众文网毕业论文收集数据需要多久
1.正常情况下写一篇大学论文要多长时间
这要看写什么类型的论文，需要实验数据的肯定要算上做实验的时间，如果是一些纯理论的论文的话花的时间最多的主要是百在查资料上。
首先确定论文的题目，要注意，一般论文的题目不要太宽泛，也不度要太窄。
然后就是论文的大体思路，也就是提纲，提纲的确定能够为查找资料提供方便。
然后就是资料的查询，根据自己对论文的构思查知找相关资料，同时也可以顺便学习一些写论文的方法，格式，专业术语的使用等等。
最后把有关资料和相关数据按照你的构思表达出来就可以了！快道的话一天可以完成，慢的话也可以个把月，如果想质量比较好的话应该一个星期左右。
其实大学内的论文对论文本身的要求并不高，主要是希望通过论文的练习学会一些写论文的方法还有格式，至于论文的质量取决于写论文的人本身的水平以及对论文的要求。
希望能够给你写容论文一些帮助！
2.毕业论文要写多久
写一篇论文需要多久
写一篇3000~5000字的论文，需要多长时间？
一天酝酿题目。选了论题，定一个什么样的好题目，自己有独特的见解，写出来不落俗套。
两天思考结构。题目定好了，考虑从哪几个方面进行论述，怎样提出问题、分析问题、解决问题。
三天查阅文献。查阅与自己的题目相关的内容，对照比较自己的提纲，学习好的见解，把好的内容记录下来。
四天起草文稿。按照拟好的提纲，一个部分一个部分的起草，写一遍誊一遍，再用手机写下来保存草稿。
五天修改润色。草稿完成后，反复修改。增减内容，字斟句酌，不多余一字。
这五个步骤是半个月。完成一篇三五千字的像样的论文一般需要15天。按照作者的水平和论文质量，这五个步骤可以分为150分钟、15个小时、15天、15个月、15年。如果你用15年写出一篇能登大雅之堂的三五千字的论文，那么你必定是一个成功的人，你就可以称为作家了。
3.在知网进行检测过的论文,多长时间会被收录
一般知网查重之后都会被收录，作为一家发展成熟的论文查重库。知网查重的数据库都是使用自己的论文数据库。也就是如果我们想确定某一篇文章是否被知网数据库所收录，只需要登录知网论文数据库，在对应的分类下输入文章信息，就能够搜索到该文章。如果找到对应的论文了，也就说明该论文已被知网的数据库所收录，同时也说明知网查重时是会把文章收录到数据库中的。
所以如果我们想要进一步的确定，知网查重的数据库是在论文查重后就会被收录这个问题，答案其实是不一定的。通常我们使用知网查重时，系统是不会保存我们提交的论文的，毕竟论文是属于个人知识财产，并不是属于知网系统的。所以一般在这种情况下，知网查重是不会把文章收录到系统中的。同时也说明了知网是没有把我们的论文收录到数据库中的，与我们查重也是没有任何关系的。一般知网查重都是直接和期刊杂志社等签订协议，只要期刊杂志社发表电子版的期刊，知网就会把对应的文章收录到数据库中，并且在整个系统中进行同步更新。
4.数据收集和分析的时间要求
谈一些个人的工作经验，希望对后来人有帮助。首先总结下平时数据分析的一般步骤。
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第一步：数据准备：（70%时间）
获取数据（爬虫，数据仓库）
验证数据
数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集）
使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件（I/O和文件串的处理，逗号分隔）
抽样（大数据时。关键是随机）
存储和归档
第二步：数据观察（发现规律和隐藏的关联）
单一变量：点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数
两个变量：散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜
多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图
第三步：数据建模
推算和估算（均衡可行性和成本消耗）
缩放参数模型（缩放维度优化问题）
建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比）
第四步：数据挖掘
选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析）
大数据考虑用Map/Reduce
得出结论，绘制最后图表
循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章。
------------------------------业务分析版--------------------------------
“无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。但是首先你得明确自己的业务需求，数据才可能为你所用。
1. 数据为王，业务是核心
2. 了解整个产业链的结构
3. 制定好业务的发展规划
衡量的核心指标有哪些
有了数据必须和业务结合才有效果。首先你需要摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。
2. 思考指标现状，发现多维规律
熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状
对比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间
拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果
争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘
发现规律不一定需要很高深的编程方法，或者复杂的统计公式，更重要的是培养一种感觉和意识。不能用你的感觉去揣测用户的感觉，因为每个人的教育背景、生活环境都不一样。很多数据元素之间的关系没有明显的显示，需要使用直觉与观察（数据可视化技术来呈现）。
3. 规律验证，经验总结
发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。
P.S.数学建模能力对培养数感有一定的帮助
两个论坛：
数学建模与数学应用论坛（Mathematical Modeling and Mathematical Applications Forum）
数学中国 （数学建模）-最专业的数学理论研究、建模实践
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