毕业论文spss数据分析案例

毕业论文python数据分析(如何利用python进行数据分析)

1.如何利用python进行数据分析

近年来分析学在数据、网络、金融等领域获得了突出的地位。应用各种软件组合起来进行数据收集，数据管理，以及数据分析，得出的结论用作商业决策，业务需求分析等等。分析学用于研究一个产品的市场效应，银行的贷款决定，这些都只是分析学的冰山一角。它在大数据，安全，数字和软件分析等领域有很深远的影响，下面是Python在分析学中的主要作用的一个延续：

在这个信息过载的世界，只有那些可以利用解析数据的优势来得出见解的人会获益。Python对于大数据的解释和分析具有很重要的作用。分析公司开发的很多工具都是基于Python来约束大数据块。分析师们会发现Python并不难学，它是一个强有力的数据管理和业务支持的媒介。

使用单一的语言来处理数据有它的好处。如果你以前曾经使用过C++或者Java，那么对你来说，Python应该很简单。数据分析可以使用Python实现，有足够的Python库来支持数据分析。 Pandas是一个很好的数据分析工具，因为它的工具和结构很容易被用户掌握。对于大数据来说它无疑是一个最合适的选择。即使是在数据科学领域，Python也因为它的“开发人员友好性”而使其他语言相形见绌。一个数据科学家熟悉Python的可能性要比熟悉其他语言的可能性高得多。

除了Python在数据分析中那些很明显的优点（易学，大量的在线社区等等）之外，在数据科学中的广泛使用，以及我们今天看到的大多数基于网络的分析，是Python在数据分析领域得以广泛传播的主要原因。

不论是金融衍生品还时大数据分析，Python都发挥了重要的作用。就前者而言，Python能够很好地和其它系统，软件工具以及数据流结合在一起，当然也包括R。用Python来对大数据做图表效果更好，它在速度和帮助方面也一样可靠。有些公司使用Python进行预测分析和统计分析。

2.如何利用python进行数据分析

1. 运算优先级

括号、指数、乘、除、加、减

2

如果你使用了非 ASCII 字符而且碰到了编码错误，记得在最顶端加一行 # -- coding: utf-8 --

3. Python格式化字符

使用更多的格式化字符。例如 %r 就是是非常有用的一个，它的含义是“不管什么都打印出来”。

%s -- string

%% 百分号标记 #就是输出一个%

%c 字符及其ASCII码

%s 字符串

%d 有符号整数（十进制）

%u 无符号整数（十进制）

%o 无符号整数（八进制）

%x 无符号整数（十六进制）

%X 无符号整数（十六进制大写字符）

%e 浮点数字（科学计数法）

%E 浮点数字（科学计数法，用E代替e）

%f 浮点数字（用小数点符号）

%g 浮点数字（根据值的大小采用%e或%f）

%G 浮点数字（类似于%g）

%p 指针（用十六进制打印值的内存地址）

%n 存储输出字符的数量放进参数列表的下一个变量中

%c 转换成字符（ASCII 码值，或者长度为一的字符串）

%r 优先用repr（)函数进行字符串转换（Python2.0新增）

%s 优先用str（)函数进行字符串转换

%d / %i 转成有符号十进制数

%u 转成无符号十进制数

%o 转成无符号八进制数

%x / %X (Unsigned)转成无符号十六进制数（x / X 代表转换后的十六进制字符的大小写）

%e / %E 转成科学计数法（e / E控制输出e / E）

%f / %F 转成浮点数（小数部分自然截断）

%g / %G : %e和%f / %E和%F 的简写

%% 输出%

辅助符号 说明

* 定义宽度或者小数点精度

- 用做左对齐

+ 在正数前面显示加号（+）

在正数前面显示空格

# 在八进制数前面显示零（0），在十六进制前面显示“0x”或者“0X”（取决于用的是“x”还是“X”）

0 显示的数字前面填充“0”而不是默认的空格

m.n m 是显示的最小总宽度，n 是小数点后的位数（如果可用的话）

3.如何利用python进行数据分析

1. 运算优先级括号、指数、乘、除、加、减2如果你使用了非 ASCII 字符而且碰到了编码错误，记得在最顶端加一行 # -- coding: utf-8 --3. Python格式化字符使用更多的格式化字符。

例如 %r 就是是非常有用的一个，它的含义是“不管什么都打印出来”。%s -- string%% 百分号标记 #就是输出一个%%c 字符及其ASCII码%s 字符串%d 有符号整数（十进制）%u 无符号整数（十进制）%o 无符号整数（八进制）%x 无符号整数（十六进制）%X 无符号整数（十六进制大写字符）%e 浮点数字（科学计数法）%E 浮点数字（科学计数法，用E代替e）%f 浮点数字（用小数点符号）%g 浮点数字（根据值的大小采用%e或%f）%G 浮点数字（类似于%g）%p 指针（用十六进制打印值的内存地址）%n 存储输出字符的数量放进参数列表的下一个变量中%c 转换成字符（ASCII 码值，或者长度为一的字符串）%r 优先用repr（)函数进行字符串转换（Python2.0新增）%s 优先用str（)函数进行字符串转换%d / %i 转成有符号十进制数%u 转成无符号十进制数%o 转成无符号八进制数%x / %X (Unsigned)转成无符号十六进制数（x / X 代表转换后的十六进制字符的大小写）%e / %E 转成科学计数法（e / E控制输出e / E）%f / %F 转成浮点数（小数部分自然截断）%g / %G : %e和%f / %E和%F 的简写%% 输出%辅助符号 说明* 定义宽度或者小数点精度- 用做左对齐+ 在正数前面显示加号（+） 在正数前面显示空格# 在八进制数前面显示零（0），在十六进制前面显示“0x”或者“0X”（取决于用的是“x”还是“X”）0 显示的数字前面填充“0”而不是默认的空格m.n m 是显示的最小总宽度，n 是小数点后的位数（如果可用的话）。

4.python数据分析需要学习哪些内容

1.统计基础理工科的学生在本科阶段学习过概率论与数理统计，单从做数据分析的角度已经够用。

其他方面，可以根据需要查看相关书籍，随时进行查漏补缺即可。个人推荐《深入浅出统计学》，可以让统计理论的学习有趣又自然。

2.数据库知识关系型数据库很重要。在学习数据分析的初期甚至很长一段时间，你接触到的数据都存储在关系型数据库中，需要学习SQL语言进行数据查询。

关于SQL语言，强力推荐《SQL必知必会》，整本书通俗易懂，是学习SQL语言的不二之选。学习数据库的本质就是在学习一种与数据打交道的逻辑思维与能力。

编程中的很多思想都和关系型数据库、SQL相通，比如：SQL中对data进行group by的操作，这个在Excel里类似于透视表，在Python/R中也有相应的group function去处理数据。甚至在以后的进阶过程，你会接触到分布式数据库和所对应的no-SQL语句。

3.编程能力Excel。 透视表（Pivot Table）是做数据分析的必备技能。

透视表可以帮你迅速汇总数据，看到各类型数据的直观特征就像是让你站在更高的视角看待数据。作为进阶，Excel自带的函数、各种插件，以及VBA也是很好的工具。

毕业论文spss数据分析不服从正态分布(spss分析时,如果数据成非正态分布如何处理数据)

1.spss 分析时, 如果数据成非正态分布 如何处理数据

第一步是整理数据，首先定义变量，这个不是很难。

第二步：分析

由于你要分析农民收入和其他因素之间的关系。所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量，其他（除年份和总计）作为自变量分析。当然里面还有像statistics等这些功能项，你作为默认就行了。

第三步：解释模型。认定你的模型做的好不好要看检验的结果，这里看R值。如果R接近1，则说明模型和实际拟和的效果比较好。你的模型R值达到了0.9多，说明效果非常不错。

2.为什么我的spss分析不起这个数据的正态性检验

检验正态分布的办法：

1、在spss菜单中选择分析——描述统计——探索，将需要检验的变量放入因变量里面，选择“绘制——带检验的正态图，看一下tests of normality就可以，如果成正态，sig不会小于临界值

2、还可以参考QQ图，如果是正态，QQ图里的散点回呈直线，normal qq图的横坐标是实际的数据从小到大排列，纵坐标是正态分布的期望值，所以如果实际的和正态的期望相符，散点图就会呈一条直线；detrended qq图的横坐标是实际观测值，纵坐标是实际观测值减去期望值，如果数据符合正态，那么散点应当在中央横线附近。

3.spss中如何检验数据是否服从正态分布

弹出对话框 左下角有各种分布的检验 ，将需要检验的变量移入对话

框 就可以了

答案2：： 用P-P图或K-S方法检验数据的分布情况。“此检验假设数

据正态分布，但是，对偏离正态性是相当稳健的”是说T检验是一种较

为稳健的检验方法，即使数据不能满足正态性，只要不是过于偏态，

检验结果也是正确的。如果偏离正态性较大，可以对数据进行变换，

再不行就做非参数检验。

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spss问题，数据检验呈正态分布吗

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会计毕业论文数据分析(毕业论文财务报表分析怎么写)

1.毕业论文财务报表分析怎么写

原发布者：龙兴天下

XXXX大学学年论文题目：企业财务报表分析学生姓名：学生学号：院系名称：专业班级：指导教师：年月日摘要随着市场经济的不断发展和企业经营管理的规范化，企业财务报表分析在企业财务管理中的地位越来越重要。企业需要及时发现财务会计及企业经营中的问题，就必须通过财务报表中的分析数据做出正确的判断。在分析财务报表的过程中一定要注意综合运用不同的分析方法，运用财务数据发现公司存在的问题，从而为利益相关者的决策提供正确的帮助。企业财务报表分析必须掌握科学的分析方法，并应充分考虑其适用性与局限性，文章从财务报表分析的内容、方法、局限性及改进的办法等方面加以论述。财务报表反映了一定时期内会计主体的财务状况、财务成果及现金流量的信息载体，是揭示企业财务信息的主要手段，是财务报告的核心内容。财务报表使用者如何解剖报表信息内涵，解读报表所传递的信息，对财务报表分析的重点放在哪些问题上，又该如何科学分析，这些问题成了企业财务报表分析的关键所在。关键词：财务报表；企业管理；应对策略目录第1章财务务报表分析概述11.1财务报表分析概述11.2财务报表分析的内容及其方法11.2.1财务报表分析的内容11.2.2财务报表分析的方法3第2章财务报表分析中存在的问题42.1报表项目名实不符42.2现行财务报表自身的局限性4第3章具体对

2.求企业财务报表分析的毕业论文

09年度财务报表分析 -------光华机床有限责任公司 财务分析不仅是一门科学，更是一门艺术。

它建立在庞杂的会计数据系统之上，但又不局限于数字的堆砌，而是归纳，分析与推理的巧妙结合，对于许多并非科班出身的公司经营者，投资者而言，掌握这门艺术绝非易事。财务报告表分析，是通过对上市公司财务报表的有关数据进行汇总、计算、对比、综合地分析和评价公司的财务状况和经营成果。

对于投资者来说，报表分析属于基本分析范畴，他是对企业历史资料的动态分析，是在研究过去的基础上预测未来，以便做出正确的投资决定。 一、公司基本情况简介企业名称：光华机床有限责任公司企业类型：工业企业行业性质：股份制法人代表：王兴海注册资金：900万元（其中国有股800万元，母公司对子公司的控股55%）机构设置：生产系统设有三个基本生产分厂，即：铸造分厂、机加工分厂和装配分厂；设有两个辅助生产分厂，即机修分厂和配电分厂。

联系电话：0415-36890452二、2007年企业生产经营状况年初与年末相关数据的比较该企业的最终产品是CA140/1000普通车床和X4222刻模铣床 项目名称期初余额期末余额差额主营业务收入12800000.0014757000.001957000.00主营业务成本324760.006949199.921113499.92生产成本324760.00244711.07-80048.93库存商品1416000.001545752.58129752.58销售费用280000.00318355.0038355.00 该企业主营业务成本占主营业务收入的比重由期初的45.60%上升为期末的47.10%。由企业主营业务成本的增加，销售收入增长可以看出光华机床有限责任公司的销售工作卓有成效。

而该企业销售费用占主营业务收入比重由期初的2.19%下降为期末的2.16%，也说明了销售成本减少，提升了企业的营业利润。项目名称期初余额期末余额差额货币资金1970500.001746568.80-223931.20净利润1138500.00220209.30-918290.70税金缴纳21700.00307579.02285879.02利润分配1376000.002125245.47749245.47该企业货币资金减少一方面说明公司的偿债能力减弱；另一方面也意味着公司的机会成本较少。

净利润较基年出现下降，但始终存在盈利，说明该企业生产成本得到了较好的控制。同时企业本年上缴的税金增加了一点，则说明利润分配情况良好。

总的来说该企业资产利用效率不高，企业在生产经营方面还有许多潜力可挖掘。三、经营状况的重要财务指标及其说明 作为一家股份公司，企业的偿债能力，获利能力以及营运能力是财务分析的核心指标。

短期偿债能力分析，任何一家企业想要维持正常的生产经营活动，手中必须持有足够的现金以支付各种费用和到期债务，而最能反映企业的短期偿债能力的指标是流动比率和速动比率。企业的经营效率和盈利能力分析是企业财务管理的一个重要目标，就是实现企业内部资源的最优配置，经营效率是衡量企业整体经营能力高低的一个重要方面，他的高低直接影响到企业的盈利水平。

而盈利能力是企业内外各方都十分关心的问题，因为利润不仅是投资者取得投资收益、债权人取得利息的资金来源，同时也是企业维持扩大再生产的重要资金保障。反映企业营运能力的财务指标主要有：应收账款、存货周转率。

以上两项指标数值越高，说明企业的资产利用率越高，意味着他能以最小的投入获取较高的经济效益。反映企业获利能力的指标主要有：销售利润率、成本费用利润率、资本金利润率、总资产报酬率。

以下是对光华机床有限责任公司各种能力的指标分析。（一）短期偿债能力分析1.流动比率流动比率表明流动资产在短期债务到期以前，可以变为现金用以偿还流动负债的能力。

2006年 734949.00/303900.00*100%=204.18%;07流动比率=6594975.51/3158012.08*100%=208.83%。流动资产大于流动负债，一般表明偿还短期能力强，流动比率越高，企业资产的流动性越大，表明企业有足够变现的资产用于偿债，但是，并不是流动比率越高越好。

因为，比率太大表明流动资产占用较多，会影响经营资金周转效率和获利能力；如果比率过低，又说明偿债能力较差。所以，一般认为，合理的最低流动比率是2:1这是因为，处在流动资产中，变现能力最差的存货金额约占流动资产总额的一半，剩下的流动性大动流动资产至少要等于流动负债，企业的偿债能力才会有保证。

光华机床有限责任公司的两年的流动比率都是基本保持在2，对于合理的比率还要高一些，说明其偿债能力风险低。2.速动比率速动比率衡量企业流动资产中可以用于偿付流动负债。

06 =(7349429.00-3998829.00-265500.00)/3039600*100%=101.49%;07 =(6594975.51-3444573.81-169825.00)/3158012.08*100%=94.38%。一般认为，速动比率为1或稍大一点为好，说明1元的流动负债有1元的速动资产做保证。

低于1的速动比率认为是短期偿债能力偏低，但也不能一概而论，还要结合其他有关数据进行具体分析。从速动比率来看结果是0.9438小于1但接近1偿债能力要具体结合流动比率分析不会太低，该公司的偿债能力不低，较好。

（二）长期偿债能力的分析长期偿债能力，指企业。

3.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。

用spss做毕业论文(求一篇spss论文)

1.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。

毕业论文中spss数据(毕业论文spss不会用,求大神指导)

1.毕业论文spss不会用,求大神指导

你要先有论文的目的和分析思路，然后根据目的的论文和分析思路，确定需要收集的数据和类型，最后才考虑 应该用spss什么方法来实现。

下面是我自己写的一个 带数据分析的论文写作指导首先，我要说明这里的指导并非常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作，其中涉及到有医学类、护理类、人文社科类、教育类、经济学类、心理学类等，单凡需要用到数据分析的论文。

因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很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，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。

而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很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。

因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。

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研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，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研究目的、采用的研究方法、采用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罗列出来，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罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三.通过上一步，你应该朦胧的知道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帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为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，我说的复制是重复一遍前人的研究。

在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，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。当然很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，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。

第四.选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究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楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。

其实也容易了，因为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、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，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，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为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，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。

第五.具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后就是数据的录入。记住一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，一般大致同样的情况下，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。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。

第六.这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体。

2.spss数据分析

录入完数据后，你可以先进行基础的数据统计--描述性统计。然后根据你的数据结果再看是否需要相关回归或者其他分析。spss里面的描述统计主要在analyze——descriptive里面，其中有描述统计、频数统计、交叉分析。

描述性统计分析是统计分析的第一步，先选择analyze，你就能看到descriptive，然后鼠标再选Descriptive 菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验。

先选择analyze，---再选descriptive

打开任意的分析窗口后，你把想分析的数据选入，可以一起按鼠标左键选中按中间按钮加入，然后选择单击后弹出Statistics对话框，用于定义需要计算的其他描述统计量。你可以分析均数（Mean）、中位数（Median）、众数（Mode）、总和（Sum）等等。 然后还可以点Charts对话框，选择直方图、饼图等来绘图。都确定好后，选择单击Continue钮 ，然后选择OK。就可以了。直接就会有输出结果。

你可以先看看描述性统计的结果，有没有什么缺失值或者不符合实际的数据出现。要是有，你需要纠正数据，再用描述统计进行分析。

我觉得说的挺详细的了。呵呵~~~~

spss在毕业论文中的应用(教育理论论文教育毕业论文小议SPSS软件在教育科研中的应用)

1.教育理论论文 教育毕业论文 小议SPSS软件在教育科研中的应用

SPSS软件的特点إ

（一）界面友好，操作简单。它具有第四代语言的特点，只需告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。إ

（二）具有简单、快捷、准确地统计分析功能。统计功能囊括了《教育统计学》中所有的项目，包括常规的集中量数和差异量数、相关分析、回归分析等；也包括近期发展的多元统计技术，如多元回归分析、聚类分析等方法，并能在屏幕上显示如正态分布图等各种统计图表。إ

（三）集数据录入、资料编辑、数据管理、统计分析、报表制作、图形绘制为一体。另外还具有方便的数据结口，能够读取及输出多种格式的文件。إ

二、SPSS软件在教育科研中处理复选题的方法إ

在教育科研的调查统计中，会有大量数据需要进行统计分析，具有较大统计困难的是对复选题的分析。利用SPSS技术统计分析这类问题有两种方法，主要操作过程和要点如下：إ

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 论文网，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，同时勾选 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

方法二：这种方法的操作过程与前面的方法相差不是很大，但是在原理上有一定的不同。主要区别在于对复选题选项变量设置值的时候，用1,2，…来标识选中的项，其他没有选择的项为空。在实际案例分析中，将详细讨论其操作过程，这里不再赘述。إ

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.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

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.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

毕业论文数据分析必须用spss吗(毕业论文spss不会用,求大神指导)

1.毕业论文spss不会用,求大神指导

你要先有论文的目的和分析思路，然后根据目的的论文和分析思路，确定需要收集的数据和类型，最后才考虑 应该用spss什么方法来实现。

下面是我自己写的一个 带数据分析的论文写作指导首先，我要说明这里的指导并非常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作，其中涉及到有医学类、护理类、人文社科类、教育类、经济学类、心理学类等，单凡需要用到数据分析的论文。

因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很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，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。

而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很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。

因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。

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研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，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研究目的、采用的研究方法、采用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罗列出来，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罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三.通过上一步，你应该朦胧的知道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帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为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，我说的复制是重复一遍前人的研究。

在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，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。当然很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，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。

第四.选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究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楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。

其实也容易了，因为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、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，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，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为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，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。

第五.具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后就是数据的录入。记住一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，一般大致同样的情况下，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。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。

第六.这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体。

餐饮毕业论文数据分析(求关于中国餐饮现状的毕业论文30个参考文献)

1.求关于中国餐饮现状的毕业论文30个参考文献

参考文献我发给你

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：

a.提出-论点；

b.分析问题-论据和论证；

c.解决问题-论证与步骤；

d.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。

1、题目。应能概括整个论文最重要的内容，言简意赅，引人注目，一般不宜超过20个字。论文摘要和关键词。

2、论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文的目的、研究方法、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息，突出论文的创造性成果和新见解。而不应是各章节标题的简单罗列。摘要以200字左右为宜。关键词是能反映论文主旨最关键的词句，一般3-5个。

3、目录。既是论文的提纲，也是论文组成部分的小标题，应标注相应页码。

4、引言（或序言）。内容应包括本研究领域的国内外现状，本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。

5、正文。是毕业论文的主体。

6、结论。论文结论要求明确、精炼、完整，应阐明自己的创造性成果或新见解，以及在本领域的意义。

7、参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后，参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。

2.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。

3.求一篇餐饮空间的毕业论文的范文,参照参照

经济型酒店的空间布局及影响因素分析 ——以南京市为例 摘要：随着人民生活水平的提高，闲暇时间的增多以及消费观念的更新，国际国内商务与休闲旅游以异常迅猛的速度发展，我国进入大众化旅游时期，经济型酒店在此带动下也如雨后春笋般迅速成长。

经济型酒店在空间布局上呈现出了一定的特征，这些特征受到了商业集聚程度、旅游导向、交通条件等因素的影响。同时这些特征也反映了一个城市的经济、旅游发展水平，因此成为城市和旅游研究的重要内容。

本文在简要介绍我国经济型酒店的发展现状后，对南京经济型酒店的空间布局及其影响因素进行了分析，在此基础上，结合南京经济型酒店发展的实际状况，对其发展趋势进行了展望。关键词：经济型酒店；南京市；空间布局；影响因素；发展趋势 经济型酒店最早出现于上世纪50年代的美国，而我国经济型饭店起步较晚。

我国自1999年“黄金周”以来，大众旅游蓬勃发展，不同层次的消费者的需求也由单一化向多样化、多层次发展，高星级饭店满足不了消费者的需求，经济型酒店才应运而生。短短几年的发展，我国经济型酒店就形成了“锦江之星”、“如家”等知名品牌，良好的发展前景也吸引了美国雅高集团、圣达特等众多国际知名酒店集团旗下的经济型连锁酒店品牌纷纷进入中国市场，抢占新的商机。

[1] 经济型酒店在城市中“圈地”发展，空间布局呈现出一定的特征。从20世纪80年代开始，外国学者就开始关注游憩设施的空间布局，但都停留在案例的表层。

而国内的旅游研究起步比较晚，主要研究的也是星级饭店的空间布局，因此经济型酒店空间布局的研究存在很大的缺口。[2]研究经济型酒店在城市中的空间布局有助于了解城市旅游空间结构，并为酒店的规划提供良好的理论指导。

本文主要对南京经济型酒店的空间布局进行实证分析。一、经济型酒店的发展现状 经济型酒店是指按照普通商务旅行者、度假旅游者选择酒店的评价要素，重新设计建造的可能节约公共区间投资，提供有限的更有针对性的服务，提倡自助式服务，在保证质量的前提下降低投资和运营成本的新型饭店。

[3]我国经济型酒店最早始于1996年，当时上海锦江集团下属的锦江之星作为我国第一个经济型酒店品牌问世。近年来，经济型酒店发展速度是惊人的，其发展现状主要表现如下：（一）经济型酒店数量迅速增加，国外酒店连锁纷纷抢占中国市场 根据《2007年中国经济型饭店调查报告》显示，截止到2007年初，我国共有现代意义上的经济型饭店连锁品牌近100家，已开业饭店数超过1000家。

此外，国外经济型酒店一般要占酒店市场份额的70% ，而国内这个比例尚不足10% ，因此，经济型酒店在我国具有巨大的市场空间，这样的现状使得速8、雅高等国外品牌纷纷抢占中国市场。从表1可看出，我国前十强的经济型酒店中绝大部分还是本土品牌。

但同时也可以发现06年前十强的增长率差距较大，莫泰168、速8 两家国外品牌的增长速度明显较快，增长速率超过了除7天外的其他本土品牌，可以肯定，未来几年中，我国经济型酒店的竞争将更加激烈。表1 2006年中国经济型酒店供应前十强（截止到2006年12月31日） 序号 品牌 成立时间 已开业客房数 已开业饭店数 已开业饭店数较05年增长率1 锦江之星 1997 16885 118 71%2 如家快捷酒店 2002 16162 134 78%3 莫泰168 2003 11272 62 160%4 中州快捷 2004 4430 28 12%5 速8 2004 4249 42 147%6 万里路青年酒店 2002 3162 77 87%7 格林豪泰酒店 2004 2873 21 ——8 7天连锁 2005 2818 25 317%9 维也纳酒店 2005 2168 9 39%10 雅悦 2006 1863 15 100% 资料来源：2007年中国经济型饭店调查报告 （二）与相对稳定的高星级酒店市场相比，经济型酒店的市场供应具有强烈的反差性 在市场运营中，经济型酒店与高星级酒店的反差性主要表现在三个方面：一是经济型酒店处于较为高速的成长期。

我国星级饭店在80年代发展很快，但随着大众市场对中低档酒店的需求增加之后，星级酒店的增长速度变慢。经济型酒店正好满足了客源市场的需求，同时经济型酒店的成本比较低，可进入性比较高，因此发展非常迅速。

二是本土品牌占据较大的市场份额。从表1中我们可以看到，在2006年经济型酒店供应前十名的经济型酒店中，本土的经济型酒店开业店数占据了很大的市场。

三是经济型以收购酒店并进行改造为主。《2007年中国经济型饭店调查报告》显示，在现有经济型酒店改造前的物业中，属于酒店改造的比例为51%，而新建物业为13% ，说明了经济型酒店的良性发展对改善原有酒店资产质量、盘活国有资产、提升社会资源使用效率所起的重要推动作用。

[4] （三）一级城市的客房平均出租率有略微下降 经济型酒店发展迅速，数量不断增多，经济型酒店之间纷纷抢客营销，造成客源在很大程度上被分流， 平均出租率下降。为了吸引客源，经济型酒店纷纷进行降价竞争，门市价有所下降，经济型酒店的市场秩序受到破坏。

根据《2007中国经济型饭店调查报告》显示， 2006年经济型酒店平均出租率下降约7%，平均门市价下降119元。

4.给我一篇自己写的饭店管理的毕业论文.要5000字左右,不用太修改就

三、酒店产品定位步骤

酒店产品定位要达到的主要目的就是使顾客能够将本酒店与其他竞争对手区别开来。实现这一目的，通常必须开展以下几方面的工作：

步骤一：确定竞争对手，分析竞争对手的产品

酒店的竞争对手实际上就是酒店产品的替代者，即者有与酒店相同或近似的特点（如相同或相近的地区、酒店星级、顾客群、价格等）的酒店。

酒店在确定竞争对手的时候，常会出现这样的失误，即单纯地以星级或业务围来作为判定依据，将同星级的酒店或业务范围类似的其他酒店都视为自己的竞争者。同样的三星级酒店，有的以旅游团队作为目标市场，有的以会议为主要目标市场，还有的则以商务散客市场为目标，分属于不同目标市场的酒店相互间不能成为直接竞争者。同样以会议市场作为目标市场，五星级酒店的会议市场划分与三星级酒店的会议市场划分又因为划分标准的差异而使目标市场有所不同。因此酒店产品的竞争对手范围应限定在同一或相近的目标的市场中。

判断某一酒店的产品是否和本酒店的同类产品存在竞争，有一简单的测试方法：在酒店降低产品价格时，观察对方的顾客是否转移过来，如果有，则说明对方是酒店的竞争对手，顾客转移得越多，则说明竞争程度较高，反之则较弱。

确定竞争对手之后，酒店必须采取多种渠道收集竞争对手产品的有关信息，了解目标市场上的竞争对手向顾客提供何种产品，其质量、数量、价格、特色等方面与本酒店同类产品比较有哪些优势和不足，从而明确竞争对手的产品定位情况。

对竞争对手产品的调查可以通过多种渠道，例如向曾经购买于竞争对手产品的顾客进行调查，了解他们的购买经历、对产品的评价等信息；也可以派人到竞争对手那里实地消费和观察以获取准确的竞争对手产品的有关资料。可以记录对各个竞争对手的调查数据，可以汇总目标市场内的总体竞争情况并与本酒店进行劣势对比。

步骤二：准确选择竞争优势，树立市场形象

通过上一步骤，酒店对目标市场内的竞争对手及其产品进行了细致深入的调查和优势分析，发现本酒店优势所在，这些优势就是酒店产品定位的主要基础。

酒店可能会面对多种竞争优势并存的情况，此时强调所有的优势并不可取，因为那样有时会给顾客留下“王婆卖瓜”的感觉，而且，信息过多反倒失去重点，不利于加深顾客的印象。因此，酒店应当运用一定的方法，在众多竞争优势中进行取舍，评估和选择出最适合本酒店的优势项目，并以此初步确定酒店产品在目标市场上的位置。段准确有效地向目标市场传播酒店产品的定位观念。酒店产品的优势不会自动地在目标市场上表现出来，要使这些优势能够发挥作用，影响顾客的购买决策，酒店需要以产品特色、优势为基础，树立鲜明的市场形象，通过积级主动而又巧妙地与目标市场中的顾客进行沟通，引起顾客的注意和举趣，求得顾客的认同.

要对目标市场进行宣传、沟通时，酒店要尽量避免因宣传不当在公众中造成误解，酒店优势的发挥。例如，传播给公众的定位过低，不能显示自己的特色；或定位过高，不符合实际情况，误导顾客认为酒店只经营高档、高价产品；或是定位含糊不清，无法在顾客中形成统一明确的认识。

步骤三：审时度势，调整产品定位

顾客对于酒店及其产品的认识并非一成不变，产品的定位即使很恰当，在遇到下列情况时亦会发生偏差：

5.如何写餐饮成本分析报告

酒店餐饮成本控制与分析 当前，餐饮业市场竞争日趋激烈。

在此背景下，酒店餐饮业要在竞争中立于不败之地，就必须根据自身的经营特点有针对性地进行成本控制，有效地强化成本管理。 一、酒店餐饮经营的特点及其成本分析的意义 （一）餐饮产品形式的多样性以及产、销的短暂性是酒店餐饮成本控制的难点，具体而言，它们主要表现在以下几个方面： 1. 餐饮收入的可变性和经营的季节性 餐饮收入在酒店营业收入占有较大的比重 关于酒店餐饮成本控制与分析论文报告关于酒店餐饮成本控制与分析论文报告正文 当前，餐饮业市场竞争日趋激烈。

在此背景下，酒店餐饮业要在竞争中立于不败之地，就必须根据自身的经营特点有针对性地进行成本控制，有效地强化成本管理。 一、酒店餐饮经营的特点及其成本分析的意义 （一）餐饮产品形式的多样性以及产、销的短暂性是酒店餐饮成本控制的难点，具体而言，它们主要表现在以下几个方面： 1. 餐饮收入的可变性和经营的季节性 餐饮收入在酒店营业收入占有较大的比重。

在我国，一般旅游饭店的饮食收入要占旅游饭店收入的30-40%，经营管理好的则可超过客房收入。由于餐饮部每日的就餐入数和人均消费额不固定，所以其收入的可变性很大；同时餐饮的经营具有很强的季节性，其每年的销售量会随季节的变化而变化，同样销售业务在同一天内，也具有明显的差异性。

2. 短暂的分销链 餐饮生产的特点是先有买主后生产，餐饮部门为满足顾客的需要把食品加工为产成品，可以迅速地转变为现金，由于它的产品生命周期较短，餐饮部门很少有现成的产品，有的只是现成的菜单（Menu），给顾客点菜参考。 3. 难以预测合理的库存量 由于顾客的口味很难估计，设计的菜品并不能满足所有的顾客，经常有临时点菜现象，而且点菜的随机性强，无法预计，这给成本控制带来了一定的难度，做好一定的预测和充足的原材料储存是非常必要的。

4. 劳动密集型作业 酒店餐饮业不同于制造业。制造业由于科技的发展采用自动化生产，甚至用机器人代替作业使得企业对劳动力的需求急剧减少，而酒店餐饮业刚好相反，它为及时满足顾客的需要，随时拥有一支庞大而高效的员工队伍，在快餐店，劳动力成本可能低于20%，而在俱乐部里可能高达50%以上。

上述酒店餐饮经营的特点，决定了手工密集作业的执行标准弹性大、产品销售的数量和种类不固定、合理库存量难以把握的特点。 （二）酒店餐饮成本分析是指利用酒店餐饮成本核算资料及其他有关资料，全面分析酒店餐饮成本水平及其构成的变动情况，研究影响酒店餐饮成本升降的各个因素及其变动的原因，寻找降低成本的规律和潜力。

酒店餐饮成本的分析是成本控制的前提条件。通过成本分析可以正确认识和掌握成本变动的规律，不断挖掘酒店餐饮内部潜力；降低餐饮成本，提高酒店的经济效益。

通过酒店餐饮成本分析，可以对成本计划的执行情况进行有效控制，对执行结果进行评价。肯定成绩，指出问题，以便采取措施，为提高经营管理水平服务，为编制下期成本计划和作出新的经营决策提供依据，给未来的酒店餐饮成本管理指出努力的方向。

二、酒店餐饮成本分析的重点 酒店餐饮收入一般占总收入的30%-40%左右，成为酒店收入的主要来源之一，其相应发生的成本也就成为成本控制的主要内容。酒店餐饮成本控制要以成本分析为基础，才能落到实处，下面笔者主要从三方面探讨一下酒店餐饮成本分析的重点。

（一）菜单标准成本与实际成本的分析 在餐饮部，菜单占据着重要的位置。菜单不仅决定餐饮经营如何组织和管理，而且决定餐饮目标的实现程度。

对于顾客来说，菜单绝不仅仅是一张提供食品的清单，菜单代表了经营者的形象；对于食品制作人员来说，菜单决定了哪些食品必须准备；对于销售人员来说，菜单是主要的内部营销和销售的工具；对于成本控制人员来说，菜单是成本分析的基础，成本控制的主要手段。 设计餐单时，厨师不仅要考虑顾客的利益，也要考虑餐饮经营的财务目标。

每一种菜单菜肴都必须配备标准食谱，需要具体的配料、每种配料所需的数量、制作工序、每份的大小和相应的设备、配菜以及食品制作所需要的其他数据。标准食谱和标准出菜份额确定后，每份的标准成本或整套菜的标准成本就可以计算出来，菜单的标准成本是餐饮成本分析的基础。

举例说明如下： 1. 宴会成本分析 宴会最多见的形式是婚宴。一般每家酒店都配备多套的婚宴菜单以供客户选择。

每套的婚宴菜单都有标准的食谱，根据标准食谱可以计算菜单的标准成本。 根据宴会的菜单确定负责的厨房。

婚宴通常由中厨房负责，成本控制部可以根据每单宴会的实际转货成本与菜单的标准成本进行比较，确定转货的合理性和操作的标准性，如果每单成本率差异大于3%，该单的转货基本上存在问题。为防止把宴会厅作为垃圾桶，需要对转货进行一定的控制，控制的主要手段就是宴会成本分析，可以根据用量差异和价格差异进行分析，找出存在的问题。

每单宴会成本差异率计算公式如下： 每单宴会成本差异=该单宴会实际成 本-实际桌数*标准成本 每单宴会成本差异率=每单宴会成本。

6.毕业论文题目是 饮食业餐饮成本计算方法探析 谁能帮我写个大纲啊 麻

论文写作，先不说内容，首先格式要正确，=========现在的论文，只要是原创都要收费，

一篇完整的论文，题目，摘要（中英文），=========商业社会也没办法谁愿意免费给你写论文

目录，正文（引言，正文，结语），致谢，=========你在这问也没用，我去年的论文找

参考文献。规定的格式，字体，段落，页眉=========【诸葛

页脚，开始写之前，都得清楚的，你的论文=============文库写的】

算是写好了五分之一。然后，选题，你的题==================质量还不错，你可以去看下

目时间宽裕，那就好好考虑，选一个你思考

最成熟的，可以比较多的阅读相关的参考文

献，从里面获得思路，确定一个模板性质的

东西，照着来，写出自己的东西。如果时间

紧急，那就随便找一个参考文献，然后用和

这个参考文献相关的文献，拼出一篇，再改

改。正文，语言必须是学术的语言。一定先

列好提纲，这就是框定每一部分些什么，保

证内容不乱

饮食业餐饮成本计算方法探析

饮食业成本核算是正确贯彻党的价格政策，维护消费者利益，反映企业经营成果的一项重要工作。加强成本核算，对于改善饮食业的经营管理，提高服务质量很重要。一、饮食制品毛利率、加成率的计算在饮食业，点心、菜肴的销售价格是由原材料成本加按规定的毛利率计算出来的毛利额组成的。计算每一单位饮食品价格，须要知道两个因素：①成本额；②销售毛利率。计算售价的步骤，一般是先计算用料成本

毕业论文中的数据分析实例(有哪些大数据分析案例)

1.有哪些大数据分析案例

三个领域大数据应用案例分析

1、无人驾驶汽车。汽车非常昂贵，然而在欧洲，人们只有4%的时间在使用汽车，96%的时间把车停在停车场，这是非常不高效的系统。如果未来普及了无人驾驶的汽车，我们就可以过上另一种生活。

我们将只需要在手机上点一个按键，车就会自己开过来，把我们带去目的地。这种车就像没有驾驶员的出租车，可以被反复使用，效率和可持续性都得到了提升，也避免了资源浪费。

有研究发现，如果自动机动车得到普及，可以减少25%的交通拥堵，减少30%的城市停车场面积。如果北京减少30%的停车场需求，城市生活将大不一样。

2、医疗行业。我们的寿命现在都比较长了，但仍然希望能够更长。现在，我们的医疗水平并不是很好，由于我们忽视了每一个人的个体差异，医生会用通常的方法治疗每一个人。然而，基于大数据，我们可以做精确医疗，通过大数据分析每个人的差异，进行精确的治疗、剂量、用量，让患者更快恢复健康。

3、教育行业。我们要让下一代有能力了解这个世界。然而，因为没有数据，我们难以做到因材施教，所有孩子获得同样的教学，学习同样的书本。低效率的教学就是在浪费脑力、知识和我们解决问题的能力。

如果我们用大数据去分析孩子在发展学习能力时遇到的问题，就可以进行个性化的学习，就可以释放知识和理解力的力量，让每一个孩子充分开发潜能。

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2.我需要SPSS统计分析实例,是要写500字左右论文的

运用逐步回归法 分析影响上海银行存款的因素 1.目的和意义 在现代商品经济社会中，人们的工作与生活已经离不开货币。

在生活中人们所需的各种商品，都需要用货币去购买；人们所需的各种服务，也需要支付货币来获得；人们劳动工作的所获得的报酬——工资，也是用货币支付的；人们为了种种目的，要积累财富，保存财富，采用的主要方式是积攒货币、到银行储蓄。除个人外，企业、行政事业部门的日常运行同样也离不开货币。

财政收支也都是用货币进行的。可见，货币已经融入了并影响这经济运行和人们的生活。

作为经营“货币”这种商品的银行的功能是办理各种存款（也称为负债业务）、放款和汇兑业务，其中商业银行所吸收的各种存款（活期、定期、储蓄）约占银行资金来源的70%~80%，为银行提供了绝大部分的资金来源，并为实现银行各职能活动提供了基础。所以说，银行存款对银行本身的生存和发展有着重要意义，除此之外，银行存款也能反映出一个特定时期人们的生活水平以及经济发展的水平。

因此对上海的银行存款的分析是非常重要且必要的。本文将介绍运用SPSS11.5统计分析软件中的逐步回归法对影响上海银行存款的因素进行分析研究并建立模型，为相关专业人士的决策提供一定参考。

2.影响银行存款的因素分析 存款作为银行吸收资金来源的主要业务，其之影响因素非常的多。从中我选取了10个主要因素的（1951年至2000年）数据运用SPSS的逐步回归法分析和研究它们对上海银行存款的影响程度。

这10个因素分别是全市居民储蓄（亿元）、从业人数（万人）、全市居民消费水平（元/人）、全市银行贷款（亿元）、全社会固定资产投资总额（亿元）、职工工资总额（亿元）、职工劳保福利费用（万元）、社会消费品零售总额（亿元）、外贸出口商品总额（亿美元）、全市财政收入（亿元）。上海全市银行存款及影响其的10个因素的1951年至2000年的数据见下表2.1。

表2.1上海全市银行存款数据（1951年~2000年） 年份 全市银行存款（亿元） 全市居民储蓄（亿元） 从业人数（万人） 全市居民消费水平（元/人） 全市银行贷款（亿元） 全社会固定资产投资总额（亿元） 职工工资总额（亿元） 职工劳保福利费用（万元） 社会消费品零售总额（亿元） 全市财政收入（亿元） 外贸出口商品总额（亿美元） 1964 33.29 8.64 438.31 270 45.27 7.22 19.40 33117 26.55 73.35 6.52 1965 37.66 9.98 460.76 276 49.77 7.75 20.07 33819 27.13 83.18 7.65 1966 40.18 10.68 462.62 298 62.52 7.23 19.74 34536 28.72 92.49 8.74 1967 43.58 10.60 478.39 300 71.82 4.61 20.22 35268 30.78 73.97 8.42 1968 50.25 10.56 516.44 293 85.32 4.58 19.75 36016 29.94 83.98 8.49 1969 57.42 10.18 536.70 309 82.12 7.45 21.06 36780 32.57 102.30 8.76 1970 142.41 10.47 540.87 304 76.05 10.90 20.63 37560 31.85 114.02 8.67 1971 155.28 11.29 560.29 318 88.74 11.36 21.14 38356 32.91 123.53 9.81 1972 167.81 12.51 576.74 334 99.41 13.23 22.08 39169 36.15 129.11 13.30 1973 175.86 13.13 589.52 357 112.66 16.24 22.37 39999 39.79 138.18 23.16 1974 178.21 13.85 610.16 380 125.13 22.43 22.80 40847 44.06 143.04 24.39 1975 185.09 14.66 646.88 397 129.61 32.53 23.49 41737 47.。

3.毕业设计题目是（选用决策树算法的数据挖掘实例分析与设计）

应用遗传算法和决策树算法在数据挖掘中的比较 贾修一 MG0533024 （南京大学 计算机科学与技术系， 江苏省南京市 210093） A Comparision between the Genetic Algorithms and Decision Tree For Data Mining Abstract: This chapter introduces the application with the genetic algorithms and ID3 for the data mining, choose the better algorithm to classifier the given data sets through.the comparision between the two algorithms. And analyzing the results of the experiment as well as reasons. Key words: genetic algrithms; data ming; decision Tree 摘 要： 对训练数据分别采用遗传算法和决策树算法进行数据挖掘，通过比较两者实验得出的结果，来选择更适合本数据集的算法进行分类，并分析实验结果及原因. 关键词： 遗传算法；数据挖掘；决策树算法 1. 数据的描述 数据属性有139351维，每个属性的取值为0或1，分类标识只有两类：A和I.数据的维数太高，在数据预处理阶段最好做属性的约简，进行降维的处理. （1）数据维数太高，易造成一定的维数灾难，使得分类挖掘时间过长. （2）数据庞大，肯定有些噪音数据. 2.算法的设计 为了提高最后分类的精确度，特设计了两种方法进行比较，从中选出一种精确度高的方法.第一种是根据数据的特点，每个属性只取值0和1，所以进行属性约简的时候采用遗传算法.遗传算法的优点是可以对大规模的数据进行一定的属性约简. 2.1 遗传算法描述： （1） 遗传算法的步骤是编码，选择，交叉，变异.通过模仿自然界中的遗传进化原理，来对数据进行处理.而遗传算法的好坏取决于适应度函数的选择，进化的次数，和交叉变异的合理性和概率性等，所以要想设计一个合适的遗传算法必须经过大量的实验. （2） 就训练数据而言，对每一维属性的取值，在类标识一定的条件下，取1和取0的概率之间有个绝对值差α1，α2，该差越大，说明该属性的重要程度越高.同时还要考虑对同一维属性，不论最终类标识是什么，取值都相同的话，则该属性可以被认为是无效的属性，对最后的分类没有影响，所以适应度函数取对每一维属性的α1，α2的熵，熵越大，则属性的重要程度就越低. （3） 编码阶段，就把每一位属性做为一个长度为139351的染色体的一个基因，1表示选择该属性，0表示不选择该属性.随机初始化8个种群，按照适应度函数的定义，从中选取4个适应度函数最小的染色体做为父代. （4） 将选出的父代进行交叉操作，因为是降维操作，所以交叉就是取两个染色体之间隔位进行AND（与）操作，变异就是按照一定的概率，在139351维上随机的100位进行非操作，即：0变为1,1变为0.依次又产生4个后代，结合原来的4个父代组成新的8个初始种群.进化50次. 然后利用贝叶斯方法进行分类.得到的是一个弱的学习器h，然后利用AdaBoost方法进行强化学习分类器. 2.2 AdaBoost算法描述： （1） 给定训练集（x1,y1）,(x2,y2)，…，（xm,ym）m个. （2） yi∈{-1,+1}，实例xi∈X的正确标识. （3） for t=1，…，T 2 { 构造{1，…，m}上的分布Dt，找出弱分类器 ht:X->{-1,+1}， 同时在Dt产生很小的错误εt： εt=PrDt[ht(xi)≠yi] } (4)构造 Dt,D1(i)=1/m Dt+1(i)= Dt/Zt*exp（-αt*yi*ht(xi)）//（注：yi和ht(xi)只能取值于{-1,+1}） 其中Zt是归一化因子（使Dt+1为分布） αt=1/2*㏑（（1-εt）/ εt)>0 (5)输出最终分类器：Hfinal(x)=sign（∑αt*ht(x)）. 第二种方法就是直接使用决策树方法（ID3算法）进行分类.求出每一维属性的的信息增益，建立一棵决策树，利用决策树来进行分类. 2.3 决策树算法（ID3） (1)创建节点N; (2)if samples都在同一个类C then { 返回N作为叶结点，以类C标识； } （3）if attribut_list为空 then { 返回N作为叶结点，标记为samples中最普通的类； } （4） 选择attribute_list中具有最高信息增益的属性test_attribute；标记节点N为test_attribute; (5) for each test_attribute中的已知值a 由节点N长出一个条件为test_attribute=a的分枝； （6） 设s是samples中test_attribute=a的样本的集合； （7） if s为空 then 加上一个树叶，标记weisamples中最普通的类； else 加上一个由ID3(s,attribute_list-test_attribute)返回的节点； 3. 实验分析 就第一种方法：通过实验，在进化次数上选取50次，使得维数约简到1500维左右时得到的分类效果最好，但由于种群是随机产生的，所以在未进行boosting强化时正确率在60~85%之间，不是很稳定，但是符合弱分类器的要求，即只要正确率超过50%就行，在进行boosting后，正确率能超过80%，但可能是数据进行约简的不好或进行迭代的次数选取不太合适，正确率却没有ID3的高.就本数据集而言，由于最终标识只有2个，所以比较适合使用遗传算法和Adaboost进行训练.正确率不高主要问题应该在： （1）遗传算法的适应度函数没有选好，不同的编码方式对应不同的适应度函数取法，就本例而言，二进制编码方式应该是可以的，就是在对适应度函数取的时候没有一个合适的数据表示，只好利用了熵的概念，但在实际意义上感觉效果并不是很好.属性约简后正确率不高，这应该是最主要的原因. （2）交叉变异的方式或许有问题，但是不是主要问题，只要适应度函数选好，也就是选择操作正确。

4.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。

5.案例分析类的毕业论文

《法学院本科生毕业论文管理条例补充规定》

一、案例分析类论文写作规范

（一）案例的选取

案例的选取应符合如下条件：

1、典型性，选取的案例能揭示具有普遍指导意义的法学原理；

2、真实性，案例必须是来自真实的审判过程；

3、完整性，保证所选取的案例情节完整， 信息全面。

（二）案例分析方法

1、法律关系分析法，即通过理顺不同的法律关系，确定其要素及变动情况，从而全面的把握案件的性质和当事人的权利义务关系，并在此基础上通过逻辑三段论的适用以准确适用法律，做出正确的判决。

2、请求权基础分析法，即通过考察当事人的请求权主张，探求该请求权的法理基础，从而将小前提归入大前提，最终确定请求权是否能够得到支持的裁判结论。

（三）案例分析内容

案例分析类论文的基本结构应包括标题、案例、思考与分析三大部分。其中思考与分析部分可选取以下内容之一展开。

1、经验总结。针对案例材料，结合其中所涉及的理论要点，分析控、辩、审三方行为的得失。此类案例分析的意义在于由特定案例中总结出一般规律，使撰写者和阅读者获得有益启发。

2、问题对策。如撰写者所选取的案例中包含悬而未决的问题，则可根据相关材料尝试提出解决该问题的途径、方法或措施。此类案例分析的意义在于为同类案件的处理提供可供借鉴的解决方法。

3、问题反思。撰写者可以针对案例材料反映的问题或现象，展开对于现行制度、政策或措施等方面的思考，并在此基础上针对性的提出改进、完善或加强的方法和思路。此类案例分析的意义在于为立法、司法领域提供可供参考的意见。

二、调研报告类论文写作规范

（一）调研报告的选题

撰写调研报告，其选题首先应具备应用性，其次应使选题具有现实意义，最后选题还应具体可行。据此，调研报告选题可以参考以下内容。

1、调研本地某一法律现象的状况，特征，原因及对策；

2、调研某一法律法规在本地的实施状况，效果，问题及对策；

3、调研本地某一具体执法、司法行为的状况，原因及对策等。

（二）调查方案的设计

开始调研工作之前，应首先设计调查方案，调查方案中应包括研究假设、调查对象和调查内容等事项。调查方案的设计可参考以下内容。

1、说明调查课题的目的和意义；

2、说明调查的内容；

3、说明调查范围和方法、时间和地点、调查对象；

4、说明抽样方案；

5、确定调查的时间进度。

（三）调查提纲和实施方案

开展调研之前，要制定调查提纲以及相应的实施方案。调查提纲要详细具体，方便操作，具体要求如下。

1、保证实事求是；

2、注意定性和定量研究的适用范围；

3、按照一定的程序和方法进行。

（四）调研方法

在确定调研主题后，撰稿人应结合调查对象、调研目的和范围，选取恰当可行的调查方法，以确保调查活动的顺利开展。常见的调查方法包括：

1、典型调查法；

2、抽样调查法；

3、问卷调查法；

4、访谈法；

5、其他，包括观察法、实验法和普查法等。

6.我是本科毕业论文是关于调查分析的,里面的数据,分析我都是自己

数据最好不要自己编。调查分析类的软件（如果你是学营销或管理学的）可以用SPSS。一般人编的数据数据分析结果都能看出端倪来的，老师都不是傻子，到时候一旦被看出来你就会很难过了。

一般情况下，答辩过程中老师不会让你演示数据的分析过程，但一般会问到你你的论文理论基础，数据是如何收集的（即通过哪些途径收集的），你的问卷设计，数据分析结果，得出结论等。

还是哪句话，一般不是长期做学术或很有经验的人，编的数据结果都很明显的能看出端倪的。建议不要数据造假，学术上是最鄙视也不能接受的。这是比你论文框架错了还要严重的错误。

7.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。

8.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

9.数据分析报告范文

项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。

项目数据分析报告—项目市场化操作的科学依据：

政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估，实行备案制。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。

时代需求：进入二十一世纪信息化时代，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域，是信息化时代发展的必然结果。

项目数据分析报告—项目可行性判断的重要依据

任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢？发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。

有关数据分析报告的详细样本，建议你到一些权威的数据分析机构去找找。。

很多的，而且有非常多的数据分析模型和分析数据，还有案例

我给你介绍一个国内比较专业的数据分析机构

“开元研究”，希望你去了解一下。

怎么用spss写毕业论文(毕业论文spss不会用,求大神指导)

1.毕业论文spss不会用,求大神指导

你要先有论文的目的和分析思路，然后根据目的的论文和分析思路，确定需要收集的数据和类型，最后才考虑 应该用spss什么方法来实现。

下面是我自己写的一个 带数据分析的论文写作指导首先，我要说明这里的指导并非常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作，其中涉及到有医学类、护理类、人文社科类、教育类、经济学类、心理学类等，单凡需要用到数据分析的论文。

因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很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，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。

而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很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。

因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。

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研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，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研究目的、采用的研究方法、采用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罗列出来，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罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三.通过上一步，你应该朦胧的知道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帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为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，我说的复制是重复一遍前人的研究。

在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，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。当然很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，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。

第四.选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究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楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。

其实也容易了，因为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、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，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，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为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，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。

第五.具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后就是数据的录入。记住一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，一般大致同样的情况下，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。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。

第六.这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体。

2.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。

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