数据可视化及哦了实操示例下面使用数据举例如何使用哦了创建可视化图形 基础数据如下：excel中大概有2000多行数据，我们要分析的有该数据中，edu的比例，class_level的比例，gender的比例以及province的覆盖情况。1.1. 首先我们看edu的比例图制作。1）通过分析，edu基础数据如下，我们需要制作饼状图。2）登陆哦了系统后，选择左菜单，选择饼状图。填写标题“数据分析-edu比例”。下载模板，在模板中粘贴edu相关数据，粘贴后如下：选择修改后的模板文件，点击保存按钮，右侧会立刻出现图形。2.2. 接下来看class_level的比例图制作，选择环形图1） 通过分析，class_level基础数据如下：2） 点击左菜单，选择环形图。填写标题“数据分析-class_level比例”。下载模板，在模板中粘贴class_level相关数据，粘贴后如下：选择修改后的模板文件，点击保存按钮，右侧会立刻出现图形。3.3. 性别比例图制作，选择单一柱状图1） 通过分析，性别数据如下：2） 选择左菜单中的单一柱状图，输入标题“数据分析-gender比例”。下载模板，在模板中粘贴数据，如下：选择修改后的模板文件，点击保存按钮，右侧会立刻出现图形。提示：可以通过“显示详细信息”，来控制是否显示标题，图例，数据等信息。4.4. 我们分析province数据，选择全国地图1） 通过分析，province数据如下：2） 选择左菜单中的全国地图，输入标题“数据分析-province分布”。下载模板，在模板中粘贴数据，如下，请保持模板中的列为“省份”，“数值”。选择修改后的模板文件，点击保存按钮，右侧会立刻出现图形。5.备注：全国地图和省份地图，将数据放到图形中，滚动鼠标，可以放大和缩小图形。6.5. 最后我们分析运营岗位的数据，使用词云。1）填写标题“数据分析-岗位职务”2）下载模板，粘贴入数据，如下：7.3）选择修改后的模板文件，点击保存按钮，右侧会立刻出现词云图形。备注：做词云时，如果图形中显示的文字比较小，可以等比例的调整数据值，比如同时乘以10.8.完结。
数据可视化实训总结
总结是对某一阶段的工作、学习或思想中的经验或情况进行分析研究的书面材料，它能使我们及时找出错误并改正，让我们一起认真地写一份总结吧。总结怎么写才不会千篇一律呢？下面是我精心整理的数据可视化实训总结，仅供参考，希望能够帮助到大家。
数据可视化是指将数据间的关系利用图表直观地展示出来。通过数据可视化将大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。
一、数据分析可视化常用的图表类型有如下几种：
1、表格
2、散点图
3、折线图
4、柱状图
5、条形图
二、可视化分析
2.1想分析购买数量前10名的用户是否是回头客还是客单量大？
对该项分析使用 表格 分析，按购买数量排名前10的用户根据购买日期的次数分析：都是一次性购买，并非回头客用户，企业应该想办法维护这些大客户群。
2.2 根据2.1分析结果继而想到那些回头客购买力度怎么样呢？从而再次对后买日期统计，分析购买次数多的用户：得出本次共分析29944个用户，回头客只有25个，占比0.083%；其中只有1名用户是购买4次的， 其余24名用户只购买2次。商家需要拉些回头客，考虑是否质量过关，是否活动力度不够？
使用一个饼状图更直接看出回头客比重之小
2.3 根据商品种类cat_id统计出销量前10名的商品种类，使用条形图做了可视化分析：
2.4 对20xx年和20xx年总销量分别按照月度和按照季度做 折线图 可视化分析，很明了看出销售变化趋势如下；11月度销量最高，第四季度销量最高。
2.5 分析表2数据，想知道哪个年龄段的儿童服装销量比较高？如下分别用 柱形图 和 散点图 进行可视化图表分析（感觉点状图效果稍好一些），可以看出相同年龄段的男女生销量走势是一致的，且随着年龄增长销量呈下降趋势。
若以3岁为一个阶段，0—3岁为婴儿期间的销量最高，淘宝和天猫市场需求量大。
三、作为数据分析职责的思想总结
在此总结下两篇初步学习数据分析的心得：数据分析首先要掌握常用的数据分析方法，数据分析工具，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。接下来我要系统学习数据分析知识。数据分析师是一个实践的职位，要在实际项目中不断的训练，才能成为高手。
作为数据分析师我认为的主要职责是要将业务数据清晰、准确、明了的呈现给数据使用者和决策者，比如预测用户的流失，对用户进行自动分类等。你能提供的价值大了。决策者和管理者能够根据呈现的数据结果及时合理调整业务活动，以使企业得到利润最大化。
一、数据可视化的定义
数据可视化（Data Visualization）是涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科交叉领域，通过将非数字的信息进行可视化以表现抽象或复杂的概念和信息的技术。简单的说，这种技术将数据以图表的方式呈现，用以传递信息。人类有五官，能通过5种渠道感受这个物质世界，那么为什么单单要青睐可视化的方式来传递信息呢？这是因为人类利用视觉获取的信息量巨大，人眼结合大脑构成了一台高带宽巨量视觉信号输入的并行处理器，具有超强模式识别能力，有超过50%功能用于视觉感知相关处理的大脑，大量视觉信息在潜意识阶段就被处理完成，人类对图像的处理速度比文本快6万倍，所以数据可视化是一种高带宽的信息交流方式。
如果我们的视野再开阔些，数据可视化从广义上来说包含了三个分支：科学可视化（Scientific Visualization），信息可视化（Information Visualization）和可视分析学（Visual Analytics）。科学可视化是跨学科研究与应用领域，关注三维现象的可视化，在建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统中有广泛的应用，这个领域研究的数据具有天然几何结构（如磁感线、流体分布等）。
scientific_data_viz。png
信息可视化则研究抽象数据的交互式视觉表示以加强人类认知。抽象数据包括数字和非数字数据，如地理信息与文本，这个领域研究的数据具有抽象的结构，比如柱状图，趋势图，流程图和树状图，这些图表将抽象的概念转化成为可视化信息，常常以数据面板的形式体现。
info_data_viz。png
可视分析学结合了交互式视觉表示以及基础分析过程（统计过程、数据挖掘技术），执行高级别、复杂的活动（推理、决策）。
viz_analysis。png
二、在数据科学全过程中的位置
数据科学的主要组成部分包含三个大的阶段：数据整理，探索性数据分析和数据可视化。站在一个更高的位置来看，数据可视化在数据科学中的位置是比较靠后的，是属于最后的成果展示阶段。如果要从头说起的话，首先，在数据整理阶段，我们的主要任务是数据的获取和解析，包括一系列对原始数据的清洗和加工工作，这一块的知识领域主要涉及计算机科学。紧接着是探索性数据分析阶段，这个阶段要大量使用统计和数据挖掘方面的专业知识，也需要绘制图表来解释数据和探索数据，这个阶段的主要任务是过滤和挖掘。但这个阶段的可视化分析只是你和数据之间的“对话”，是数据想要告诉你什么，而数据可视化则是数据和你的读者之间的对话，是你通过数据想要告诉读者什么，这是它们之间最大的区别。完成了上面两个阶段的内容，才到了我们最后的数据可视化阶段，这是一个多学科交叉的领域，涉及到图形设计，信息可视化和人机交互，我们的主要任务是对信息进行精炼，然后通过可视化表示出来，并与读者产生交互。然而，如果将数据科学的这三个阶段理解为按严格顺序进行的“线性”的模型那就大错特错了，它经历的是一个迭代的，非线性的过程。后面的步骤会让你更了解之前所做的工作，可能到了数据可视化阶段，才意识到还有太多疑点要弄明白，我们需要回到上一步重新进行之前的工作，就像画家翻来覆去才能最终完成一幅杰作一样，数据可视化的过程并不是给数据分析这个刚出炉的蛋糕加点糖霜，，而是有一个反复迭代，不断优化的过程。
三、数据可视化的技术栈
数据可视化是一个再典型不过的多学科交叉领域了，可以说数据可视化所需要用到的知识，就是数据科学庞大知识体系的一个剪影。你会感受到数据科学理性的.一面，同样也会感受到她感性的一面。你可以穷尽自己的一生，在这个浩如烟海的领域中尽情的探索，常学常新，其乐无穷。
四、数据可视化过程
数据可视化的本质，是充分理解业务的基础上对数据进行深入分析和挖掘，然后将探索数据所得到的信息和知识以可视化的形式展现出来。也就是说我们做的工作其实就是从数据空间映射到图形空间。我们要做的第一步工作是充分的结合业务理解数据，然后采用某些方法选择合适的图表类型，这又要求我们先对图表类型有个比较全面的了解。绘制完图表是不是就完成了呢？其实不是。我们还要对图表进行优化，优化所针对的对象是各种图表元素，对此我们有一系列的设计技巧，下面将一步一步的来介绍这些知识。
4.1 结合业务理解数据
离开对业务的理解谈数据分析都是耍流氓。这里介绍一种快速了解数据与业务以开展进一步的探索与分析的方法，叫“5W2H法”。
步骤一：WHAT，这是关于什么业务的什么事？数据所描述的业务主题是什么？
步骤二：HOW，即如何采集的数据？采集规则会影响后续分析，比如如果是后端数据埋点，那么数据一般是实时的；而如果是前端数据埋点，那么就要进一步弄清楚数据在什么网络状态会上传？无网络状态下是如何处理的？这些都会影响最后数据的质量进而影响分析质量。
步骤三：WHY，为什么搜集此数据？我们想从数据中了解什么？数据分析的目标是什么？
步骤四：WHEN，是何时段内的业务数据？
步骤五：WHERE，是何地域范围内的业务数据？
步骤六：WHO，谁搜集了数据（Who）？在企业内可能更关注是来自哪个业务系统。
步骤七：HOW MUCH，各种数据有多大的量，足够支持分析吗？数据充足和不足的情况下，分析方法是有所不同的。如果七个问题中有一个答复不能令人满意，则表示这方面有改进余地。
4.2 选择图表类型
用简单的三个步骤就可以选择合适的图表类型：一看数据类型，二看数据维度，三看要表达的内容。
我们有两种数据类型，每种数据类型又有两个子类别。首先，我们有分类数据和定量数据。分类数据用来表示类别，比如苹果，香蕉，梨子和葡萄，就是水果的4种类别，称为分类定类；有的分类变量是有一定顺序的，比如可以把红酒的品质分为低，中，高三档，人的身材有偏瘦，正常和肥胖等等，这种特殊的分类变量称为分类定序。定量数据也可以进一步分为两类，一类叫连续值数据，比如人的年龄；一类叫离散值数据，比如猫咪的数量。
用形象的图形表示数据的含义，如棒图表示高度，颜色表示温度等。
当前，许多企业已建立了自己的人力资源管理系统，也累积了相当的人力资源业务数据。然而，正如业内的那句老话“rich data, poor information”，以前累积的数据，并没有很好的得到利用。原因是这些数据来源太广，格式不统一，并且其中极少量的数据记录格式不正确；同时，累计的数据量相当庞大，但许多细节对高层管理人员来说并不重要，他们需要快速、全面的掌握企业的人力资源全貌，综合、全面、宏观的信息支持，将是领导们关注的对象。
面对庞大复杂的员工管理数据，企业高管人员需要通过数据来了解他们的员工会做什么？应该雇佣谁？应该晋升谁？谁是顶层员工？谁有可能离职？
人力资源构成模块
在大数据浪潮中，各行各业都在探索大数据的价值，人力资源行业也是如此。
只有借助更高效的工具进行数据挖掘分析，才能对以上问题给出可量化的观点结论，而非原有的直觉和主观评估。
人力资源管理由六个模块构成，每个模块对企业发展都有深刻影响，商业智能工具能够帮助人力资源管理从凭借经验的模式向依靠事实数据的模式转型。
HR-BI（Human Resource Business Intelligence，人力资源商业智能），即人力资源决策分析，是指借助专业的 BI 工具，对 HR 相关数据进行深入挖掘和多维分析，使人力资源管理工作与企业经营连接，实现人力资源管理真正伴随企业战略变化，并真正实现人才拉动和驱动企业发展。
将现在商业智能BI 应用于人力资源管理，旨在深度激活企业人力资源数据价值，并为真正合理调配人才提供准确的数据支撑。
在人力管理方面，DataViz从组织相关角度、人员相关角度、人才相关角度、绩效相关角度、能力相关角度、投入产出相关角度等多方面的企业人力资源数据着手，并与战略相关的指标以及企业经营、流程、供应链等数据结合起来，以全方位分析人、财、物三领域的企业运营状况，为管理者提供更智慧的数据判断基础。
在数据分析方面，借助于DataViz自助式数据分析和可视化展现功能，深度挖掘人力资源数据，通过可视化动态交互探索数据规律。辅助企业高管更加直观和高效地洞悉潜藏在数据背后的知识与智慧。
有的可视化目标是为了观测、跟踪数据，所以就要强调实时性、变化、运算能力，可能就会生成一份不停变化、可读性强的图表；有的为了分析数据，所以要强调数据的呈现度、可能会生成一份可以检索、交互式的图表；有的为了发现数据之间的潜在关联，可能会生成分布式的多维的图表；有的为了帮助普通用户或商业用户快速理解数据的含义或变化，会利用漂亮的色彩搭配、动画创建生动并具有吸引力的图表。
当前，许多企业已建立了自己的人力资源管理系统，也累积了相当的人力资源业务数据。然而，正如业内的那句老话“rich data, poor information”，以前累积的数据，并没有很好的得到利用。原因是这些数据来源太广，格式不统一，并且其中极少量的数据记录格式不正确；同时，累计的数据量相当庞大，但许多细节对高层管理人员来说并不重要，他们需要快速、全面的掌握企业的人力资源全貌，综合、全面、宏观的信息支持，将是领导们关注的对象。
面对庞大复杂的员工管理数据，企业高管人员需要通过数据来了解他们的员工会做什么？应该雇佣谁？应该晋升谁？谁是顶层员工？谁有可能离职？
人力资源构成模块
在大数据浪潮中，各行各业都在探索大数据的价值，人力资源行业也是如此。
只有借助更高效的工具进行数据挖掘分析，才能对以上问题给出可量化的观点结论，而非原有的直觉和主观评估。
人力资源管理由六个模块构成，每个模块对企业发展都有深刻影响，商业智能工具能够帮助人力资源管理从凭借经验的模式向依靠事实数据的模式转型。
HR-BI（Human Resource Business Intelligence，人力资源商业智能），即人力资源决策分析，是指借助专业的 BI 工具，对 HR 相关数据进行深入挖掘和多维分析，使人力资源管理工作与企业经营连接，实现人力资源管理真正伴随企业战略变化，并真正实现人才拉动和驱动企业发展。
将现在商业智能BI 应用于人力资源管理，旨在深度激活企业人力资源数据价值，并为真正合理调配人才提供准确的数据支撑。
在人力管理方面，DataViz从组织相关角度、人员相关角度、人才相关角度、绩效相关角度、能力相关角度、投入产出相关角度等多方面的企业人力资源数据着手，并与战略相关的指标以及企业经营、流程、供应链等数据结合起来，以全方位分析人、财、物三领域的企业运营状况，为管理者提供更智慧的数据判断基础。
在数据分析方面，借助于DataViz自助式数据分析和可视化展现功能，深度挖掘人力资源数据，通过可视化动态交互探索数据规律。辅助企业高管更加直观和高效地洞悉潜藏在数据背后的知识与智慧。
可视化数据图表做法如下：
电脑：华为MateBook14
系统：windows10
软件：MicrosoftOfficeExcel2007
1、选中数据，按下Ctrl+T创建超级表。
2、点击表设计，插入切片器并选择课程名称。
3、选择数据，插入带平滑线和数据标记的散点图并设置。
数据图表相关介绍
数据图表泛指在屏幕中显示的，可直观展示统计信息属性，对知识挖掘和信息直观生动感受起关键作用的图形结构，是一种很好的将对象属性数据直观、形象地可视化的手段。
数据图表可以方便地查看数据的差异和预测趋势，使数据比较或数据变化趋势变得一目了然，有助于快速、有效地表达数据关系。图表是生成它的工作数据相链接的。
合理的数据图表，会更直观的反映数据间的关系，比用数据和文字描述更清晰、更易懂。将工作表中的数据转换成图表呈现，可以帮助我们更好地了解数据见的比例关系及变化趋势，对研究对象做出合理的推断和预测。
目前应对这种情况最佳的解决方式是实现数据可视化，一、数据可视化概念，数据可视化是通过将数据、文本等资料集合在一起，运用图像的形式将信息展示出来，并运用数据分析技术及专业工具来发现隐藏在其中的规律。就是把哪些看起来抽象、不易理解的数据，通过一定的技术手段如数据可视化方式通过图形表达。数据可视化以生动直观、超强的视觉冲击力的形式向人们揭示隐藏在数据背后的规律。二、基本流程，1、数据采集，数据采集是数据可视化的第一步，也是基础。数据采集的分类方法有很多，从数据的来源来看主要有2种，即内部数据采集和外部数据采集。内部数据采集，通常数据来源于企业内部的业务数据库。外部数据采集，指的是通过一些方法获取来自企业外部的数据。获取外部数据主要是为了获取竞品的数据和官方机构官网公布的一些行业数据。2、数据处理和变换，数据处理和变换，是进行数据可视化的前提条件，主要包括数据预处理和数据挖掘两个过程。进行数据预处理的原因是，前期采集到的数据往往包含了噪声和误差，数据的质量较低。数据挖掘则是因为数据的特征、模式往往隐藏在海量的数据中，需要进行更深一步的数据挖掘才能获取到。
PPT如何制作可视化图表？这个视频告诉你怎么操作，让你轻松上手。
数据可视化无非就是通过图表让数据更加的直观呈现出来，传统的可以通过excel来完成啊，现在也可以通过一些在线数据分析工具，像什么数据观，魔镜，BDP个人版这些~我可以分享下我自己的模板给楼主看看
图片来自BDP个人版~
数据可视化的做法如下： 1、打开下载地址； 2、压缩后会有一个文件夹，点进去里面有2个文件夹和一些文件，点第一个叫dist的文件夹； 3、点开第一个文件，会弹出了一个网站； 4、点击选择文件，找到dist文件夹里的表格文件点开，就会出现一些游动的数据； 5、修改数据需要点开表格的文件。
1. 可视化是连接用户和数据的桥梁，是我们向用户展示我们的成果的一种手段，因此可视化并不是非常特化的研究领域，它可以有非常广泛的应用和创建途径。作为非计算机专业的人员，你可以借助现有的程序和软件，根据自己数据的特点
论文结论可以写：学术论文结论的写作虽然没有固定的格式。但根据结论写作内容的要求，以及对若干结论实例的比较分析，可以归纳出以下几种类型：
1、分析综合。即对正文内容重点进行分析、进行概括，突出作者的观点。
2、预示展望。即在正文论证的理论、观点基础上。对其理论、观点的价值、意义、作用推导至未来，预见其生命力。
3、事实对比。即对正文阐述的理论、观点。最后以事实做比较形成结论。
4、解释说明。即对正文阐述的理论、观点做进一步说明，使作者阐发的理论、观点更加明朗。
5、提出问题。即在对正文论证的理论、观点进行分析的基础上。提出与本研究结果有关的有待于进一步解决的关键性问题。
论文中总结的要求：
学术论文结论的语言应严谨、精练、准确、逻辑性强。
凡归结一个认识，肯定或否定一个观点．都要有根据。不能模棱两可、含糊其辞。不能用“大概”、“或许”、“可能是”等词语。使用这些词语会令读者对研究结果的真实性和科学性产生疑虑。
结论应条理分明，内容较多的论文。其结论可以按研究结果的重要性递次排列。分项编号逐条例出。
就是总结你上面提出的观点，一般也要之处一点不足之处
写作要点
(1) 对结果的解释要重点突出、简洁、清楚。
(2) 推论要符合逻辑，避免实验数据不足以支持的观点和结论。
(3) 观点或结论的表述要清楚、明确，讨论的最后最好是论文的最重要的结论对结果科学意义和实际应用效果的表达要实事求是，适当留有余地。
结论的主要内容：
结论写作的内容结论既然不能简单重复硏究结果，就必须对硏究结果有进一步的认识。结论的内容应着重反映硏究结果的理论价值、实用价值及其适用范围，井可提出建议或展望。也可指出有待进一步解决的关键性问题和今后研究的设想。因此，在结论中一般应阐述。
（1）研究结果说明了什么问题及所揭示的原理和规律。
（2在实际应用上的意义和作用。
（3）与前人的研究成果进行比较有哪坐异同，作了哪些修正、补充和发展。
（4）本研究的遗留问题及建议和展望。当然并不是所有的结论写作都要具备上述内容。作者可根据研究结果的具体情况而定，但第一点应是必不可少的。
论文格式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。
下面给大家分享一下论文写流程和写作技巧：
选题
大家可以通过读书了解信息、思考选题、同时也可以参与国内外的优秀文献作品来确定自己的选题方向。
开题/题目
题目要做到文字简介，通顺，没有标点，长度一般不超过20个汉字，英语不超过100字母。
摘要
摘要和关键词常常作为检索工具的检索依据，一定要体现论文的主要内容简介、目的方法、数据支撑、结果和意义。一般100-300字，不超过400字，要突出重点，与研究无关的或者他人的研究、理论等不要出现在摘要中。
引言
引言的主要作用是提供读者需要的背景资料，向读者展示研究的问题，体现研究的重要性。用简练的语言、较小的篇幅去简单的介绍选题背景和意义、课题来源、论文研究的范围、方法和目标等。
正文
正文内容主要是提出问题论点、分析结论和提出对结果进行解释和论证，解释和理论不符合的结果，指出创新点和他人不同的地方，把最重要的论点放在正文的开始部分，中间讨论和论证答案的准确性，可靠性、创新性、重要性，对于目前还不能解释的要进行推论和假象要明确说明。正文部分可以采用图、表、公式等方式来增强表达能力。
第一、引用文献：参考文献的格式是在句末处加上角标，上角标的格式是【1】，以此类推。
第二、大一的小论文的话，有的学校的网站上有本学校的封面，如果没有的话，可以咨询老师，老师会告诉你封面是什么样子的，按老师说的做就可以。
第三、查重：如果大一的小论文还需要查重的话，那也必须去问老师，比如，小论文是否需要查重？如果需要查重，重复率是多少？学校规定用哪种系统查？这些都是必须问老师才能知道的具体信息。
以上当年为了写毕业论文，做的功课和总结、希望对写论文的你有帮助、由于篇幅有限，参考文献、文献综术、结论、致谢与查重。
支撑材料怎么写首先9支撑材料，包括用于支撑论文模型、结果、结论的所有必要文件，至少应包含参赛论文的所有源程序，通常还应包含参赛论文使用的数据（赛题中提供的原始数据除外）、较大篇幅的中间结果的图形或表格、难以从公开渠道找到的相关资料等。
问题一：怎样进行论文数据分析 请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（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 *** 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 问题二：论文结果分析怎么写 结果是你实验过程中记录的各项变化和数据。列出图、表更直观一些。并且要做一下适当的说明。 分析是将这些结果说明了什么写出，即结论，同时是否与你的预期一致，还有你的实验结果有什么意义。 如果结果与预期不符，说明一下原因或可能的原因。 问题三：有数据了怎么写数据分析的论文 20分 数据了，写数据，分析的 问题四：论文的数据分析怎么写 你可以把数据发给我看看，我帮你看下 问题五：关于毕业论文的数据分析 我觉得你先要明白想用这些数据得出怎么样的结果 然后我就知道怎么样进行数据分析 数据分析只是方式，前提是你要明白自己的目的 问题六：论文中数据显著分析，怎么做是啊a，b，c 论文不难写的，不要抄袭，有自己的观点就行，不会写可以问我的。论文常指用来进行科学研究和描述科研成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。 问题七：急！！毕业论文实证分析中的样本选取和数据来源怎么写啊 20分 数据可以去公司里面，年鉴等地方找 不要相信其他人说的给你，什么没问题，都你的 我经常帮别人做数据分析的 问题八：毕业论文的假设检验进行数据分析后 有些没通过 影响大吗 最后的结论怎么写 要写哪些内容 25分 做的是什么假设检验：方差分析、卡方检验、秩和检验还是直线相关与回归 问题九：这个论文数据分析该找哪些数据，该怎么分析，求大神指导。 这个框架 没有办法判断 你需要把4.2模型的设定 先做出来 才可能确定数据选择和收集 问题十：工程力学论文怎么写，其中的数据分析如何 1，定义：应用于工程实际的各门力学学科的总称。常指以可变形固体为研究对象的固体力学。广义的工程力学还包括水力学、岩石力学、土力学等。工程力学是研究有关物质宏观运动规律，及其应用的科学。 2，一般工程力学包括结构力学，理论力学，材料力学即三大力学。它们的关系是包括与被包括的关系。包括实验力学，结构检验，结构试验分析。模型试验分部分模型和整体模型试验。结构的现场测试包括结构构件的试验及整体结构的试验。实验研究是验证和发展理论分析和计算方法的主要手段。