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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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
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渠道一、学校图书馆图书馆和毕业论文可以说是官方标配，至少在毕业前的两个月里你每天要花大量的时间呆在图书馆。图书馆的图书量大且范围广，能够满足学生的要求，关键学校图书馆的文献资料权威度很高，不用担心自己找的文献有质量问题，但是大部分都是纸质图书，因此在后期引用的过程中会比较的麻烦，同时毕业论文检测也会受到影响。渠道二、互联网除了学校图书馆，互联网应该是大家使用频率最高的文献搜集渠道。目前比较受欢迎的有知网、百度学术、爱学术等，但是这些平台的期刊居多，对于博士和硕士论文的参考价值不高。最重要的是文献的质量和真实性难以查证，存在虚假信息和数据，因此在提交毕业论文检测前，建议大家权威的平台重新考证文献的来源。渠道三、学长学姐和导师建议你多结交几位你们学院的优秀研究生学长学姐，因为他们已经有了相关的经验并且手上的文献资料肯定是要比你的丰富，当然有的导师也会直接根据学生分的研究课题提供资料包，这些资料包的珍贵性可想而知，入伙你有幸进入行业交流群，那就更不用担心参考文献的搜集了，行业群往往能在第一时间发布最新的消息，如果你担心权威度，可以询问导师，当然，在毕业论文检测的时候，这些参考文献的质量也会一眼看出。
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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如何利用数据分析工具，对自己的文章进行诊断
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
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