可以说是对课题的论证和设计。开题报告是提高选题质量和水平的重要环节。研究方案，就是课题确定之后，研究人员在正式开展研究之前制订的整个课题研究的工作计划，它初步规定了课题研究各方面的具体内容和步骤。研究方案对整个研究工作的顺利开展起着关键的作用，尤其是对于我们科研经验较少的人来讲，一个好的方案，可以使我们避免无从下手，或者进行一段时间后不知道下一步干什么的情况，保证整个研究工作有条不紊地进行。可以说，研究方案水平的高低，是一个课题质量与水平的重要反映。二、 写好研究方案应做的基础性工作写好研究方案要了解它的基本结构与写法。写好开题报告和研究方案重要还是要做好很多基础性工作。首先，我们要了解别人在这一领域研究的基本情况，研究工作最根本的特点就是要有创造性，熟悉了别人在这方面的研究情况，才不会在别人已经研究很多、很成熟的情况下，重复别人走过的路，而会站在别人研究的基础上，从事更高层次、更有价值的东西去研究；其次，要掌握与课题相关的基础理论知识，理论基础扎实，研究工作才能有一个坚实的基础，否则，没有理论基础，你就很难研究深入进去，很难有真正的创造。因此，进行科学研究，一定要多方面地收集资料，要加强理论学习，这样我们写报告和方案的时候，才能更有把握一些，制定出的报告和方案才能更科学、更完善。

写意义的时候根据你的选题来决定形式可以分现实意义和理论意义也可以不细分，把目的和意义和在一起写，总之突出你观点的新颖和重要性即可；建议可以从这两点来叙述，不过要根据自己的选题，不要生搬硬套: (你的选题)是前人没有研究过的，也就是说研究领域中一个新颖有意义的课题，被前人所忽略的 前人有研究过，或者说阐述过但是没有阐述论证的足够全面，你加以丰满，或者驳斥前人的观点，总之，意义和目的一定要叙述的清晰并且是有一定新意的；其次注意自己所使用的理论，你是用什么理论证明你的观点；也要叙述清楚，否则难以有说服力；在做文献综述和国内外研究水平的评价等等也要有翔实的根据；这样才能衬托出你的选题的意义所在。研究的目的、意义也就是为什么要研究、研究它有什么价值。这一般可以先从现实需要方面去论述，指出现实当中存在这个问题，需要去研究，去解决，本论文的研究有什么实际作用，然后，再写论文的理论和学术价值。这些都要写得具体一点，有针对性一点，不能漫无边际地空喊口号。主要内容包括：(1) 研究的有关背景(课题的提出)： 即根据什么、受什么启发而搞这项研究。(2)通过分析本地(校) 的教育教学实际，指出为什么要研究该课题，研究的价值，要解决的问题。

论文是一种学术观点的体现，提出自己的见解，让别人得到一些启示，同时扩展他人的理解和见识。自己也可以看他人的论文，学到不同的知识，是一个学术交流的地方。

您的论文具体是什么题目呢有什么要求呢论文是需要多少字呢开题报告任务书都搞定了不你可以告诉我具体的排版格式要求，希望可以帮到你，祝顺利开题报告主要包括以下几个方面:(一)论文名称论文名称就是课题的名字第一，名称要准确、规范。准确就是论文的名称要把论文研究的问题是什么，研究的对象是什么交待清楚，论文的名称一定要和研究的内容相一致，不能太大，也不能太小，要准确地把你研究的对象、问题概括出来。第二，名称要简洁，不能太长。不管是论文或者课题，名称都不能太长，能不要的字就尽量不要，一般不要超过20个字。(二)论文研究的目的、意义研究的目的、意义也就是为什么要研究、研究它有什么价值。这一般可以先从现实需要方面去论述，指出现实当中存在这个问题，需要去研究，去解决，本论文的研究有什么实际作用，然后，再写论文的理论和学术价值。这些都要写得具体一点，有针对性一点，不能漫无边际地空喊口号。主要内容包括:⑴研究的有关背景(课题的提出):即根据什么、受什么启发而搞这项研究。⑵通过分析本地(校)的教育教学实际，指出为什么要研究该课题，研究的价值，要解决的问题。(三)本论文国内外研究的历史和现状(文献综述)。规范些应该有，如果是小课题可以省略。一般包括:掌握其研究的广度、深度、已取得的成果;寻找有待进一步研究的问题，从而确定本课题研究的平台(起点)、研究的特色或突破点。(四)论文研究的指导思想指导思想就是在宏观上应坚持什么方向，符合什么要求等，这个方向或要求可以是哲学、政治理论，也可以是政府的教育发展规划，也可以是有关研究问题的指导性意见等。(五)论文写作的目标论文写作的目标也就是课题最后要达到的具体目的，要解决哪些具体问题，也就是本论文研究要达到的预定目标:即本论文写作的目标定位，确定目标时要紧扣课题，用词要准确、精练、明了。常见存在问题是:不写研究目标;目标扣题不紧;目标用词不准确;目标定得过高，对预定的目标没有进行研究或无法进行研究。确定论文写作目标时，一方面要考虑课题本身的要求，另一方面要考率实际的工作条件与工作水平。(六)论文的基本内容研究内容要更具体、明确。并且一个目标可能要通过几方面的研究内容来实现，他们不一定是一一对应的关系。大家在确定研究内容的时候，往往考虑的不是很具体，写出来的研究内容特别笼统、模糊，把写作的目的、意义当作研究内容。基本内容一般包括:⑴对论文名称的界说。应尽可能明确三点:研究的对象、研究的问题、研究的方法。⑵本论文写作有关的理论、名词、术语、概念的界说。(七)论文写作的方法具体的写作方法可从下面选定:观察法、调查法、实验法、经验总结法、个案法、比较研究法、文献资料法等。(八)论文写作的步骤论文写作的步骤，也就是论文写作在时间和顺序上的安排。论文写作的步骤要充分考虑研究内容的相互关系和难易程度，一般情况下，都是从基础问题开始，分阶段进行，每个阶段从什么时间开始，至什么时间结束都要有规定。课题研究的主要步骤和时间安排包括:整个研究拟分为哪几个阶段;各阶段的起止时间希望我们可以帮你。1、论文题目:要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录:目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录)3、提要:是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词:关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文:(1)引言:引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义，并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2)论文正文:正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容:提出-论点;分析问题-论据和论证;解决问题-论证与步骤;结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文:标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期):作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是:(1)所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。(2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。

论文研究流程数据分析方法和步骤

根据研究方向定题目---确定大纲---写作开题---写作初稿---修改导师意见---定稿

1确定题目：论文题目可以从专业知识中来，也可以从时政热点中来，平常多看书、多积累、多思考，便会发现很多问题，这些问题或大或小，都可以成为论文选题的一个方向。同时，根据自身兴趣加以甄别、优选，然后确定一个合适的论文题目。要精炼论文题目，使得一看题目就很具吸引力。2细列提纲：确定题目后，要全面收集资料，最好是通过中国知网下载一些与所写论文相关的核心期刊文章；要花点时间精读文献，即便是在确定论文题目时，心中已有提纲，也必须再去阅读一些相关文献，这是列好提纲的基础，也是后面撰写论文的必要积累和热身。3全心撰写：在一二步完成后，接下来就是按计划撰写。要根据提纲内容，规定每天应该完成的撰写部分，且不折不扣地执行；当然，也可以根据自身的习惯来，有些人喜欢不间断写，因为思想观点转瞬即逝，高度集中撰写时，思想观点连续性强，写起来效率高；有些则喜欢每天完成一点，这样不仅不累，而且有更多的时间思考。4精心修改：论文主体内容完成后，不意味着论文完成。这时可以放一放，过一两天再看论文，从头到尾阅读、查看论文，有无错别字，有无不通顺，有无撰写不深不全的地方等等，修改可以一次甚至多次，完全根据自己对待论文的态度来，精益求精当然最好。5导入引言：论文一般还需要一个引言。这是论文开头的部分，主要阐述写作的原因，目的，意义等等，是进入正文的必备程序，如果直接从提纲进入，难免有所缺失，似乎没有开头。这一部分可以在撰写正文前写，也可以正文完成后再写。这里建议是完成正文后再写，这样可以更精准地把握全文，写好引言。7完善要素：全文完成后，还需完善一些要素，主要有参考文献、中英文摘要、关键词、作者简介、页码等要素。特别是摘要，要在写完论文后，在对全文精深把握的基础之上再写摘要，这样可以更好的把握摘要内容、写好摘要内容。

论文写作四部曲　　论文写作的过程通常要考虑一系列问题，如选题依据及意义、前人的研究成果、研究采用的方法和过程、研究结果、数据及例证、主要结论、研究存在的问题以及今后的努力方向等。确定选题、资料搜集、选择并运用研究方法开展研究、论文撰写及修改是论文写作过程中的关键环节，构成了论文写作的"四步曲"　　确定选题　　确定选题是撰写毕业论文的第一步，是面临的第一个挑战，它关系到整篇论文的好坏及价值。选题的确定要找到一种"如芒在背"或"如鲠在喉，不吐不快"的感觉，这样才是找到了真正有价值、有意义的选题。　　资料搜集、整理　　撰写论文不是无凭无据的"信口开河"，需要搜集大量的文献资料作为依据来佐证自己的观点，支持自己研究的实施。因此在确定了选题之后就必须开始有针对性的资料收集、整理、分析。同时，对于搜集到的`资料、数据需反复推敲其科学性、典型性以及代表性，使文章更具有价值。值得一提的是，资料的搜集应贯穿整个论文写作的全部过程。　　选择并应用研究方法开展科学研究　　科学研究是指以客观事实为对象，以科学方法为手段，遵循一定的研究程序，以获得科学规律或者新知识为目标的系统实践过程。论文的撰写须以研究为基础。概括而言，研究方法包含"量的研究"和"质的研究"两大类，经常会用到的有问卷法、访谈法、个案法、实验法、叙事法等。具体研究方法是人们在长期的科学研究中，不断总结、提炼而成的。　　论文撰写及修改　　论文的撰写是指将作者的主张、观点以及研究过程及结果以文字、图表的形式客观呈现出来，是作者智慧的结晶。论文的撰写过程一般包括提纲、初稿、二稿、终稿几个阶段。值得注意的是，好的论文是修改出来的。反复修改是优秀论文写作的法宝之一。

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调查研究期刊论文数据分析的意义

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

数据分析的意义在于提供更宽泛的更客观的，切实来自实际用户的使用、购买、访问等等行为的轨迹，由这些数字转化为产品推广、运营、制造等提供策略方向参考。而不是过去一拍脑袋去试一试的方式。这样大大节省了时间和成本，可以快速准确地定位需求实现盈利。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。数据分析在我们日常经营分析工作中主要有三大作用: 1，现状分析 简单来说就是告诉你过去发生了什么具体体现在: 第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标完成情况来衡量，以说明企业整体运营是好了还是坏了?好的程度如何?坏的程度又到哪里? 第二，告诉你企业各个业务发展及构成情况，让你了解企业各业务发展及变动情况，对企业运营情况有更深入的了解 现状分析一般通过日常通报来完成此项工作，如日报，周报，月报等日常通报形式2，原因分析 简单来说就是告诉你为什么发生了 经过第一阶段的现状分析，对企业的运营情况有了基本了解，但不知道运营情况具体好在哪里?差在哪里?是什么原因引起的?这时就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因如2012年2月运营收入环比2012年1月运营收入下降5%，是什么原因导致的呢?是各个业务收入都出现下降?还是个别业务收入下降引起的?是各个地区业务收入都出现下降?还是个别地区业务收入下降引起的?这就需要我们开展原因分析，进一步确定收入下降的具体原因，以便运营策略做出调整与优化 原因分析一般通过专题分析开展来完成此项工作，根据企业运营情况选择开展3，预测分析 简单来说就是告诉你将来发生什么 在了解企业运营现状后，有时还需要对企业未来发展趋势作出预测，为制定企业运营目标及策略提供有效的参考决策依据，以保证企业的可持续健康发展 预测分析一般通过专题分析开展来完成此项工作，预测分析一般在制定企业季度，年度等计划时开展，开展频率没有现状分析及原因分析频率高

本文通过以下七部分拆解数据分析：一、什么场景和行业需要数据分析二、数据分析会骗人吗？三、怎样排除虚假流量？四、PC端数据分析指标&方法论五、电商、金融行业数据分析六、数据分析的趋势七、怎么培养数据分析的能力？第二部分拆解六、七部分六、数据分析的趋势第一个趋势，大数据的对面不是小数据，而是深数据。大数据以用户量级取胜，同样的营销和经营打法只适用于固定的一类属性的人，转化率不变，分母变大，扩展更多的人群基数，是大数据打法的制胜关键。深数据是说限定一个人群，然后把精力放在收集这群人的购物各个阶段的数据上，用各种各样的营销和经营策略在用户各个购物阶段上进行关怀，提升的是某一个用户的转化率，但分母不变，制胜关键与大数据打法不同，对一个人购物阶段的数据越完整、判断越精准越好。用户基数再大总会有天花板，所以后续的竞争会有相当一部分企业尤其是大企业转向深数据的应用方向。第二个趋势，大数据采集的壁垒可能会进一步降低。现在各家采集的数据都是自己使用，不愿意公开，或者是采集标准不同，不相信别人采集数据的准确性。这样会造成同一个数据源就会被重复采集，既浪费了硬件资源，也浪费了人力资源。其实对于同一个数据来说，只要采集的方法相同，只需要采集一次，共享就可以了。后面随着数据分析领域的标准化和统一化，数据资源会产生更多交换和交易，在数据采集这个环节会占用更少的精力，从而做更多的数据分析的事情，让数据能产生更高的价值。第三个趋势，我认为数据分析的岗位可能慢慢就会消失了。数据分析岗位的消失在近几年不会出现，但未来十年内不好说。我认为数据分析的技能对所有互联网从业者来说，就像对于办公软件以及语言的掌握一样，会成为人人必备的技能。第四个趋势，机器学习的发展将最大限度实现程序化数据应用。目前数据应用的很多环节都在应用机器学习，比如程序化购买、自动化广告素材优化、智能商品推荐等等，但相互之间是割裂的，还需要人去做各个环节的串联。机器学习会慢慢替代人来串联一个一个的程序化模块，程序化的整体数据应用方案将会覆盖互联网领域。这四个趋势我认为是我们很快就能够看得到的。七、怎么培养数据分析的能力？第一个建议，方向比努力还要重要。数据分析并不是一个特别细分的领域，它里面包含了很多的方向。作为一个数据分析的入门者，当你了解了数据分析行业概况之后，你要做的一件事情就是了解这个行业有哪些方向，选择一个方向深挖。数据分析有三个常见的发展方向。一是数据挖掘；二是数据建模和数据应用；三是商业数据分析。每个方向都不容易到达巅峰，所以尽快确定主攻方向，尽快扎进去有助于迅速成长为一个领域的专家，和其它专家共同协作攻克数据分析领域更前沿的课题。第二个建议，懂生意比懂数据重要。一开始我们就谈到数据的价值是要最终服务于某个具体业务的，所以要想让数据发挥更高价值，对于业务知识的掌握是需要重视的，否则数据分析结果和业务存在距离或不能落地，不能实现商业增值，数据就会因此贬值了。第三个建议，在场景里做分析比理论分析更重要。第一方面，优化流量。流量并不是跟媒体或用户斗智斗勇，其本质是面向竞争对手的战争，要争取用同样的价钱买到更多的流量或者同样的流量花的钱更少。有时太关注用户属性或媒体价格，反而忽略了和竞争对手的博弈关系，这种博弈需要人的参与，单纯依靠机器博弈会忽视场景做出错误决策。第二方面，用户体验输出。你面向的是用户，所以更重要的是你的内容如何跟用户产生共鸣。并不是说你设计的多漂亮、运行的多流畅，而是涉及到用户情感和用户感受层面，这也是量化指标难以驾驭的，需要加入人脑对于场景的理解才能做好。第四个建议，注重人机协作。对刚入门的数据分析师，我非常建议把人机协作这件事情提上日程，作为重点学习的方面，善于利用机器的力量代替人的力量，把人解放出来做人更擅长做的事情，人机配合最大化。机器擅长数据清洗、数据建模、数据预警、数据可视化等，所以提升数据分析能力一定是面向未来的，善于让机器去做它更擅长的事情，人去弥补机器的不足，更高效地完成分析工作，节省下来的时间就用来提升人独有的能力。