可以应用在云计算方面。
大数据具体的应用：
1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
大数据的用处：
1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。
自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
百度百科--大数据
大数据的应用是以大数据技术为基础，对各行各业或生产生活方面提供决策参考。
大数据应用的典型有：电商领悟、传媒领领域、金融领域、交通领域、电信领域、安防领域、医疗领域等。
1、电商领域：
电商领域是大数据技术应用最为广泛的领域之一，如个性化推荐，精准广告推送，其中抖音，快手就是很好的例子。此外还有大数据杀熟等技术，但是大数据杀熟技术已经被法律明令禁止了。
2、传媒领域：
传媒领域得益于大数据技术的应用，可以做到精准营销，直达目标群体，不仅如此，在交互推荐，猜你喜欢上大数据技术也有着关键作用。
3、金融领域：
金融领域也是大数据应用的一个重要领域，比如信用评估，风险管控，客户细分，精细化营销，都是很好的例子。可以根据用户的行为大数据对用户进行评估，根据当时的金融形势大数据进行风险评估。
4、交通领域：
交通领域与我们息息相关，预测交通拥堵状况，最优导航规划，路况分析，给出最优路线。此外还有智能红绿灯等，都是大数据技术应用的典型。
5、电信领域：
电信领域也有大数据技术的身影，如电信基站的选址就要用到用户地址大数据，舆情监控等。
6、安防领域:
大数据也可以应用于安防领域，如犯罪预防，通过对大量犯罪细节的分析总结，帮助警察找到犯罪证据，犯罪嫌疑人。此外还有天网监控等。
7、医疗领域：
医疗领域的大数据应用主要体现在智慧医疗，疾病预防，病源追踪等方面。典型的例子就是现在的新冠疫情防控。
同时大数据的应用是把双刃剑，一方面可以为我们带来便利，另一方面也会造成个人隐私泄露的问题。
伴随着通讯技术从2G网络时代发展成现如今5G网络时代，各行业的信息传输速率变得越来越快，信息量也呈爆发式增长。传统数据处理办法早已无法满足大量信息的处理要求，所以为解决庞大信息管理上的问题，大数据技术应运而生。
大数据技术作为智能化时代的产物，可以解决各个领域大量数据有效处理的发展瓶颈问题的重要方式。作为一名大三的计算机专业学生，我想从以下两个方面分享大数据技术的应用。
与交通有关的数据链接都终将会形成交通大数据集合。交通是大数据技术应用领域的一个比较典型的代表。伴随着交通管制的发展，和音频、视频、图像、数字监控等渠道的增加，交通行业的数据已经膨胀到“一发不可收拾”的地步。
与以往数据对比，交通数据的规模、种类和多元复杂性的层面都不容易解决。因而，有效解决交通大数据是交通行业重中之重。为加强对交通数据管理，完成智能化交通的目标，可以选择将大数据技术用于交通的管制中。
以运用大数据技术自主发现交通违规行为为例子。比如：搜集超速行驶、闯红灯违章、人行道不降速等图像数据，建立相应的交通违反规定的数据库。根据对数据的筛选，选择各种各样违法违规行为的典型性数据展开分析，建立相关机器学习模型，并利用已有的数据进行训练，在满足判断准确率的要求后投入实际应用。
做好土木工程基础建设是促进经济发展前进的一大法宝，但是由于土木工程工程量大以及涉及到的有关项目很多，工程数据的管理已经成为牵制土木工程持续发展的短板。因而，大数据技术与推动土木工程基本建设紧密结合，是促进工程项目发展、完成智能工程目标的关键对策。
工程造价数据作为土木工程建设不可或缺的一部分，伴随着土木工程工程项目的推动而不断积累增多。大量的造价数据促使工程成本很难测算，传统数据管理方案不再适用。因而，为解决工程预算大量数据的难题，必须将大数据技术融进土木工程工程造价的各个阶段中。
大数据技术作为工业生产4.0的代表性技术，可以有效的解决、剖析和运用大量数据。大数据发掘出的潜藏信息是现阶段稀缺的资源，大数据技术在智能化交通和土木工程中的运用，进一步验证了大数据技术的时代感和适用范围。
我认为大数据技术在各个行业发展方向里将具备更宽广的发展前景，这将变成领域改革创新与经济发展的驱动力。
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。
1. 基础理论性论文。这类论文的研究对象是相关领域的概念、理论，而非实践规律。研究方法主要是在已有相关理论、思想的基础上，综合运用归纳、推演等推理方式，过一系列抽象思维获得关于特定主题的认识成。础理论性论文要具有相关学科的雄厚理论基础，乃常不道用于刚刚涉足论文写作的初学者。
2. 应用研究型论文。这类论文关注实践，常是在综合运用相关理论的础上，对实践中热点、焦点、难点、疑点问题(尤其是新问题)进行分析，找出问题产生的原因，并提出具体的操作策略或建议。如果将理论研究型论文比作科学家进行的研究，那么应用研究型论文就更像是大师的作品，它旨在解决现实问题，推进理论白实践转化。
3. 学术争论性论文。这类论文通常针对他人公开发表的文章或见解提出不同的看法，进行基于充分论据的商榷，看重揭示他人研究的不足或错误之处。学术争论性论文可以明确争论的对象，如某某专家的某一篇文章，也可以泛指某类观点，争论的主题可以是理论问题，也可以是实践问题，当然，学术争论不是各说各话的争吵，对科学性、逻辑性、严密性的要求更高。最后，学术争论性论文必须“对事不对人”，不能借论文对作者进行恶意攻击。
4. 调查报告型论文。这类论文以调查为础，常从现实中的某一问题出发，通过深入的调查、访谈获取数据，进而进行整理、加工分析，并将调查结果进行科学的呈现。调查报告型论文必须包含大量的原始数据，“用数据说话”是此类文章的重要特点。
5. 文献综述性论文。这类论文以他人研究成果为研究对象，所谓“综”就是归纳，必须对占有的大量素材进行归纳整理、系统介绍和综合分析，使同领城的研究成果更加层次分明、逻辑清晰。所谓“述”就是评述，要对所写主题进行较为全面、深入、系统的论述或评论，进而发表自己的见解。
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。
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，那么论文数据分析方法有哪些？ 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。 关于论文数据分析方法有哪些内容的介绍就到这了。
可以选领域很窄的，也可以选很热的话题，比如，大数据和经济的关系，和人的关系，大数据安全问题，统计这一类的问题有很多可以写，关键是统计的内容要进行一定的调研。
本科学位论文是侧重于动手能力的，所以称为毕业设计，大数据处理类的，如果真的去搭建云平台是稍微有些不太好做，毕竟咱们个人的计算机终端是不够的，所以我觉得侧重于大数据安全，有一些算法，简单仿真，或者基于hadoop对某个行业的数据进行下分析计算也是没问题，到实例部分其实你用数据挖掘的方法去做，结果差不多
关于统计学的论文题目有很多，学术堂整理了一部分，供大家进行参考：1、药品检验中常用的统计学方法及其应用2、应用统计学在现实生活中的应用分析3、浅谈统计学在金融领域的应用4、统计学在实验室质量控制中的应用5、论应用统计学PDTR教学模式的必要性和可行性6、水产生物统计学课程中学生统计思维能力与应用意识的培养研究7、地质统计学在某铜矿床资源量估算中的应用熊8、基于地质统计学的采空区储量估算9、密井网条件下地质统计学岩性反演在河道砂体预测中的应用10、地质统计学在稀土矿储量计算研究应用11、地质统计学在矿床品位估算中的应用研究12、地质统计学在细脉型矿体模拟中的应用:以新疆梅岭-红石铜矿为例13、地质统计学地震反演技术在溱潼南华地区薄砂层的预测应用14、朝阳沟油田扶余油层组深度域地质统计学反演15、基于DMine软件下地质统计学在矿山储量计算中的应用
选题时，不仅要考虑时效性，还要聚焦日常生活。统计学专业要基于分布式大数据云计算。智能语义分析，情感定位。统计学专业学术热点追踪，学术热点分布，学术态势走向预测，评价指数追踪。英国统计专业注重专业性的培养，从理论知识到应用技能，在到计算机的训练，通过严格的科学思维训练来作为辅助工具，循序渐进引导学子们掌握数据处理和高级数据统计分析的能力。
一是通过知网、万方数据、中国科技论文在线等权威论文网站这些上面的数据是准确的，二是自己通过网络搜索自己总结，三是通过实习调查各行业、各公司的实际数据，通过自己计算归集。
问题一：网站分析的数据来源有哪些 网站分析的数据来源有多种多样 站内的统计工具。目前国内可以使用的统计工具有：百度统计、Google、CNZZ、51啦等 站内用户数据的统计。百度统计入手比较简单体验还不错建议小网站可以使用。google的统计Google Analytics比较强大需要一定的功底。可以从这些工具的使用获得用户的数据。 搜索引擎搜索结果的用户需求分析。 这个就需要了解SEO这一块：搜索行业关键词或者用户使用的关键词在百度的搜索结果中其展现是根据用户的需求来展示的。我们可以通过搜索结果分析出用户主要的需求和需要。 行业大数据（或者说运营数据）。这些数据往往是方向性的，告诉我们朝那个方向发展。这些行业数据需要自己涉猎该网站的行业的动态。（和一线的销售人员沟通：很多网站都是有产品运营和产品销售的，和运营销售人员沟通了解用户的变化和需求。需要沟通、洞察能力较强） web日志数据。网站服务器的数据。请求访问数据，坚持网站的运行、打开、搜索引擎蜘蛛访问。 附：分析和收集数据之前一定要明确这次收集和分析的目的，运用相应的方法收集数据进行分析。不同的网站、不同的目的会用到不同的数据所以在分析之前要确定：什么样的行业 什么样的网站 要做什么解决什么问题 问题二：数据分析网站的数据来源有哪些 第一种，统计工具：有百度统计、Google、CNZZ、51啦等 第二种，搜索引擎：百度、Google、360，等等 第三种，行业大数据，这种是数据很多都是人共采集的或者行业提供的。 问题三：数据挖掘的数据来源有哪些 数据挖掘在很多行业都有应用，所以不清楚题主指的是哪个部分的。例如通讯行业，数据挖掘的数据来源主要是对通讯信令、通讯数据的采集，采集在运营商核心网基本就可以完成。 问题四：查询中的数据来源主要包括什么? Access 数据库由七种对象组成，它们是表、查询、窗体、报表、宏、页和模块。表(Table) ――表是数据库的基本对象，是创建其他5种对象的基础。表由记录组成，记录由字段组成，表用来存贮数据库的数据，故又称数据表。查询(Query)――查询可以按索引快速查找到需要的记录，按要求筛选记录并能连接若干个表的字段组成新表。窗体(Form)――窗体提供了一种方便的浏览、输入及更改数据的窗口。还可以创建子窗体显示相关联的表的内容。窗体也称表单。报表(Report)――报表的功能是将数据库中的数据分类汇总，然后打印出来，以便分析。宏(Macro)――宏相当于DOS中的批处理，用来自动执行一系列操作。Access列出了一些常用的操作供用户选择，使用起来十分方便。模块(Module)――模块的功能与宏类似，但它定义的操作比宏更精细和复杂，用户可以根据自己的需要编写程序。模块使用Visual Basic编程。页――是一种特殊的直接连接到数据库中数据的一种WEB页。通过数据访问页将数据发布到Internet 或Intranet上，并可以适用浏览器进行数据的维护和操作。 问题五：数据挖掘的数据来源有哪些 1、关系数据库 2、数据仓库 3、事务数据库 4、高级数据库及高级数据库的应用 问题六：社会调查中数据来源有哪些 中国综合社会调查数据是免费的，只要提交一个申请，然后传真过去，就可以在通过后免费下载数据库，作为论文研究分析之用。 按照CGSS的章程，CGSS 2006数据于2008年4月1日向全社会正式发布。与CGSS2003，2005数据一样，使用CGSS 2006年数据需要另外注册，注册入口为： cssod/cgss/register.php。如果您已注册为CGSS 2003，2005年数据用户，则不需要重新注册，只要通过 cssod/cgss/login.php输入您的注册Email和密 码，就可以登录并下载CGSS 2006的数据文件及相关文档。 CGSS 2006由城市问卷、农村问卷和家庭问卷三部分构成，除了传统的城市问卷、农村问卷以外，CGSS 2006与日本的JGSS、韩国的KGSS、台湾地区社会变迁调查(TSCS) 第一次联合执行了东亚社会调查（EASS），2006年EASS的共同模块是家庭。CGSS 2006 问卷的主要模块有: （1）个人基本情况； （2）工作经历； （3）当前工作情况； （4）企业改制与经济改革； （5）社会经济活动； （6）态度、意识；认同与评价 （7）家庭模块。 问题七：统计学中,统计数据来源渠道有哪些 统计数据主要来自两个渠道:一是数据的间接来源;一是数据的直接来源。 统计数据的直接来源： ?普查：专门组织的、以获取一定时点或时期内现象总量资料为目的的一次性全面调查。 ?随机抽样调查：基于随机性原则，从调查现象总体中抽取部分样本，以样本调查结果推断总体情况的调查方法。 非随机抽样调查：指抽样时不是遵循随机原则，而是按照研究人员的主观经验或其它条件来抽取样本的一种抽样方法。 （1）简单随机抽样 （2)分层抽样 （3）整群抽样 （4）系统抽样 （5）多阶段抽样 非概率抽样 抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查 方便抽样：调查过程中，由调查员依据方便的原则，自行确定入抽样本的单位 判断抽样：研究人员根据经验，有目的的选择一些单位作为样本 自愿样本：本调查者资源参加成为样本一份子 问题八：百度知道《知道大数据》的数据来源是什么？ 数据来源是百度知道10年积累的海量数据，看之前媒体的报道，百度知道目前的注册用户已经超过了一亿，每天有3.8亿人次使用百度知道获取知识和信息。是目前为数不多的可以做“大数据”分析的平台产品。 问题九：百度指数的数据来源是什么 百度指数是以每天百度搜索中超过1亿次流量的网民搜索为基础，根据用户所关心的关键字，分析出用户关注度、媒体关注度、以及相关热点新闻数据，并且以每日、每周、每季、每年的数据表、曲线图等形式展现给您的一种可以帮助企业分析自己想要了解的竞争对手、客户、公司、行业、产品、促销活动的影响力状况，为企业营销决策提供科学依据的数据。 问题十：有哪些好的数据来源或者大数据平台 有啊，前嗅网络啊，专门做大数据采集和分析的，我也是一直用他们的软件采集数据的，一天基本上就是几百万条的数据，采集完事直接入库，然后对接他们的数据分析系统，进行挖掘分析，得出分析报告。省时省事。
文献阅读法。通过网络资源、高校图书馆网络数据库资源、校图书馆馆藏图书等方式，获得与研究课题相关的文献资料。网络资源一般使用CNKI，万方。通过大量文献的阅读和学习，吸取了国内外专家学者的研究精华，形成了自己研究的理论框架。定性和定量分析相结合。一些如经济总量分析、人员迁徙、消费结构等涉及量化指标的分析，需采用定性和定量分析方法相结合的方式。对于行业和企业则多以官方统计数据和年报季报为基础，采用经济模型进行了定量分析。微观与宏观分析相结合。从宏观处着手，找到各类影响因素，然后再以某一行业为例，即从微观的角度，进一步论证其准确度。在此基础上，微观与宏观相结合的分析更加能够印证某一领域的发展状况和进展情况等。理论与实际分析相结合。论文研究必须经过一定的理论基础，但只有理论，论文显得枯燥，加上一些实际案例，比如以公司、实例为例，提出具有可操作性的对策，使研究结果建议更具有科学性。调查法。调查法是科学研究中最常用的方法之一。调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。系统科学法。系统论、控制论、信息论等横向科学的迅猛发展，为发展综合思维方式提供了有力的手段，使科学研究方法不断地完善。而以系统论方法、控制论方法和信息论方法为代表的系统科学方法，又为人类的科学认识提供了强有力的主观手段。
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。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。 调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。 观察法 观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。 实验法 实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。 文献研究法 文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。 实证研究法 实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步骤地操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。 定量分析法 在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。 定性分析法 定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、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，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。 跨学科研究法 运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。据有关专家统计，现在世界上有2000多种学科，而学科分化的趋势还在加剧，但同时各学科间的联系愈来愈紧密，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。 个案研究法 个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。个案研究有三种基本类型：(1)个人调查，即对组织中的某一个人进行调查研究；(2)团体调查，即对某个组织或团体进行调查研究；(3)问题调查，即对某个现象或问题进行调查研究。 功能分析法 功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法，是社会调查常用的分析方法之一。它通过说明社会现象怎样满足一个社会系统的需要（即具有怎样的功能）来解释社会现象。 数量研究法 数量研究法也称“统计分析法”和“定量分析法”，指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。 模拟法（模型方法） 模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系，模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。 探索性研究法 探索性研究法是高层次的科学研究活动。它是用已知的信息，探索、创造新知识，产生出新颖而独特的成果或产品。 信息研究方法 信息研究方法是利用信息来研究系统功能的一种科学研究方法。美国数学、通讯工程师、生理学家维纳认为，客观世界有一种普遍的联系，即信息联系。当前，正处在“信息革命”的新时代，有大量的信息资源，可以开发利用。信息方法就是根据信息论、系统论、控制论的原理，通过对信息的收集、传递、加工和整理获得知识，并应用于实践，以实现新的目标。信息方法是一种新的科研方法，它以信息来研究系统功能，揭示事物的更深一层次的规律，帮助人们提高和掌握运用规律的能力。 经验总结法 经验总结法是通过对实践活动中的具体情况，进行归纳与分析，使之系统化、理论化，上升为经验的一种方法。总结推广先进经验是人类历史上长期运用的较为行之有效的领导方法之一。 描述性研究法 描述性研究法是一种简单的研究方法，它将已有的现象、规律和理论通过自己的理解和验证，给予叙述并解释出来。它是对各种理论的一般叙述，更多的是解释别人的论证，但在科学研究中是必不可少的。它能定向地提出问题，揭示弊端，描述现象，介绍经验，它有利于普及工作，它的实例很多，有带揭示性的多种情况的调查；有对实际问题的说明；也有对某些现状的看法等。 数学方法 数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。 思维方法 思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最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，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。 系统科学方法 20世纪，系统论、控制论、信息论等横向科学的迅猛发展，为发展综合思维方式提供了有力的手段，使科学研究方法不断地完善。而以系统论方法、控制论方法和信息论方法为代表的系统科学方法，又为人类的科学认识提供了强有力的主观手段。它不仅突破了传统方法的局限性，而且深刻地改变了科学方法论的体系。这些新的方法，既可以作为经验方法，作为获得感性材料的方法来使用，也可以作为理论方法，作为分析感性材料上升到理性认识的方法来使用，而且作为后者的作用比前者更加明显。它们适用于科学认识的各个阶段，因此，我们称其为系统科学方法。