毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断
吴小平
（全国地质资料馆）
摘 要 本文结合地质资料数据的特点，在国内外相关元数据标准研究的基础上，研究定义一个对地质资料数据资源最通用属性描述的核心元素集合，实现对地质资料数据资源信息基本情况的描述；以加强对地质资料数据的有效描述、组织、揭示、表达、管理，促进地质资料数据资源的利用、共享、交换和整合，提高地质资料数据管理现代化水平和地质资料数据公共服务能力。
关键词 地质资料 核心元数据 标准研究
1 引言
1.1 背景
随着经济社会的发展，地质工作在长期的实践发展中，积累了大量的地质资料数据，形成了大量不同资源类型、遍及地质各个学科的专业数据集，涉及区域地质、矿产地质、水文—工程—环境地质、农业地质、海洋地质、基础地质、地球化学、地球物理、遥感、地学科研等领域。数据量大，数据类型丰富，系统异构，数据格式多样化，是当前地质资料数据的重要特征。
应用的不断深入，社会需求不断增加，越来越多的研究需要基础数据支撑。地质资料数据的多学科、多标准、多类型、多尺度、海量性等特点，在一定程度上阻碍了其深入利用与共享。如何有效地描述、组织、揭示、表达、管理这些数据，以促进地质资料数据资源的利用、共享、交换和整合，提高数据共享水平，是提高地质资料数据管理现代化水平和提升地质资料数据社会化服务能力的基础。
为解决这个问题，前人开展了卓有成效的研究工作，提出利用元数据的标准化来统一管理分散的数据资源，并通过 Web 实现数据共享与服务[1-9]。元数据具有描述、揭示、组织、管理、控制、保存、互操作等功能[9-11]。元数据标准和技术是实现数据标准化、数据共享、数据交换和互操作等的重要手段。利用元数据标准提高对数据的描述与表达深度，实现对数据资源内涵的描述、发现、处理、评价，提高数据管理效率和用户检索数据的查询效率；通过元数据标准化来逐步解决数据资源间的语义独立和异构问题，最大程度地实现数据互操作，为实现数据资源的整合与交换奠定基础；通过建立相关的元数据记录，建立与数据资源管理相关的维护、保存等信息，加强对数据管理过程的控制，对进一步管好用好地质资料数据具有重要作用。
1.2 现状
目前，在地质资料管理与服务工作中，已形成《地质资料档案著录细则》、《成果地质资料管理技术要求》、《成果地质资料目录数据库著录表和著录要求》，以及相应的软件系统等一套地质资料目录标准规范，用以规范地质资料数据成果的建设、管理和服务。目前，各级地质资料馆藏机构均已建成地质资料目录数据库，并初步实现馆际目录间基本数据信息的交换，在地质资料数据的管理、共享、服务中发挥了重要作用。
地质资料目录数据库是对地质资料档案基本信息的描述与组织，是地质资料元数据体系中重要的组成部分，为地质资料数据的持续发展和进一步构建地质资料数据的丰富应用奠定了坚实的基础。
2 相关元数据标准基本情况
2.1 DC（DUBLIN CORE）都柏林核心元素集
DUBLIN CORE 元数据格式由美国 OCLC 公司发起，国际性合作项目 Dublin Core Metadata Initiative设计，由参与合作项目的机构共同维护修改，适用于网络资源描述，目前最新版本为 version 1.1，1999 年7 月 2 日发布执行。
DC 元数据作为网络时代一种新型的信息资源通用描述工具，正在为越来越多不同专业领域以及不同语种、不同文化背景的国家和地区所接受。DC 元数据标准，主要是指 DC 元数据元素、元素定义和注释等内容及由这些内容构成的规范化或标准化文本。
DC 最初应用目的是为了网络资源的著录与挖掘，由于 DC 元素简单易用，加之 OCLC 的大力推广和网络资源著录的巨大需求，DC 很快适用于任何媒体。简单的元素定义和设置可以很方便地著录，是 DC获得广泛应用的重要原因；然而它也带来另外一个问题，对著录对象的描述深度不够，不能进行专指度较高的检索[12]。2010 年，DC 元数据的中文版正式发布，《信息与文献 都柏林核心元数据元素集》（GB/T 25100-2010）进一步规范了 DC 中文化的进程[13]，语义描述、元素名称等得到了统一与规范。根据《都柏林核心元数据元素集》（V1.1 版），DC 由 15 个元素组成，每个元素都根据 ISO/IEC 11179 定义 10 个属性，即：
名称（Name）：元素名称；
标识（Identifier）：元素唯一标识；
版本（Version）：产生该元素的元数据版本；
注册机构（RegistrationAuthority）：注册元素的授权机构；
语言（Language）：元素说明语言；
定义（Definition）：对元素概念与内涵的说明；
选项（Obligation）：说明元素是限定必须使用的还是可选择的；
数据类型（Datatype）：元素值中所表现的数据类型；
最大使用频率（Maximum Occurrence）：元素的最大使用频次，即是否可重复使用；
注释（Comment）：元素应用注释。
DC 元素依据其所描述内容的类别和范围可分为三组（表 1）：①对资源内容的描述；②对知识产权的描述；③对外部属性的描述（instantiation）。
表 1 DC 元数据元素列表
2.2 数字地理空间元数据内容标准
数字地理空间元数据内容标准（Content Standard for Digital Geospatial Metadata）由美国联邦地球空间数据委员会组织编写并发布[4，9，11，14]。该标准 1992 年 7 月开始起草，几经修改，1994 年 7 月 8 日，FGDC 正式确认该标准为美国国家地球空间数据元数据标准，并于 1997 年 4 月发布其修订版（FGDC1994，FGDC 1997）。
FGDC 数字地理元数据内容标准的目的，是确定一个描述数字地理空间数据的术语及其定义集合，包括满足这些目的的数据元素、复合元素（一组数据元素）以及它们的定义和域值，描述数字地理空间数据集的元数据信息内容。
FGDC 是按照段（section）、复合元素（compound element）、数据元素（data element）来组织的，包括 7 个主要子集和 3 个辅助子集（见表 2），共有 460 个元数据实体（含复合元素）和元素。FGDC 规定了三种性质的子集、复合元素和元素。这三种性质是：必需的，即必须提供的信息；一定条件下必需的，即如果正在建立的元数据包含某子集、某个实体，或某个元素说明的特征，则必需提供的信息；可选的，即该信息是可选的，由用户决定是否将其包含在元数据文件中。FGDC 元数据标准没有规定语法格式或编码规则，因此同 DC 一样，只是一个内容标准。
表 2 FGDC 元素列表
2.3 ISO TC211 元数据标准
ISO TC211 元数据标准由国际标准化组织（The International Organization for Standardization）第三工作组组织研究，项目编号为 15046-15。1996 年 2 月 9 日通过 1.0 版草案，后几经修改，于 1997 年 1 月20 日发布 210 版标准（ISO TC211，1997）[4]。TC211 元数据内容项分为三种类型：必须型（M），指必须给出的内容（M 是 Mandatory 的缩写）；条件型（C），指在一定条件下需要给出的内容（C 表示 Conditional）；可选型（O），指可有可无的内容（O 表示 Optional）。元数据内容采用逐项逐行方式表达；标准中给出了元数据制作、管理等规范。
TC211 元数据标准中把元数据的内容分为 7 类，每一类中又包括若干子类或具体元数据项，主要包括元数据内容、标识信息内容、数据质量信息内容、空间数据表达信息内容、空间参考信息内容、特征与属性信息内容、数据传播信息内容、数据参考信息内容等方面。
3 地质资料核心元数据
3.1 概念
“核心元数据规范”拟定义一个对地质资料数据资源最通用属性描述的数据元素集合，实现对数据信息基本情况的描述。
3.2 目的
地质资料核心元数据标准（Geology Data Core Metadata，GDCM）拟通过建立一套用以描述各种地质资料数据集的元素集合，为地质资料数据资源提供一套通用的描述元素及规范，供管理者和用户在通用领域应用中描述具有相同特征或属性的数据集，为地质资料数据资源的检索、整合、交换、服务和共享提供支持。
3.3 范围
地质资料数据核心元数据是关于地质资料数据资源的基本描述信息，是由数据资源的共同特点确定的元数据集合。
3.4 原则
3.4.1 用户需求原则
核心元数据作为地质资料数据的一组基础性、通用性描述数据，在设计与选择核心元素时必须充分考虑用户的需求，以深入地揭示信息资源的内涵。在结构与格式的设计、元素的增加与取舍、语义规则的制定等方面，要尽可能地从用户的角度出发，增加系统与用户间的交互渠道（如开放式的词表系统的使用、增加提供用户反馈的元素等），为用户提供多层次的检索体系[9]。
3.4.2 简单性与适用性原则
简单性与适用性原则要求元数据方案在应用时简单易于理解，便于计算机著录，有利于实现互操作；同时需兼顾适用性，选取最能表达需求的元数据集合，以解决元素过少产生的不准确性，提高检索的精度，做到繁简适当。
3.4.3 互操作与易转换性原则
互操作性是不同数据格式以及异构系统间实现数据交换的重要原则。元数据方案的设计，要充分考虑数据间的互操作性，通过建立映射、数据交换机制、语义共享等实现互操作性，实现不同系统间、不同数据格式间的数据交换。
3.4.4 专指性与通用性原则
专指性与通用性原则要求元数据方案的设计应统筹考虑各类资源的应用特性，协调好资源应用深度与应用广度。
3.4.5 可扩展性与可持续性原则
可扩展性是指数据方案的生命。随着数字资源内容不断丰富、应用不断深入、需求不断增加，元数据方案必须能够适应资源应用、需求的变化，将一些特殊的应用加入，以适应不断变化的需求。一些具体应用可能会要求更为细致精确的描述，应允许使用者在不破坏已规定的标准内容（如元素的语义定义）的条件下，扩充一些元素、子元素或属性值[9]。可持续性原则是指要充分考虑与现有标准规范的衔接，充分利用现有标准的成果，保证元数据方案的可持续发展。
4 地质资料数据核心元数据元素定义
4.1 基本定义
定义元数据（Metadata）、核心元数据（Core Metadata）和数据集（Dataset）三个基本术语。元数据是关于数据的数据；核心元数据是指能够描述地质资料数据的一组通用的描述元素及相应的规范；数据集是由相关数据对象组成的一个可标识的数据集合体。将被描述的地质资料数据作为一个群组，一个群组可以看做一个数据集。一个数据集可能是一个较小的数据集合，在物理上或逻辑上位于一个较大的数据集之内；反之，一个数据集也可能由若干数据集组成，是这些子数据集的父数据集。如根据地质资料数据文件的组织方式，一个数据集可以是正文、附件、附图、附表、附件、其他类等的集合。在本研究中，数据集是元数据的描述对象，以成果地质资料电子文件的分类组织数据集。
借鉴 ISO/IEC 11179-3 标准，本研究定义元素的属性基本上采用与 Dublin Core 一致的方法，按以下九个方面对元素进行定义：
1）中文名称（Chinese Name）：元素中文名称；
2）英文名称（English Name）：元素英文名称；
3）标识（Identifier）：元素唯一标识；
4）定义（Definition）：对元素概念与内涵的说明；
5）类型（Data Type）：元素值中的数据类型；
6）约束（Constraint）指明元素是否是限定必须使用还是可选择的（必备性）；
7）出现次数（Maximum Occurrence）元素是否可重复以及可重复的次数；
8）值域（Value Domain）：元数据元素的取值范围；
9）注释（Comment）：对元素的补充说明、著录格式的建议及其它。
4.2 核心元素内容
本研究参考都柏林核心元数据计划（The Dublin Core Metadata Initiative，DCMI）发布的《都柏林核心元数据元素集》（V1.1 版）和《信息与文献都柏林核心元数据元素集》（GB/T 25100-2010[13]，元素的名称、定义、注释、约束、类型的中文翻译参考了上海图书馆的《都柏林核心修饰词》[17]，《DCMI 元数据术语》[16]，《都柏林核心资源集合描述应用纲要》[18]，《都柏林核心图书馆应用纲要》[19]，《地质资料档案著录细则》（DA/T 23—2000）[21]，《成果地质调查资料著录表及著录要求》[22]，国家图书馆《中文元数据方案》[15]，《中国科学院科学数据库核心元数据标准》[20]。地质资料数据核心元数据（GDCM）标准核心元素及定义见表 3。
表 3 地质资料数据核心元数据（GDCM）标准核心元素（拟）
5 结论及思考
核心元数据作为描述地质资料数据的一部分，需进一步加强研究，逐步规范完善。由于地质资料数据涉及范围广，格式、类型多样，需要制定系列元数据标准来系统描述数据资源，并建立多个不同元数据标准间的语义共享与映射，提高对数据的描述深度与层级，优化数据组织方式与结构，不断提高地质资料数据管理、服务与共享水平。
参 考 文 献
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[4] 李军，周成虎 . 地球空间数据元数据标准初探 [J]. 地理科学进展，1998，17（4）：55 ～ 63.
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[13] 信息与文献 都柏林核心元数据元素集，GB/T 25100-2010（ISO 15836：2009，MOD），2010-09-02.
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[17]http：//dublincore.org/documents/2000/07/11/dcmes-qualifiers/ 都柏林核心修饰词，2000-07-11.
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[19]http：//dublincore.org/documents/2004/09/10/library-application-profile/，都柏林核心图书馆应用纲要，2004-09-10.
[20]http：//，中国科学院科学数据库核心元数据标准（1.1），2003-08.
[21] 地质资料档案著录细则 . 中华人民共和国档案行业标准：DA/T 23—2000.
[22] 成果地质调查资料著录表及著录要求 . 中国地质调查局发展研究中心，2004-11-11.
这是系统的要求，实现学位论文的学术不端检测时，知网需要用户提供以下资源：1．论文全文内容论文全文内容是检测论文是否存在学术不端行为的基础数据。知网论文检测系统是对提交的论文全文内容进行分析，在内容分析的基础上，生成各项检测指标。因此，全文数据是知网系统所需要的必要资源。2．元数据信息元数据指论文相应的作者、作者单位、发表时间、支持基金项目等信息。元数据是知网论文检测系统对学术不端类型进行判断所需的基础数据，为了更准确的便于系统做出预判，用户可以在提交检测文献的同时，一并提交文献的元数据信息。
论文常用数据分析方法
论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧!
论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么）研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况）数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有无修正参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦
创建论文数据分析计划提示：
1、系统化
学生可以通过将研究数据系统化来开始论文数据分析。收集想法，思考哪些方面是重要的，而哪些会让自己的想法变得混乱。思考自己所收集信息的真正价值，信息的数量不会帮助论文写作，质量更加重要。
2、结构
组织论文分析。对于学生和读者来说，一切都应该非常清楚。无论主题多么复杂，都应该将其分成几部分，并按顺序排列，使人们能够对问题的所有要点有一个很好的了解。每一章都应该是自己的一个小想法。
3、词汇
论文中不应该有自己不理解的任何词汇，因为很可能读者也不会理解。对于不理解的术语，或者在写作过程中学到的术语，应该在创建论文分析时进行解释。
4、因果关系
在收集数据并将材料系统化后，学生应该退后一步，考虑因果关系。应分析关键点的有效性。如果已经做好了系统和结构部分，这应该不会太复杂。
5、重要性
从理论和实践上思考论文的要点。如果不了解大局，就无法制定好的论文数据分析计划，这就是整篇论文的意义所在。
6、简化
最后，论文数据分析计划可以帮助写作。不要浪费太多时间将已经很复杂的任务复杂化。目标应该清晰，过程要简化。
写在前面： 大部分的学术论文，基本遵循了 “前言/背景介绍→文献回顾→研究方法/设计→研究结果→讨论” 的框架。换句话说，当你在写作一篇学术论文时，完全可以按照上述路径架构自己的论文，然后在这个框架中，填充自己的具体研究内容就可以了。 前言/背景介绍 描述研究所涉及的相关社会背景和清晰阐述具体研究问题。如研究在哪里开展的，研究的社会背景和脉络是什么，以及本研究对该领域的实践和政策等方面的有什么重要意义。 将本研究问题和具体的研究目标跟与此相关的社会问题、健康问题或相关知识、理论联系起来。简要论述为什么定性研究方法适用于该研究问题。 文献回顾 首先，回顾与本研究问题相关的最新研究发现。 其次，简要讨论相关的，尤其是研究对象相关理论视角。 然后，指出在回应类似研究问题的复杂性时采用不同研究方法可能会遇到的局限。 最后，总结以往研究的优点和不足。 研究方法 研究方法部分应详细阐述开展本研究的原因、研究过程以及执行步骤。应注意，如果定性研究只是研究所采取的混合研究方法（mixed methods）的一个组成部分，那么在文章中应尽早明确这一点。 描述研究者的价值判断或者所持观点和立场，包括可能会影响到研究过程和结果的研究者的个人特征和背景。描述作者的反身性（reflexivity）不仅能使读者清楚地认识到作者是如何看待研究对象和研究本身，而且对透明化（transparent）研究过程具有重要意义。此部分一般需交代以下各方面要求的内容，但也视具体研究而定，如不适用，请简述原因： 具体研究方法 01 确定具体的研究视角或方法（例如传记法、叙事研究法、民族志法、扎根理论法、现象学法和影像发声方法等）。 简要描述研究中用到的理论视角和关键概念（允许使用图表来帮助理解这些概念）。 告诉读者关于选择研究方法的基本原理，为什么这个方法适合此研究问题，以及所选的研究方法将如何完成论文所描述的研究目标。 招募和抽样过程 02 详细阐明研究成员是如何招募来的。如果研究的对象是人的话，他们是如何参与到本研究中的。 清楚描述抽样方法和抽样的类型（如目的性抽样、方便性抽样、滚雪球抽样等）。 汇报样本量以及样本的特征，被调查者是否存在中途退出或拒绝参与的情况，并解释为什么该样本量足够满足本研究需求。 详细描述本研究抽样方法在内的研究单位、涉及物质环境及调查环境，但需要保护被调查者的隐私。 描述样本饱和状态是如何执行、记录和实现的（例如，不再进一步收集新的数据，是因为增加的数据对产生的理论贡献很少，或对研究结果/主题几乎没有新的影响和变化）。 数据收集过程 03 收集数据的方法。详细描述收集数据的方法（例如访谈法、观察法、文献资料法等），从而帮助读者了解该研究数据的潜在充分性（如对每一位被调查者不仅只是一次访谈，还在研究过程中进行了长期细致的观察）。 谁收集数据。汇报数据收集者的信息，以及他们是否接受过相关定性研究训练等简要的背景信息。如何保证数据准确度。数据是否经过三角校正（triangulation，即有三个以上研究人员对定性数据和结果进行相互检验与核查）。假如是单个研究人员在单个时间点收集的数据，则应标注此研究局限。 说明研究中是否采取了特殊的数据收集方法。详细介绍这些特殊的方法，解释为什么选择此方法，或是此方法与其他方法相比的优势之处。 “在哪”及“何时”收集的数据。标注数据收集的地点，以及数据收集的时间。 如果采用了多种数据收集方法，那么还需要汇报不同方法之间是如何相互补充的。 数据分析 04 提供数据分析的详细步骤，以及得出结论的过程。 对研究主题分析进行充分描述，以帮助读者更好地理解这些研究主题是如何产生的；这些信息是增强研究发现可信度的关键。 描述用于提炼研究主题的标准。避免使用模糊的词语来表述数字或频率，比如若干（a number of）或者一些（some）；相反地，可以使用一些能相对清楚表达频次概念的词汇，例如很少（few）、许多（many）、最多（most）、大多数（a majority）。 确定编码者（coder）的数量。 如果有多个编码者，需解释编码者之间一般是如何保持一致的（编码标准），以及对不一致的编码是如何处理的。 描述设计和检验编码过程的步骤。 描述所有步骤中如何建立内部信度（interrater reliability）或者一致性（concordance）。 描述如何提高研究结果的可信度（credibility）、可转换性（transferability）、可核查性（auditability）、可确定性（confirmability）或者其他方面的好的标准。例如，同行核检（peerdebriefing）、审核追踪（audit trail）、负性个案分析（negative case analysis）、长期的参与观察（prolonged engagement）、数据三角校正（datatriangulation）、内部成员校验（member checking）等。 如使用了软件辅助分析数据，可考虑标注所使用的定性数据分析软件的类型。例如，如果软件的使用对于如何进行数据分析具有重要影响，那么标明软件的类型就是比较关键的信息。 研究伦理 05 明确说明该研究是否获得相关伦理审查委员会（如Institutional Review Board，IRB）的审核和批准（或者豁免）。 描述知情同意书的发放过程（如口头或书面形式）。 简要描述如何保护被调查者的隐私，以及匿名化的具体措施，特别是在论文报告中应使用化名。 此外，还应描述如何确保研究数据的安全。 文章应避免汇报那些对了解调查方法或理解研究发现的不重要的信息，以防止不经意间暴露被调查者的身份。例如，当研究场所的相关信息并不是解释选择该研究方法的关键因素，那么应该避免长篇大论地对研究场所进行过于详细的描述。 结果或发现 结果（或研究发现）部分应该呈现从分析中提炼出来的主题，换言之，这部分的内容不应只是简单的描述性内容，而应挖掘现象背后的东西，如：检验不同研究主题之间的关系，讨论某些现象之间的规律，而非简单地报告一系列主题。此外，应考虑是否能找到某些理论来帮助解释研究发现。 指出研究发现之间的可能存在的复杂性，如果有可能，还应指出那些意想不到的研究发现。 谨慎引用研究对象的语录以丰富文章，从而让研究对象自己“发声”来支持所要呈现的研究主题或对其他观点进行进一步阐释。 确保引文充分和准确地表达想要呈现的主题、话题或概念等。 确保研究发现和文章的阐释跟引文之间是相互联结的。 研究的引文可以来自多种渠道和形式。例如，为了防止信息遗忘，研究人员可能引用来自数据刚收集完后的详细的田野笔记。 必要的话，可加入能更好地帮助读者理解研究的图表。但是，这些图表不应该重复文本可以表达清楚的内容，而应该用于帮助阐明那些靠文本很难完全描述的某个概念或某种关系。这些图表应该清楚易懂，作者应清楚地标注图例或注释来帮助读者理解图表。 讨论 总结研究发现，并将这些发现跟研究问题联系起来。 讨论本研究的优势和不足。例如，有关定性研究普遍会遇到的抽样的局限性，或是相对较少的样本量或缺乏深度的数据也许会降低研究的推广性（transferability）。不过需要注意的是，在定性研究中，缺少普遍性或概括性（generalizability）并非是一种不足。 阐述研究发现如何有助于丰富社会工作相关实践知识，或对发展相关政策起到的影响或贡献作用。 解释研究发现可以应用到社会工作相关实践、研究或者公共政策领域的方法。描述研究发现是如何丰富和贡献相关领域知识，即描述研究发现是否与以往相关文献或理论相符合，或者对现有的知识或理论进行了补充。
定性研究(Qualitative Analysis)定性研究,“Qualitative Analysis"基于对所研究对象的深入分析或了解。通常情况下,当样本规模比较小,但是需要对所研究问题需要有全面、详细和丰富的描述时,会采用定性研究。比如,采用案例分析(case study)时,重点是用语言文字详细描述你的研究、访谈和选择案例的过程如何展开。定性研究(Qualitative Analysis)经常使用灵活的数据收集方法,需要表达出从参与者的角度来理解问题,并强调时间发生的背景和意义。定性研究(Qualitative Analysis)常用的数据收集方法为:participant observation, focus group, qualitative interviews, discourse analysis, documentary analysis, and visuamethods。其中最常用的方法是访谈(Qualitative Interviews)。定性访谈的重点就是研究者通过一系列诱导式的提问从被采访者中获得他们经验的深入理解。定性研究(Qualitative Analysis)通常在社科类英文论文中用到,因为社会科学中的硏究很多情况下只能靠客观观察,并且硏究的可重复性很低,所以我们常常使用归纳法来得出结论。定性研究(Qualitative Analysis)的目的就是用定性的资料来说明、解释或者预测真实世界的现象。这种方法获得的资料比较丰富,另外一个优点是给研究者较大的诠释空间,来弥补定量研究的不足。定性研究(Qualitative Analysis)也有它的缺点。首先就是人力成本比较高,因为要通过直接观察和访谈来收集数据。第二,因为被观察对象通常是一个特定的群体,而且数据的收集都是基于研究人员的个人观察,所以结论的客观性很难保证,同时也很难推广到更加广泛的场合。定量研究（Quantitative Analysis）与定性研究(Qualitative Analysis)的归纳法不同，定量研究（Quantitative Analysis）使用Deductive（演绎）法来得出结论。演绎法就是通过使用现有的文献和理论来形成假设或者命题，再通过收集适当的数据，分析数据来检验这些假设或命题。如果分析结果一致，那就说明假设成立。定量研究（Quantitative Analysis）通常采用科学的方法，其中包括变量的实验控制和操作、收集经验数据、数据建模与分析等等。在商科毕业论文中，通常采用的定量分析为问卷调查（questionnaire survey）。在问卷调查中，研究者运用统一设计好的问卷，向选定的样本了解情况或者征询意见。问卷调查的好处是能够同时对大批目标用于进行测验，用时短，数据大。问卷通常由开放式问题和封闭式问题组成。由此可见，定量研究（Quantitative Analysis）的核心就是定量数据的收集以及分析。通过分析数据得出的结果往往具有可靠性和有效性的优势，并且可以建立研究问题与数据之间的因果关系。定量研究（Quantitative Analysis）方法的优点是可以相当快地收集和分析数据，研究结果也更为可靠客观。如果调查样本是有效的随机样本，那么我们可以把研究结果推广到整个人群。而它的缺点是数据不如定性研究来的详细，大规模的定量研究（Quantitative Analysis）成本也会非常昂贵。定性研究(Qualitative Analysis)和定量研究（Quantitative Analysis）的区别通过上面的详细介绍,大家可以了解到这两种研究方法之间存在着很大的区别：依据不同。定量研究（Quantitative Analysis）的依据来源于现实资料数据，而定性研究(Qualitative Analysis)的依据来源于大量的历史事实和生活经验。研究手段不同。定量研究（Quantitative Analysis）主要运用统计分析和建立模型等方法,而定性研究(Qualitative Analysis)主要运用逻辑推理、历史比较等方法。学科基础不同。定量研究（Quantitative Analysis）以概率论、统计学为接触,而定性研究(Qualitative Analysis)则以逻辑学为基础。结论的表述形式不同。定量研究（Quantitative Analysis）主要以数据、模式、图形等来表达,而定性研究(Qualitative Analysis)结论多以文字描述为主。
个人信用数据库是中国人民银行组织商业银行建设的全国统一的个人信用信息共享平台，它依法采集、保存、整理个人的信用信息，为个人建立信用档案，记录个人过去的信用行为，为商业银行、个人、相关政府部门和其他法定用途提供信用信息服务。目前，个人信用数据库日常的运行维护由中国人民银行征信中心承担。 个人信用数据库有哪些特点? 全国集中统一建库。个人信用数据库将来自全国各地不同机构、不同部门掌握的个人信用信息整合在一个数据库中。目前，个人信用数据库已经记录了全国近6亿人的信用信息。 广泛的机构覆盖范围。个人信用数据库已经覆盖全国银行类金融机构各级信贷营业网点，包括政策性银行、全国性商业银行、地方性商业银行、农村信用社、财务公司，以及部分住房公积金管理中心、小额信贷公司和汽车金融公司等。 广泛的数据覆盖范围。个人信用数据库中最重要的信息是个人与银行之间的信贷交易信息，同时，为全面反映您的信用状况，还采集了一些能证明您目前身份的信息，包括您参加国家养老保险和住房公积金信息;您的一些非银行的信用交易信息，包括您的住房公积金贷款信息、缴纳电信等公用事业费用的信息，以及您遵纪守法的一些信息，包括欠税、法院判决信息等。 社会功能显著。个人信用数据库全面采集个人的信用信息，既方便了您向商业银行借钱，督促您按时归还借款，同时也督促您在其他领域注重保持自身良好的信用记录，养成恪守信用的良好习惯。如果每个人都成了守信的人，整个社会的信用环境也就改善了。 为什么要建立全国集中统一的个人信用数据库? 因为社会的发展提高了人的流动性。越来越多的人在一生中的不同时期，可能会在不同的城市生活和工作，个人跨地区甚至跨越国界从事经济活动也已经是一个比较普遍的现象。征信，作为验证一个人信用状况的工具，对个人信用信息的记录需要具有连续性和全面性。因此，借助现代信息技术，将一个人在各个时期、各个地方的信用信息集中整合在一个数据库中，是全面反映这个人的信用状况最经济、最有效的办法。
良好的信用环境是市场经济发展的命脉，我国市场经济条件下信用缺失和对社会征信需求的上升，使我国征信市场迫切需要发展。下面是我为大家整理的征信市场的研究论文，供大家参考。
《浅谈对我国征信市场监管的探究》
摘要：我国信用征信业起步于20世纪80年代末，随着经济的发展，社会对征信的需求日益加大。尤其是近几年来，随着计算机技术的发展、信用信息在社会经济生活中的应用和我国社会信用体系建设的全面推进，征信引起了社会各界的高度关注，作为新型服务行业的征信业呈现出快速发展的态势，社会对征信的监管要求越来越紧迫。本文梳理考察了我国征信市场监管现状分析、存在问题和不足，尝试提出我国征信监管的对策思路和建议。
关键词：征信市场 监管 探究
征信是指依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息，并对外提供信用 报告 、信用评估、信用咨询等服务，帮助客户判断、控制信用风险，进行信用管理活动。征信能够帮助实现信息共享，提高对交易对手风险识别，所以，征信在经济和金融活动中具有重要的地位，构成了现代金融体系运行的基石，是金融稳定的基础，对于建设良好的社会信用环境具有非常深远的意义。征信体系是指与征信活动有关的法律规章、组织机构、市场管理、 文化 建设、宣传 教育 等共同组成的一个体系。征信体系是现代金融体系运行的基石，是金融稳定的基石，对社会信用体系建设具有非常深远的意义。征信监管是征信体系的有机组成部分，目的是保护数据主体(即企业和个人)的利益而实施征信法规，并以此促进信息共享，规范征信机构的行为，维护征信市场的正常秩序，促进征信市场健康稳定发展。
一、我国征信市场监管的现状分析
目前，我国比较健全的征信系统是银行信贷征信系统，其监管单位是中国人民银行，主要职责包括，一是积极配合有关部门推动《征信管理条例》的研究制定，使征信工作有法可依，有章可循。二是制定发布《个人信用信息基础数据库管理暂行办法》，保障个人信用信息的安全和合法使用，防范和降低商业银行信用风险。三是落实《物权法》赋予人民银行征信中心承担应收账款质押登记的职责，制定发布《应收账款质押登记办法》。四是制定发布了《关于在银行间债券市场发行债券信用评级有关事项的公告》、《关于加强银行问债券市场信用评级作业管理的通知》、《信用评级指导意见》、《信贷市场和银行问债券市场信用评级规范》等一系列公告和规范性文件，规范银行间债券市场和信贷市场信用评级活动。
2006年全国统一的企业和个人信贷信用信息基础数据库正式建成，并实现全国联网运行;该数据库已经与所有商业银行、政策性银行、信用合作社及其他金融机构连接，同时还与公安部的人口数据库联网，实现了个人身份信息真实性在线核查。截至2010年底，该系统已分别为近1700万户企业和7.77亿多自然人建立了信用档案。企业和个人征信系统提供的信用报告，正逐渐成为以信贷信息为核心，全面反映企业和个人借债还钱、遵守合同及遵纪守法状况的“经济身份证”。
除了银行信贷征信系统外，我国从事信用登记、信用评级、信用咨询、信用调查、信用评分业务的社会征信机构有200家左右。从规模上看，虽然我们有大公国际、中诚信、联合信用等注册资本上千万元，从业人员数百人的较大社会征信机构，但大多数社会征信机构目前从业人数不过数十人，人员素质良莠不齐，对信用评级技术的研究还不成熟，有关信用评级的研究文献较少，信用评级专业人才供给有限，加之征信数据不完备等客观困难，使得征信公司的评级工作开展较慢。这些问题很大部分源于对征信业发展缺乏统一规划和监管，主要表现为：
一是地方自定义的所谓公共征信机构定位不准，性质不明，规划缺乏科学性，发展带有盲目性。目前，地方政府信用体系建设热情很高，各级政府都希望建设自己的信用信息共享平台，甚至要建设联合征信平台和综合评级系统，还希望能够共享中国人民银行征信系统数据，但缺乏总体科学的前瞻规划。地方建立的所谓公共征信机构由于负载着服务于公共管理的职能，并非专门的征信机构，与征信的专业化背道而驰，而且其信息来源相当有限，偏于一隅难有作为。因此，地方建立的所谓公共征信机构是不成熟的、不完善的，其功能和作用必然大打折扣，最终只会造成发展无序和重复建设，增加征信市场发展成本，造成资源浪费，不利于信用资源的优化组合。
二是对社会征信机构的业务准入许可和管理溥弱。在缺乏国家层面的法律、法规的情况下，各地纷纷出台了地方性法规和规章，并设置了一些专门的征信管理部门。以信用评级为例，2000年4月，中国人民银行、国家计委、中国证监会、中国保监会、国家工商行政管理总局、国务院经济体制改革办公室向国务院行文《关于信用评级机构管理有关问题的请示》(银发(2000)136号)，建议“参照国际惯例，将信用评级机构作为一般企业进行管理。对评级机构从事企业债券类，贷款证、金融机构、金融债券类，证券公司、上市公司、股票、基金类， 保险 机构类评级的执业资格分别由国家计委、中国人民银行、中国证监会、中国保监会进行认定。”，即对机构管理实行一般企业工商部门注册制，执业资格分业务由多部门认定。
三是对信用评级等征信产品的制度性需求不足。在美国，个人贷款一般都要求出具个人信用报告，企业到银行融资，也要求进行相应的评级。而在我国，除了短期融资券、中期票据和长期公司债实行强制评级外，在信贷市场上借款企业的主体评级仍采取自愿原则。在自愿原则下，企业还缺乏现代信用意识，没有意识到现代市场经济本质上是信用经济，反而片面地认为信用评级等征信服务是要收费的，但收费以后并不能保证企业融资成功，因而参与的积极性不高，甚至存在一定的抵触心理。
二、当前征信市场监管中存在的主要问题
(一)相关法律、法规严重滞后。征信服务市场的健康发展需要具备一个先决条件，即征信服务机构能够合法收集相关信息，并在整理加工后对外披露，具体而言，就是必须具备一个完整的法律环境，而目前我国信用服务行业的法律、法规几乎处于空白状态。在征信服务机构的业务范围、信息收集方式、信息加工方式、信息保管方式、信息使用范围、信息有效期限、以及违法、违规收集和使用信息的惩罚等方面均没有全国统一的法律、法规对其进行规定。仅有的一些部门规章或地 方法 规，也存在效力层次低、规范内容不一致的缺陷。在这种情况下，如果外资征信机构或不法机构硬钻我国法制不健全的空子，无序开展业务，将会对我国征信服务市场健康发展及社会信用体系建设带来极大的负面影响。因此，如何开放征信服务市场，以及开放后国家如何对征信服务机构实施有效监管是摆在我们面前的紧迫而又严峻的问题。
(二)监管体系有待完善。我国征信服务业的监管主体和监管标准一直没有明确。首先，我国对征信服务行业实行较宽的开放政策，对所有征信服务机构包括外资征信机构仅按照一般的信息咨询企业标准进行工商注册登记，在准入方面也基本没有特别的限制。虽然国务院赋予人民银行管理征信业的职能，但对征信机构的统一的机构准入和业务监管缺乏具体明确的法律规定和监管手段，许多社会征信机构一直游离于监管之外。其次，在中外征信服务机构的合资的细节问题上，我国管理部门至今没有明确的规定。目前对合资征信服务机构，我国只要求中方控股，除此别无其他。如此宽泛的要求很容易导致内资机构将管理部门的批准的特许经营权专卖给外资征信服务机构，其结果是不但未给国家利益和行业发展带来好处，反而对信息安全造成威胁。目前美国穆迪、标准普尔、惠誉等利用我国在信用评级管理方面的溥弱环节，在几乎没有任何障碍的情况下，长驱直入中国的信用评级市场。2006年，美国评级机构开始了对中国信用评级机构的全面渗控。2006年，穆迪收购中诚信49%股权并接管了经营权，同时约定七年后持股51%，实现绝对控股。同年，新华 财经 (美国控制)公司收购上海远东62%的股权，实现了对该机构的直接控制。
2007年，惠誉收购了联合资信49%的股权并接管经营权;标准普尔也与上海新世纪开始了战略合作，双方亦在商谈合资事宜。这样，目前我国四家全国性的信用评级机构除大公始终坚持民族品牌国际化发展外，其余已经或正在被美国控制。在被美国收购的评级机构中，中诚信、联合在全国各省均设有分公司，他们可以从事国内的所有评级业务，市场份额合计超过2/3以上。美国评级机构借助被收购公司的分支机构，迅速将触角伸展到全中国，直接或间接从事所有评级和相关业务。最后，在业务监管上，目前我国对信用评级行业采取分市场监管模式。目前，对从事信贷市场及银行间债券市场、企业债券、证券市场评级业务的执业资格分别由中国人民银行、发改委、中国证监会分别进行认定。而对信用信息登记、信用管理咨询、信用担保、商账追收等业务，监管主体和标准一直未明确，致使一些外资征信服务机构轻而易举地进入我国市场，并通过混淆业务界限逃避监管。
(三)行业自律不足，缺乏科学、统一的执业技术规范。行业自律组织是规范行业健康发展的重要的内生力量，从国际上看，行业协会，如美国的信用管理协会等在征信业发展中起着非常重要的作用。但我国目前缺乏类似的自律组织和自律机制，十分不利于行业参与者执业水平的提高、执业纪律的规范、行业技术标准的统一和恶性竞争的防范。
三、对征信监管的思路和建议
(一)完善法规。加快立法、完善相关法律制度是我国征信服务业发展的必要保障。要按照国务院赋予中国人民银行“管理征信业，推动建立社会信用体系”的职责，做好国务院社会信用体系部际联席会议办公室的工作，与其他部门一起研究建立我国征信行业具体的监管制度，推动《征信管理条例》早日出台，规范评级机构的从业行为，建立评级机构的执业标准;积极推动评级机构完善法人治理结构和内部管理制度，提高产品和服务质量;建立评级行业从业资格管理制度和黑名单制度，强化从业人员的责任和义务。
(二)特许经营。征信服务业是一个特殊行业，十六届三中全会明确了征信服务机构特许经营的方针。因此，对于征信服务机构，特别是外资机构进入我国征信服务市场，应首先由行业监管部门对其业务资格进行审批，并对其业务范围给予许可，征信服务机构得到业务资格审批后方可履行其他注册登记手续。
(三)加强监管。中国人民银行要按照国务院赋予的“管理征信业，推动建立社会信用体系”的职责，做好国务院社会信用体系部际联席会议办公室的工作，与其他部门一起研究建立我国征信行业具体的监管制度。要规范征信服务机构的从业行为，建立征信服务机构的执业标准;积极推动征信服务机构完善法人治理结构和内部管理制度，提高产品和服务质量;建立征信服务行业从业资格管理制度和黑名单制度，强化从业人员的责任和义务。
(四)培育民族品牌。由于国内征信服务市场起步较晚，与西方国家相比，我国征信服务行业整体较为落后，内资信用服务机构与外资服务机构相比缺乏竞争力。在不违背公平的前提下，政府相关部门在政策制定时应对合格的内资征信适度倾斜，在相关法律、法规或监管实践中增加征信服务的制度性安排，优先购买或使用具有一定公信力的内资征信服务机构的产品和服务，在特殊领域试行强制评级，给民族品牌以充足的空间来自我完善和发展，提高其竞争力，尽快缩小与国际大型征信服务机构的差距。
(五)加强行业自律。建立征信业协会，例如为了加强信用评级工作的指导，应尽快建立自律性的信用评级行业协会。其主要任务包括：组织各家评级机构交流工作 经验 ，不断提高评级质量;协调各家评级机构的评级方法和指标体系;协助征信管理部门做好对评级机构的资料审查和日常业务管理工作;督促检查和加强各家评级机构的自律管理，建立自我约束机制等。
《我国征信体系建设及建议》
【摘要】随着市场活动的深入和频繁，信用越来越成为市场活动的重要资源之一。而征信体系在我国还尚不成熟，那么征信体系建设目前在我国的发展情况如何，还存在哪些问题，如何完善建设，则成为本文的主要讨论内容。
【关键词】信用 征信体系 经济贸易
一、征信体系及发展状况概述
信用是以偿还为条件的价值运动的特殊形式，包括货币借贷和商品赊销等形式，如银行信用、商业信用等。
征信体系则是为信用活动提供的信用信息服务，实践中表现为专业化的机构依法采集、调查、保存、整理、提供企业和个人的信用信息，并对其资信状况进行评价，以此满足从事信用活动的机构在信用交易中对信用信息的需要，解决借贷市场信息不对称的问题。
征信体系包括个人征信体系和企业征信体系，主要有征信法律、征信市场、征信业务和征信标准等。征信体系在国外已经与100多年的历史了，但是在我国起步较晚，目前还不成熟。但是其明显的功能却是得到了大多数人的认可，因此也得到了重视，比如可以减少优质借款人的借款成本，缓和借款人和还款人之间的信息不对称问题，消除金融约束，帮助贷款人更加准确的评估风险等。就其整体发展情况而言，具体表现在以下几个方面：
(一)就个人征信来看。目前我国的个人信用征信体系已有初步的发展。截至2008年3月末，数据库收录的自然人数已达到6亿，其中1.09亿人有信贷记录。
(二)企业征信。目前我国的企业征信模式有两种，一是有中国人民银行在2002年建成投入使用的企业信用信息基础数据库。2008年3月末，数据库收录的企业及其他组织个数已达到1357.5万个，目前国内企业资信调查专业服务公司大体有三类：第一类是中资的企业资信调查公司，以上海中商征信有限公司等公司为代表;第二类是外经贸系统、国家统计系统和国家工商管理系统以及各商业银行系统所属的专门提供企业资信调查服务的有关机构;第三类是已进入中国的外国征信公司，如台湾的中华征信所等。
(三)从总体来看，是人行征信系统为主导、市场化征信机构为辅的多元化格局
中国征信体系建设从信贷征信起步，目前已形成以人行金融信用信息基础数据库为主导、市场化征信机构为辅的多元化格局(图5)。人行征信系统作为基础数据库，是征信体系的核心环节;立足于细分市场的市场化征信机构，发挥其细分数据优势，两者差异化配合构建了完整的征信系统。
二、我国征信体系建设中存在的问题
(一)征信体系系统功能欠缺。如数据更新不够及时、信用信息记录不够全面、无法查询到个人不良信用记录的明细信息，因无法查到企业的具体贷款和还款明细而造成风险增加、贷款困难甚至造成双方的误会等。有待于进一步改进。
(二)我国的征信体系法律制度建设严重滞后，立法分散而且层次较低。如系统的征信法律法规严重缺乏，立法规范的范围较窄，在信息有效公开共享和与隐私的保护的权衡方面，和失信惩处方面无法保障。
(三)最关键的一方面是缺乏有效和有力的市场监督机构。在征信系统发展较晚和较慢的我国，最明显的问题是缺乏有效的监督组织，比如没有成立行业协会对征信行业进行自律监管，仍然存在恶意竞争、存在虚假信息提供等不良现象。缺乏守信激励和失信惩戒机制。这不仅降低了守信者的积极性，也削弱了对失信者的约束力和威慑力。
(四)信用文化建设和征信教育宣传滞后
在英美、日本等信用发达国家，信用报告已经成为企业和个人的经济身份证。但是在发展中国家比如我们国家，虽然人们知道信用在经济生活中的重要性，但由于信用文化长期缺失的困境下，社会信用环境不容乐观。目前我国的征信教育体系还没有形成，具有系统化征信知识的高学历、高水平、有经验的信用管理人才更加有限。公众信用知识普及水平远远不够。
(五)征信资料权威性系统性不强，而且信用数据条块分割，难以共享。
目前从事征信业务的机构大都以收集与各自业务相关的信息资料为主，局限性大、覆盖面小、可咨询性差，从数量、质量两方面来看。都远远不能满足征信体系建设的需要。另外，征信主体分处于不同的部门和行业，客观上造成了信息的分割局面。
三、促进征信体系建设良性发展的 措施
(一)进行市场化运作，形成成熟额 商业模式 。具体可以通过链接银行和企业的信息网络，形成资源共享，同时对所有搜集和储存的数据进行评定等级，并加以分析提出报告，为建立规范化的体系提供参考数据。
(二)建立和完善相应的法律制度，提供安全保障。比较成熟的如英美等发达国家，分别建立了《金融服务现代化法》、《诚实借贷法》等等，为征信体系的稳步发展和运作提供了法律保障。
(三)以政府为主导，掌握关键技术。银行，企业和个人都可以成为信用信息中心的会员，在信息中心中所有的成员进行资源互换，资源共享。而处理征信信息需要关键的数据整合技术，同时还需要政府的庞大力量作为后盾。如日本征信体系最大的特点就是以政府为主导。
(四)建立标准的评分体系。信用水平是目前市场交易的主要依据，但作为企业的衡量标准通常调查客户的信用水平需要耗费大量的人力、物力和时间，当然也存在很大的难度。这就要求有一个公共平台能够随时记录、储存各会员的信用情况。
信用是当今社会非常重要的竞争资源，因此应该要给予充分的重视。当然我们国家也陆续采取了很多有效的措施，并提出了明确的规划目标，例如中国人民银行提供了个人在贷款方面的记录，或者对民众反映较多的食品行业建立了黑名单制度等一系列有效的措施，都反映了我国一直在努力的建设征信系统。我们相信，在大家共同的努力下，我国的征信体系会越来越好，终将会形成良性循环，净化市场。
参考文献：
[1]徐诺金.当前我国征信体系建设需要明确的六个问题[F]，2010.
[2]唐明琴.比较视野下论我国征信体系的发展与完善问题[F]，2010.
[3]陈正川，王丽红，郑希元，王惠嵩;我国征信业发展模式选择及外部环境研究[J].福建金融;2003，02.