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学术论文中的数据收集规则

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学术论文中的数据收集规则

论文写作技巧:一、写作前                   1、要知道在引言中陈述论点。2、用论文的剩余部分陈述理由和证据,使论点得到充分支持。3、考虑一下呈现这些内容的顺序:怎样安排段落之间的结构才是最清晰、最有说服力。二、论文结构安排技巧                            1、相似的想法通常应该集中在一起,而不是四处分散。  2、每个段落应该在字体上有区别,比如缩进或在段落之间留出额外的行间距。   3、每一段只应该陈述一个要点。 4、每个段落都可以看作是一篇小短文。以主题句开头,介绍段落的主要观点;进一步解释这个观点;                   为观点提供相应的证据;                             解释或分析证据;                              总结要点,并指出其是如何与整体论点相关联的。             5、每一段都应该使用过渡词或短语连接到下一段。   6、段落的顺序应该符合逻辑,前后一致。   7、一旦同学写好了初稿,试着用一句话总结每个段落的要点。

学术堂分享硕士毕业论文的三种资料收集方式:1、卡片收集。卡片的特点在于易于分类、易于保存以及易于查找,平时将自己认为有价值的资料收集,分门别类,在写论文期间就可以进行组合,对于资料的收集非常便利。在收集的过程中,可以将一个问题写在一张卡片上,空间不允许时也可以分别写在几张卡片上。资料的收集方式因人而异,如果自己认为比较符合自己的习惯,就可以选择卡片收集。2、做笔记。做笔记是一个边阅读边思考的过程,这是任何一个硕士论文作者都要经历的过程,读书报刊时或搞调查研究时,随身带笔和纸,随时记下所需资料的内容或有关的体会、理论观点等。特别需要提及的一点是,在做笔记时,最好空出部分页面,以便随时写下对有关摘录内容的理解、评价和体会。  在硕士论文的写作过程中,经常需要走访企业,进行实地调查来获取企业数据。因此,学会如何高质量地做笔记,是一个十分重要的问题。在做笔记的过程中需要注意三个方面的内容:(1)谈话要遵循共同的标准程序,要准备好谈话计划,包括关键问题的措辞以及对谈话对象所做回答的分类方法。(2)访谈前尽可能收集有关被访者的材料,对其经历、个性、地位、职业、专长、兴趣等有所了解;要分析被访者能否提供有价值的材料;要考虑如何取得被访者的信任和合作。(3)访谈所提问题要简单明白,易于回答;提问的方式、用词的选择、问题的范围要适合被访者的知识水平和习惯谈话内容要及时记录。 3、剪贴报刊。在日常的工作或者学习中,将有用的资料从报纸、刊物上剪下来,或复印下来,再进行剪贴。把应剪的资料分类贴在笔记本或卡片上,这种方法的优点是可以节省抄写的时间。无论是用卡片收集资料,还是摘录资料,还是剪贴资料,都必须注明出处。如果是着作,则要注明作者、书名、出版单位、发行年月;如果是报纸,则要注明作者、篇名、版次、报纸名称、发行年月日;如果是杂志,则要注明作者、篇名、杂志名称、卷(期)号、页码等,以便附录在硕士论文的后面。

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学术论文数据收集

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学术论文数据收集浅析

论文数据来源有:1、专业行业网站或统计网站(年鉴)。 主要依据主题的相关专业行业网站获取数据,同时注意记录各种数据源。2、相关的新闻报导,或者是学术文献文献作为数据的来源。 但需要对最新的数据进行整理。3、上市公司的年报或者市政府门户统计的经济数据,这种数据相对来说比较宏观的数据,准确一点。 4、相应的内部员工提供。 通过访谈、问卷调查、运营数据收集等获得。资料:论文是一个汉语词语,拼音是lùn wén,古典文学常见论文一词,谓交谈辞章或交流思想。 当代,论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章,简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段,又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

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。

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学术论文数据收集与分析

我觉得主要还是要分析一下,里面主要讲的是什么内容?然后有没有自己的观点?这个才是最重要的部分,如果写一篇文章全是别人的观点,没有自己的观点,那么这篇文章也就是一篇综述,写的论文的话,应该就是要在一定程度上要发表自己的观点才行。

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对学术论文进行分析的时候 要先看摘要 然后再看引言 大概了解文章的情况 再挑出文章的研究方法和研究数据 最后看研究结论以及学术论文当中的例子 这样才能更好的了解这篇文章

论文的数据收集

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