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论文研究数据的收集渠道与方法

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论文研究数据的收集渠道与方法

百度与论题直接有关的资料,文献以及查看知名学者、专家在重要刊物上发表的实证或案例研究成果。

论文数据来源有:

1、专业行业网站或统计网站(年鉴)。 主要依据主题的相关专业行业网站获取数据,同时注意记录各种数据源。

2、相关的新闻报导,或者是学术文献文献作为数据的来源。 但需要对最新的数据进行整理。

3、上市公司的年报或者市政府门户统计的经济数据,这种数据相对来说比较宏观的数据,准确一点。

4、相应的内部员工提供。 通过访谈、问卷调查、运营数据收集等获得。

资料:

论文是一个汉语词语,拼音是lùn wén,古典文学常见论文一词,谓交谈辞章或交流思想。 当代,论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称之为论文。

它既是探讨问题进行学术研究的一种手段,又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

1、论文收集资料的方法有:阅读法,阅读有关的文件、报刊、杂志、图书、资料等,从中获取所需的信息;购买法。向教育科学中心、咨询服务单位、教育研究机构、有关大专院校等购买有关信息;收听法。从广播、电话等获取有关信息。2、论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段,又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。更多关于论文收集资料的方法有哪些,进入:查看更多内容

第一,第一手资料是与论题直接有关的资料。第一手资料包括与论题直接有关的文字材料、数字材料(包括图表),如统计材料、典型案例、经验总结等,还包括自己亲自在实践中取得的感性材料。这是论文中提出论点、主张的基本依据。如果没有这些资料,撰写的论文就只能成为毫无实际价值的空谈。对第一手资料要注意及早收集,并注意其真实性、典型性、新颖性和准确性。第二,知名学者、专家在重要刊物上发表的实证或案例研究成果,这是指国内外对有关该主题学术研究的最新动态。撰写MBA论文不是凭空进行的,是在他人研究成果的基础上进行的。因此,对于他人已经解决了的问题就可以不必再花力气重复进行研究,人们可以依次作为出发点,并可以在他人研究的基础上再继续研究和探索。对于他人未解决的或解决不圆满的问题,则可以在他人研究的基础上再继续研究和探索。切忌只顾埋头写,不管他人研究,否则,撰写的MBA论文的理性认识会远远低于前人已达到的水平。第三,边缘科学的材料。当今时代是信息时代,知识体系呈现出大分化大融合的状态,传统科学的鸿沟分界逐渐被打破了,出现了令人眼花缭乱的分支科学及边缘科学。掌握边缘科学的材料,对于所要进行的科学研究、课题研究大有好处。它可以使研究的视野更开阔,分析的方法更多样。譬如研究管理学的有关课题,就必须用上社会学、心理学、人口学等学科的材料,知识面和思路狭窄是很难撰写出高质量的论文的。第四,背景材料。搜集和研究背景材料,这有助于开阔思路,全面研究、提高论文的质量。

论文研究数据的搜集渠道及方法

一般我们写论文的时候都需要很多的文献做参考,需要大量的文献资料,那么我们查找这些文献资料有哪些途径呢?在众多的查找文献方法中,比较常用的有以下几种方法。

最常见的就是学校的图书馆,图书馆的书籍很多,里面有很多纸质的文献,当我们需要写论文的时候,可以通过图书馆,这是一个不错的方法,如果学校的图书馆量不够,还可以去到附近的市里边的图书馆,里面的藏书是非常多的。

在我们用人工搜索图书馆的时候,还可以充分利用,电子阅览室,里面有很多的电子资源,我们可以进行相关的搜索和下载,这也是非常方便的。但是以上两项他所需要的文献资料的量还不够的话,我们还可以有第三种方法。

利用网络上进行搜索一些文件也能获得论文的一些文献数据库,我们用的比较多的就是万方数据库中的论文,里面的论文,很多的经典都能找到,还收录了国际上基础学科和其它学科领域方面的科技期刊,工程领域及会议、国际会议发表的论文等等。中国知网也较常用,它的最大特色是可以直接获取原文。有针对性的获取原文,搜索效果非常好,也很快,像英文数据库,如Elsever SDS它是荷兰历史悠久的跨国出版公司,里边有很多期刊,都是国际公认的权威大型检索数据库,收录的各个学科的核心学术期刊

对于论文查找文献确实有很多的途径,一方面我们可以通过百度搜索,通过谷歌搜索,也可以通过这个资料的整理,比如说去图书馆寻找相关的这个资料,也能够让我们找到一些文献,对我们来说还是有着一定的用处的,另外可以找一下身边的学长问他们了解一下情况。

论文数据来源有:

1、专业行业网站或统计网站(年鉴)。 主要依据主题的相关专业行业网站获取数据,同时注意记录各种数据源。

2、相关的新闻报导,或者是学术文献文献作为数据的来源。 但需要对最新的数据进行整理。

3、上市公司的年报或者市政府门户统计的经济数据,这种数据相对来说比较宏观的数据,准确一点。

4、相应的内部员工提供。 通过访谈、问卷调查、运营数据收集等获得。

资料:

论文是一个汉语词语,拼音是lùn wén,古典文学常见论文一词,谓交谈辞章或交流思想。 当代,论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称之为论文。

它既是探讨问题进行学术研究的一种手段,又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

图书馆和毕业论文是标配,至少在毕业前的两个月里你需要每天花5到6小时的实践待在图书馆。高校图书馆的图书量大且范围跨度广,基本上能满足本科毕业论文的文献搜集需求,最重要的是,学校图书馆的文献资料权威度高,因此不用担心文献质量差的问题。但是,大部分的图书是纸质的,因此在后期引用的过程中比较麻烦,同时毕业论文检测也会受此影响。

除了学校图书馆,网络平台应该是使用频率最高的文献搜集渠道,毕竟非常的方便。目前比较受欢迎的有知网、维普、道客巴巴、百度学术、谷歌文库,但是,这些平台的期刊居多,对于博士和硕士论文的参考价值不高,最重要的是文献的质量和真实性难以查证,存在很多的虚假信息和数据,因此在提交毕业论文检测前,建议大家在知网等比较权威的平台重新考证文献的来源。PaperPP上可以直接搜索这几个学术平台的文献,不用一个个去找了。

建议你多交结几位你们学院的优秀研究生学长学姐,因为他们已经有了相关的经验并且手上的文献资料比你丰富,当然有的导师也会直接根据学生的研究课题提供资料包,这些资料包的珍贵性可想而知,如果你有幸进入行业交流群,那就更不用担心参考文献的搜集了,行业群往往能第一时间发布最新的信息,如果你担心权威度,可以询问导师,当然,在毕业论文检测的时候,这些参考文献的质量也会一眼看出。

论文研究数据的搜集渠道

论文数据来源有:

1、专业行业网站或统计网站(年鉴)。 主要依据主题的相关专业行业网站获取数据,同时注意记录各种数据源。

2、相关的新闻报导,或者是学术文献文献作为数据的来源。 但需要对最新的数据进行整理。

3、上市公司的年报或者市政府门户统计的经济数据,这种数据相对来说比较宏观的数据,准确一点。

4、相应的内部员工提供。 通过访谈、问卷调查、运营数据收集等获得。

资料:

论文是一个汉语词语,拼音是lùn wén,古典文学常见论文一词,谓交谈辞章或交流思想。 当代,论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称之为论文。

它既是探讨问题进行学术研究的一种手段,又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

论文查找文献的途径有:中国知网、百度学术、万方数据库、Pubmed

1、中国知网。输入主题或者关键词进行查询,这也是最常用的一种方式,中国知网也是国内最权威、最常用的一个数据库。

2、百度学术。百度学术上面有很多中文文献,百度学术搜索可检索到收费和免费的学术论文,可以通过时间筛选、标题、关键字、摘要、作者、出版物、文献类型、被引用次数等指标进行精准检索。

3、万方数据库。万方数据库也是国内较大的一个文献数据库,可以输入相应的关键词进行查找。

4、Pubmed网站。Pubmed网站是较全的英文文献数据库,在里面输入文献DOI号,文章题目即可。

以上内容参考:百度百科-百度学术   中国知网

分享5种找文献途径!1、百度学术百度学术是一个较大的文献知识库,包含好几个中英文数据库,因而内容会比较宽泛。知网中的文献也会收录在百度学术中,其他包含的数据库还有万方、维普及其一些英文数据库,英文数据库会在下面单独介绍。进入百度搜索百度学术,输入需要的关键词、作者或期刊名称都可以得明如到你想要的内容。2. Wiley Online library这个文献数据库百度学术中也包含,只是我们常常用百度学术习惯去搜中文文献,因此把它们单独拿出来讲。搜索方法也是进入百度,输入WileyOnlinelibrary就进入下面这个界面,把你想要搜索的关键翻译成英文复制进去就可以了。3、 Springer这个数据库和 WileyOnlinelibrary类似,也是英文文献查阅里常用的数据库,WileyOnlinelibrary和 Springer的特点就是能够下载的文献相对较多。4、 ScienceDirect这个数据库简称就是Sci了,虽然百度学术里也有它的冲埋数据库,但是它也有自己的官网,搜索方法与上面相同,它里面的内容质量相对好一些,但是下载需要方法,我们下载的方法是使用sci-hub,这个可以帮助散槐蚂你在没有下载权限的情况下下载文章。5、rsc这个期刊也是化学期刊中相当不错的,虽然比不上ACS,但是能在这上面发一篇文章已经很好了。完毕!

论文的研究方法数据收集法

有关于论文的研究方法有哪些

有关于论文的研究方法有哪些,论文是一种常见的写作方式。而论文的研究方法则是为了论文的写作去进行调查、实验等的一种研究方式,下面分享有关于论文的研究方法有哪些相关内容,一起来看看吧。

(1)调查法

调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的'方法。一般是通过书面或口头回答问题的方式获得大量数据,进而对调查中收集的大量数据进行分析、比较、总结归纳,为人们提供规律性的知识。

典型例子

调查法中最典型的例子是问卷调查法。它是通过书面提问收集信息的一种方法,即调查人员编制调查项目表,分发或邮寄给相关人员,询问答案,然后收集、整理、统计和研究。

(2)观察法

观察法是指人们有目的、有计划地通过感官和辅助仪器,对处于自然状态下的客观事物进行系统考察,从而获取经验事实的一种科学研究方法。

典型例子

皮亚杰的儿童认知发展理论就是通过观察法提炼总结出来的;儿童心理学创始人——普莱尔,也是在一次次地使用观察法后,提出了儿童心理学领域中的诸多理论。

(3)实验法

实验法是指经过精心设计,在高度控制的条件下,通过操纵某些因素,从而发现变量间因果关系以验证预定假设的研究方法。核心在于对所要研究的对象在条件方面加以适当的控制,排除自然状态下无关因素的干扰。

典型例子

采取实验法的一个典例是罗森塔尔效应的提出,美国心理学家罗森塔尔和L.雅各布森通过对小学生进行“未来发展趋势测验”,发现人们对他人行为的期望通常可以导致他人向期望方向改变。

1、定量分析法

定量分析是对事物或事物的各个组成部分进行数量分析的一种研究方法。依据统计数据,建立数学模型,并用数学模型计算出研究对象的各项指标及其数值。常见的定量分析法包括比率分析法、趋势分析法、数学模型法等等。

典型例子

企业管理中时常采用定量分析法,比如企业信用结果的得出,就是采用定量分析法,以企业财务报表为主要数据来源,按照某种数理方式进行加工整理的结果。

2、定性分析法

定性分析法是对研究对象进行“质”的方面的分析。运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法,对获得的各种材料进行思维加工,揭示事物运行的内在规律,包括因果分析法、比较分析法、矛盾分析法等。

典型例子

德尔菲法是最典型的定性分析法,该方法按照规定的程序,背靠背地征询专家小组成员的预测意见,经过几轮征询,使专家小组的预测意见趋于集中,最后做出符合市场未来发展趋势的预测结论,是一种主观预测方法。

论文研究方法有以下几种:

1、实证研究法

实证研究法是认识客观现象,向人们提供实在、有用、确定、精确的知识研究方法,其重点是研究现象本身“是什么”的问题。

2、调查法

调查法一般是在自然的过程中进行,通过访问、开调查会、发调查问卷、测验等方式去搜集反映研究现象的材料。

3、案例分析法

案例分析法是指把实际工作中出现的问题作为案例,交给受训学员研究分析,培养学员们的分析能力、判断能力、解决问题及执行业务能力的培训方法。

4、比较分析法

亦称对比分析法、指标对比法。是依据客观事物间的相互联系和发展变化,通过同一数据的不同比较,借以对一定项目作出评价的方法。

5、思维方法

思维方法又称思想方法、认识方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具,在科学研究中常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等。

6、内容分析法

内容分析法是一种对于传播内容进行客观,系统和定量的描述的研究方法。内容分析的过程是层层推理的过程。

7、文献分析法

文献分析法主要指搜集、鉴别、整理文献,并通过对文献的研究,形成对事实科学认识的方法。一般用于收集工作的原始信息,编制任务清单初稿。

学术论文数据收集方法

在这个用数据说话的时代,能够打动人的往往是用数据说话的理性分析,无论是对于混迹职场的小年轻,还是需要数据进行分析和研究的同学,能够找到合适的数据源都是非常重要的。特别是想要对一个新的领域进行研究和探索,拥有这个领域的数据那都是有十分重要的意义的。快速找到论文数据的19个方法来源 | DataCastle数据城堡在这里给大家推荐一些能够用上数据获取方式,有了这些资源,不仅可以在数据收集的效率上能够得到很大的提升,同时也可以学习更多思维方式。公开的数据库1. 国家数据数据来源于中国国家统计局,包含了我国经济民生等多个方面的数据,并且在月度、季度、年度都有覆盖,较为全面和权威,对于社会科学的研究不要太有帮助。最关键的是,网站简洁美观,还有专门的可视化读物。2.CEIC最完整的一套超过128个国家的经济数据,能够精确查找GDP, CPI, 进口,出口,外资直接投资,零售,销售,以及国际利率等深度数据。其中的“中国经济数据库”收编了300,000多条时间序列数据,数据内容涵盖宏观经济数据、行业经济数据和地区经济数据。3. wind(万得)万得被誉为中国的Bloomberg,在金融业有着全面的数据覆盖,金融数据的类目更新非常快,据说很受国内的商业分析者和投资人的亲睐。4. 搜数网已加载到搜数网站的统计资料达到7,874本,涵盖1,761,009张统计表格和364,580,479个统计数据,汇集了中国资讯行自92年以来收集的所有统计和调查数据,并提供多样化的搜索功能。5.中国统计信息网国家统计局的官方网站,汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息,建立了以统计公报为主,统计年鉴、阶段发展数据、统计分析、经济新闻、主要统计指标排行等。6.亚马逊aws

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。

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