发表一篇论文并非易事，需要投入大量时间和精力进行研究和撰写。以下是一些可能有助于你发表论文的建议：1.选择一个合适的主题：选择一个研究新颖、具有现实意义或对当前学术热点问题有启发性的主题。同时也要确保主题在当前学术界有一定的研究基础，否则可能无法获得足够的认可。2.进行深入的文献综述：在撰写论文前，要先对已有的文献进行综述和分析，熟悉前人研究的进展和不足。这有助于你理清研究思路和方法，并为你的研究提供更有力的支持。3.精心设计研究方法：选择合适的研究方法和实验设计，能够增加研究的可靠性和说服力。在设计实验时，需要考虑研究的可操作性和可重复性，避免因为实验操作问题导致研究结果不准确或不可靠。4.严格的数据分析和结论推导：数据分析是论文的重要部分，需要通过正确的方法对数据进行分析和解读，并对实验结果进行准确的结论推导。同时需要注意在推论时要有充分的证据和逻辑支持。5.选择合适的期刊并认真准备投稿：选择一个有一定影响力的期刊，并仔细阅读其投稿要求和格式要求，确保论文符合期刊要求。投稿前还需要认真校对论文的语言、格式和内容，确保没有错别字、语法错误等问题，以提高论文的质量和通过率。6.积极回应审稿人意见：论文投稿后，会接受审稿人的评审和意见，这些意见往往对于你的论文质量提升很有帮助。要认真阅读审稿人的意见并积极回应，提高论文的质量和可接受度。最后，记住发表论文需要长期的努力和积累。通过不断地学习和实践，你会逐渐掌握写作和研究的技巧
01第一周了解研究方向当确定了研究方向后，我们就真正开始研究了。 很多人一般是上网找相关综述，但是很少人会发表综述性文章。我们可以下载名校硕士、博士的毕业论文，前几章一般都是介绍研究背景、现状、以及面临的问题等等。相信一周时间就能充分了解研究现状。我们也不要忘记做笔记进行归纳分类，因为我们看的文章都是电子版，我们可以直接复制文字进行word整理。推荐使用进行整理，个人感觉很好用，不妨试一下。02第二周看中文高质量文献一下就看英文可能大家都不习惯，因为有很多专业名字都不知道。所以不妨拿出一周时间看近年发表的EI的中文文献。看文献时也要做笔记归纳分类，好的表达方式也记录，因为写论文时，我们经常碰到怎样表达研究内容的苦恼，不妨早点加强表达能力。看文献时，也要进行标记，好的标记习惯可以提高阅读效率，因为当我们看完整片论文后，我们只看标记就可以知道文章的重点思路、以及它的创新与不足之处。大家看的论文一般都是PDF格式的，推荐大家用，个人感觉符合中国人的习惯。看完文章时要有一种找茬的心里，文章是否可以进行改进。每读完一篇文章都要进行归纳总结。03第三周开始看英文文献英文文献也是良莠不齐，大家尽量不要看会议，要看外文的期刊 。像我们通信，最好的是IEEE中的trans文献。看好的英文文献要细细看，认真体会他表达的意思。英文不好的同学更要静下心来看。在这推荐，遇到不认识的单词，只需双击即可。04第四周确定研究的最小方向我们读了3周的文献，应该可以很好的了解研究现状。那就应该确定具体的研究内容，具体要解决什么问题。只有这样我们才能进行更明确的搜文献、看文献。05第五周寻找解决方案如果明确了要解决的问题，那就应结合所学与所看的文献，寻找解决问题的方法。可以找同学相互交流，即使不一个研究方向。一个局外人的观点可能打破自己的定向思维，找出一种全新的方法。06第六周成文如果有了思路有了解决方案，那就可以写成一篇论文的形式。在成文的过程中，会更好的了解自己的思路是否完整，不断的进行修正。07第七周仿真很多论文是需要仿真的，如果论文给出了很好的数学推导也是可以不仿真的。借鉴别人的仿真思路进行仿真，网上也可能搜到相关的仿真代码。如果有幸搜到就可以在此基础上进行修改，搜不到也可以联系看过的论文的作者，尝试很他那获得他的代码。08第八周发表论文论文没问题就可以发表了，根据自己论文的质量投合适的期刊吧 ！
如何发表sci论文？这是许多研究者关注的内容。目前，发表sci论文可以给国内作者带来很大的优势。然而，在国际期刊上发表论文是有难度的。发表sci论文都需要掌握一定的技巧。充分的准备才能使论文更顺利地发表，首先需要一篇高质量的论文。这也要求作者阅读大量的英语文学作品，并具有较高的英语水平。如果英文水平不够，你可以先用中文写论文，然后找专业机构翻译成英文，他们也会对论文进行润色，使论文达到投稿的水平。国际sci论文审稿人是不习惯中国式英语的，很多国内作者投稿也是因为语言问题而被拒稿，想要避免这种情况就需要早做准备。论文写好后都会寻找相关的sci刊物投稿，大家阅读相关文献时也会知道一些与自己研究领域相关的sci刊物，掌握其影响因子及相关期刊的名称非常重要。小编建议先发一些比较高质量的期刊论文，如果能被送审，得到一些修改意见，即使被拒，也可以发表一些影响因子较低的期刊。
写数据分析的文章或者报告时，必须有以下6大块内容才算完整：分析背景、分析目的、分析思路、分析内容、结论、建议。以下是对应每一块内容的写作要求：分析背景：描述分析内容的写作背景，比如数据集背景介绍、数据集字段的含义等。分析目的：通过分析达到什么效果，一句话描述，比如：提高xxx的销量。分析思路：如何开展你的分析。比如先分析什么，再分析什么。分析内容：分析内容可以按照分析思路列出的论点展开，格式：论点+论据+结论。结论：这里的结论是对上面每个论点得到的分析结论进行整理归纳，可以分点一 一列出。也可把有联系的结论通过自己的话语表达出来。好的不好的结论都要写出，不能只说好的结论。
近两年投稿了8篇论文，总计投稿过上海农业学报、江苏农业科学、南方农业、中国油料作物学报、中国农业科学、江苏农业学报、浙江农业学报、植物保护、植物遗传资源学报、中国生物防治学报、种子、西北农林科技大学（自然科学版）、云南农业大学学报（自然科学版）等13个农业类期刊，经历秒退、退修无数次、最后论文改得完全变样、小修后直接收录等事件，写论文过程中没有总结出太多经验，投稿过程中倒是有了一些小体会： 如果时间充裕，论文质量还不错，可以先从CSCD里学术水平较高的期刊投起，一般会得到两个结果：一是秒退，二是一段时间后给你退稿意见。脸皮要厚，不能惧怕秒退，退了再改投其它期刊，有些期刊的编辑很认真负责，他们虽然会退稿但同时会提出很多宝贵意见。比如我将一篇刚开始很粗糙的论文投到《中国农业科学》，几分钟后就收到退稿邮件，动作之迅速，让我惊叹，真的是毫不留情啊！不过想到它代表国内农业期刊中的老大哥，收稿量巨大、稿件要求高、目光犀利，一眼就能看穿你的论文水平，秒拒也是严谨负责、工作高效的表现。后来我又投到《中国油料作物学报》，此期刊的审稿老师很负责任，为我仔细修改了论文，摘要、图表等地方表达不妥之处均作了详细标注和修改，尤其是摘要等地的措辞修改后一下子上了一个档次，为我接下来投下一个期刊打下了基础。在投稿到《植物保护》等期刊时也收到很多宝贵意见，非常感谢众多期刊背后辛勤付出的审稿老师。所以，投学术水平高点的期刊，万一遇到热心审稿老师为你把关的话，你的论文水平会改进不少呢。 投稿时遇到了两次假的投稿平台，都是在百度上搜索期刊网址，筛选后投了稿子，然后一两个月都没有消息，后来再从这个网址进去的时候已经关闭页面了。其中一个是投稿《江苏农业学报》，投稿后很久没有消息，于是在网上查了编辑部的电话，然后才得知他们换了网址，我投错平台了。所以，投稿后如果没有收到收稿信息，那么要尽早打电话确认编辑部是否已经收到稿件，避免耽误宝贵的论文发表时间。因为论文写好后的近期修改，很多数据、观点都还记得，拖得时间越长，数据分析等细节都会遗忘，再改起来会很吃力。还有一个是投稿《种子》期刊，在贵州种子管理站看到投稿链接，投稿后得到一个文章编号，但是没有收到确认消息，投稿后一个月网址居然打不开了，后来在贵州同学处问到《种子》编辑部的电话和投稿方式，才顺利投稿。所以，如果投稿后没有收到编辑部发来的收稿邮件，那么得确认是否投错稿件了，避免像我一样傻等耽误时间。 投稿论文要想投CSCD以上的期刊，必须使用国际单位，尤其是亩产等单位要避免，在一开始分析处理数据的时候就将单位换算过来，避免论文投出去后再修改工作量太大，要修改正文和表中的各处数据，也要重新做图，相当于一切重来了。 一篇文章投稿到《西南农业学报》上的办事点负责人手中后，一直没有收到编辑部任何修改或者退稿消息，期间催问过多次负责人，都说已经接收让我静待编辑排版，等了一年多后实在忍不住了，打电话问编辑部，编辑部说没有收到文章，让我从网络投稿平台重新投稿，后来居然收到改投增刊的消息。追问编辑部设立办事点的意义，也无人回答。就这样，《西南农业学报》的投稿之旅完美结束了，以后绕行。可悲的是这篇已完稿一年半的论文仍在漫漫投稿旅程中，何时或者能否达到目的地还是未知数，因为修改现在对我来说也是很头疼的事情，许多数据分析方法早都不记得了。 投稿到影响因子较低的非核心期刊，不需较多修改，也无需很长时间就可以收到收稿通知，如果试验数据确实含金量不高，或者项目结题急需，那投稿到这些期刊可以快速搞定一篇论文。但是若想投稿到质量较高的期刊，根据我的经历投稿到中文核心《江苏农业科学》、CSCD《上海农业学报》是个不错的选择，后者不需要参考文献的英文标注，前者除了文章题目、摘要和关键词，其余地方均不需要英文，光少了参考文献的英文标注就能降低至少一天的工作量。不过，今后期刊的投稿要求肯定会趋于一致，大多数期刊会像《中国农业科学》等期刊一样高要求、严标准，所以要提前做到心中有数，论文行文格式等按照最高标准来，紧跟趋势走，习惯后自然会提高写作效率。
核心期刊发表论文一般都是不会的要求原数据的，而且原始数据肯定是要留在自己手上的。现在发表核心期刊的人真的是愈发的多了，很多人也都是为了能够在评定职称的时候，能够顺利的定而发表的论文，而核心期刊发表也是有很多要求的，这不就有人问了核心期刊发表论文会要原数据吗？核心期刊发表论文一般都是不会的要求原数据的，而且原始数据肯定是要留在自己手上的。核心期刊是期刊中学术水平较高的刊物，是我术评价体系的一个重要组成部分。相比于普通期刊，核心期刊的发表难度大大提升。
可以的，多按照期刊的范文修改格式，文章内容尽量新颖突出。如果有困难，“中国论文榜'!
应该按照期刊的格式要求来写~先根据你的专业和要求选择合适的期刊。比如你要发教育方向的，知网的期刊，或者建筑类，万方的期刊等等？在投稿时，格式也是编辑关注的重要因素之一，如果文章与期刊要求差异很大，那起码从视觉上就会让编辑感觉到没有“诚意”。期刊对稿件的格式都是有具体要求的，我们要根据刊物的要求来调整格式的位置，包括字体大小、行距、页边距等。因此，按照要求修改格式后再投稿，非常必要。找到想投稿的期刊或者搜索刊名，可以找到每本期刊对应的要求。以《居业》为例，点击期刊封面，进入后就能看到具体要求了。
题目可以创新的啊，你可以写大学生创业素质调查、家教满意度啊什么的，题目一改就是完全不同的选题了 需要进一步指导可以联系
关于期刊录用难易程度的问题，很难有一个一概而论的答案。不同的期刊在录用方面有自己的标准和要求，而且各个领域的期刊对于文章的难度及录用标准也是不同的。就Intelligent Data Analysis这个期刊而言，它是专门发表数据分析领域高质量研究论文的国际性期刊。Intelligent Data Analysis作为一个学术水平较高的期刊，对于文章的质量、原创性和实用性等方面都有较高的要求。因此，能否被该期刊录用取决于申稿文章的质量和是否符合该期刊的审稿标准。如果你想在该期刊发表文章，建议你花时间研究该期刊发表的论文类型、引用规则等，精心制作论文并根据该期刊的官方要求进行修改。同时，你可以通过阅读该期刊发表的其他优秀论文，了解该期刊的审稿标准和要求，提高自己的写作水平和论文质量，从而增加文章被录用的机会。
intelligentdataanalysis期刊是比较容易录用的，因为它这个本来就是属于一个外企，虽然他的工资是比较高，但是只要自己是有期刊的工作经验，那么就是比较容易录用。
没问题，数据分析你要提供数据
问题一：怎样进行论文数据分析 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 *** 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 问题二：论文结果分析怎么写 结果是你实验过程中记录的各项变化和数据。列出图、表更直观一些。并且要做一下适当的说明。 分析是将这些结果说明了什么写出，即结论，同时是否与你的预期一致，还有你的实验结果有什么意义。 如果结果与预期不符，说明一下原因或可能的原因。 问题三：有数据了怎么写数据分析的论文 20分 数据了，写数据，分析的 问题四：论文的数据分析怎么写 你可以把数据发给我看看，我帮你看下 问题五：关于毕业论文的数据分析 我觉得你先要明白想用这些数据得出怎么样的结果 然后我就知道怎么样进行数据分析 数据分析只是方式，前提是你要明白自己的目的 问题六：论文中数据显著分析，怎么做是啊a，b，c 论文不难写的，不要抄袭，有自己的观点就行，不会写可以问我的。论文常指用来进行科学研究和描述科研成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。 问题七：急！！毕业论文实证分析中的样本选取和数据来源怎么写啊 20分 数据可以去公司里面，年鉴等地方找 不要相信其他人说的给你，什么没问题，都你的 我经常帮别人做数据分析的 问题八：毕业论文的假设检验进行数据分析后 有些没通过 影响大吗 最后的结论怎么写 要写哪些内容 25分 做的是什么假设检验：方差分析、卡方检验、秩和检验还是直线相关与回归 问题九：这个论文数据分析该找哪些数据，该怎么分析，求大神指导。 这个框架 没有办法判断 你需要把4.2模型的设定 先做出来 才可能确定数据选择和收集 问题十：工程力学论文怎么写，其中的数据分析如何 1，定义：应用于工程实际的各门力学学科的总称。常指以可变形固体为研究对象的固体力学。广义的工程力学还包括水力学、岩石力学、土力学等。工程力学是研究有关物质宏观运动规律，及其应用的科学。 2，一般工程力学包括结构力学，理论力学，材料力学即三大力学。它们的关系是包括与被包括的关系。包括实验力学，结构检验，结构试验分析。模型试验分部分模型和整体模型试验。结构的现场测试包括结构构件的试验及整体结构的试验。实验研究是验证和发展理论分析和计算方法的主要手段。
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。
1、获取数据
获取数据也有两种途径，要么就是手上有的或者是能直接使用到的现成数据，还有一种就是二手数据。现在的数据分析库主要分为了调查数据和政府数据。
2、整理数据
整理数据就是对观察、调查、实验所得来的数据资料进行检验与归类。得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程。并且，对已经整理过的资料（包括历史资料）进行再加工也属于统计整理。
3、呈现数据
当数据收集充分且真实过后，研究者可运用数据，但要清楚的说明数据来源以及如何对原始的数据进行加工的。需要尽可能的描述获取数据的过程，提供足够多的细节，以便同行能重复研究过程，并保障原生作者的创作性。
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。
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。