毕业论文凑数据
毕业论文凑数据
在写论文的时候如何寻找一些数据!求助!
追问: 就是一般写一篇论文的时候不仅需要理论的支撑,还要数据的支撑的!要最近的数据的麻烦你推荐一些网站的或者…… 回答: 你需要关于什么的数据 追问: 比如要写关于:殡葬改革 那些肯定需要这方面的数据!最好可以推荐一些网站给我的 !可以找到相关的数据的!麻烦你了 回答: 我不太清楚你想要关于殡葬改革的什么数据?我怎觉得不需要数据啊 追问: 哎:写论文!在分析的时候都需要一些数据的支撑哦!!不然在多的理论没有相关数据进行分析!显得很假的!!!所以需要这方面的资料的!!!所以需要关于一些方面数据的网站哦 !不一定是这个主题的!哎懂了吧!!! 回答: 不要为了格式而凑内容。我还是不知道你想要什么数据 追问: 真是无语!算了!看来你不懂的!何为论文!一篇好的论文难道不需要数据分析吗?比如:关于养老保险的论文:可以没有关于在某个年龄段的人口数据吗?养老保险覆盖率吗?以及一系列……………… 回答: 何为论文我当然懂,好歹也是发表过几篇的人了。不过殡葬这块我不太懂,我不知道殡葬需要什么数据?我也不知道你的论文到底是什么内容 追问: 哎,我就是举一个例子的!!就是求助如何在网站找一些某个论文的相关数据!就是求助推荐一些可以找到一些数据的网站!比如:中国统计年鉴网 回答: 不同种类数据有不同的数据库 追问: 啊哈!那如何找这样的数据库的!
写论文的数据如何获取
按研究问题的大小不同可以把毕业论文分为宏观论文和微观论文。凡届国家全局性、带有普遍性并对局部工作有一定指导意义的论文,称为宏观论文。它研究的面比较宽广,具有较大范围的影响。反之,研究局部性、具体问题的论文,是微观论文。它对具体工作有指导意义,影响的面窄一些。
另外还有一种综合型的分类方法,即把毕业论文分为专题型、论辩型、综述型和综合型四大类:
1.专题型论文。这是分析前人研究成果的基础上,以直接论述的形式发表见解,从正面提出某学科中某一学术问题的一种论文。如本书第十二章例文中的《浅析领导者突出工作重点的方法与艺术》一文,从正面论述了突出重点的工作方法的意义、方法和原则,它表明了作者对突出工作重点方法的肯定和理解。
2.论辩型论文。这是针对他人在某学科中某一学术问题的见解,凭借充分的论据,着重揭露其不足或错误之处,通过论辩形式来发表见解的一种论文。如《家庭联产承包责任制改变了农村集体所有制性质吗?》一文,是针对“家庭联产承包责任制改变了农村集体所有制性质”的观点,进行了有理有据的驳斥和分析,以论辩的形式阐发了“家庭联产承包责任制并没有改变农村集体所有制”的观点。另外,针对几种不同意见或社会普遍流行的错误看法,以正面理由加以辩驳的论文,也属于论辩型论文。
3.综述型论文。这是在归纳、总结前人或今人对某学科中某一学术问题已有研究成果的基础上,加以介绍或评论,从而发表自己见解的一种论文。
4.综合型论文。这是一种将综述型和论辩型两种形式有机结合起来写成的一种论文。如《关于中国民族关系史上的几个问题》一文既介绍了研究民族关系史的现状,又提出了几个值得研究的问题。因此,它是一篇综合型的论文。
如何找到写论文的时候需要的数据
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怎样写毕业论文?一些数据资料怎么找?
先不说内容,首先格式要正确,一篇完整的毕业论文,题目,摘要(中英文),目录,正文(引言,正文,结语),致谢,参考文献。学校规定的格式,字体,段落,页眉页脚,开始写之前,都得清楚的,你的论文算是写好了五分之一。
然后,选题,你的题目时间宽裕,那就好好考虑,选一个你思考最成熟的,可以比较多的阅读相关的参考文献,从里面获得思路,确定一个模板性质的东西,照着来,写出自己的东西。如果时间紧急,那就随便找一个参考文献,然后用和这个参考文献相关的文献,拼出一篇,再改改。
正文,语言必须是学术的语言。一定先列好提纲,这就是框定每一部分些什么,保证内容不乱,将内容放进去,写好了就。
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写在论文里的数据,还有书上看到的各种数据是从哪里来的?自己调查?还是查的?
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请问写论文的时候,各种数据图表都是在哪里查找的?
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拼凑的论文查重能过吗?
你好,拼凑的论文大概率是不能过的,但是会存在侥幸能过。
要想顺利通过论文查重,我建议大家还是认真写作原创论文,不要抱着碰运气的心态,毕竟毕业论文可能影响你是否能够顺利毕业。
如果你实在写不出论文,只能通过拼凑去完成一篇论文,那就建议你多查重,多修改,把引用的部分进行修改和降重。目前市场上有很多免费的论文查重系统,对于论文写作和修改还是非常方便的。今天来给大家介绍几个免费论文查重系统,希望能够对大家查重论文有所帮助。
硕士论文数据造假被发现的几率大吗
在造假的基础上得出的研究数据,无论有多合理、多缜密,都免不了被发现的命运。
当然,这种级别的学术不端是非常难以察觉的,就算被发现后舍恩声称自己计算失误也可以蒙混过关,外界很难认定他有严重的主观捏造行为。但从这时开始,这些不好的数据处理习惯就已经为以后更严重的学术欺诈行为埋下了祸端。
很多同学的论文根本也没有创新点,也就重新排列组合,旧瓶装新酒,其实大家都懂,根本没有任何学术价值,完全是为了毕业。
很多东西也是先有结果后有数据和过程,老板希望他是个什么结果最后凑数据,把不符合结果的数据都去掉,凑过程,把几次和结果偏离大的实验过程隐去不提。然后一篇漂亮文章就诞生了。
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