数据分析系统毕业论文

论文的数据分析怎么写如下：

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。

三、 数据库说明书的要求毕业设计的具体要求毕业设计（论文）是毕业设计工作的总结和提高，毕业设计论文反映了毕业生的专业水平和能力，因此要求学生以积极认真、严谨求实的态度完成毕业设计论文的撰写。1) 每个学生应独立完成毕业设计（论文）的撰写；2) 论文要书写规范、文字通顺、图表清晰、测试数据完整、结论明确；3) 论文一般应包含有摘要（150 ～200字）、关键字、目录、综述、论文主体及参考文献等，同时应附相关程序清单及图纸等；4) 毕业设计的成果应提交实光盘，并附使用说明书。毕业设计（论文、作业）统一使用A4纸进行文字打印及装订（侧面装订），页面上下边距各2 CM，左边距，右边距2 CM。标题为小二号黑体字，顶部居中排列，上下各空一行，正文为小四号宋体字，行距为倍行距。各级标题序号为“一”、“（一）”、“1”、“（1）”、“①”。定稿时要求有印刷稿和电子文稿。学生提交的毕业设计说明书要装订成册，装订顺序如下：（1）封面：写设计的题目、姓名、教育层次、学号、分校、专业、教学点、指导教师、日期，详见“河北广播电视大学毕业设计评审表”（2）目录（3）前言（4）系统说明（包括系统运行所需的软件、硬件环境，在何范围中使用等。）（5）摘要（系统能实现的主要功能、含模块功能简介及对应的文件名），用单独的页面把设计的主要内容表述出来。（6）设计思路（将完成设计的过程分阶段表述出来，最好有）（7）功能框图（包括系统功能框图及主要模块功能框图）（8）程序代码（注明那一文件的那一具体对象的何种类型的代码）（9）主要运行结果界面（将主要运行结果抓图并打印）（10）参考资料：参阅何种书籍、文献和刊物包括网上资源等（11）结束语（谈设计的收获及感想）（12）封底

查找有关数据着气象数据采集技术的发展以及各气象中心算法的完善,数值天气预报的准确率一直在稳步的提升。然而,面对当今社会对高精度天气预报的需求,来自各个气象中心的模式天气预报并不能够满足人们的要求。因此各个地区的气象部门需要根据自身情况,通过参考上级指导预报对本地区的未来天气现象重新进行预报以提高预报准确率。然而地区级气象部门却受限于本身设备条件,很难获得针对当地的具有指导意义的气象数据。基于上述原因,本文通过对浙江省气象台实际预报工作的调研,结合国家局下发的质量检验要求,为解决气象预报过程中遇到的实际问题,设计并实现了“浙江省天气预报数据分析系统”。并通过分析该系统的结果数据,设计并实现了基于神经网络方法的天气预测模块。该模块会将天气预测结果作为新的预报模式加入到数据分析系统中,为气象预报工作提供更多的数据支持。论文的主要工作内容如下:1、根据浙江省气象台气象预报工作的数据需求,通过对现有的气象数据结构的分析,设计并实现了一套在大时间跨度下,具有极高查询效率的气象数据仓库。通过该数据仓库的实现,将年度数据统计时间由原来的数百秒级降低到秒级。2、设计并实现了气象数据分析系统。利用C#、HTML、JavaScript与T-SQL语音开发了具备数据挖掘能力、质量检验能力、辅助预报能力,且数据表现形式丰富而直观的,数据分析系统。通过该系统的应用,可以有效的改善气象预报人员的预报准确率。3、提出以神经网络法构建预测天气数值参考数据的数据挖掘模型。该模型以BP神经网络方法构建,通过对历史数据的不断学习从而对各个参考预报模式的误差进行预测,然后根据预测结果给出新的参考数据,作为一种新的模式供预报人员参考。该参考数据相比较其他模式的数据在预报准确性与稳定性上都有较大的提升。通过气象数值预报分析系统在该浙江省气象台的应用实践证明,本文设计和实现的气象数值预报数据分析系统能很好地满足数值预报团队关于预报误差控制的需求。不仅根据数据学习模型计算得到的预报参考数据有较好的准确性。而且提供的质量检验功能,也为数值预报团队的预报工作提供了强有力的数据支持。

1、频数分析：

对一组数据的不同数值的频数，或者数据落入指定区域内的频数进行统计，了解其数据分布状况的方式。通过频数分析，能在一定程度上反映出样本是否具有总体代表性，抽样是否存在系统偏差，并以此证明以后相关问题分析的代表性和可信性。

2、描述性统计：

对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述，包括数据的集中趋势与离散趋势。

3、探索性分析：

正态性检验用于检验数据是否满足正态分布，一些算法需要数据满足正态分布（如单样本T检验，独立样本T检验等）。