数据分析与r软件论文主题

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数据分析法论文研究方法怎么写

数据分析法论文研究方法怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的数据是很重要的，如果你的论文数据不准确，就没研究意义了， 下面我和大家分享数据分析法论文研究方法怎么写。

确定数据分析方法

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。

搜集整理实验数据

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。

使用软件进行分析

接下来第三部分就是使用软件进行数据分析，本部分是非常重要的一个部分。因而可能会出现各种各样的问题。

在本部分大家可以通过软件对所得数据按照前面选定的研究方法进行分析。实践是检验一切的'唯一标准。有很多问题往往都是在进行了数据分析以后才暴露出来的。

根据自身经历，通过软件分析了实验数据以后，才发现结果非常不理想，此时就需要及时跟论文指导老师沟通去进行数据分析方法的调整。

在使用软件进行数据分析之前，一切都是未知的，只有分析之后才能对症下药。所以本环节大家一定要高度重视，根据分析结果及时对研究方法或者样板数据进行微调。

梳理归纳实验结果

最后一个部分就是梳理和归纳实验数据分析结果，此时，大家要讲结果进行合理化解释。同时也需要大量参考先前学者的优秀文献，寻找类似的结果或者解释，从而为自己的实验结果的合理解释提供参考。

有的实证性论文的课题研究可能还不止一个阶段，因为很多研究方法会分阶段进行，比如考虑外部因素的影响或者投出产入效率等等，所以大多研究方法都是两阶段或者三阶段。此时就需要大家根据论文整体性原则，及时对实验结果进行分阶段阐述，所以大家一定要自己思维清晰，层次分明。

这一部分也是将来在毕业论文答辩需要大家重点向答辩老师介绍和阐述的，一定要熟稔于心。

1、调查法

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。

2、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。

3、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、主动变革性和控制性。

4、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。

5、实证研究法

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。

明确概念：探索性数据分析（exploratory data analysis， EDA），一般过程为： (1) 对数据提出问题。 (2) 对数据进行可视化、转换和建模，进而找出问题的答案。 (3) 使用上一个步骤的结果来精炼问题，并提出新问题。 确定变量是分类变量还是连续变量，要想检查分类变量的分布，可以使用条形图： 条形的高度表示每个 x 值中观测的数量，可以使用 dplyr::count() 手动计算出这些值： 要想检查连续变量的分布，可以使用直方图： 可以通过 dplyr::count() 和 ggplot2::cut_width() 函数的组合来手动计算结果. binwidth 参数来设定直方图中的间隔的宽度，该参数是用 x 轴变量的单位来度量的。 在同一张图上叠加多个直方图, 用geom_freqploy()代替geom_histogram()，用折线表示。 相似值聚集形成的簇表示数据中存在子组。 coord_cartesian() 函数中有一个用于放大 x 轴的 xlim() 参数。 ggplot2 中也有功能稍有区 别的 xlim() 和 ylim() 函数：它们会忽略溢出坐标轴范围的那些数据。 如果带有异常值和不带异常值的数据分别进行分析，结果差别较大的话要找出异常值的原因，如果差别不大，可以用NA代替。 练习 (1)研究 x、 y 和 z 变量在 diamonds 数据集中的分布。你能发现什么？思考一下，对于一条 钻石数据，如何确定表示长、宽和高的变量？ (2)研究 price 的分布，你能发现不寻常或令人惊奇的事情吗？（提示：仔细考虑一下 binwidth 参数，并确定试验了足够多的取值。） (3) 克拉的钻石有多少？ 1 克拉的钻石有多少？造成这种区别的原因是什么？ (4)比较并对比 coord_cartesina() 和 xlim()/ylim() 在放大直方图时的功能。如果不设置 binwidth 参数，会发生什么情况？如果将直方图放大到只显示一半的条形，那么又会发 生什么情况？ 数据中有异常值，可以将异常值去掉： 一般不建议去掉，建议使用缺失值来代替异常值。 ifelse函数参数1放入逻辑判断，如果为T，结果就是第二个参数的值，如果为F，就是第三个参数的值。 ggplot2会忽略缺失值： 练习 (1) 直方图如何处理缺失值？条形图如何处理缺失值？为什么会有这种区别？ (2) = TRUE 在 mean() 和 sum() 函数中的作用是什么？ 移除缺失值再进行统计 按分类变量的分组显示连续变量分布的另一种方式是使用箱线图 练习 (1) 前面对比了已取消航班和未取消航班的出发时间，使用学习到的知识对这个对比的可视 化结果进行改善。 (2) 在钻石数据集中，哪个变量对于预测钻石的价格最重要？这个变量与切割质量的关系是 怎样的？为什么这两个变量的关系组合会导致质量更差的钻石价格更高呢？ (3) 安装 ggstance 包，并创建一个横向箱线图。这种方法与使用 coord_flip() 函数有何区别？ (4) 箱线图存在的问题是，在小数据集时代开发而成，对于现在的大数据集会显示出数量极 其庞大的异常值。解决这个问题的一种方法是使用字母价值图。安装 lvplot 包，并尝试 使用 geom_lv() 函数来显示价格基于切割质量的分布。你能发现什么问题？如何解释这 种图形？ (5) 比较并对比 geom_violin()、分面的 geom_histogram() 和着色的 geom_freqploy()。每种方法的优缺点是什么？ (6) 对于小数据集，如果要观察连续变量和分类变量间的关系，有时使用 geom_jitter() 函数是特别有用的。 ggbeeswarm 包提供了和 geom_jitter()相似的一些方法。列出这些方法 并简单描述每种方法的作用。 两个分类变量的关系肯定要先计数，可以用geom_count()函数 d3heatmap 或 heatmaply 包可以生成交互式图 练习 (1) 如何调整 count 数据，使其能更清楚地表示出切割质量在颜色间的分布，或者颜色在切 割质量间的分布？ (2) 使用 geom_tile() 函数结合 dplyr来探索平均航班延误数量是如何随着目的地和月份的 变化而变化的。为什么这张图难以阅读？如何改进？ (3) 为什么在以上示例中使用 aes(x = color, y = cut) 要比 aes(x = cut, y = color) 更好？ 连续变量之间的关系一般用散点图来表示。geom_point() 对于大数据集，为了避免重合，可以用geom_bin2d() 和 geom_hex()函数将坐标平面分为二维分箱，并使用一种填充颜色表示落入 每个分箱的数据点。 另一种方式是对一个连续变量进行分箱，因此这个连续变量的作用就相当于分类变量。 cut_width(x, width) 函数将 x 变量分成宽度为 width 的分箱。参数 varwidth = TRUE 让箱线图的宽度与观测数量成正比。 cut_number() 函数近似地显示每个分箱中的数据点的数量 练习 (1) 除了使用箱线图对条件分布进行摘要统计，你还可以使用频率多边形图。使用 cut_ width() 函数或 cut_number() 函数时需要考虑什么问题？这对 carat 和 price 的二维分 布的可视化表示有什么影响？ (2) 按照 price 分类对 carat 的分布进行可视化表示。 (3) 比较特别大的钻石和比较小的钻石的价格分布。结果符合预期吗？还是出乎意料？ (4) 组合使用你学习到的两种技术，对 cut、 carat 和 price 的组合分布进行可视化表示。 (5) 二维图形可以显示一维图形中看不到的离群点。例如，以下图形中的有些点具有异常的 x 值和 y 值组合，这使得这些点成为了离群点，即使这些点的 x 值和 y 值在单独检验时 似乎是正常的。 ggplot(data = diamonds) + geom_point(mapping = aes(x = x, y = y)) + coord_cartesian(xlim = c(4, 11), ylim = c(4, 11)) 数据中的模式提供了关系线索,用于探索两个变量的相关性。 模型是用于从数据中抽取模式的一种工具。 残差（预测值和实际值之间的差别） 阅读推荐： 生信技能树公益视频合辑：学习顺序是linux，r，软件安装，geo，小技巧，ngs组学！ B站链接： YouTube链接： 生信工程师入门最佳指南：

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