参考文献可以在百度学术中找到。 文献资料或是相关资料可以在相关论文数据库中找到。 具体数据在国家统计官网,相关专业网站可以找到,希望可以帮到你。可以根据百度上搜索出的今年的数据,计算,进行修改的。 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怎么查找论文数据我们可以通过几个渠道获得中国的数据。查找《中国统计年鉴》等是一个选择,特别是在几年前,几乎是唯一的选择。好多图书馆里都收藏《中国统计年鉴》等,翻出有你所需数据的那一页,复印是一个不错的选择,当然你也可以选择拿出纸和笔,把所需要的数据都抄写下来。为了便于对这些数据做进一步的处理,接下来的工作可能有点枯燥:把你找的数据一个一个地输入到电脑。当然,现在情况改善好多了,比如要查找2004年的《中国统计年鉴》,中华人民共和国国家统计局网站提供免费下载,百度一下可以找到。 如果你需要一应俱全的最新宏观经济数据,一个宝贵的来源是中国国家统计局提供的《进度统计数据》,百度一下可以找到。 如果想要从数据收集之日起的完整国民经济核算资料,权威的来源是中国国家统计局国民经济核算司出版的《中国国内生产总值核算历史资料》(1952-1995)和《中国国内生产总值核算历史资料》(1996-2002)。在这两本年鉴里,提供了核算中国GDP的详实数据。特别是《中国国内生产总值核算历史资料》(1996-2002)提供了电子版,电子版数据不仅提供1996-2002年的详实数据,还大致回溯了1952-1995年间的数据,非常好用。 如果你想要从数据收集之日起的较为完整的宏观经济数据,《新中国五十年统计资料汇编》和《新中国55年统计资料汇编》是一个不错的选择。遗憾的是,它们都没有提供电子版,但后者可以在中国资讯行下载。 另外,还有许多收费网站提供较为详实的中国宏观经济数据,比如中国资讯行数据库,,百度一下可以找到、中国经济信息网 ,百度一下可以找到等。这些数据库很方便,但如果你没有登陆权限,也只能够“望梅止渴”了。 如果你还没有找到你想要的数据,下面的一个网站也许有用。人大经济论坛 ,百度一下可以找到。 提供大量的可供下载的经济学资源,而且还有许多有用的连接。当然,这是一个免费的网站,但下载某些资源时,说不定要求一定的所谓积分限制。 如何找美国的数据 由位于华盛顿的美国政府印刷办公室出版、经济顾问委员会撰写的《总统经济报告》(Economic Report of President),提供了有关美国当前经济形势的描述和主要宏观经济变量数据。相当多的数据都可以追溯到1959年,甚至个别的可追溯到1929年。可能你已经留意到了,好多有关美国的图形,都是采用《总统经济报告》(2005)所附数据生成的。这些数据可以免费下载,网址是,百度一下可以找到。 。 如果需要一应俱全安的数据,一个宝贵的权威来源是,美国商务部统计局出版的《美国统计概要》(Statistical Abstract of the United States),相当一部分数据可以免费下载,,百度一下可以找到。 。 如果想获得最近数据的详细资料,一个不错的选择是,美国商务经济分析局每月出版的《当代商业纵览》(Survey of Current Business)。,百度一下可以找到。 如何找国外其它经济体的数据 对富裕国家来说,最有用的资料来源于经济合作与发展组织(Organization of Economic Cooperation and Development,简称OECD)。经济合作与发展组织的成员包括:奥地利、澳大利亚、比利时、加拿大、捷克共和国、丹麦、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、意大利、日本、卢森堡、墨西哥、荷兰、新西兰、挪威、波兰、葡萄牙、韩国、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国和美国。看来,世界上的富裕国家大都属于该组织,其产出占世界产出的70%左右。OECD百度一下可以找到,提供三种极为有用的数据。 OECD经济展望(OECD Economic Outlook),每年出版两次,提供许多跨国宏观经济数据。这些数据一般都上溯到20世纪70年代,而且具有很好的一致性。 OECD就业展望(OECD Employment Outlook),每年出版一次,专门提供劳动力市场的数据。 OECD历史统计(OECD Historical Statistics),不定期出版,将当期数据和过去数据放在一起。 对于不是OECD成员的国家和地区,可以从其它国际组织那里获得相关数据,比如国际货币基金组织(International Monetary Fund,简称IMF),百度一下可以找到。IMF提供《国际金融统计年鉴》(International Financial Statistics Yearbook),它主要提供成员国的金融数据,但也包括一些总体数据,比如GDP、失业和通货膨胀等。 另外,世界银行提供的《世界经济发展指标》,是世界银行最大众化的统计类读物,提供光盘版。 至于若干国家长期的统计数据,两个不可多得的数据来源是,Heston-Summers数据库和Madison数据库。Heston-Summers数据库提供168经济体在1950-2000年间的跨国可比数据,在宾夕法尼亚大学国际比较中心(Center for International Comparisons at the University of Pennsylvania)网站上可以下载,百度一下可以找到。Madison数据库提供了自1820年以来56个经济体的数据。 最后,如果还没有找到你要的数据,不妨登陆下面的两个网站,也许是根稻草。哈佛商学院的宏观经济学资源网站百度一下可以找到,提供了大量连接。由密西西比大学Bill Goffe维护的一个网站百度一下可以找到,不仅列出了数据来源,而且还列出了有关经济的其他信息来源。 1、论文题目:要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录:目录是论文中主要段落的简表。(短篇论文不必列目录)3、提要:是文章主要内容的摘录,要求短、精、完整。字数少可几十字,多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词:关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的,是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语,便于信息系统汇集,以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词,另起一行,排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词,在确定主题词时,要对论文进行主题,依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文:(1)引言:引言又称前言、序言和导言,用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图,说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2)论文正文:正文是论文的主体,正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容:a.提出-论点;b.分析问题-论据和论证;c.解决问题-论证与步骤;d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料,列于论文的末尾。参考文献应另起一页,标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文:标题--作者--出版物信息(版地、版者、版期):作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是:(1)所列参考文献应是正式出版物,以便读者考证。(2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
文献和报告里有你需要的相关内容
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。
要想得到准确的数据信息,我们一般会选择合适的搜索引擎与数据库,具体我们往下看!
1. 搜索引擎推荐。
判断一个搜索引擎的优劣,有几个简单的指标:结果多而优质、速度快、搜索结果排序合理、界面简洁。
青藤小编常用的搜索引擎是Google(包括旗下的Google scholar)和Bing,它们符合我上面所列的所有标准。详列所有可能的搜索引擎是没有意义的,因为人们总会相对固定地使用两到三个搜索引擎。况且,据我所知,这两个搜索引擎可以胜任绝大多数科研领域问题的搜索。
2. 搜索引擎的作用。
引擎不是用来深入查找文献的。如果你只是有一个大概的方向,那么使用搜索引擎是合理的。对搜索引擎的结果不要抱过高的期望。通常地,搜索引擎的结果是表面的。但表面的结果对我们粗略地理解一个领域来说是有用的。
互联网的信息鱼龙混杂,想要得到准确可信的信息,你需要仔细地对搜索的结果进行分析。我推荐两个办法:一是尽可能使用官方网站的信息;二是利益无关。为此你需要知道一般的网址标识符的含义:
.com的意思是说这个网站是公司性质的,这意味着这个公司可能有利益倾向。
.net是网络服务公司。
.cn很常见,代表中国。
.org是非盈利组织,一般来说,很多专业领域的组织和协会属于此类。
.edu意味着这是一个教育研究机构,它可能意味着利益中立。
3. 搜索引擎及数据库的使用方法。
大多数搜索引擎,总是对Google进行模仿或进行少量的修改。因此本文以Google scholar为例来说明如何使用搜索引擎。熟练地使用高级检索是非常重要的,它是资深搜索者的明显标志。为此你需要学习基本的逻辑运算。
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论文中的参考文献标注在文档结尾。
参考文献类型及文献类型,根据GB3469-83《文献类型与文献载体代码》规定,以单字母方式标识:专著M ; 报纸N ;期刊J ;专利文献P;汇编G ;古籍O;技术标准S ;
学位论文D ;科技报告R;参考工具K ;检索工具W;档案B ;录音带A ;
图表Q;唱片L;产品样本X;录相带V;会议录C;中译文T;
1.1 本标准规定了各类型出版物中的文后 参考 文献 的著录项目、著录顺序、著录用的符号、各个著录项目的著录 方法 以及参考文献标注法。
1.2 本标准专供著者与编者编纂文后参考文献使用,而不是图书馆员、文献目录编纂者以及索引编辑者使用的文献著录规则。
2.1 文后参考文献:为撰写或编辑论著而引用的有关图书资料。
2.2 识别题名:国际连续出版物数据系统 (ISDS) 认可的某种连续出版物唯一的名称。
本标准分别规定了专著、连续出版物、专利文献、专著中析出的文献以及连续出版物中析出的文献的著录格式。
引用参考文献方法如下:
一、不能抄袭
1、对于观点,需要重新总结,用自己的话适合自己文章的语言,重新在文章中描述一遍并注释。
2、对于数,需要准确地使用数据的环境、条件等等,标明来源并注释。
3、对于一些经典的话要引用原文,须在文章将原文用双引号括起来,表明是原文引用参考文献,并注明出处。文章应有自己观点和立场,每一篇论文的观点和立场应该有所不同。直接照抄其他论文中的原文,是对论文的一种马虎态度,没有深刻考虑被引论文的立场和自己论文的上下文。
二、引用来源
1、专业论文应尽量引用专业来源,优先级如下:学科较著名的开创性的论文、有影响力期刊的论文、有影响力会议的论文、学术著作、一般期刊论文、会议论文、协议的版本、法律的版本、手册的版本、经典教科书、一般指导性书籍、大众期刊、报纸、商业期刊、网站、个人博客等。
2、查找引用源应该查找一级出处。就是最开始发表这一观点的论文。该论文可能被其他论文引用,则引用论文为二级论文。只有一级出处才是最真实的表现,其他的二级出处可能掺杂其他作者的立场和观点。只有找到了一级出处才说明作者对该问题做了较深刻的研究。
3、引用来源的选择。有时都是一级出处但仍可选择。比如同时有书,论文,网站,数据库,综述等等。论文一定要引论文,论文往往是最原始的。有研究性论文就不要使用综述,综述往往是二级出处。有论文就不用书,除非书中有很大的改动。有论文和书,网站和数据库就不要考虑。
三、引文出处的排列顺序
按出现顺序排序:在文章中先出现的引用先列出处。现在一般的中文杂志都应该是按照此标准。但是,实国内学生的做法往往没有顺序,看看注释列表也没有什么顺序。这样只能说是还没有了解论文的基本写作原则,更不利于后期的论文查重。
四、出处的写法
一般的杂志会给出自己排版方法和顺序,是为方便读者能找到原文,所以一切以此原则出发。如一篇论文在一个没有出版物的学术会议上发表,那最好标注电子版本的地址,同理适用于内部研究报告。所使用的数据库,手册也应标注上版本,年代,网址方便查找,书籍应当注明页码。
文献引用应渗透到全文的不同部分
许多论文只在引言中引用参考文献,实际上论文各部分可能都涉及必要的文献引用(如果引用只出现在引言中,就显得不专业)。
1、在标题中引用文献的情况极少出现,往往是对一篇文章改错或纠错时在标题中直接引用(原文标题甚至作者)。
2、在摘要中引用的文章一般属于重要的文章。然而,摘要是可以独立阅读的文本,因此不能采用编码引用。可以采用作者、出版物简写、卷、年、起始页的格式来引用某文献,具体如何做,应看出版物指南。
3、大量的文献引用通常出现在引言中,通过引用参考文献来实现如下目的:说明你问题的来源是什么,问题为何重要;指出你面对的问题已经有了哪些工作,还有哪些空白;指出你将采用前人的哪些方法或结果;交代你的工作将推进、补充或纠正之前的哪些工作。
4、在介绍方法时,需要引用文献来说明方法的来源。即便你给出了自己的方法,也适当引用别人的方法,对比说明你的方法有何优势,或者引用别人的工作以检验你的方法的合理性。
5、对于结果的介绍,也需要引用文献来说明你得到了什么新的或者不一样的结果。在讨论结果时,需要引用文献来说明你思考问题的方式合理。如果你的论文涉及过程分析,那么还需要交代使用了谁的方法。
6、最后,在介绍结论时,可以对比文献指出你有什么重要贡献等。
总结而言,为了显得很专业,需要引用原始文献、引用亲自阅读过的文献、引用相关文献、尊重文献的本意、满足格式要求和引用规范、将文献工作逻辑地嵌入到自己内容介绍之中、将文献引用贯穿到全文各个部分。
知网检测系统识别参考文献的标准:
1、 有明显的“参考文献”标记,参考文献4个字独占一行,下面是各个参考文献条目;
2、 每个参考文献有明显的标号,标号可以是以下任意一种:【Num】、[Num]、(Num);
3、标号可以是Word自动生成也可以手工书写;
4、标号内不要添加标点符号,例如:不要[Num.]或(Num、)等;
5、 每个参考文献中最好有时间休息或者URL或《》书目信息;
6、一条参考文献内及在此条参考文献没有结束时不要有手动换行或者回车符(即顺其自然,满行后会自动换行。)
已发表内容引用
对于已发表的研究性文章,可直接标注引用:每次引用已发表的研究时,都要在引文的结尾插入与论文结尾参考文献列表对应的论文编号。例如:
“ Xu et al. previously showed that… [1]”
如果您使用的内容直接来自已发表的文章,则需要使用引号来表示逐字引用文本,并标注出处。例如:
“ Al-Abadi et al. concluded that “this clearly shows a strong association between the two factors”[2]”
通常,恰当的做法不是直接引用,而是改写其它作者的话,与上面描述他人研究成果的第一个例子类似。在这种情况下,不直接引用 Al-Abadi 等人的话,而是将这一结论进行合理描述,方法如下:
“ Al-Abadi et al. concluded that there was a strong association between factor A and factor B [2]”
关键是,这句话用不同的语句描述了相同的结论,这样就无需使用引号了。通常来说,不应逐字引用整个句子或段落,直接引用应仅限于引用短语。
毕业论文数据可以在多个地方找到。首先,你可以通过学校图书馆的数据库或者在线期刊获取相关的学术论文和数据。其次,你可以通过向相关的机构或者企业申请数据,例如国家统计局、各大银行、科研机构等等。还可以通过网络搜索相关的数据资源,例如GoogleScholar、百度学术等等。在选择数据时,需要注意数据的来源、质量和可靠性,以保证毕业论文的严谨性和科学性。
1、充分利用学校图书馆资源,高校的图书馆是大学里储藏图书和文献资源最为丰富的地方。2、学校资源不够用或者校网没有可用的文献资源,可在文献资源较多、覆盖全部领域的文献搜索网站上查找文献,例如“文献党下载器”该站几乎整合了所有文献数据库资源,如:知网、万方、维普、Web of Science、PubMed、Elsevier(sciencedirect)等等,在家就可做到文献下载自由。3、收集文献要以发表在研究领域主流期刊上的文章为主,这一类论文通常经过严格考证、反复推敲,是最具代表性的文献。选取研究领域较为经典的几篇著作(被引量较高的),然后溯源这些论文的参考文献,通过“顺藤摸瓜”的方法可以找到一系列质量较高的论文
论文查找文献的途径有:中国知网、百度学术、万方数据库、Pubmed
1、中国知网。输入主题或者关键词进行查询,这也是最常用的一种方式,中国知网也是国内最权威、最常用的一个数据库。
2、百度学术。百度学术上面有很多中文文献,百度学术搜索可检索到收费和免费的学术论文,可以通过时间筛选、标题、关键字、摘要、作者、出版物、文献类型、被引用次数等指标进行精准检索。
3、万方数据库。万方数据库也是国内较大的一个文献数据库,可以输入相应的关键词进行查找。
4、Pubmed网站。Pubmed网站是较全的英文文献数据库,在里面输入文献DOI号,文章题目即可。
以上内容参考:百度百科-百度学术 中国知网
《大数据》期刊投稿难度大数据如今应用是比较广泛的,这方面可以写作的关联热词有很多,比如数据分析,云计算,数据挖掘等,这样的论文也是很容易投稿的。大家可以发表一些热门的选题论文,选题要新颖,这样投稿成功率是比较高的。大数据时代在论文完成后,就需要挑选合适的数据方面的刊物,可以先投递级别较高的刊物,根据修改意见对论文进行修改,并及时与期刊编辑进行交流沟通,了解论文存在的主要问题。多次修改后,论文就很容易投稿成功了。
1.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业的教材建设探索期刊:《新闻文化建设》 | 2021 年第 002 期摘要:随着大数据时代的到来,信息技术蓬勃发展,国家大力推进大数据产业的发展,鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业。在趋势的推动下,许多高校成立了数据科学与大数据技术专业。本文通过研究数据科学与大数据技术专业的发展现状,探索新专业下人才培养的课程设置及教材建设等问题,同时介绍高等教育出版社在数据科学与大数据技术专业教材建设方面的研发成果。关键词:数据科学与大数据技术专业;课程设置;教材建设链接:https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_detail_thesis/0201289060336.html---------------------------------------------------------------------------------------------------2.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业课程体系探索期刊:《科教文汇》 | 2021 年第 002 期摘要:该文阐述了数据科学与大数据专业的设置必要性、专业的培养目标和知识能力结构,最后探索了数据科学与大数据专业的技术性课程体系设置方法.希望该文内容对数据科学与大数据技术专业的培养方案制订和课程体系构造具有一定的指导意义和参考价值.关键词:数据科学;大数据技术;课程体系链接:https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_science-education-article-collects_thesis/0201284684572.html---------------------------------------------------------------------------------------------------3.[期刊论文]数据科学与大数据技术专业实验实践教学探析期刊:《长春大学学报(自然科学版)》 | 2021 年第 001 期摘要:近些年各种信息数据呈爆炸式增长,在这种背景下,国家在2015年印发了关于大数据技术人才培养的相关文件,每年多个高校的大数据相关专业获批.数据量的增长对数据处理的要求越来越高,各行业涉及信息数据的范围越来越广,对大数据专业人才的需求越来越多.为了应对社会需求,如何科学地规划数据科学与大数据专业的本科教育,尤其在当前注重实践操作的背景下,如何制定适合的实验实践教学方案,更好满足社会需求.关键词:数据科学;大数据;实践教学链接:
大数据时代学术期刊的机遇与挑战_数据分析师考试
在数字化再造并融合传统出版的大背景下,就学术期刊而言,其传播方式已经发生巨大变化,数字化、新媒体融合已成期刊传播新常态。在近日中国社会科学院图书馆(调查与数据信息中心)、国家期刊库(NSSD)举办的“大数据时代的学术期刊数字出版??机遇与挑战”研讨会上,学术期刊如何应对大数据时代的机遇和挑战,成为关注的主题。
主动适应“大数据”时代
据社科院图书馆数据网络部主任杨齐介绍,为适应“大数据时代”的需求,中国社会科学院国家期刊库项目组对643种学术期刊的网站建设进行了详细的调研分析,包含社科基金资助期刊195种,非社科基金资助期刊448种,并公布了调研结果。从调研数据中发现,目前大部分学术期刊在大数据时代的数字出版及开放获取意识有待提升,对于数字化和新媒体融合发展前景及方向还在探索之中。
“大数据”深刻地改变着学术期刊的边界,使学术期刊面临新的挑战和机遇,“大数据”将造就新意义上的中国学术期刊。因此,各个学刊必须积极主动探索以学术期刊为纽带的大数据全产业链和新业态发展路径,应用大数据技术,跳出传统学术期刊的编辑出版流程局限,实现以学术期刊为纽带的学术研究全流程传播。
数字化时代的诸多挑战
当前,来自数字化潮流的挑战使得学术期刊正经历着一场革命。这场肇始于传播,继而扩展至整个编辑出版流程的革命,使学术期刊抛掉了纸本载体而实现了更为迅捷的网上编辑和传播,在传播流程中,数字化传播已成为学术期刊的主流渠道。学术期刊以综合性为主的结构和分散的布局导致以原期刊为单位的数字化传播意义不大,而经过汇集和重新编排后更能适应读者的需求,大型期刊数据库网站做的正是这样的工作。
另外,当以综合性、分散性和内向性为特征的学术期刊遭遇来自学术国际化、评价数量化和传播数字化的挑战时,处境更是日益艰难,而自然科学期刊尤甚,每年以10万篇计的优秀稿源的流失,使得国内一些顶尖学术期刊也面临着前所未有的稿源荒,更遑论一般期刊了。优稿的外流必然带来学术前沿的失守和读者的流失,使得学术期刊在数字化时代面临着诸多挑战,急需创新观念,走出一条数字化发展的新路径。
对此,中国社会科学院调查与数据信息中心副主任赵胄豪表示,通过高层次的文化碰撞,刷新旧有理念,加速学术期刊数字化、网络化的建设步伐;变革学术期刊投稿、编审、出版、传播及阅读的方式与途径;积极探索哲学社会科学领域学术期刊数字化转型、新媒体应用、开放获取及网络化建设等方面的问题,这是今后学术期刊适应数字化之路的重要途径。
加快数字化转型步伐
在如何探索学术期刊数字化转型上,中国科学院文献情报中心编辑出版中心主任初景利从数字出版环境与技术、学术期刊建设要素、期刊质量与影响力、传播能力的关系、数字出版平台建设、语义出版、开放获取出版等多方面详细介绍了科技期刊的经验,并提出六方面建议:一是期刊质量是期刊的生命;二是学术期刊编辑须承担社会责任与使命;三是采取综合措施提升期刊的传播力与影响力;四是重视数字出版与数字化刊群建设;五是善于知识分析工具的开发与利用;六是加强技术的研发和投入。
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