不必要。物流管理是一个比较简单的题目，它所涉及的很多论文都是比较好写的，也不需要建模，也不需要用大量数据做比较，所以如果能写物流管理的话，对你来说还是很好的，然后就给你举一些物流管理的例子，即便是写物流管理，也要跟得上形势。物流管理专业培养掌握物流与供应链管理专业知识，具备一体化物流作业方案的设计与实施，以及物流核心环节的作业管理能力。
是需要的作为一个每年指导学术论文有上千篇的学术老鸟，给您一点建议感谢您的信任与支持，一般建模都是在优化方案之前，先是写概念，然后建模再下来，根据建模分析，根据数据分析发现问题，最后在写优化方案。那么论文里面也不一定非要建模，重点看的是工作量够不够，同时有没有自己的创新点。只要有十件数据支撑那是最好的，但是也不一定要建模。
是的啊而且还要找数据呢我替别人做这类的数据分析蛮多的
研究生毕业论文都有固定的格式，这个具体的格式模板都有规定，你可以问你们的导师，也可以问你的学长，自己有可能是参加评选组的教授或者老师。原因分析可以是写论文的缘起，也可以是你梳理论文中某些问题的原因剖析，所以这个具体问题你可以咨询你的导师，看看是不是，如非必要，还是写上为好。
不是必须的。分析方法有很多种，实证分析只是其中一种。
需求分析是你的毕业设计系统的基础，根基所在。在维基百科中关于需求分析这一词语的解释为，在系统工程及软件工程中，需求分析指的是在创建一个新的或改变一个现存的系统或产品时，确定新系统的目的、范围、定义和功能时所要做的所有工作。其中包括考虑来自不同利益相关者博主注，干系人的需求，确认是否冲突，在冲突的需求之间进行取舍，并针对软件需求及系统需求进行分析、记录、确认以及管理。
是的！毕业论文没有数据分析，怎么论证你观点！又怎么让别人“信服”你的论点！
当然也可以了，主要看你导师严格不严格，要求高不高。
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。
能过。能否通过毕业论文，与是否采用建模方法并不直接相关，通过研究问题的针对性和深度，结论是否能够得出，并且结论是否能够带给读者新的思考和想法，这是论文评判的核心要点。
是需要的作为一个每年指导学术论文有上千篇的学术老鸟，给您一点建议感谢您的信任与支持，一般建模都是在优化方案之前，先是写概念，然后建模再下来，根据建模分析，根据数据分析发现问题，最后在写优化方案。那么论文里面也不一定非要建模，重点看的是工作量够不够，同时有没有自己的创新点。只要有十件数据支撑那是最好的，但是也不一定要建模。
是的啊而且还要找数据呢我替别人做这类的数据分析蛮多的
看你问卷上面有哪些类型题目选择统计方法
信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的。
信度效度检验在问卷调查的过程中是必须要做的，因为问卷调查往往只是整个项目的一个环节，在正确项目的目标下，一定会另有调查的可信度，有效分析来支持调查结果，这样我们的问卷调查才有可信度，结果也能趋于正确数据。
信度指测验结果的一致性、稳定性及可靠性，一般多以内部一致性来加以表示该测验信度的高低。信度系数愈高即表示该测验的结果愈一致、稳定与可靠。
系统误差对信度没什么影响，因为系统误差总是以相同的方式影响测量值的，因此不会造成不一致性。反之，随机误差可能导致不致性，从而降低信度。信度可以定义为随机误差R影响测量值的程度。如果R=0，就认为测量是完全可信的，信度最高。
一般如果是含有量表的问卷都需要做信效度分析。非量表问卷可以使用文字形式进行描述，无论是什么类型的问卷，都应该在论文中进行表述以证明数据质量可信可靠。
如果是自编量表，一般需要进行预测试，就是在小范围发放问卷，进行信效度分析，对信效度较低的题项进行修改或删除，便于研究者对初测问卷进行一定调整以形成最终版本。当然，正式研究还是要做信效度分析。
效度与信度是优良测量工具所必备的两项主要条件。效度与信度之间存在的关系，可以用一句话来概括：信度是效度的必要条件而非充分条件。
信度是效度的必要条件，就是说，一个指标要有效度就必须有信度，不可信就不可能正确。但是，信度不是效度的充分条件，即是说，有了信度，不一定有效度。
严格来说！不是所有问卷都适合做信效度分析，信效度分析主要针对【量表】类问卷，而如果只是调查一些客观现实（如年龄、性别、职业、车辆、工资等）以【显变量】为主的问卷，是不适合做信效度分析的！判断一些变量之间是否适合做信效度检验，应该关注这么几点：
（1）潜变量：直接无法观测到的变量，主要反映人的认知和主观意愿等。
（2）可测：可以被测量的变量，一般是有序或等距的变量，而不是像地点这样的分类变量。
（3）变量之间等距等尺度：例如均采用5点或7点评分法获得的测量数据。
应该要做效度分析。
你的思路反了，你应该首先根据你做这个问卷的目的来确定一系列假设和分析思路，之后才能有针对性的选择分析方法。比如你想比较不同性别在某个量表维度是否有差异，那就用均值t检验如果你想分析 性别、年龄、学历等多个自变量对一个量表总体的影响，那就用回归分析