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毕业论文数据分析方法有哪些

1.本科论文的数据分析怎么做?相关性分析,假设检验,回归分析需要那

(一)确定论文提要,再加进材料,形成全文的概要

论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要,以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来,再把选用的材料插进去,就形成了论文内容的提要。

(二)原稿纸页数的分配

写好毕业论文的提要之后,要根据论文的内容考虑篇幅的长短,文章的各个部分,大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文,考虑序论用1页,本论用17页,结论用1—2页。本论部分再进行分配,如本论共有四项,可以第一项3—4页,第二项用4—5页,第三项3—4页,第四项6—7页。有这样的分配,便于资料的配备和安排,写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字,因为过短,问题很难讲透,而作为毕业论文也不宜过长,这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。

(三)编写提纲

论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的,只提示论文的要点,如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单,但由于它是经过深思熟虑构成的,写作时能顺利进行。没有这种准备,边想边写很难顺利地写下去。

2.本科论文常用分析方法

本科论文常用分析方法有:定量分析与定性分析,定性分析与定量分析是人们认识事物时用到的两种分析方式。

1、定量分析法

在科学研究中,通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化,用数学语言进行描述。它是依据统计数据,建立数学模型,并用数学模型针对数量特征、数量关系与数量变化去分析的一种方法。

2、定性分析法

定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。定性就是用文字语言进行相关描述。它是主要凭分析者的直觉、经验,运用主观上的判断来对分析对象的性质、特点、发展变化规律进行分析的一种方法。

扩展资料:

定量分析法的具体方法:

1、比率分析法。它是财务分析的基本方法,也是定量分析的主要方法。

2、趋势分析法。它对同一单位相关财务指标连续几年的数据作纵向对比,观察其成长性。通过趋势分析,分析者可以了解该企业在特定方面的发展变化趋势。

3、结构分析法。它通过对企业财务指标中各分项目在总体项目中的比重或组成的分析,考量各分项目在总体项目中的地位。

4、数学模型法。在现代管理科学中,数学模型被广泛应用,特别是在经济预测和管理工作中,由于不能进行实验验证,通常都是通过数学模型来分析和预测经济决策所可能产生的结果的。

参考资料来源:百度百科-定量分析法

3.写毕业论文时运用的研究方法有哪些

提供一个开题报告范文范例,仅供参考,希望对你开题报告写作能有帮助。

研究思路、研究方法、技术路线和实施步骤1、研究什么?——怎样确定研究课题一切科学研究始于问题——问题即课题;教学即研究(掌握方法很重要,否则就不是研究);进步与成果即成长。教育科研课题主要来源于两大方面:A.实践来源——客观存在的或潜在的教育实际问题,教育教学实践本身存在的问题。

教育教学与其外部的矛盾(教师与家长、教师与学校、学校与社会、教育与社会发展)。B.理论来源——现有教育理论所揭示的问题以及理论体系中的空白和矛盾点(例如《关于“信息技术与课程整合”的冷思考》一文产生的过程)2、怎样进行研究课题的论证?我们既然已选定了一个课题,我们就必须对这个课题的所有情况进行全面的了解。

了解这个课题目前在国外、国内的研究情况,包括研究已取得的成果和存在的问题,了解这一课题所属的理论体系等等。对课题的全面了解,可以使我们在研究过程中少走弯路,确立研究的主攻方向,这就是我们常说的:“知己知彼,百战百胜”。

怎样对一个课题进行论证呢?论证一个课题主要是弄清如下几个问题:A.所要研究的问题是什么性质和类型的问题?B.要研究的问题具有什么现实意义?它的理论价值(即在理论上预计有哪些突破?)C.要研究的问题目前已有哪些研究成果?研究的方向是什么?D.要研究的问题所应具备的条件分析。E.课题研究的策略和步骤如何?F.课题研究的成果及其表现形式有哪些?教育课题研究的基本方法有:⑴ 观察法 ⑵ 调查法 ⑶ 测验法 ⑷ 行动研究法 ⑸ 文献法 ⑹ 经验总结法 ⑺ 个案研究法 ⑻ 案例研究法⑼ 实验法(在一个课题研究过程中,根据不同的研究目的和要求,往往会用到两种以上方法)3.1 观察法:为了了解事实真相,从而发现某种现象的本质和规律。

观察法的步骤:观察法的实施分为以下三个步骤,步骤之一就是进行观察研究的设计,此步骤可分为如下几个方面:作大略调查和试探性观察。这一步工作的目的不在于搜集材料,而在于掌握基本情况,以便能正确地计划整个观察过程。

例如:要观察某一教师的教学工作,便应当预先到学校大致了解这位教师的工作情况,学生的情况,有关的环境和条件等等。这可以通过跟教师和学校领导人谈话,查阅一些有关的材料,如教案、教学日记、学生作业等,以及听课等方式进行。

确定观察的目的和中心。根据研究任务和研究对象的特点,考虑弄清楚什么问题,需要什么材料和条件,然后作明确的规定。

如果这规定不明确,观察便不能集中,结果就不能深入。观察不能有几个中心,范围不能太广,全部观察要围绕一个中心进行。

如果必须要观察几个中心,那就采取小组观察,分工合作。确定观察对象一是确定拟观察的的总体范围;二是确定拟观察的个案对象;三是确定拟观察的具体项目。

比如,要研究新分配到小学任教的中师或大专毕业生在课余时间进行业务、文化进修的情况,那么,拟观察总体就是教师工作年限达一年或两年的新教师。在这一总体范围内,再定下具体观察哪几所小学,哪几个教研组中的哪些教师。

具体观察名单确定以后,再把拟观察的时间、场合、具体观察项目确定下来。制定观察计划观察计划除了明确规定观察的目的、中心、范围,以及要了解什么问题、搜集什么材料之外,还应当安排观察过程:观察次数、密度、每次观察持续的时间,如何保证观察现象的常态等。

策划和准备观察手段观察手段一般包括两种:一种是获得观察资料的手段;一种是保存观察资料的手段。获得观察资料的手段主要是人的感觉器官,但有时需要一些专门设置的仪器来帮助观察,如观察屏、计算机终端装置、更高级的如动作反应器等。

这些仪器主要起两方面作用:保证观察的客观性与提高观察的精确性。在保存资料的手段中,人脑是天然器官。

但这种与观察主体连在一起的保存手段缺乏精确性和持久性,也不能实现资料的客体化。因此,人们先利用文字、图形等符号手段,进而又利用摄影、录音、录像等技术手段,把观察时瞬间发生的事、物、状况以永久的方式,准确地、全面地记录下来,供研究地反复观察资料和分析资料所用。

无论哪一类手段,都应在观察开始前就准备好,对观察中使用的种仪器也须事先作好功能检查,以保证在使用过程中不出现障碍。对于观察人员来说,必须掌握使用仪器的基本方法,并知道在观察中应做些什么。

如要详细、全面拍摄一堂课,一部摄像机是不够的。观察者应准备几部摄像机,并事先作好分工。

即使是作观察记录,也需要事先作好设计。在记录纸上印好以一定的格式排列的必须记录的项目,还可以约定一些记录符号,以尽量减少现场记录时书写文字的时间.我们以中学生课堂行为记录为例,见表5-1。

在下面表格中,研究人员根据研究需要,列出他认为在课堂上学生可能发生的行为。但估计所列不会完全,所以留出一些空格,让观察员在需要时使用。

研究者如果要请别人帮助观察,必须事先和观察人员讲清楚每一个项目的具体所指,遇到意外情况的处理方法,要求他们熟悉每一个项目的所在位置。为了稳妥起见,还。

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毕业论文数据分析需要做出东西吗(数据分析需要掌握些什么知识?)

1.数据分析需要掌握些什么知识?

数据分析所需要掌握的知识:

数学知识

对于初级数据分析师来说,则需要了解统计相关的基础性内容,公式计算,统计模型等。当你获得一份数据集时,需要先进行了解数据集的质量,进行描述统计。

而对于高级数据分析师,必须具备统计模型的能力,线性代数也要有一定的了解。

分析工具

对于分析工具,SQL 是必须会的,还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用,另外,还要学会一个统计分析工具,SAS作为入门是比较好的,VBA 基本必备,SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如 Matlab)可以视情况而定。

编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用,R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足,学习曲线比较陡峭。Python 适用性强,可以将分析的过程脚本化。所以,如果你想在这一领域有所发展,学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的,你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然,编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到:Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础,数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师,需要对业务有较为深入的了解,能够基于数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师,对业务有基本了解就可以,重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

逻辑思维

对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。对于高级数据分析师,逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师,罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上,还包括算法逻辑,程序逻辑等,所以对逻辑思维的要求也是最高的。

数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上,其实包括的范围很广,做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师,能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告,能清楚地展示数据,就达到目标了。对于稍高级的数据分析师,需要使用更有效的数据分析工具,根据实际需求做出或简单或复杂,但适合受众观看的数据可视化内容。

协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力,也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议,所以,你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师,需要开始独立带项目,或者和产品做一些合作,因此除了沟通能力以外,还需要一些项目协调能力。

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2.数据分析需要掌握哪些知识?

一、掌握基础、更新知识。

基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是(计算机、统计知识), 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看,这点大家深有感触的。

数据库查询—SQL数据分析师在计算机的层面的技能要求较低,主要是会SQL,因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛,学习一些SQL技巧、新的函数,对你工作效率的提高是很有帮助的。

统计知识与数据挖掘你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如:多元统计:回归分析、因子分析、离散等,数据挖掘中的:决策树、聚类、关联规则、神经网络等。

但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍,或者是对老方法的新运用,不断更新自己知识,才能跟上时代,也许你工作中根本不会用到,但是未来呢?行业知识如果数据不结合具体的行业、业务知识,数据就是一堆数字,不代表任何东西。是冷冰冰,是不会产生任何价值的,数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。

一名数据分析师,一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如:看到某个数据,你首先必须要知道,这个数据的统计口径是什么?是如何取出来的?这个数据在这个行业, 在相应的业务是在哪个环节是产生的?数值的代表业务发生了什么(背景是什么)?对于A部门来说,本月新会员有10万,10万好还是不好呢?先问问上面的这个问题:对于A部门,1、新会员的统计口径是什么。

第一次在使用A部门的产品的会员?还是在站在公司角度上说,第一次在公司发展业务接触的会员?2、是如何统计出来的。A:时间;是通过创建时间,还是业务完成时间。

B:业务场景。是只要与业务发接触,例如下了单,还是要业务完成后,到成功支付。

3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节,在下单环节,在成功支付环节。

4、这个数据代表着什么。10万高吗?与历史相同比较?是否做了营销活动?这个行业处理行业生命同期哪个阶段?在前面二点,更多要求你能按业务逻辑,来进行数据的提取(更多是写SQL代码从数据库取出数据)。

后面二点,更重要是对业务了解,更行业知识了解,你才能进行相应的数据解读,才能让数据产生真正的价值,不是吗?对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说:行业知识都重要,也许你看到很多的数据行业的同仁,在微博或者写文章说,数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。

因为作为数据分析师,在发表任何观点的时候,都不要忘记你居于的背景是什么?但大家一定不要忘记了一些基本的技术,不要把基础去忘记了,如果一名数据分析师不会写SQL,那麻烦就大了。哈哈。

你只有把数据先取对了,才能正确的分析,否则一切都是错误了,甚至会导致致命的结论。

新同学,还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高,但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的,有时候是急不来的,这更需要花时间慢慢去沉淀下来。

不要过于追求很高级、高深的统计方法,我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识,从而提高工作效率,达到事半功倍。以我经验来说,我负责任告诉新进的同学,永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。

二、要有三心。 1、细心。

2、耐心。 3、静心。

数据分析师其实是一个细活,特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中,是一个不断循环迭代的过程,所以一定在耐心,不怕麻烦,能静下心来不断去修改自己的分析思路。

三、形成自己结构化的思维。数据分析师一定要严谨。

而严谨一定要很强的结构化思维,如何提高结构化思维,也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement,首先把你的整个思路整理出来,然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构,慢慢你会形成一套自己的思想。

当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告,多问问他们是怎么去考虑这个问题的,别人的思想是怎么样的?他是怎么构建整个分析体系的。

四、业务、行业、商业知识。 当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候,你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。

这个放在最后,不是不重要,而且非常重要,如果前面三点是决定你能否进入这个行业,那么这则是你进入这个行业后,能否成功的最根本的因素。 数据与具体行业知识的关系,比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分,数据(鱼)离开了行业、业务背景(水)是死的,是不可能是“活”。

而没有“鱼”的水,更像是“死”水,你去根本不知道看什么(方向在哪)。 如何提高业务知识,特别是没有相关背景的同学。

很简单,我总结了几点:1、多向业务部门的同事请教,多沟通。多向他们请教,数据分析师与业务部门没有利益冲突,而更向是共生体,所以如果你态度好,相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。

2、永远不要忘记了google大神,定制一些行业的关键字,每天都先看看定制的邮件。 3、每天有空。

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3.写论文有哪些要求

写论文有十个要求。

具体是: (一)论文——题目科学论文都有题目,不能“无题”。论文题目一般20字左右。

题目大小应与内容符合,尽量不设副题,不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气,不用惊叹号或问号,也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。

(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。

严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人,应该是能解答论文的有关问题者。现在往往把参加工作的人全部列上,那就应该以贡献大小依次排列。

论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者,也可以一般致谢。

行政领导人一般不署名。 (三)论文——引言 是论文引人入胜之言,很重要,要写好。

一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。

要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。

(四)论文——材料和方法 按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格,写出实验方法、指标、判断标准等,写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志 对论文投稿规定办即可。

(五)论文——实验结果 应高度归纳,精心分析,合乎逻辑地铺述。应该去粗取精,去伪存真,但不能因不符合自己的意图而主观取舍,更不能弄虚作假。

只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据和不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因,不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。

废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃,不能只废弃不合己意者。 (六)论文——讨论 是论文中比较重要,也是比较难写的一部分。

应统观全局,抓住主要的有争议问题,从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理,而不要重复叙述实验结果。

应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论,表明自己的观点,尤其不应回避相对立的观点。 论文的讨论中可以提出假设,提出本题的发展设想,但分寸应该恰当,不能写成“科幻”或“畅想”。

(七)论文——结语或结论 论文的结语应写出明确可靠的结果,写出确凿的结论。论文的文字应简洁,可逐条写出。

不要用“小结”之类含糊其辞的词。 (八)论文——参考义献 这是论文中很重要、也是存在问题较多的一部分。

列出论文参考文献的目的是让读者了解论文研究命题的来龙去脉,便于查找,同时也是尊重前人劳动,对自己的工作有准确的定位。因此这里既有技术问题,也有科学道德问题。

(九)论文——致谢 论文的指导者、技术协助者、提供特殊试剂或器材者、经费资助者和提出过重要建议者都属于致谢对象。论文致谢应该是真诚的、实在的,不要庸俗化。

不要泛泛地致谢、不要只谢教授不谢旁人。写论文致谢前应征得被致谢者的同意,不能拉大旗作虎皮。

(十)论文——摘要或提要:以200字左右简要地概括论文全文。常放篇首。

论文摘要需精心撰写,有吸引力。要让读者看了论文摘要就像看到了论文的缩影,或者看了论文摘要就想继续看论文的有关部分。

此外,还应给出几个关键词,关键词应写出真正关键的学术词汇,不要硬凑一般性用词。

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会计毕业论文要求有数据分析(会计专业论文字数要求是多少)

1.会计专业论文字数要求是多少

下面就是标准的论文格式[包括自考}: 1、论文格式的论文题目:(下附署名)要求准确、简练、醒目、新颖。

2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录) 3、论文格式的内容提要: 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、论文格式的关键词或主题词 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。

关键词是用作计算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,要对论文进行主题分析,依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。(参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》)。

5、论文格式的论文正文: (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: a。提出问题-论点; b。

分析问题-论据和论证; c。解决问题-论证方法与步骤;d。

结论。 6、论文格式的参考文献 一篇论文的参考文献是将论文在研究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) 英文: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。 按照上边的论文格式来写,可以使你的论文更加容易被读者了解,被编辑采纳。

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2.关于会计方面的毕业论文论题

会计毕业论文范文 会计工作面临的机遇和挑战 现代会计是商品经济的产物。

随着改革开放的进一步深入发展和社会主义市场经济体制的确立,我国会计改革必须与经济改革同步进行,实行会计模式的重大转变,以促进工作的全面发展和水平的不断提高,更好地为发展社会主义市场经济服务。 一、现代会计的内涵及特点会计是以凭证为依据、以货币为主要量度,连续、系统、全面、综合地反映、控制在生产过程的资金运动,旨在提高经济效益,以提供会计信息为主的经济信息系统和价值管理活动。

会计既是以提供会计信息为主的经济信息系统,又是一种进行价值管理的经济管理活动。它必须遵循真实性、一致性、连续性、系统性和全面性的原则: 1.真实性。

在经济业务发生时,会计要进行核算,取得和填制凭证,经审核后,以合法的凭证为依据,按经济业务发生的先后顺序在帐薄上进行登记和反映,以保证提供真实的正确的会计信息。 2.统一性。

作为经济管理工作的会计,主要是进行价值管理,管理其中能够用货币表现的方面。以实物量度作为货币量度的基础,有货币作为统一计量尺度,把各种性质相同或不同的经济业务加以综合,对社会再生产过程进行“观念总结”。

3.连续性。连续性是指会计对发生的经济业务,要按照其发生时间的先后顺序不间断地进行记录。

4.系统性。它是指会计对发生的各种经济业务,首先要进行科学的分类和汇总,然后进行系统地加工处理,以便提供各种有关资产、负债、所有者权益、收入、费用、利润等方面的信息。

5.全面性。它是指会计对发生的每一项经济业务,都要全面反映其来龙去脉,加以记录,同时,所属会计应当反映的经济业务,都必须全部加以记录,不允许遗漏。

随着社会经济和科学技术发展,近年来,会计工作发展变化很迅速,呈现了一些新的特征,主要为:[/b] 1.内涵的变化。由于会计的地位、作用增强和对会计的要求日益提高,从而使会计的具体任务和工作重点发生了三个明显的转变,即由原来主要对外编送报表、报告财务状况转向对内加强管理;由原来主要是事后核算转向事前预测、事中控制和事后核算同时进行;由原来的主要是反映情况、提供信息,转向综合提供并运用信息,干预生产、推动经营和参与决策。

2.会计方法发展。在成本核算中出现一些新的核算方法,如标准成本、变动成本、弹性预算等。

同时为了满足分析、预测、决策等方面的需要,会计方法中还增加充分运用高等数学、运筹学等数学工具和分析方法,进行预测决策工作。 3.会计工作组织变化。

改变过去那种单纯按管理职能建立起全面综合管理体制,主要围绕投资、利润、成本三项目标建立起的各级责任中心来组建会计工作,以实现其全面经济核算的功能。 4.现代新技术的运用。

由于会计任务、方法、工作组织发生了变化,对会计数据处理工作量成倍增加;其次,在数据提供的及时性、数据运算的精确性等方面提出了更高要求;另外程序也更加复杂化。因此,电子计算机一问世,就很快被应用于会计数据处理工作中,出现了会计电算化,并在进一步完善。

二、我国会计工作的现状 会计工作是经济管理工作的重要基础。我国一直重视会计工作,自1985年制定会计法以来,对我国会计工作发挥了积极作用,促进了我国会计现代化进程。

中国会计现代化从本质上讲是会计的国际化与国家化结合的问题。会计的国际化,要求中国应当走向世界,与国际惯例接轨,融于统一的国际会计体系中去;会计的国家化要求中国会计立足于自身的社会经济环境,体现中国特色,继承和发扬中国会计的优秀成果。

实现中国现代化,首先要会计现代化。会计观念是受其所在的客观环境制约的,并受管理的对象及要素、手段的影响。

在传统的经济体制下,会计观念是以计划经济为主的观念体系。在市场经济体制下,传统会计观念只有受到时代的、客观条件的冲击而逐渐形成以市场经济为主的新的观念体系,才能适应市场经济发展的需要。

其次要实现中国会计现代化,要求会计理论现代化。会计理论现代化其主要功能在于预测和解释,通过对经验事实的观察、积累和分析,准确科学地描述对象的现实状态,从而科学、合符逻辑地预测未来。

第三,中国会计的现代化要求会计研究角度的现代化。它要求我们改变过去的参照系统,由过去纵向比较转变为纵向与横向比较,并将两者有机结合,形成一个完整的体系。

通过历史与现实的比较,以及国内与国外的比较,形成有中国特色的现代会计工作,并与国际会计制度接轨,为实现三个面向作出应有的贡献。 随着社会主义市场经济的发展,会计工作出现了许多新情况、新问题,对会计工作提出了许多新的更高要求。

1999年10月31日新出台的《中华人民共和国会计法》要求在会计工作中准确地反映经济活动的状况,为经济管理决策提供真实可靠的会计信息。明确规定必需依法办理会计事务,同时,又加大了对会计工作中弄虚作假的惩治力度。

要求单位负责人必须保证会计人员依法履行职责,并给予法律保护,不得授意、指使、强令会计人员违法办理会计事项,严禁对他们进行打击报复。应当建立健全内部会计监督制。

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3.会计专业金融风险与金融监管毕业论文必须带数据分析吗

毕业论文是学术论文的一种形式,为了进一步探讨和掌握毕业论文的写作规律和特点,需要对毕业论文进行分类。由于毕业论文本身的内容和性质不同,研究领域、对象、方法、表现方式不同,因此,毕业论文就有不同的分类方法。

按内容性质和研究方法的不同可以把毕业论文分为理论性论文、实验性论文、描述性论文和设计性论文。后三种论文主要是理工科大学生可以选择的论文形式,这里不作介绍。文科大学生一般写的是理论性论文。理论性论文具体又可分成两种:一种是以纯粹的抽象理论为研究对象,研究方法是严密的理论推导和数学的运算,有的也涉及实验与观测,用以验证论点的正确性。另一种是以对客观事物和现象的调查、考察所得观测资料以及有关文献资料数据为研究对象,研究方法是对有关资料进行分析、综合、概括、抽象,通过归纳、演绎、类比,提出某种新的理论和新的见解。

按议论的性质不同可以把毕业论文分为立论文和驳论文。立论性的毕业论文是指从正面阐述论证自己的观点和主张。一篇论文侧重于以立论为主,就属于立论性论文。立论文要求论点鲜明,论据充分,论证严密,以理和事实服人。驳论性毕业论文是指通过反驳别人的论点来树立自己的论点和主张。如果毕业论文侧重于以驳论为主,批驳某些错误的观点、见解、理论,就属于驳论性毕业论文。驳论文除按立论文对论点、论据、论证的要求以外,还要求针锋相对,据理力争。

按研究问题的大小不同可以把毕业论文分为宏观论文和微观论文。凡届国家全局性、带有普遍性并对局部工作有一定指导意义的论文,称为宏观论文。它研究的面比较宽广,具有较大范围的影响。反之,研究局部性、具体问题的论文,是微观论文。它对具体工作有指导意义,影响的面窄一些。

另外还有一种综合型的分类方法,即把毕业论文分为专题型、论辩型、综述型和综合型四大类:

1.专题型论文。这是分析前人研究成果的基础上,以直接论述的形式发表见解,从正面提出某学科中某一学术问题的一种论文。如本书第十二章例文中的《浅析领导者突出工作重点的方法与艺术》一文,从正面论述了突出重点的工作方法的意义、方法和原则,它表明了作者对突出工作重点方法的肯定和理解。

2.论辩型论文。这是针对他人在某学科中某一学术问题的见解,凭借充分的论据,着重揭露其不足或错误之处,通过论辩形式来发表见解的一种论文。如《家庭联产承包责任制改变了农村集体所有制性质吗?》一文,是针对“家庭联产承包责任制改变了农村集体所有制性质”的观点,进行了有理有据的驳斥和分析,以论辩的形式阐发了“家庭联产承包责任制并没有改变农村集体所有制”的观点。另外,针对几种不同意见或社会普遍流行的错误看法,以正面理由加以辩驳的论文,也属于论辩型论文。

3.综述型论文。这是在归纳、总结前人或今人对某学科中某一学术问题已有研究成果的基础上,加以介绍或评论,从而发表自己见解的一种论文。

4.综合型论文。这是一种将综述型和论辩型两种形式有机结合起来写成的一种论文。如《关于中国民族关系史上的几个问题》一文既介绍了研究民族关系史的现状,又提出了几个值得研究的问题。因此,它是一篇综合型的论文。

4.关于会计专业方面的毕业论文

关于坏账损失处理的几点思考来源:中国论文下载中心 [ 07-02-20 11:53:00 ] 作者:王浩 编辑:studa20随着社会主义市场经济的发展,市场竞争日益激烈,企业为了扩大产品在市场上的占有丰,除了采用优惠价格推销产品外,大量运用商业信用的发展,企业垫支在应收账款上的资金逐年增加,应收账款在流动资金中所占比例日益扩大,“三角债”和应收账款的长期挂账,是企业目前最棘手的问题,坏账损失已呈上升趋势。

对于坏账的处理问题,会计理论界和实际工作者发表了仁者见仁、智者见智的看法,笔者也拟谈几点思考。一、对坏账损失的确认关于坏账损失的确认,1993年颁布的新会计制度中,对企业应收账款规定:因债务人破产或者破产清偿后仍然不能收回的应收账款或因债务人逾期未履行偿债义务律过三年仍强不能收回的“应收账款”便确认为“坏账损失”。

这一规定无疑是正确的,是以客观存在为前提的。但在实际工作中,情况往往很复杂,对坏账的确认还不能单纯以上述两条为标准,还要依据事物发展的客观规律并通过一定程序进行推理分析坏账是否存在,以避免虚假现象产生,从而减少损失。

笔者认为,坏作损失除按规定的一般原则确认外,还应对“坏胀损失”形成的原因进行具体分析,根据成因不同应区别对待,并依据客观因素按程序来认定。在认定坏账损失时注意以下几点:1.因企业、个体经营者破产所发生的不能收回的账款,需有债务人所在地人民法院认定或公证机关的司法支书加以证明。

个体经营者死亡的又有偿债义务的,应有人民法院以其遗产的司法处理意见或公证文书。对其遗产分割时,应优先偿还债务,剩余部分可分割;其遗产不足偿债时,其死亡人的遗产继承者应依法承担偿债义务。

继承人无故不履行偿债义务的应通过诉讼程序解决,不应受超过三年的时间所限制,也不应轻易确定为“坏账损失”。2.对超过三年而未能收回的账款需有向债务人追索的记录、人民法院的裁决书作证明。

因自然灾害或非常事件造成的不能收回的账款,要有事发当地行政机关的证明或公证文书才能确认为坏账损失。3.两人合伙经营超过三年的债务,合伙人都有偿还债务的义务,不应以非主要人员为由而不承担偿债义务,经司法协调处证明确不能收回的账款,才能认定为“坏账”。

二、坏账准备金的计提新的会计制度规定备抵法计提坏账损失的方法有三种:销货百分比法;应收账款账龄分析法;应收账款余额分析法。目前,我国只规定企业采用应收赃款余担分析法计提坏账准备金。

应收账获余额分析法是依据坏账损失在应收回款余额中所占百分比的历史经验并结合当期实际情况来确定坏账损失的比率,其计算方法是用比率乘以应收账跃的余额计算坏账准备金的估计数。这种方法比较简单,但它与以前年度的应收账款是相联系的,从现实的经济发展状况看,该方法存在着一定的局限性。

L.我们目前只限于采用一种方法计提坏账准备金不利与西方会计制度相衔接。我国经济体制改革的目标是建立社会主义市场经济体制,在进行经济体制改革过程中,特别是加入“关贸总协定”之后,我国的财务会计制度改革必将与西方会计制度相衔接,而我国只规定企业采用应收账款余额分析法计提坏账准备金,与西方采用账龄分析法计提坏账准备金存在一定差异。

这两种方法在同一类企业中计算结果是不同的,是不利于我国与西方财会制度相衔接的。2.应收账款余额分析法,并不十分符合会计的配比原则。

由于应收账款余额既有本期的,也有上期的,在时间上存在差异,并没有考虑企业应收账款的时间长与短,因而计算结果尚不够精确。而账龄分析法是按照应收账改的时间长短划分阶段计算坏账准备金的,既考虑到应收账款拖欠时间长短,同时也考虑到应收账款余额的结构,因此计提坏账准备金更为精确、合理。

因此,我国对企业计提坏账准备金可允许采用账龄分析法,也可根据不同企业采用不同的方法。2、坏队准备全计提比率存在的问题我国财务会计制度规定企业采用应收账款余额百分比法计提坏账准备金,其计提的比率各有不同,如农业企业、施工企业、房地产开发企业计提比率为1%;对外经济合作企业为2%;外商投资企业不超过3%;其他行业按0.3%-0.5%计提坏账准备金。

由于规定计提比率不同,使得采用应收账款余额百分比法计提坏账准备金的企业,采用双重差额计提,许多费用支出标准、所得税、收益分配比率在无行业差别的情况下,在不同行业采用备抵法计算坏账损失的企业其税赋不均,且失去公平竞争的基础。即使是同行业,由于计提比率不同,也会影响实质上的经营业绩相同的企业,而在计算上显示出业绩的数值不同,难以得到较为公正的业绩评价,由此会产生不良后果。

1.“合资”及“独资”企业与国有企业间坏账提取比率不同,加大了“合资”及“独资”企业与国有企业间的收益的差异,加大了国民收入分配的不均衡性。其原因是“独资”、“合资”企业与国有企业间应付风险能力的差距加入。

我国现行财会制度规定:农业企业可按年终应收账款余额的1%计提坏账准备,工商企业应按应收账款的0.3%-0.5%计提坏账准备,对于一般企。

5.论文急需,怎么分析具体的某一个企业会计核算中存在的问题,要求有

波特五力分析属于外部环境分析中的微观环境分析,主要用来分析本行业的企业竞争格局以及本行业与其他行业之间的关系。根据波特(M.E.Porter)的观点,一个行业中的竞争,不止是在原有竞争对手中进行,而是存在着五种基本的竞争力量:潜在的行业新进入者、替代品的竞争、买方讨价还价的能力、供应商讨价还价的能力以及现有竞争者之间的竞争。这五种基本竞争力量的状况及综合强度,决定着行业的竞争激烈程度,从而决定着行业中最终的获利潜力以及资本向本行业的流向程度,这一切最终决定着企业保持高收益的能力。下面一一简要说明:

1, 潜在的行业新进入者:潜在的行业新进入者是行业竞争的一种重要力量,这些新进入者大都拥有新的生产能力和某些必需的资源,期待能建立有利的市场地位。新进入者加入该行业,会带来生产能力的扩大,带来对市场占有率的要求,这必然引起与现有企业的激烈竞争,使产品价格下跌;另一方面,新加入者要获得资源进行生产,从而可能使得行业生产成本升高,这两方面都会导致行业的获利能力下降。

6.会计毕业论文《excel在财务管理中的应用》应该怎么写

EXCEL构建财务分析数据库 [2010-05-06 03:01] 【关键词】 EXCEL; 财务 - 【摘 要】 EXCEL具备强大的数据分析工具和数据处理功能,基于EXCEL的财务分析数据库具有灵活、简便的特性,可以满足个性化、多层次、多维度的财务分析需求,从而弥补通用财务软件和管理信息系统财务分析功能薄弱的现状,提高财务分析的作用和效率。

【关键词】 EXCEL; 财务分析; 数据库 用友、金蝶等财务软件以及企事业其他信息系统的应用和普及,大大提高了中小企事业单位会计信息化程度,减轻了会计人员的负担,节约了财务成本。 但实务工作者也发现,财务软件更偏重于会计账务的处理及标准财务报表的提供,而分析功能不足,未提供良好的分析工具,分析方法也不够灵活,其他信息系统更偏重于业务处理。

这时就需要借助EXCEL等外部工具进行个性化的财务分析。 一、财务分析数据库的构建 用EXCEL建立财务分析数据库时,可以充分发挥其灵活性,从各个维度、各个层次对企事业单位数据进行分析。

尽管EXCEL2007已经解除了以前版本只能处理65 536行数据的限制,但是也要考虑到数据库如果过于庞大,运行速度会降低。因此,建立数据库时如果数据库偏大,可以将数据库拆分成几个小的数据库。

明确了数据库的构建目标后,就可以从不同地方收集财务分析数据。 这些数据既可以从用友、金蝶等财务软件获取,也可以从企事业单位的其他信息系统导入,如医院的HIS系统、药品管理系统、材料进销存系统等等。

导入的数据既可以是用友等财务软件整个科目数据,也可以是固定资产数据等等。 财务软件和其他信息系统一般都有导出成EXCEL电子表格的功能,如果这些信息系统软件可以导出成分隔符区分的文本文件,也可以通过EXCEL中的分栏工具进行拆分。

(一)基础数据字段整理 在进行基础数据整理时,经常会用到这些函数: 1。时期处理函数。

如根据日期提取年、月、周的数据:YEAR(),MONTH(),WEEK()。 2。

字符处理函数。如提取字符串中的某一内容:LEFT(),MID(),RIGHT()。

字符串联结:CONCATENATE()。 3。

数据格式转换函数。如将数字强制转换成文本:TEXT()。

4。逻辑判断函数。

如条件判断:IF()。信息提取:ISNA(),ISTEXT()。

(二)数据的归类 财务分析时经常会对数据进行分类,这时可以借助函数VLOOKUP()来实现。如对食品进行分类时,可以首先建立一张字典表,如表1。

然后在数据库里面在目标单元格输入函数vlookup()并设置函数参数,再对整个字段进行填充,就可以根据字段食品名称获取其对应分类了。 (三)数据库的定义 数据收集整理完后,可以在EXCEL里形成一张表单(sheet),可将有数据的区域定义为一张表,并为之命名。

本文以医院收入分析数据库为例,基础数据通过医院用友、HIS系统收集整理后,存放在一张名为“医疗收入”的表单内。这时先选择所有数据区域,点击右键,选择“命名单元格区域”,命名为如“数据表”。

定义数据区域可以更方便地对数据库进行维护。 建立的数据库如图1。

二、财务数据的分析 数据库建立好之后,就可以充分利用EXCEL的数据分析挖掘工具,灵活方便地对数据进行分析。下面介绍几种常用的分析方法。

(一)对比分析 建立的数据库如果包含了一段时期的数据并进行归类后,可方便地 - 二、财务数据的分析 数据库建立好之后,就可以充分利用EXCEL的数据分析挖掘工具,灵活方便地对数据进行分析。 下面介绍几种常用的分析方法。

(一)对比分析 建立的数据库如果包含了一段时期的数据并进行归类后,可方便地实现对比分析。这里面需要用到EXCEL的数据透视表工具,首先将光标定位到“数据表”,单击“插入数据透视表”,并根据需要选择报表筛选字段、行标签、列标签字段以及值字段。

在作对比分析时,应该在列标签选择时间字段,并选择需要进行对比的时间段。 透视表建立后,可以通过报表等字段筛选数据的范围,例如既可以看全院收入,也可关注某一个或几个科室的收入分析。

同时,在邻近单元格建立公式对数据进行比较分析。 建立的数据对比分析如图2。

(二)趋势分析 趋势分析也是财务分析中的一个常用方法,分析人员可以从数据变化趋势看出数据的长期变化趋势及季节趋势等。 用EXCEL建立趋势分析时,也要建立数据透视表并选择要分析的字段。

作趋势分析时,可以辅以图片更能直观地进行分析。将光标定位在数据透视表内,单击“插入折线图”或其他图形模板,并调整图形格式就可以制作出专业的图表。

如图3。 (三)结构分析 结构分析可以看出数据之间的构成分析。

在EXCEL里面作数据的结构分析时也可以通过建立数据透视表,选择要分析的数据字段进行分析。同时,还可以制作数据饼图等进行直观的观察分析。

数据的结构分析如图4。 三、财务分析数据库的维护与更新 财务分析数据库建立完成后,可以根据个性需求灵活地对数据进行抽取和分析。

同时,这个数据库也是可以动态更新的。更新数据库时,只需在数据表末端追加数据记录,数据库就会智能地将数据加入。

当然,这个数据库也支持对以前数据记录进行修改,批量。

会计毕业论文要求有数据分析

毕业论文要数据分析吗(为什么要数据分析,对论文有什么意义)

1.为什么要数据分析,对论文有什么意义

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。在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

参考资料:百度百科-数据分析。

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毕业论文公司数据分析一般几(绩效分析一般需要几年财报数据呢?)

1.绩效分析一般需要几年财报数据呢?

理论上讲不可以,战略绩效要考虑一个完整的战略周期。

按照一般做法,企业的战略周期与国民经济规划同步,即五年一个周期。个别企业也有三年的战略周期。

时间再短,就不能称为战略,只能是计划。因为战略实施需要一个相对较长的时间。

但是苏宁云商战略本身实施时间短,没有更多年度的绩效数据,所你可以以季度为时间段去分析,除了年报以外,每季度的绩效数据应是可以查到的。将五个季度的数据放在一起,分析其趋势、与战略目标的对比、与战略实施前一个时期的对比以及在行业中的地位。

为丰富你的论文,具体数据以外的变化也可作为绩效的一部分进行分析。请注意,写这样的论文一定要多用图表,同时通过分析要得出你的结论。

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2.数据分析师和数据挖掘工程师的区别

数据分析师岗位重在“分析”,数据挖掘工程师岗位重点是要“挖掘”。

1、【数据分析师】:基于业务,通过数据分析手段发现和分析业务问题,为决策作支持。一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小,人数可能不是一个唯一的衡量指标,但是业务规模肯定比较大,反而言之,业务规模太小的公司就没什么可分析的了。

2、此岗位重在“分析”,首先要有一定的数据灵敏度和数学底子,知道在什么样的数据规模下,需要看什么样的数据指标。了解常规的数据挖掘算法,可以使用一些工具得到预期的结果。当然用工具的话是需要公司系统支持一些数据分析软件的,SPSS啊,Clementine什么的,如果没有,说句难听的,弄个Excel表格在有些公司也叫数据分析师。当然有些数据分析师Excel玩儿的可以很溜,可以用Excel模拟一个CTR预估算法的迭代过程。

3、【数据挖掘工程师】:偏技术,通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案,当然也有针对某业务的。岗位重点是要“挖掘”,所以对于人的要求就是要熟悉挖掘的方法,挖掘的工具,或者至少知道在什么平台应该用什么工具,面对什么样的需求应该怎么解。

4、简单来说就是负责接收需求然后产出结果,大部分公司的数据挖掘工程师都比较被动,比如BI找你说“我要100年内的明星数据,而且要知道他们每个人在什么年代拍过什么类型的片子”,这时候你就需要做数据采集,加工整理,结果产出。中间可能会加一些数据可视化或者算法工作,但都要求不高。

5、编程底子不错的,适宜做数据挖掘工程师。数学不错有商业头脑的,适宜做数据分析师。

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3.经济学和统计学那个专业更好就业

经济学专业更好就业。

本专业学生主要学习经济统计学体系的基本理论和基本知识,接受统计学与经济学科学研究方法和社会实践能力等方面的基本训练,掌握复杂经济社会实际问题统计测度、数据处理与分析的能力。

毕业生应获得以下几方面的知识和能力:

1. 掌握经济统计学基本理论、基本知识和概率论与数理统计基本理论和方法;

2. 掌握经济学与经济计量学基本原理,能够较好地运用经济统计学分析思想与技术对现实经济问题进行数量测度与数据分析研究;

3.具有较强的学习能力、写作能力、语言表达能力、人际沟通和跨文化交流能力以及计算机和信息技术应用等方面的基本能力;

4. 熟悉国情,熟悉国家经济建设和经济改革等方面的基本方针、政策和法律;

5. 了解经济统计学的理论前沿和中国统计实践的改革与发展,对经济统计学理论方法在中国经济社会发展与改革中的应用有一定认识;

6. 具有能初步从事宏观经济与微观管理统计实际工作的能力,具有一定的经济统计学理论研究的能力。

主干学科:

理论经济学、应用经济学、统计学。

核心课程:

西方经济学(微观经济、宏观经济)、计量经济学、财政学、货币金融学、会计学、经济统计学、国民经济统计学、概率论写数理统计、抽样技术与应用、应用时间序列分析。

主要实践性教学环节:

实验课程(含基本统计分析软件应用、统计实务模拟等)、社会实践(含经济社会统计调查、统计工作实习等)、科研和论文写作(含毕业论文、学年论文、科研实主要专业实验:计算机基本技能实验,统计分析应用软件实验,经济计量分析软件实验,数据挖掘技术与应用实验。

修业年限:四年。

授予学位:经济学学士。

就业方向:

国家机关、金融机构、公司及企业集团以及教学科研单位等的市场预测、计划控制及决策、管理方面的实务工作或教学科研工作,如各级金融机构中的分析师和准精算师。另外,学生亦可往精算、保险、财政、证券分析、国际金融等方向继续深造。

4.本科论文的数据分析怎么做

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。

如果思路上更偏向于差异关系研究,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,因为量表规范性很强且可以使用非常多的研究方法;如果不是使用量表题,那么就可以考虑卡方分析进行研究。如果进行更多丰富的研究方法使用,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。

如果思路上更偏向于研究影响关系,比如满意度对于忠诚度的影响,看上去,满意度和忠诚度均可以使用量表题进行表示,那设计成量表题没有问题,因为可以使用线性回归分析进行研究。除此之外,还有一种情况可以考虑,即logistic回归,满意度影响最终是否再次购买,是否再次购买被满意度影响,这类情况是应该使用logistic回归分析。如果是希望两类研究方法均使用,此时满意度对应的问题则需要有量表题,还有比如“是否愿意再次购买”一类的定类数据问题。

如果预期数据需要进行统计上的信度分析,此时请记住一定需要设计成量表题,否则无法进行信度分析。以及如果预期思路上有分类,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,研究方法的匹配使用,事实上应该是在问卷设计前就进入考虑范畴。问卷研究设计完成后,大部分的问卷研究方法均已经确定,因而需要提前将问卷研究方法纳入考虑中,便于可以进行更丰富的数据分析。相对来看,量表题是可以匹配更多的研究方法,而且也更规范,建议更多的使用量表题较好。

参考资料:/p/5

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毕业论文大数据分析(毕业论文数据分析怎么描述?)

1.毕业论文数据分析怎么描述?

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知识对结果进一步分析,为什么会出现这样的结果。

如果完全没有思路推荐使用spssau,里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。

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2.用excel怎么进行论文数据分析

1:excel虽然内置有数据分析模块,但是毕竟不是专业的数据统计分析软件,功能上受限很多。

2:当然我们平时的大部分数据分析工作,无论是课程、毕业论文需要的,大家可能更习惯于使用专业的Eviews、SPSS、Stata、Minitab,甚至计量和统计科班的大神们都在用SAS、MATLAB或者R语言、Python语言。

3:今天给大家推荐的两款excel数据分析插件内存小,内置于excel工具栏随点随用,仅仅包含常用功能,界面简洁。

4:第一款6SQ统计是国内一家叫做六西格玛网的公司开发的,主要用于品质管理,不过常用的统计功能和数据分析模块都具备。一共有两个版本:开发版(收费)和个人版(免费),经过试用,两个版本功能差别不大。

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3.本科论文的数据分析怎么做?相关性分析,假设检验,回归分析需要那

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。

如果思路上更偏向于差异关系研究,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,因为量表规范性很强且可以使用非常多的研究方法;如果不是使用量表题,那么就可以考虑卡方分析进行研究。如果进行更多丰富的研究方法使用,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。

如果思路上更偏向于研究影响关系,比如满意度对于忠诚度的影响,看上去,满意度和忠诚度均可以使用量表题进行表示,那设计成量表题没有问题,因为可以使用线性回归分析进行研究。除此之外,还有一种情况可以考虑,即logistic回归,满意度影响最终是否再次购买,是否再次购买被满意度影响,这类情况是应该使用logistic回归分析。如果是希望两类研究方法均使用,此时满意度对应的问题则需要有量表题,还有比如“是否愿意再次购买”一类的定类数据问题。

如果预期数据需要进行统计上的信度分析,此时请记住一定需要设计成量表题,否则无法进行信度分析。以及如果预期思路上有分类,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,研究方法的匹配使用,事实上应该是在问卷设计前就进入考虑范畴。问卷研究设计完成后,大部分的问卷研究方法均已经确定,因而需要提前将问卷研究方法纳入考虑中,便于可以进行更丰富的数据分析。相对来看,量表题是可以匹配更多的研究方法,而且也更规范,建议更多的使用量表题较好。

参考资料:/p/5

4.大数据分析的技术包括哪些

与传统的bai在线联机分析处理OLAP不同,对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术,一般而du言,机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模zhi训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现dao。

1、编程语言:Python/R

2、版数据库权MySQL、MongoDB、Redis等

3、数据分析工具讲解、数值计算包、Pandas与数据库。 等

4、进阶:Matplotlib、时间序列分析/算法、机器学习。 等

5.论文(什么互联网+大数据)

进入2012年,大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临[1]据,并命名与之相关的技术发展与创新。

它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面,进入美国白宫官网的新闻,现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中,甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。 数据正在迅速膨胀并变大,它决定着企业的未来发展,虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患,但是随着时间的推移,人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

大数据 随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。著云台的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。[6] “大数据”在互联网行业指的是这样一种现象:互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。

这些数据的规模是如此庞大,以至于不能用G或T来衡量。 大数据到底有多大?一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万…… 截止到2012年,数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。

国际数据公司(IDC)的研究结果表明,2008年全球产生的数据量为0.49ZB,2009年的数据量为0.8ZB,2010年增长为1.2ZB,2011年的数量更是高达1.82ZB,相当于全球每人产生200GB以上的数据。而到2012年为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。

IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的。而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

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毕业论文数据分析的优点(为什么要数据分析,对论文有什么意义?)

1.为什么要数据分析,对论文有什么意义?

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。在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

参考资料:百度百科-数据分析。

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2.数据分析有什么作用

未至科技魔方是一款大数据模型平台,是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台,其采用分布式文件系统对数据进行存储,支持海量数据的处理。

采用多种的数据采集技术,支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具,支持流程化的模型配置。

通过第三方插件技术,很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集,数据模型的搭建,数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程,平台主要包括数据采集部分,模型配置部分,模型执行部分及成果展示部分等。

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3.什么是数据分析 有什么作用?

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,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。

在统计学领域,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,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。

扩展资料

数据分析的步骤

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。

1、识别需求

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。

2、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。组织需要对收集数数据分析示意图据的内容、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。

3、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。

4、过程改进

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。

参考资料来源:百度百科—数据分析

4.大数据分析是什么?优缺点是什么?大数据的优缺点

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。

大数据分析的优点:能够准备得出可靠信息,有助于企业发展,已经找到自己的方向;

缺点:信息透明化,大数据比你更了解你自己。

大数据优点:

(1)及时解析故障、问题和缺陷的根源,每年可能为企业节省数十亿美元。

(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线,躲避拥堵。

(3)分析所有SKU,以利润最大化为目标来定价和清理库存。

(4)根据客户的购买习惯,为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

(5)从大量客户中快速识别出金牌客户。

(6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。

大数据的缺陷:

当前,大部分中国企业在数据基础系统架构和数据分析方面都面临着诸多挑战。根据产业信息网调查,目前国内大部分企业的系统架构在应对大量数据时均有扩展性差、资源利用率低、应用部署复杂、运营成本高和高能耗等缺陷。

5.毕业论文数据分析怎么描述

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知识对结果进一步分析,为什么会出现这样的结果。

如果完全没有思路推荐使用spssau,里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。

6.如何评述学术论文

写好评论型议论文,我们要注意四个方面:

一、选好论题。

写评论首先要确立评论的对象和目标。在现实生活中,问题和矛盾很多,在纷繁的表象中,通过自己敏锐的感觉以及对新事物、新问题的感受力和思考力,来选取有价值的论题,引起人们的重视。

二、以小见大。

在写评论时,要学会选材,要能从生活中的大事中选取一个小的突破口,经过分析、开掘,揭示其普遍的、深刻的含义,从而达到“小中见大”的效果。角度越小,评论起来越集中,力度和深度就越好,就越能进行深入细致地观察体验和高屋建瓴地思考分析,从而写出新意迭出的评论来。

三、要有剖析和概括。

评论的主要手段是议论,议论则应以剖析和概括为重点。只有剖析才能揭示事物、问题的内部与外部的联系;而概括则是透过现象看到本质,通过个别显示一般。这两者在文章中是相辅相成的。在剖析的过程中,根据对象或问题的实质,要中肯,还要一针见血,毫不留情,也要有推心置腹、设身处地的谈心,将议论深入到灵魂的深处。概括则要简洁明快。针对公共汽车上的“老弱病残孕专座”问题,对爱抢占的青年人所做的评论,大声棒喝的评论,则不如推心置腹的谈心来得有效果。

四、短小精悍、活泼隽永。

评论要写得短小精悍才容易阅读,也便于扩大影响。这就要求我们要更加用心地提炼思想,锤炼语言。在内容上和篇幅上都要精练。形式以灵活多样为主,不要有八股的老面孔,给人一种说教的姿态,这很容易让人产生反感的情绪,在轻松幽默中,通过生动活泼的语言,隽永的文字,从而打动读者才好。

7.谈谈大数据分析对于我们的生活有什么实际的意义和影响

在生活中大数据可应用于各行各业,将人们收集到的庞大数据进行分析整理,实现资讯的有效利用。举个本专业的例子,比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因,我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描,尽管我们获得了所有表型信息和基因信息,但是由于数据量庞大,这就需要采用大数据技术,进行分析比对,挖掘主效基因。例子还有很多。

大数据的意义和前景。总的来说,大数据是对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临,一切真相将会展现在我们面前。

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毕业论文中的数据分析怎么写(毕业论文数据分析怎么描述?)

1.毕业论文数据分析怎么描述?

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知识对结果进一步分析,为什么会出现这样的结果。

如果完全没有思路推荐使用spssau,里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。

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2.本科论文的数据分析怎么做?相关性分析,假设检验,回归分析需要那

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。

如果思路上更偏向于差异关系研究,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,因为量表规范性很强且可以使用非常多的研究方法;如果不是使用量表题,那么就可以考虑卡方分析进行研究。如果进行更多丰富的研究方法使用,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。

如果思路上更偏向于研究影响关系,比如满意度对于忠诚度的影响,看上去,满意度和忠诚度均可以使用量表题进行表示,那设计成量表题没有问题,因为可以使用线性回归分析进行研究。除此之外,还有一种情况可以考虑,即logistic回归,满意度影响最终是否再次购买,是否再次购买被满意度影响,这类情况是应该使用logistic回归分析。如果是希望两类研究方法均使用,此时满意度对应的问题则需要有量表题,还有比如“是否愿意再次购买”一类的定类数据问题。

如果预期数据需要进行统计上的信度分析,此时请记住一定需要设计成量表题,否则无法进行信度分析。以及如果预期思路上有分类,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,研究方法的匹配使用,事实上应该是在问卷设计前就进入考虑范畴。问卷研究设计完成后,大部分的问卷研究方法均已经确定,因而需要提前将问卷研究方法纳入考虑中,便于可以进行更丰富的数据分析。相对来看,量表题是可以匹配更多的研究方法,而且也更规范,建议更多的使用量表题较好。

参考资料:/p/5

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3.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提供商)

先说说写一份好的数据分析报告的重要性,很简单,因为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、一个运营事件的定性结论,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,好的分析肯定是有基础有层次,有基础坚实,并且层次明了才能让阅读者一目了然,架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂,这样才让人有读下去的欲望;

第二,每个分析都有结论,而且结论一定要明确

如果没有明确的结论那分析就不叫分析了,也失去了他本身的意义,因为你本来就是要去寻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

如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了,很多时候分析就是发现问题,如果一个一个分析能发现一个重大问题,就达到目的了,不要事事求多,宁要仙桃一口,不要烂杏一筐,精简的结论也容易让阅者接受,减少重要阅者(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,如果别人看到问题太多,结论太繁,不读下去,一百个结论也等于0;

第四,分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程

不要有猜测性的结论,太主观的东西会没有说服力,如果一个结论连你自己都没有肯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,每个人都有自己的阅读习惯和思维方式,写东西你总会按照自己的思维逻辑来写,你自己觉得很明白,那是因为整个分析过程是你做的,别人不一定如此了解,要知道阅者往往只会花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?他们最关心什么?你必须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形象更直观地看清楚问题和结论,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,好的分析报告一定要有逻辑性

通常要遵照:1、发现问题–2、总结问题原因–3、解决问题,这样一个流程,逻辑性强的分析报告也

4.如何写好数据分析报告

我认为一份好的分析报告,首先要有一个好的框架,跟盖房子一样,好的分析肯定是有基础有层次,有基础坚实,并且层次明了才能让阅读者一目了然,架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂,这样才让人有读下去的欲望; 第二,每个分析都有结论,而且结论一定要明确,如果没有明确的结论那分析就不叫分析了,也失去了他本身的意义,因为你本来就是要去寻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,如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了,很多时候分析就是发现问题,如果一个一个分析能发现一个重大问题,就达到目的 了,不要事事求多,宁要仙桃一口,不要烂杏一筐,精简的结论也容易让阅者接受,减少重要阅者(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,如果别人看到问题太多,结论太繁,不读下去,一百个结论也等于0; 第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程,不要有猜测性的结论,太主观的东西会没有说服力,如果一个结论连你自己都没有肯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,每个人都有自己的阅读习惯和思维方式,写东西你总会按照自己的思维逻辑来写,你自己觉得很明白,那是因 为整个分析过程是你做的,别人不一定如此了解,要知道阅者往往只会花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?他们最关心什么?你必须站 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形象更直观地看清楚问题和结论,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、好的分析报告一定要有逻辑性,通常要遵照:1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题,这样一个流程,逻辑性强的分析报告也容易让人接受; 第八、好的分析一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一定要非常了解你所分析的产品的,如果你连分析的对象基本特性都不了解,分析出来的结论肯定是空中楼阁了,无根之木如何叫人信服?! 第九、好的分析一定要基于可靠的数据源,其实很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,最后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、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案,你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析,那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚 第发现了问题及问题产生的原因,那么在这个基础之上基于你的知识和了解,做出的建议和结论想必也会更有意义,而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题 的人,请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的; 十一、不要害怕或回避“不良结论”,分析就是为了发现问题,并为解决问题提供决策依据的,发现产品问题也是你的价值所在,相信你的老板请你来,不是光让你 来唱赞歌的,他要的也不是一个粉饰太平的工具,发现产品问题,在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了; 十二、不要创造太多难懂的名词,如果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,当然如果无可避免地要写一些名词,最好要有让人易懂的“名词解释”; 十三、最后,要感谢那些为你的这份分析报告/邮件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 持和帮助的人(如果分析的是你自己负责的产品),肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助,而且我想你也不是只做一锤子买卖,懂得感谢和分享成果 的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理; 最后希望每个产品经理都能有良好的数据分析能力,每次分析都能写得很出色,成为优秀成功的产品经理!:)。

5.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提供商)先说说写一份好的数据分析报告的重要性,很简单,因为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、一个运营事件的定性结论,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,好的分析肯定是有基础有层次,有基础坚实,并且层次明了才能让阅读者一目了然,架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂,这样才让人有读下去的欲望; 第二,每个分析都有结论,而且结论一定要明确 如果没有明确的结论那分析就不叫分析了,也失去了他本身的意义,因为你本来就是要去寻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 如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了,很多时候分析就是发现问题,如果一个一个分析能发现一个重大问题,就达到目的了,不要事事求多,宁要仙桃一口,不要烂杏一筐,精简的结论也容易让阅者接受,减少重要阅者(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,如果别人看到问题太多,结论太繁,不读下去,一百个结论也等于0; 第四,分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程 不要有猜测性的结论,太主观的东西会没有说服力,如果一个结论连你自己都没有肯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,每个人都有自己的阅读习惯和思维方式,写东西你总会按照自己的思维逻辑来写,你自己觉得很明白,那是因为整个分析过程是你做的,别人不一定如此了解,要知道阅者往往只会花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?他们最关心什么?你必须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形象更直观地看清楚问题和结论,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,好的分析报告一定要有逻辑性 通常要遵照:1、发现问题–2、总结问题原因–3、解决问题,这样一个流程,逻辑性强的分析报告也。

毕业论文中的数据分析怎么写

毕业论文数据分析最简单(本科论文的数据分析怎么做?相关性分析,假设检验,回归分析需要那)

1.本科论文的数据分析怎么做?相关性分析,假设检验,回归分析需要那

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。

如果思路上更偏向于差异关系研究,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,因为量表规范性很强且可以使用非常多的研究方法;如果不是使用量表题,那么就可以考虑卡方分析进行研究。如果进行更多丰富的研究方法使用,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。

如果思路上更偏向于研究影响关系,比如满意度对于忠诚度的影响,看上去,满意度和忠诚度均可以使用量表题进行表示,那设计成量表题没有问题,因为可以使用线性回归分析进行研究。除此之外,还有一种情况可以考虑,即logistic回归,满意度影响最终是否再次购买,是否再次购买被满意度影响,这类情况是应该使用logistic回归分析。如果是希望两类研究方法均使用,此时满意度对应的问题则需要有量表题,还有比如“是否愿意再次购买”一类的定类数据问题。

如果预期数据需要进行统计上的信度分析,此时请记住一定需要设计成量表题,否则无法进行信度分析。以及如果预期思路上有分类,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,研究方法的匹配使用,事实上应该是在问卷设计前就进入考虑范畴。问卷研究设计完成后,大部分的问卷研究方法均已经确定,因而需要提前将问卷研究方法纳入考虑中,便于可以进行更丰富的数据分析。相对来看,量表题是可以匹配更多的研究方法,而且也更规范,建议更多的使用量表题较好。

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2.用excel怎么进行论文数据分析

1:excel虽然内置有数据分析模块,但是毕竟不是专业的数据统计分析软件,功能上受限很多。

2:当然我们平时的大部分数据分析工作,无论是课程、毕业论文需要的,大家可能更习惯于使用专业的Eviews、SPSS、Stata、Minitab,甚至计量和统计科班的大神们都在用SAS、MATLAB或者R语言、Python语言。

3:今天给大家推荐的两款excel数据分析插件内存小,内置于excel工具栏随点随用,仅仅包含常用功能,界面简洁。

4:第一款6SQ统计是国内一家叫做六西格玛网的公司开发的,主要用于品质管理,不过常用的统计功能和数据分析模块都具备。一共有两个版本:开发版(收费)和个人版(免费),经过试用,两个版本功能差别不大。

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先说说写一份好的数据分析报告的重要性,很简单,因为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、一个运营事件的定性结论,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,好的分析肯定是有基础有层次,有基础坚实,并且层次明了才能让阅读者一目了然,架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂,这样才让人有读下去的欲望;

第二,每个分析都有结论,而且结论一定要明确

如果没有明确的结论那分析就不叫分析了,也失去了他本身的意义,因为你本来就是要去寻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

如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了,很多时候分析就是发现问题,如果一个一个分析能发现一个重大问题,就达到目的了,不要事事求多,宁要仙桃一口,不要烂杏一筐,精简的结论也容易让阅者接受,减少重要阅者(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,如果别人看到问题太多,结论太繁,不读下去,一百个结论也等于0;

第四,分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程

不要有猜测性的结论,太主观的东西会没有说服力,如果一个结论连你自己都没有肯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,每个人都有自己的阅读习惯和思维方式,写东西你总会按照自己的思维逻辑来写,你自己觉得很明白,那是因为整个分析过程是你做的,别人不一定如此了解,要知道阅者往往只会花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?他们最关心什么?你必须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形象更直观地看清楚问题和结论,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,好的分析报告一定要有逻辑性

通常要遵照:1、发现问题–2、总结问题原因–3、解决问题,这样一个流程,逻辑性强的分析报告也

4.论文中用什么方法分析和处理数据

1、摘要中应排除本学科领域已成为常识的内容;切忌把应在引言中出现的内容写入摘要;一般也不要对论文内容作诠释和评论(尤其是自我评价)。

2、不得简单重复题名中已有的信息。比如一篇文章的题名是《几种中国兰种子试管培养根状茎发生的研究》,摘要的开头就不要再写:“为了……,对几种中国兰种子试管培养根状茎的发生进行了研究”。

3、结构严谨,表达简明,语义确切。摘要先写什么,后写什么,要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯,互相呼应。摘要慎用长句,句型应力求简单。每句话要表意明白,无空泛、笼统、含混之词,但摘要毕竟是一篇完整的短文,电报式的写法亦不足取。摘要不分段。

4、用第三人称。建议采用“对……进行了研究”、“报告了……现状”、“进行了……调查”等记述方法标明一次文献的性质和文献主题,不必使用“本文”、“作者”等作为主语。

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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,好的分析肯定是有基础有层次,有基础坚实,并且层次明了才能让阅读者一目了然,架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂,这样才让人有读下去的欲望; 第二,每个分析都有结论,而且结论一定要明确 如果没有明确的结论那分析就不叫分析了,也失去了他本身的意义,因为你本来就是要去寻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 如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了,很多时候分析就是发现问题,如果一个一个分析能发现一个重大问题,就达到目的了,不要事事求多,宁要仙桃一口,不要烂杏一筐,精简的结论也容易让阅者接受,减少重要阅者(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,如果别人看到问题太多,结论太繁,不读下去,一百个结论也等于0; 第四,分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程 不要有猜测性的结论,太主观的东西会没有说服力,如果一个结论连你自己都没有肯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,每个人都有自己的阅读习惯和思维方式,写东西你总会按照自己的思维逻辑来写,你自己觉得很明白,那是因为整个分析过程是你做的,别人不一定如此了解,要知道阅者往往只会花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?他们最关心什么?你必须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形象更直观地看清楚问题和结论,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,好的分析报告一定要有逻辑性 通常要遵照:1、发现问题–2、总结问题原因–3、解决问题,这样一个流程,逻辑性强的分析报告也。

6.毕业论文数据分析怎么描述

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知识对结果进一步分析,为什么会出现这样的结果。

如果完全没有思路推荐使用spssau,里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。

7.谁知道做毕业论文时如何进行文献整理和数据处理

我在这里想总结一下在做毕业论文过程中关于“如何进行文献整理以及数据处理”的经验。

数据录入:1. 在施测之前,就要对变量的排列有总体的规划,尽量每一次施测的变量排序一致,那样以后录入时才不会混淆;2. 数据录入时,往往用的是数字代码,此时务必做好各个代码所代表的含义的备份,建议用记事本保持,以防时间长了遗忘,带来不必要的麻烦;数据处理:1. 务必做好数据备份,对不同的转换,建立不同的文档;2. 建立数据处理日志,以防当你的数据处理逐渐增多、数据有所转换之后不至于混淆,以及方便进行数据回述和检查;3. 建立“数据”和“结果”文件夹,分开保存数据和处理结果,避免不必要的混乱;4. 在给数据处理的程序命名时,建议按照处理顺序写上“序号.程序处理名称”,如“1.频数分析”、“2.因素分析”,这样可以一目了然地了解你的数据处理过程和数据处理内容;5. 保存具有代表性的数据处理的程序,这样做的好处是,一方面日后进行相同的数据处理时可以直接“copy”“paste”,很方便;另一方面也避免时日一长遗忘了部分程序;文献整理:1. 所收集的中外文献卷帙浩繁,建议保存文件名包括一下内容:“年份.序号.标题”;如“2007.1.parent-children communication.pdf”、“2007.2.gender dif.pdf”;2. 对所有收集的文献进行归类整理,分别放置于不同的文件夹;3. 有时你需要对外文文献摘要整理和翻译,此时建议你把摘要保存于当前文献所在的文件夹;或者专门建立“摘要整理/翻译”文件夹,以保存各类专题的摘要翻译,以防文献一多便混乱了,想要的时候找不到;4. 外文文献摘要整理文件名格式:“摘要整理.专题名.整理日期”。

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以spss毕业论文题目(求一篇基于SPSS的应用统计学论文)

1.求一篇基于SPSS的应用统计学论文

我有一篇,

基于SPSS的商场顾客满意度调查分析

摘要:在全球经济一体化和知识经济的大背景下,我国商业企业尤其是我国大型商场面临着严峻的挑战:市场份额将被国外企业分割;绝对利润和相对利润下降;一些中国企业将会关门倒闭。面对以上挑战,我国商场要谋求生存和发展,以“顾客为关注焦点”是竞争的必然选择。因此,如何提高顾客满意度是我国各大商场极其关切的问题。

随着顾客满意等相关理论的研究,并通过实践证明:商场顾客满意度指数已经成为衡量我国商场经营绩效水平的关键指标。本文首先以顾客满意度指数理论模型(ACSI模型)为基础,构建了某商场顾客满意度测评指标模型体系,并且依据该商场实际满意度调查的数据,利用主成份分析方法,对该商场顾客满意度的影响因素进行了实证分析,得出了影响顾客满意度的主要因素。同时,根据实证研究结论,就提高商场顾客满意度提出了若干建议及措施。

关键词:顾客满意;顾客满意度;SPSS;顾客满意度测评;主成分分析法

2.求一篇spss论文

SPSS是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C. Hadlai (Tex) Hull 和 Dale H. Bent于1968年研开发成功,同时成立了SPSS公司,并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+,开创了SPSS微机系列产品的开发方向,极大地扩充了它的应用范围,并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。

2009年7月28日,IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。具体的收购方式为,IBM将以每股50美元的价格进行收购,该交易将全部以现金形式支付,预计于年底前完成。SPSS称将在2009年10月2日召开特别股东大会,投票表决有关将该公司出售给IBM的交易。如今SPSS已出至版本20.0,而且更名为IBM SPSS。

迄今,SPSS公司已有40余年的成长历史。

SPSS操作界面

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件,它最突出的特点就是操作界面极为友好,输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来,使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能,对话框展示出各种功能选择项。用户只要掌握一定的Windows操作技能,粗通统计分析原理,就可以使用该软件为特定的科研工作服务。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据,数据接口较为通用,能方便的从其他数据库中读入数据。其统计过程包括了常用的、较为成熟的统计过程,完全可以满足非统计专业人士的工作需要。输出结果十分美观,存储时则是专用的SPO格式,可以转存为HTML格式和文本格式。对于熟悉老版本编程运行方式的用户,SPSS还特别设计了语法生成窗口,用户只需在菜单中选好各个选项,然后按“粘贴”按钮就可以自动生成标准的SPSS程序。极大的方便了中、高级用户。

SPSS图表制作

SPSS for Windows是一个组合式软件包,它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块,以降低对系统硬盘容量的要求,有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类,每类中又分好几个统计过程,比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程,而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统,可以根据数据绘制各种图形。

SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用,而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件,现已推广到多种各种操作系统的计算机上,它和SAS、BMDP并称为国际上最有影响的三大统计软件。在国际学术界有条不成文的规定,即在国际学术交流中,凡是用SPSS软件完成的计算和统计分析,可以不必说明算法,由此可见其影响之大和信誉之高。最新的12.0版采用DAA(Distributed Analysis Architecture,分布式分析系统),全面适应互联网,支持动态收集、分析数据和HTML格式报告。

SPSS输出结果虽然漂亮,但是很难与一般办公软件如Office或是WPS2000直接兼容,如不能用Word等常用文字处理软件直接打开,只能采用拷贝、粘贴的方式加以交互。在撰写调查报告时往往要用电子表格软件及专业制图软件来重新绘制相关图表,这已经遭到诸多统计学人士的批评;而且SPSS作为三大综合性统计软件之一,其统计分析功能与另外两个软件即SAS和BMDP相比仍有一定欠缺。

虽然如此,SPSS for Windows由于其操作简单,已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。该软件还可以应用于经济学、生物学、心理学、地理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域。

3.如何使用spss对历年论文研究主题统计

社会科学统计软件包)统计处理软件在内容分析法中的应用,并以实例来说明(周彩霞,

宋继华.

《教育技术学专业研究生学位论文元分析》,现代教育技术,

2005(6):67-70)。[关键词]内容分析法SPSS卡方分析随着教育技术学科的发展,作为学科划分标志的研究方法自然得到了普及。领域内越来越多的论文开始使用内容分析法,但是对于出现在文中的术语如:卡方检验、双尾显著性概率等本科生甚至研究生也却并不了解。基于这种情况笔者希望能通过本文的使同学们更好的了解SPSS在内容分析法的应用。在周文中作者采用内容分析法对1991-2004年国内教育技术学专业研究生学位论文进行元分析,通过研究论文题目来考察教育技术14年来的发展变化与发展趋势,最后存在研究生学位论文存在的一些问题[1]

下面笔者将先简要介绍内容分析法并对其中运用到SPSS的部分做详细阐述。

一、内容分析法

内容分析法是教育技术学研究的一种专门的方法[2]

内容分析法原为社会科学借用自然科学的定量分析的科学方法,对历史文献内容进行分析而发展起来的。后来美国的一些传播学研究者,利用这种方法去分析报纸的内容、了解信息发展的倾向,随后这种方法逐渐成为传播学的一种重要研究手段。教育技术学的研究对象是学习过程与学习资源,我们可以利用内容分析法分析学习过程与资源以及学习者学习反应得反馈信息,这是掌握教育技术学本子与规律的有效方法之一。内容分析法的特征表现在明显、客观、系统、量化四个方面。其中量化是指内容分析的结果可以用数字表达,并能用某种数学关系来表示,如用次数分配、各种百分率或比例、相关系数等方式来描述。历年论文研究主题统计

4.论文浅谈SPSS软件在教育科研中的应用SPSS技术能为开展各种教 爱

方法一:利用科克伦Q检验进行统计分析,它要求被检验的变量是双值型变量,因此在对多选题变量进行设置时,不被选择的选项记“0”,被选择的选项记“1”。

目前,这种方法在教育科研中的应用比较多,这里就只提几个要点。做好数据准备工作之后,顺序点击 Analyze→Nonparametric Tests→K Related Sample,进入K个相关样本非参数检验对话框。

在源变量框中点选需要统计的变量,将其置于Test Variables框中。在Test Type 栏中指定检验的类型为“Cochran's Q”,并清空其他复选框。

点击OK就可以得到相应选项选择人数的一个统计结果。如果想得到更详细的频度统计分析的结果,则顺序点击 Analyze→multiple Response→Define sets,进入复选题变量设置对话框。

在源变量框中点选需要统计的变量,将其置于 Test Variables框中,并点选Dichotomies Counted value,并输入值:1,在name中命名,并点选Add,将其选入右侧对话框中,则完成了设置。接着点击Analyze→multiple Response→Frequencies ,进入复选题频数设置对话框,在 Mult Response Sets,将刚才设置的变量选至Table for框中,同选Exclude cases listwise within dichotomies 以排除含有缺失值的选项,然后再点击OK即可得到统计结果。

إ 。

5.有谁知道SPSS的相关性分析,可以教下吗

其实这个很简单,我想给你举个例子吧。

比如分析SOD和TEM的相关性,你SOD的数字为1,2,3,4,5;TEM的为2,4,5,6,7.你先把spss打开,在第一列输入SOD的五个值,在第二列输入TEM的五个值,然后把所有的数值全选中,点击分析,再选相关,选择相关选项里的双变量,点击以后出现对话框,把第一列和第二列都选入右边变量对话框,另外的几个打钩的选项都不用改,再按选项按钮,统计量下选择均值和标准差,按继续,点确定就可以了。会出现两个对话框,第一个是你SOD和TEM的均值和标准差,第二个框就是你要的相关系数了,照我这个数值算出来相关系数应该是0.986,P=0.002。

6.我用统计写论文:多项选择题如何用SPSS进行分析

问卷调查中一种常见题型是多选题,又被称为多重应答。它在本质上属于分类数据,但其数据格式较特殊,在分析时也需要计算一些较为特殊的指标。

SPSS的数据文件,对于多选题,其数据格式有两种:多重二分法和多重分类法。

当一个题目有多个候选项,每个候选项可以被选中、也可以不被选中时,通常采用多重二分法数据格式。这种方法,将每个候选项设置为一个变量。有几个候选项,就设置几个变量。变量的取值只有两个,分别表示选中或未被选中。通常用1表示选中,用0表示未被选中。多重二分法数据格式的优点是简单明了,易于理解;缺点是需要的变量数比较多,当候选项很多时,应答可能比较分散,分析讨论较繁琐。

当一个题目有多个候选项,每个候选项可以被填入可能答案中的一个、也可以不被选中而保持空缺时,通常采用多重分类法数据格式。

这种方法,将每个候选项设置为一个变量,有几个候选项,就设置几个变量。每个变量的可能取值有多个,分别表示所有可能答案中的一个。通常将所有可能的答案排列起来,分别用1,2,3,…来表示。多重分类法数据格式的特点是,可以用较少的变量反映出较多的应答。但由于需要将不同变量中对同一答案的选择累加起来,故分析方法相对难于理解些。

根据你提供的内容建议使用第一种方式(多重二分法)进行统计分析、、、

如

采纳给分,O(∩_∩)O谢谢

以spss毕业论文题目

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