国内毕业论文查重通常使用的软件有以下几种：
1. 万方查重：万方查重是一款专业的文献查重软件，可以对中文文献和外文文献进行查重。该软件覆盖了全球优秀的学术期刊、学位论文、会议论文等资源，并且可以自动识别相似度高的文献。
2. Paperbye：Paperbye是一款多语种的文献查重软件，可以对中英文文献进行查重。该软件不仅可以检测相似度高的文献，还可以免费查重、自动降重，自动排版，自动纠错，自建库查重等，并提供详细的报告和分析。
3. 知网查重：知网查重是中国知网开发的文献查重软件，可以对中文文献进行查重。该软件具有高效、准确、安全等特点，并且可以自动识别相似度高的文献，多数高校在使用。
4.维普论文查重系统：大学生论文查重系统是为大学生量身定制的文献查重软件，可以对中文文献进行查重。该软件支持在线提交论文和查重，具有操作简便、结果准确等特点。
需要注意的是，每个学校和导师对毕业论文的查重要求不同，所使用的软件也可能不同。因此，在选择查重软件时，需要根据自己学校和导师的要求进行选择。同时，在使用查重软件时，还需要注意保护个人隐私和知识产权，避免泄露个人信息和论文内容。
建议使用付费的论文查重软件更为安全。其实付费软件也不是一开始就要付费的，paperfree新用户免费查10000字，还可以参与活动获取更多免费字数。
肯定当属“知网查重”的市场份额占据最高，每年临近毕业，“论文查重”就会成为最火热的话题，其中不乏吐槽、称赞。说实话，毕业论文是一个极其繁琐、复杂的过程，而从大学毕业也就成了过五关斩六将。首先，毕业生们要撰写一篇论文，然后毕业论文要进行论文查重，论文查重的查重率合格才可以申请毕业答辩，答辩通过就可以办理离校手续了。其中，要想节省时间、精力就只能从论文查重下手了。推荐同学们使用cnkitime学术不端论文查重免费网站，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
目前市面上那么多的查重系统，“知网”为什么是论文查重的榜单第一？
第一，权威性。CNKI中国知网论文检测系统是由清华大学和清华同方于1999年合作研发的我国第一个面向高校教务处、研究生院、科研处等部门的研发。系统主要包括本科大学生毕业论文、硕博论文、期刊论文、会议论文等论文检测系统。该系统优点是价格便宜,且数据库丰富。目前，知网与很多大学、杂志社、出版社都建立了深度的合作关系，早前知网是不提供个人账号的，只能提供给机构、单位使用的。
第二，数据库。国内数据库三大巨头是知网、万方、维普。维普主要收录的是期刊类文章，万方主要收录科技部论文统计源的核心期刊。而知网收录的数据是最全的，拥有庞大的论文数据库和最优秀的查重检测系统。知网收录了6k+种期刊，约664万篇论文全文；尤其以收录核心期刊和专业期刊为主，共9大系列126个专题。它主要应用于大学生毕业论文和学术不端文献的检测，而且实时更新，有助于对我们论文进行精准查重。
第三，安全性。上传知网的论文都是会经过数据加密传输的，可以绝对确保论文安全。
综上所述，知网论文检测软件检测的重复率更准确，检测报告也是权威，可以信赖的。以上就是““知网”为什么是论文查重的榜单第一？”的全部内容，希望阅读后能对大家有所帮助。还想了解更多相关知识，可以关注学术不端论文查重免费网站官网~更多资讯等你来看~
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开题一般都是统一的，学校给的模板
京东分享：企业大数据的新认识与应用
大数据和我们每个人日常生活已经非常紧密地联系在一起了。
随便举个场景的例子，比如说，早上醒来的时候我通过智能手表的数据，发现昨晚的睡眠质量并不是太好，早上洗脸刷牙吃过早饭，步行1000多步来到六道口地铁刷卡坐地铁，两站3块钱到达奥林匹克公园，在地铁上我通过京东手机客户端发现一双我之前浏览过的Nike篮球鞋降价了，京东将这条商品信息主动推送过来，我立马下单购买，节省了100多块钱，并且我把这条信息通过微信分享到了朋友圈。
在这个过程中，我个人生产了睡眠数据、步行距离数据、地铁刷卡消费数据、地铁起点终点地理数据、京东购物数据、微信朋友圈数据，所以作为大数据生产者我一下子生产了这么多数据。而作为大数据消费者，在我以后浏览京东商城或app的时候，系统可能会向我推荐改善睡眠智能的枕头、篮球鞋或与篮球鞋相关的其他商品，而我朋友圈的朋友看到我的分享信息后，他们也可能因为我的分享而去购买。
而我们生产的这些数据，企业尤其是互联网公司拿到后，通过数学统计和挖掘的算法将其进行聚类、拆分和预测得到更多相关数据，通过这些数据对我们每个人进行标签化的描述。如性别，婚姻状况，兴趣爱好，收入情况，是否喜欢运动，促销敏感度等等，这样就得到了我们每个人的很多属性，如人口基本属性、购买能力、行为特征、社交网络、心理特征、兴趣爱好等等。
企业掌握了这些数据之后，他们如何来利用这些数据呢？是通过这些数据来做营销，如精准营销，广告的精准投放，商品的精准推荐？还是通过这些数据精细化企业内部运营管理？又或是通过这些数据改善生产工艺流程、指导产品的二次研发？那就看企业大数据修行的层次了。大数据应用的好，可以真正提升到战略高度，用的不好，大数据也就是锦上添花，可有可无的东西。
按照数据挖掘的聚类思维，企业数据可以分为内部数据和外部数据，内部数据又可以简单分为财务数据和供应链数据（大供应链概念）。当然不同行业的企业经营内容差别很多，如金融行业，涉及到投资、融资、现金管理等财务方面可能多一些，涉及到供应链很少，而生产制造或流通服务行业，涉及供应链的数据就会多一些。
财务数据主要是以财务报表，尤其是财务发布的三大报表为主，资产负债表、利润表以及现金流量表。之后是总帐，总帐里面记账会涉及到科目、科目不够用我们也会设置辅助核算，还有大多企业每年都会做预算，预算大多也是围绕财务指标制定的，或者是以财务预算为主倒推业务预算。当然财务管理中其中一大块还有资金管理。
供应链的数据种类就会更多一些，从供应链上游的供应商到下游的消费者，包括采购，仓储，物流，生产，销售，售后等数据。当然每个环节我们还是可以再进一步去细化。
另外，相信没有一家是自己关起来门来做生产，做营销的，都要积极地去参考外部数据，这其中就包括国家政策、经济环境、股市行情、竞争对手、主要原材料价格等。
大多数企业应该实施了BI系统或报表自动化系统，如果这些系统是由乙方单位负责规划建设，他们在规划或者实施过程中制定的系统方案架构图无非就是分三个层次顶多四个层次。
从下往上说，第一个层次元数据层或者数据源层，就是我们业务应用系统的数据，财务，供应链，人力资源，预算等等。
第二层次叫做大数据存储层，就是把下面每个层次的数据源采集到一个数据仓库里面去，之后就到了第三个层次，分析模型层，基于数据仓库构建分析模型，有的方案甚至将分析模型层直接省略掉，直接到了最后一个层次数据展示层，将分析模型中的数据展示出来。根据笔者多年从业经验，这样的组织形式顶多称之为BI系统，还不能称之为大数据系统。
京东大数据并不是一个单独的系统或产品，京东大数据应用已经融入到每个业务应用系统当中了。我们的大数据采集平台在不影响系统或产品效率以及客户体验的前提自动将所有数据定时、实时采集到Hadoop平台上，以大数据平台为核心，将经过加工、处理、分析和挖掘后的结果分发后各个业务系统以及数据产品中，如商城、采销、数据罗盘、领航等。下图仅供参考：
不是每家企业都是京东，也不是每家企业都是互联网公司，不是每家企业的业务都必须需要大数据的支撑。在满足自己业务需求的前提下，企业是不是也能玩一玩小数据应用呢？答案是肯定的，大数据应用也是可以分层次的，每个层次满足企业对数据不同层次的需要。大致分为5个层次，每个层次是逐级递进的关系。
1.业务监测
这是大数据应用的初级阶段，即传统的DW/BI阶段。在这个阶段，企业部署商业智能(BI)解决方案，其实就是一套自动化报表系统，用以监测现有业务的运行状况。
业务监测，有时也被称为业务绩效管理(Business Performance Management)，指企业使用基本的分析手段，来预警业务运行低于或高于预期的情况，并自动发送相关警示信息给相应业务和管理人员。企业业务和管理人员可以根据之前制定的预警规则，提前掌握业务经营情况，实现提前预警，帮助他们有针对性、有预见性的采取一些措施和手段，来防范于未然。
这个阶段最关键有两个要点，一个是预警规则的设计，经常采用的方法包括参照方法(同期比较、同类营销活动比较、同业标杆比较)或指标方法(品牌开发、客户满意度、产品绩效、财务分析)，指标分析法就是选择合理的指标，当然这里合理指标的选择说起来容易，其实做起来也要费一番脑筋的，给大家举个我之前碰到的例子，当时是给一个做离散制造的企业做方案设计，他们在库存管理方面绩效考核一个非常重要的指标就是存货周转率或存货周转天数，这本来是一个非常正常也是经常使用的指标，但是这家单位的库存管理存在假出库、假入库的情况，这种情况就造成了存货周转率这个绩效指标看起来非常好看，后来我们经过考虑改用动销比，存销比作为指标，将库存指标和销售指标联合起来组合使用，就避免了假出库、假入库的情况。举这个例子的目的，就是想说明我们在做业务监控的时候，指标选择很重要，既要准确、公正地反映出该块业务运营情况，同时还要避免人为造假的情况。
2.业务洞察
业务洞察意味着系统不只是提供数据报表，而是“智能”报表或“智能”仪表盘，需要根据历史数据进一步预测、挖掘出我们通过前面多维分析还不知道的一些数据了。
比如说，笔者以前在给杭州某家连锁酒店做项目的时候，我们需要根据该酒店在全国范围内投资过酒店的经营情况数据来做些更好玩的东西出来，如我们需要根据之前投资过的酒店的装修投入情况，不同档次当前出租率，酒店餐饮部门的上座率和翻台率，营业收入，成本费用以及当地城市竞争对手酒店情况来预测新投资一家酒店的投资回报率和投资回收期。另外，还有就是财务分析中经常会用到的杜邦分析，简单说下杜邦分析，杜邦分析就是从财务的角度对整个企业财务绩效情况进行综合分析的一个模型，他基本原理就是顶端是ROE，针对ROE我们可以分解为ROA×权益乘数，ROA又可以分为销售净利率×资产周转率，之后再次分解，最后成一个全是财务指标的树形结构。由于这些财务指标都是通过财务报表项目，会计科目和辅助核算计算出来的，所以他们之间存在着非常紧急的逻辑关系，这样的话，我们可以计算一些技术手段实现模拟预测，如做下一年预算或规划的时候，想让某些财务指标达到什么水平，我们事先将其进行调整，和他相关的指标也会联动，比如将净利润提高1%，销售收入、营销成本、管理费用等其他指标就需要达到什么程度?这样可以帮我们做到事先预测，更好地做规划和预算。
当然这个阶段可以做预测的还有很多，比如零售行业，大多品类的销售是有销售周期的，基于销售周期我们可以对销售进行预测。也可以根据历史用户对不同营销方式的响应程度、营销费用、营销商品以及营销效果之间的关系，较为准确的锁定目标人群进行有针对性的营销，提高营销效率，降低营销成本。
3.业务优化
业务优化对于绝大多数企业来说还是很具备吸引力的，这也是很多企业日思夜想的目标。其实在这个阶段我们可以一步步来，一点点来做，至少企业是有能力将分析技术嵌入到业务运营之中。这里举个我们之前给传统企业做过一个案例，像大多数企业一样， 这家企业也有ERP系统，在采购环节，我们可以将供应绩效模型引入进来，当然这个供应商绩效模型可能要考虑的因素会比较多，如供货质量、供货效率，次品率，售后服务等等很多因素，采购人员在进行采购的时候可以根据供应商绩效模型自主选择合适的供应商，这是一个例子，另外还可以将主要原材料的市场价格进行实时接入到采购界面，让采购管理人员可以自己掌握采购周期，合理安排采购计划。
在零售行业我们都知道，商品和商品之间，用户和用户之间，用户和商品之间是存在着很强的关联关系，就像大伙常说啤酒和尿布的例子，巧克力和避孕套的例子。这里可以大家稍微说下，大多电商是怎么做的，我们通过这些商品在被购买的记录中找出每两个商品之间的关联关系，这种关联关系并不是对等的，比如说购买了手机的用户一般也会同时购买手机壳，而买手机壳的人不一定也买手机，这就说明手机和手机壳之间是有关系的，而且是强关系。手机壳和手机之间关系是弱关系，这里关系的强弱我们用系数来说明。所以商品和商品之间的这种关系，我们就形成一个商品模型。基于这个商品模型，我们就可以更好向用户推荐他浏览过、购买过、收藏过、评论过的商品了。说完商品，我们再说用户，用户通过类似的浏览行为，搜索行为，评论行为以及购买行为，我们可以找到用户和用户之间的关系。基于用户之间的行为关系，我们可以向用户推荐其他和他相关度很强的用户购买或感兴趣的一些商品。这也就是好多互联网公司做广告推荐，商品推荐，促销信息推荐等常用的做法。
4.数据盈利
数据盈利也就是我们经常谈到数据变现，数据盈利的一种方式就是数据产品化。目前有很多数据服务类公司，可以采集到移动端游戏， app使用情况，用户行为等数据，通过他们数据挖掘和分析的技术，再通过产品或服务的行为进行输出即可实现变现的目的。另外，手机厂商，如小米、华为等，他们都拥有几亿的活跃用户，掌握一手用户在手机的行为数据，甚至包括支付数据。能变现的方面就有很多了，限制他们的就是他们的想法了。另外也越来越多的传统厂商将产品数据化了，如汽车+大数据 变成了特斯拉，家居+大数据变成了智能家居，当然这里能举的例子还有很多。
5.业务重塑
业务重塑应该是大数据成熟度模型的最高阶段。在这个阶段，某些企业希望利用对客户使用方式、产品效能行为及总体市场趋势的分析，将商业模式转换到新市场的新服务，例如：京东的新开展的业务，京东金融、京东智能。此外，我们可以发挥一下想象力，BAT有哪些业务是以主营业务数据为基础开拓出来的，是不是能想到很多？
中国乃至世界真正拥有大数据的企业不多，我们是幸运的，拥有电商全价值链的大数据，如何挖掘这座金矿？限制我们的只有我们自己的想法。
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计算机毕业论文中需求分析怎么写？ 帮你在5173论文网找到一篇，他们网站还有很多资料可以参考的。下面就是你要的可行性分析： 可行性分析分析 可行性研究的目的就是用最小的代价在尽可能短的时间内确定问题是否能够解决。本网站的可行性分析主要从经济可行性和技术可行性两方面进行说明。 经济可行性分析 经济可行性分析是对项目的经济效益进行评价，本课件发布网站作为一个毕业设计，无需开发经费，所以本网站在经济上是可行的。 技术可行性分析 技术上的可行性分析主要从软、硬件两方面分析实现网站开发的可行性。 该教务信息发布网站采用了当前新兴的Browser /Server模式，即浏览器／服务器模式。B/S模式，是一种从传统的二层CS模式发展起来的新的网络结构模式，其本质是三层结构CS模式。在B／S模式中，客户端运行浏览器软件。浏览器以超文本形式向Web服务器提出访问数据库的要求，Web服务器接受客户端请求后，将这个请求转化为SQL语法，并交给数据库服务器，数据库服务器得到请求后，验证其合法性，并进行数据处理，然后将处理后的结果返回给Web服务器，Web服务器再一次将得到的所有结果进行转化，变成HTML文档形式，转发给客户端浏览器以友好的Web页面形式显示出来。 参考资料： lw5173/article/html/678 麻烦采纳，谢谢! 论文中需求分析大概要占多少字 根据主题来定吧，基本提出问题要占到四分之一，需求分析应该是其中一小部分。 计算机毕业论文需求分析要怎么写？还要弄什么前言。目录。内容。附录 你是要写需求罚析类的毕业论文还是毕业论文中有需求分析这一块？需求分析说起来其实很简单的，网上找点书看看就行了计算机毕业设计需求分析怎么写？ 看到国毕业资料网有这方面的资料，给你参考一下吧~！应该会有所帮助的 需求概述 企业实践是从大四学期进行的，为期半年到一年。因此在大四第一学期开始之前，学院要联系企业为学生提供企业信息，学生要提交简历为企业提供学生信息，同时学生要在学院找实习指导导师，需要了解学院导师的信息，而学院导师在批准申请学生之前也要了解学生的信息。 在学生找到企业实习单位后，有些企业是学生自己联系得，所以这些企业的信息也要提供给学院，除此之外，学生在什么企业实习，在企业的指导教师，在学院的指导教师，这些关系在学生进入企业前学院都是必须要掌握的。 在学生进入企业实习后，学院导师要自己所指导的学生进场跟踪管理及指导工作，并与学生实习企业保持联系，以及时了解学生实习状况。一般学生、企业导师和学院是通过阶段汇报表，检查表，中期检查的中期检查表，及到实习完毕时实习鉴定表的形式对各个阶段进行跟踪了解的。 在企业实践的整个过程中，由于学生实践的单位多，远且分散，而学院、学生和企业之间的相互交流非常密切，人工的方式给学院的管理工作很多负担，为了提高学院的工作效率和管理水平，需要设计企业实践信息交互平台[1]。 具体的可以去他们官网看看 ，有很多免费资料的~！学习一下肯定对水平提高有好处！~ 参考资料：lw328/ 数据结构课程设计的需求分析怎么写 一 需求分析： 在该部分中根据设计题目的要求，充分地分析和理解问题，叙述系统的功能要求，明确问题要求做什么？以及限制条件是什么？ 1．1问题描述 1．2基本要求 (1) 输入的形式和输入值的范围； (2) 输出的形式； (3) 程序所能达到的功能； 二 概要设计 说明本程序中用到的所有抽象数据类型的定义。主程序的流程以及各程序模块之间的层次(调用)关系。 1、 数据结构 2、 程序模块 3、各模块之间的调用关系以及算法设计 三 详细设计 实现概要设计中定义的所有数据类型,对每个操作写出伪码算法;对主程序和其他模块也都需要写出伪码算法(伪码算法达到的详细程度建议为:按照伪码算法可以在计算机键盘直接输入高级程序设计语言程序);写出出函数和过程的调用关系. 四 测试与分析 测试数据，输出测试的结果，这里的测试数据应该完整和严格。并对结果进行分析。 五 总结 总结可以包括 : 课程设计过程的收获、遇到问题、遇到问题解决问题过程的思考、程序调试能力的思考、对数据结构这门课程的思考、在课程设计过程中对《数据结构》课程的认识等内容。 软件的需求分析怎么写啊？ 1. 引言 编写目的:编写此文档的目的是进一步定制软件开发的细节问题,便于用户与开发商协调工作.本文档面向的读者主要是项目委托单位的管理人员.希望能使本软件开发工作更具体. 项目背景 项目委托单位:****公司 开发单位:***公司 定义 参考资料 2. 任务概述 目标: <1> 决策支持:根据公司的要求及时提供所需报表及文件,并在适当时候对各部门领导给予销售及进货等方面的提示 <2>提高效率:利用软件进行管理,避免人工管理的失误以及 延迟性,从而实现高效率的管理. 运行环境: <1> 硬件方面:Pentium级处理芯片 1兆显存的兼容显卡 256色,800*600的兼容显示器 标准兼容打印机 <2>软件方面: WIN95操作系统 条件与限制: 编程用计算机一台 完成期限2000/7/1 无资金供给 3. 数据概述 数据流程图如下: 静态数据:包括系统登录密码,各数据库所在位置,系统分析原始数据 动态数据:包括各数据库内各项显示数据,用户登录信息,系统时间 数据库描述: 人事管理数据库:公司内人员的个人详细信息,包括档案信息 销售管理数据库:当日销售记录及以前的销售统计,用于销售分析 财务管理数据库:公司内部账目及收支情况详表 技术管理数据库:公司所需各技术档案的详细记录(包括文档) 数据字典: <1>数据流词条描述: 1.数据流名:登录信息 来源:用户的输入 去向:系统内部检验部分 组成:用户名,密码 流通量:每次登录输入一次 2.数据流名:登录结果 来源:系统 去向:用户 组成:返回信息 流通量:每次登录返回一次 3.数据流名:输入修改信息 来源:用户 去向:系统判断部分 组成:根据各数据库内容而不同 流通量:依用户输入而定 4.数据流名:反馈信息 来源:系统判断部分 去向:用户 组成:系统经判断后发回的字符数据 流通量: 依系统当前信息而定 5.数据流名:识别信息 来源:系统内部检验部分 去向:系统判断部分 组成:系统各数据库的标识信息 流通量:用户每次输入流通一次 6.数据流名:处理信息 来源:系统判断部分 去向:各数据库处理部分 组成:读取/修改标识,读取/修改的变量名称 流通量:用户每次输入流通一次 7.数据流名:读取修改 来源:系统判断部分 去向:系统各数据库 组成:读取/修改标识,读取/修改内容 流通量: 用户每次输入流通一次 <2>数据文件词条描述: 1.数据文件名:人事数据 简述:存储人员信息 数据文件组成:人员的各项信息(以CString类型为主) 2.数据文件名:销售数据 简述:存储当日及从前的销售记录 数据文件组成:销售的各项信息 3.数据文件名:财务数据 简述:存储财务管理信息 数据文件组成:财务管理的各项记录 4.数据文件名:技术数据 简述:存储公司内部使用的技术档案信息 数据文件组成:技术档案名称,内容 <3>加工逻辑词条描述: 1.加工名:检验 ......>> 如何分析设计需求分析 项目需求分析是一个项目的开端，也是项目建设的基石。在以往建设失败的项目中，80％是由于需求分析的不明确而造成的。因此一个项目成功的关键因素之一，就是对需求分析的把握程度。 在原则上，需求阶段监理应尊重承建方的项目管理和项目分析能力；在具体的任务开展上，以不深入、不干扰承建方的自 *** 为主，除非在项目合作过程中发现承建方的项目管理以及项目分析能力存在很大的差距和不足。 为了保证项目的成功，监理方必须加强项目管理和项目分析工作，在具体的操作上可以坚持吸收、同化、贯彻的方法和手段。其中，需求分析是一个项目的开端，也是项目建设的基石。在以往建设失败的项目中，80％是由于需求分析的不明确而造成的。因此一个项目成功的关键因素之一，就是对需求分析的把握程度。而项目的整体风险往往表现在需求分析不明确、业务流程不合理，用户不习惯或不愿意去用承建方的软件。作为第三方的监理公司，必须提醒承建方、客户方重视需求分析的重要性，采用必要的手段和方法来进行需求调研，同时监理方也应深入具体的需求调研中去。只有这样才能切切实实地把握用户的需求和方向，才能在将来的功能界定、开发范围上有发言权。 需求分析不象侦探推理那样需从蛛丝马迹着手，而是应该先了解宏观的问题，再了解细节的问题。 一个应用软件系统（记为S）的涉及面可能很广，可以按不同的问题域（记为D）分类，每个问题域对应于一个软件子系统。 S={D1，D2，D3，…Dn} 问题域Di由若干个问题（记为P）组成，每个问题对应于子系统中的一个软构件。 Di={P1，P2，P3，…Pm} 问题Pj有若干个行为（或功能，记为F），每个行为对应于软构件中的实现接口。 Pj={F1，F2，F3，…Fk} 需求说明书应该对于那些只想了解宏观需求的领导，和需要了解细节的技术员都合适。在写需求说明书时应该注意两个问题： 1.最好为每个需求注释“为什么”，这样可让程序员了解需求的本质，以便选用最合适的技术来实现此需求。 2.需求说明不可有二义性，更不能前后相矛盾。如果有二义性或前后相矛盾，则要重新分析此需求。 重点监控需求分析 由于项目的特殊性和行业覆盖的广阔性，以及需求分析的高风险性，软件需求分析的重要性是不言而喻的，同时需求分析又的的确确难做。其原因基本是由于以下情况造成的。 客户说不清楚需求 有些客户对需求只有朦胧的感觉，当然说不清楚具体的需求。例如全国各地的很多部门、机构、单位在进行应用系统以及网络建设时，客户方的办公人员大多不清楚计算机网络有什么用，更缺乏IT系统建设方面的专家和知识。此时，用户就会要求软件系统分析人员替他们设想需求。工程的需求存在一定的主观性，为项目未来建设埋下了潜在的风险。 需求自身经常变动 根据以往的历史经验，随着客户方对信息化建设的认识和自己业务水平的提高，他们会在不同的阶段和时期对项目的需求提出新的要求和需求变更。事实上，历史上没有一个软件的需求改动少于三次的！所以必须接受“需求会变动”这个事实，在进行需求分析时要懂得防患于未然，尽可能地分析清楚哪些是稳定的需求，哪些是易变的需求，以便在进行系统设计时，将软件的核心建筑在稳定的需求上，同时留出变更空间。咨询监理方在需求分析的功能界定上担任一个中间、公平、公正的角色，所以也必须积极参与到需求分析的准备中来，以便协助客户方和承建方来界定“做什么”、“不做什么”的系统功能界限。 分析人员或客户理解有误 软件系统分析人员不可能都是全才，更不可能是行业方面的专家。客户表达的需求，不同的分析人员可能有不同的理解。如果分析人员理解错了，可能会导致以后的开发工作......>> 论文需求分析该如何写急用啊！！！！ 15分 我帮你写，我不是代理 计算机专业毕业论文中需求分析的基本任务怎么写 深入企事业机构用户进行调研 认真分析用户的实际需求 主要包括系统的功能、性能、安全及可靠性、接口等 关于京东论文中的需求分析怎么写 京东论文中的需求分析 我提供， 我帮你。
论文不可以直接改别人SPSS分析的数据。
论文上面的数据最好是不要随便改动，因为这是经过非常严格的实验得出来的结果，不是说你想改就能改的，假如你要改变数据的话，那么你前面所有的论据都需要做相应的调整，或者你也可以重新做一次实验，得出不一样的数据，再跟你的导师商量一下，看他是否允许改变吧。
毕业论文数据算错了怎么办
1.找出错误点：
重新检查数据计算的每一个环节，找出错误产生的具体环节和原因。
2.重新收集数据：
如果数据的错误比较严重，那么就需要重新收集数据并进行分析。这虽然可能会花费一些额外的时间和精力，但对于保证论文的准确性是非常重要的。
3.与研究导师和评审专家沟通：
及时向研究导师和评审专家汇报数据错误的情况，并请求他们给予指导和建议。
4.修改论文结论：
如果重新收集数据不现实，或者修改所得结果对整体结论基本没有影响，则可以在论文中说明错误点和误差范围，并尝试在结论部分描述其中得到的其他有意义的结果。
总之，遇到这种问题，不能选择隐瞒或回避，应该及时采取行动以保证论文的科学性和可靠性，同时需要诚恳地向导师和专家说明情况并接受批评和教导。
高等学校和科学研究机构的研究生，或具有研究生毕业同等学力的人员，通过硕士学位的课程考试和论文答辩，成绩合格，达到上述学术水平者，授予硕士学位，基于此，硕士学位论文成为检验学业学术水平的重要依据和必要环节。
结构严谨，表达简明，语义确切。摘要先写什么，后写什么，要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯，互相呼应。毕业论文的撰写及答辩考核是顺利毕业的重要环节之一，也是衡量毕业生是否达到要求重要依据之一。
但是，由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。
撰写毕业论文是检验学生在校学习成果的重要措施，也是提高教学质量的重要环节。大学生在毕业前都必须完成毕业论文的撰写任务。申请学位必须提交相应的学位论文，经答辩通过后，方可取得学位。可以这么说，毕业论文是结束大学学习生活走向社会的一个中介和桥梁。
由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。
不可以。 毕业论文查重数据是不可以改的，而且改了也没有用，后面交上去是会别查出来的，毕业论文是不能抄袭的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
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。
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）。
如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断
写论文常用的数据分析方法如下：
一、描述统计
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
二、相关分析
相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。例如，人的身高和体重之间；空气中的相对湿度与降雨量之间的相关关系都是相关分析研究的问题。
1、单相关：是指两个变量之间的相关关系。如产品产量与单位产品成本之间的关系等。只有一个因变量和自变量。
2、复相关：是指一个变量与另外两个或两个以上变量之间的相关关系。
3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，两个随机变量在排除了其余部分或全部随机变量影响情形下，称为偏相关。
三、方差分析
通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。各研究来源必须是相互独立，且各总方差相等。
1、单因素方差分析：研究中只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。
2、多因素有交互方差分析：有两个或者两个以上的因素对因变量产生影响，同时考虑多个因素之间的关系。
3、多因素无交互方差分析：分析多个因素与因变量的关系，但是各因素之间没有影响关系或忽略影响关系。
四、假设检验
1、参数检验：其基本原理是已知总体的特征下，对一些主要的参数进行检验。
2、非参数检验：非参数检验是在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。主要方法有：总体分布的卡方检验、二项分布检验、单样本K-S检验等。
数据分析可以分成两部分，一部分是对分析过程及分析结果的描述，另一部分是结合专业知识对结果进一步分析，为什么会出现这样的结果。
如果完全没有思路推荐使用spssau，里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。
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。
统计描述一般指的是均数、标准差等
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，有无修正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