建议作者最好联系杂志社编辑或是审稿专家说明原因，保证论文数据中的正确性。当然，可能有的作者认为，只是一个数字写错的，修改与否对结果并没有影响，就不用修改了。
虽然审稿专家没有发现，但是并不代表论文发表出去后，别人发现不了。要知道论文发表出去，面向的是与你方向相同的人员，肯定会有不少同行业的人员阅读你的论文，若是发现错误，那么会质疑你的论文水平，也会怀疑杂志社及审稿专家的水平，对你今后在行业的发展并没有好处。
写论文的注意事项：
注意论文的严谨性，主要以陈述句为主要句式，合理控制直接引用和间接引用的比例，合理设置参考文献的格式，避免抄袭率过高的情况，论文结构要严谨完整，目录摘要等内容都要写到，论文的格式按照学校要求的进行编排，设置好段落、字行之间的间距，以及全文的字体。
论文中使用的标点符号也应该标准化，正确使用逗号、句号、分号、冒号和引号，论文选题最好做好简明扼要。除此之外，在论文写作时还可以适当的在论文当中添加一些图表作为补充说明，这样也能更好的表达效果，当然图标的美观性，简洁明了也很重要。
论文数据不理想怎么办如下：
可以根据文献资料进行查询,将数据修改过来就可以。
学术论文的特点如下：
一、学术性。
学术论文的学术性，要求作者在立论上不得带有个人好恶的偏见，不得主观臆造，必须切实地从客观实际出发，从中引出符合实际的结论。在论据上，应尽可能多地占有资料，以最充分的、确凿有力的论据作为立论的依据。在论证时，必须经过周密的思考，进行严谨的论证。
二、科学性。
学术论文在形式上是属于议论文的，但它与一般议论文不同，它必须是有自己的理论系统的，不能只是材料的罗列，应对大量的事实、材料进行分析、研究，使感性认识上升到理性认识。一般来说，学术论文具有论证色彩，或具有论辩色彩。论文的内容必须符合历史唯物主义和唯物辩证法，符合“实事求是”、“有的放矢”、“既分析又综合”的科学研究方法。
三、创造性。
科学研究是对新知识的探求。创造性是科学研究的生命。学术论文的创造性在于作者要有自己独到的见解，能提出新的观点、新的理论。这是因为科学的本性就是“革命的和非正统的”，“科学方法主要是发现新现象、制定新理论的一种手段，旧的科学理论就必然会不断地为新理论推翻。”（斯蒂芬·梅森）因此，没有创造性，学术论文就没有科学价值。
四、理论性。
指的是要用通俗易懂的语言表述科学道理，不仅要做到文从字顺，而且要准确、鲜明、和谐、力求生动。
我也是类似情况，可惜我已经毕业好几年了，也想知道怎么办，属于笔误之类的错误，漏写了几个字，但是有些重要信息，漏写几个字感觉也挺严重的啊~~~
论文发表后发现错误一般处理如下：
硕士毕业论文已经上传但发现很严重的错误一般首先请老师和系所帮忙如果没有效果，下一步咨询研究生办。最后研究生办也不行，就靠发表论文来澄清观点。
硕士论文简介：
硕士是一个介于学士及博士之间的研究生学位(Post-Graduate)，拥有硕士学位者通常象征具有基础的独立的研究能力。硕士论文是硕士研究生所撰写的学术论文，具有一定的理论深度和更高的学术水平，更加强调作者思想观点的独创性，以及研究成果应具备更强的实用价值和更高的科学价值。共分为12大类。
以上内容参考 百度百科-硕士论文
期刊论文发表退稿后怎么处理?虽然论文投稿被退稿是比较常见的事情，但自己实际遇到就很难受了。当我们遇到退稿时，该如何应对呢?下面是我为大家总结的两点方案，希望能帮助到大家。 一、端正心态。 我国期刊虽然数量挺大，但实际上，投稿量更加庞大，而每期的版面就那么多，编辑部当然是择优录用，但对于投稿人来说，投稿难度就增加了。在那么多稿件中，肯定有稿件是被退稿的。如果退稿降临到自己头上，请以正常心态对待，因为，退稿的是大多数嘛，只有少数能被选中。端正心态修改论文再投或者另投他刊就是了，好论文总有投中的时候，要锲而不舍。 二、退稿原因。 退稿的原因就很多了。每个人的论文存在的问题都不一样，被退稿的原因也就不一样。我大致划分了一下退稿原因，总结如下： 1、论文质量不达标。 文章内容空洞，没有新意，缺乏实践与经验，与他人的文章立意重复率较高，文章存在的错误太多等等，总之就是文章质量不行。如果有修改价值，编辑部通常会给修改意见，你可以修改后再发给编辑部，还有可能被录用。如果文章实在太垃圾，编辑部就直接退稿啥也不说了，那你就得考虑文章是否有再投的价值了，是不是应该重新写一篇。 2、论文研究方向与期刊不符。 论文的主旨跟期刊的办刊宗旨不符，相去太远，比如你写的是小学教育论文，发表到中学教育期刊上，那结果肯定是被退稿了。建议作者提前找好对应的期刊，不要盲目投稿。 3、论文涉及敏感话题，期刊不敢轻易录用。 5、审稿出现错误。 这也是有可能存在的，编辑由于对专业知识的欠缺，或者专家个人的偏颇，给你判了退稿，这时候一定要跟编辑部据理力争，自己正确就一定要坚持。编辑和专家也不一定完全正确，尤其是涉及未知领域，向编辑部委婉提出自己的意见，如果被认可，即可顺利进入下一步审稿流程了。不过这种情况比较少，专家对未知领域的论文判定还是比较谨慎的。 6、论文数据有问题。 数据不全或者数据存在缺陷被退稿，这样的论文不妨先放一放，等数据准备充分了再修改论文投稿即可。 7、论文创新性重要性不够。 可能是所投的期刊等级较高，要求较高，那可以修改一下论文，改投影响力低些的期刊即可。 8、论文表述不清楚混乱。 这种情况常常是因为作者写作功底不够造成的。可能作者的实验、结论都没有问题，但表述的颠三倒四，让人不能一目了然看明白，或者表述的概念不清楚，这样的文章自己修改起来比较难，毕竟水平在那，你可以找导师、师兄师姐或者专业的论文机构帮助重新整理写作一下论文。 9、没有按时足额缴纳版面费。 很多人根本不理解版面费是什么，纳闷投稿为什么作者没有稿费反而还要交钱。这是因为现在大多数期刊都自负盈亏，学术期刊销量难以支持运营，只能向作者征收版面费了。如果没有按时缴纳版面费，还是会面临退稿局面的。
如何修改已经发表的blog文章请按如下顺序查找:
1、控制面板、BLOG文章管理、文件夹、进入控制面板、BLOG文章管理、文件夹2、然后点进去会看到每篇您发布的文章，后面都会带一个笔的图形点选文章、带一个笔的图形3、点那个笔图形，具体修改某个文章。对文章进行处理的各种选项、修改好后、发表文章
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。
论文数据来源置于图名称的下方， 黑体，小五号。 如果数据来源于网站， 须写明网址； 如果数据来源于期刊等论文按参考文献的格式写明。 如果图是自创无须数据来源。
1、如果采用的数据是表格的形式，可以在表格的下方加上：资料来源于......
2、如果采用的数据是以文字的形式插入内容中，如[1]、[2]，在最后的参考文献中标注来源。
3、也有的数据是以文字的形式插入内容中，如[1]、[2]，然后在每页的下方插入脚注，表明数据的来源。
论文数据来源标注的格式：作者，作品的名称，出版社，出版年份，引用页码，甚至可以将段落都标上去，尽量把引用的数据来源说明清楚。
扩展资料：
论文写作注意事项：
1、论文摘要中应排除本学科领域已成为常识的内容；切忌把应在引言中出现的内容写入摘要；一般也不要对论文内容作诠释和评论(尤其是自我评价)。
2、不得简单重复题名中已有的信息。
3、结构严谨，表达简明，语义确切。摘要先写什么，后写什么，要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯，互相呼应。摘要慎用长句，句型应力求简单。每句话要表意明白，无空泛、笼统、含混之词，但摘要毕竟是一篇完整的短文，电报式的写法亦不足取。摘要不分段。
4、用第三人称。建议采用“对……进行了研究”、“报告了……现状”、“进行了……调查”等记述方法标明一次文献的性质和文献主题，不必使用“本文”、“作者”等作为主语。
5、要使用规范化的名词术语，不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的，可用原文或译出后加括号注明原文。
6、除了实在无法变通以外，一般不用数学公式和化学结构式，不出现插图、表格。
7、不用引文，除非该文献证实或否定了他人已出版的著作。
参考资料来源：百度百科-论文写作
写作点拨：
一、 开题报告封面
论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师
二、 论文的背景、目的和意义(目的要明确，充分阐明该课题的重要性)：
论文的背景、理论意义、现实意义
三、国内外研究概况(应结合毕业设计题目，与参考文献相联系，是参考文献的概括)：
理论的渊源及演进过程、国内有关研究的综述、国外有关研究的综述
四、论文的理论依据、研究方法、研究内容(思想明确、清晰，方法正确、到位，应结合所要研究内容，有针对性)
五、研究条件和可能存在的问题
六、预期的结果
七、论文拟撰写的主要内容 (论文提纲)
八、论文工作进度安排(内容要丰富，不要写得太简单，要充实，按每周填写，可2-3周，但至少很5个时间段，任务要具体，能充分反映研究内容)
开题报告的内容一般包括：题目、理论依据(毕业论文选题的目的与意义、国内外研究现状)、研究方案(研究目标、研究内容、研究方法、研究过程、拟解决的关键问题及创新点)、条件分析(仪器设备、协作单位及分工、人员配置)、课题负责人、起止时间、报告提纲等。
综述开题报告的综述部分应首先提出选题，并简明扼要地说明该选题的目的、相关课题研究情况、理论适用、研究方法。 提纲 开题报告包含的论文提纲可以是粗线条的，是一个研究构想的基本框架。
可采用整句式或整段式提纲形式。在开题阶段，提纲的目的是让人清楚论文的基本框架，没有必要像论文目录那样详细。
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。
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
毕业论文数据有误，可以根据文献资料进行查询，将数据修改过来就可以。
高等学校和科学研究机构的研究生，或具有研究生毕业同等学力的人员，通过硕士学位的课程考试和论文答辩，成绩合格，达到上述学术水平者，授予硕士学位，基于此，硕士学位论文成为检验学业学术水平的重要依据和必要环节。
结构严谨，表达简明，语义确切。摘要先写什么，后写什么，要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯，互相呼应。
毕业论文的撰写及答辩考核是顺利毕业的重要环节之一，也是衡量毕业生是否达到要求重要依据之一。但是，由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。
撰写毕业论文是检验学生在校学习成果的重要措施，也是提高教学质量的重要环节。大学生在毕业前都必须完成毕业论文的撰写任务。申请学位必须提交相应的学位论文，经答辩通过后，方可取得学位。可以这么说，毕业论文是结束大学学习生活走向社会的一个中介和桥梁。
由于许多应考者缺少系统的课堂授课和平时训练，往往对毕业论文的独立写作感到压力很大，心中无数，难以下笔。因此，就毕业论文的撰写进行必要指导，具有重要的意义。
据统计是实验性SCI论文所必备的。数据统计的作用就是用科学地分析手段证实研究所得结果的合理性。在SCI论文写作方面，数据统计部分有一些习惯性的用语。在此，做简要归纳。提到数据统计部分的内容主要体现在材料与方法（Materials & Methods）、结果（Results）与讨论（Discussion）部分。材料与方法部分主要陈述用某软件（如SPSS 13.0），采用某种分析进行数据统计。该部分内容的写作举例如下：Statistics was performed with SPSS 13.0 Software. Statistical significance was detected by X2 test.结果部分的统计，多数为组内与组间有无显著性差异。注意，如有显著性差异，请记得标明具体的P值。写作时常用的句子包括：statistical difference was detected/observed/examined between or within the group(s) (P value). 组内与组间有无显著性差异（P值=）。Statistical difference was observed/detected/examined in group A compared with that of group B. 或A组与B组相比，在XX方面具显著性差异。Significant/Remarkable decrease/reduction was observed in the expression of XX protein in group A compared with that of group B (P value). A组与B组相比，A组蛋白表达水平明显降低（P值）。我们常会遇到这样的句子：“A组与B组相比，蛋白C、D表达存在差异性。其中C蛋白表达上调，D蛋白表达下调。”这样的句子在翻译时要根据英文论文的撰写特点，重新排序。其实该句在翻译时完全可以这样写：A组与B组相比，C蛋白表达量上调（A组表达水平VS B组表达水平，P值），D蛋白表达量下调（A组表达水平VS B组表达水平，P值）。之所以这样写就是因为中英文论文行文特点的不同，译员要在读懂中文论文的基础上将原来的内容经过“解码”后才会译出原汁原味的英文句子来。参考译文为：Compared with group B, up-regulation of Protein C was detected in group A (xx vs xx, P value). In addition, down-regulation of Protein D was detected in group A compared with that of group B (xx vs xx, P value). 值得一提的是，多数作者在行文时往往没有SCI论文内的标准格式撰写，但是翻译人员在进行翻译时却极有必要指出这些。因为这些能体现出一个人的科研素养。有心留意的译员就会发现很多时候客户的文章写作统计方面存在一些欠缺或不足，这些都需要译员指出来，这些细节对论文的接受可能没有实质性的改变，但是这是一种素质的体现。因为只有专业才能成就卓越！以上自辑文编译转载
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论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。