论文整理数据怎么写

撰写文章的第一步，是整理实验数据、研究结果等，并开展材料与思路（Materials and methods）部分的写作。在这一部分中，我们要详实认真地对实验背景、实验环境、搭建的平台，实验过程的设计思路，数据采集的方式，数据的统计方法和分析与计算等等进行阐明。但这一部分的叙述要掌握好一个度，篇幅过大，描述过于细致，会造成文章的比例不和谐，使得其它部分在衬托之下显得单薄苍白；描述过于简略，则会导致支持作者观点的材料缺失，引发读者对研究结果的不信任甚至是质疑。科研过程中，我们会得到很多数据，因此，认真筛选，抓住要点就十分重要。这个部分也是一个 ” 我 ” 的安全地带，在进行叙述时，可以写 ”We do sth…” 一类的句型。结果部分的撰写（Results）先将结果分为几个部分，逐个撰写，可以借助图表（chart）和表格（等）对结果进行直观的反应。配以解释的段落，先介绍图表所反应的信息再依次进行叙述，按照一定的逻辑关系，重点突出、条理清晰。如果结果（Results）和讨论（Discussion）是独立的两个章节，那么，在结果（Results）中尽量不要进行讨论，也就是尽量避免主观色彩的叙述（也就是要把”我”藏起来详见《学术英语写作的词汇三境界》中的无”我”之境界部分的介绍），不合适的主观叙述，一面影响后续讨论（Discussion）中的问题，一面会使文章的严谨性有所折扣。并且在叙述中一定要集中于突出主次，着重强调有价值的信息，不要事无巨细、写流水账，要有目的、有意义地去描述。胡编乱造小例子一个XD：（假装有个柱状图，一切简化，大家不要学）A：20 B：30比较（例句）：B is fifty percent greater than A…错误表达：A is 20 and 30 is for B…讨论部分的撰写（Discussion）讨论（Discussion）部分是整篇文章的重点和难点，是对实验结果的升华和萃取。所需要的内容大体可分为以下的方面：Previous research（前人研究结果）：这一部分中的前人结果主要意在铺垫，要能够引出自己后续的叙述。Things I have done（我的研究结果）：简练叙述，毕竟你的整篇文章都在叙述自己的研究，这一部分的叙述是为了引出你的观点而进行的。Point（我的观点）：讨论的深度和广度都要足够，要在下笔之前先找出要写的观点、列出提纲，充分构思之后，以严谨的逻辑逐一开展。引言部分的撰写（Introduction）胜利在望！胜利在望！经过对结果（Results）部分和讨论（Discussion）部分的撰写过程，我们对自己所进行的研究有了更加深入的了解，也对实验结果有了更加系统的认识。这个时候，再对引言（Introduction）部分进行撰写会有事半功倍的效果。首先，引言（Introduction）部分中所提出的设想可以与讨论（discussion）部分中的一些idea进行首尾呼应。引言（Introduction）部分要开门见山地点出工作的意义，并简要介绍所进行的研究。第一步，要介绍本研究领域的重要意义。第二步，要结合所阅读的文献对前人的研究成果进行一个总结与介绍，甚至可以简单地进行文献综述，但要加以归类概括与分析，不能是单纯地铺陈文献。第三步，综述过后，要提出自己的设想（与所进行的工作进行呼应）。引言就像一篇文章的龙头，总领全文，为其定下基调。最后，可以简单介绍研究的大体路线和预期的结果。切记要把握好篇幅，过长，会使文章头重脚轻，过短又会使得读者无法了解研究的意义。建议三至四段为宜。总结部分的撰写（Conclusions）当我们文章的结果（Results）部分和讨论（Discussion）部分撰写完毕后。可以将主要的成果和该项研究的意义归纳于这个部分之中即可。但并不是简单铺陈，而是把主要结果结合归纳起来，重新组织语言。

数据分析主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等。主要就是学习Python、R、SAS等编程工具，数据仓库，分布式存储HDOOP，云计算，数据可视化，大数据技术，还可以到九道门数据分析实训官网上去看一些案例，自己做做训练，总之要学习很多东西。