主要还是你要有分析目的，然后用spss或者r软件来做统计分析，可以先找点参考文献看看专业数据分析可找我
啊是，的可以撒看
数据分析法论文研究方法怎么写
数据分析法论文研究方法怎么写，毕业论文对大学生是很重要的一项内容，如果毕业论文不通过就可能毕不了业了，论文的数据是很重要的，如果你的论文数据不准确，就没研究意义了， 下面我和大家分享数据分析法论文研究方法怎么写。
确定数据分析方法
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
搜集整理实验数据
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
使用软件进行分析
接下来第三部分就是使用软件进行数据分析，本部分是非常重要的一个部分。因而可能会出现各种各样的问题。
在本部分大家可以通过软件对所得数据按照前面选定的研究方法进行分析。实践是检验一切的'唯一标准。有很多问题往往都是在进行了数据分析以后才暴露出来的。
根据自身经历，通过软件分析了实验数据以后，才发现结果非常不理想，此时就需要及时跟论文指导老师沟通去进行数据分析方法的调整。
在使用软件进行数据分析之前，一切都是未知的，只有分析之后才能对症下药。所以本环节大家一定要高度重视，根据分析结果及时对研究方法或者样板数据进行微调。
梳理归纳实验结果
最后一个部分就是梳理和归纳实验数据分析结果，此时，大家要讲结果进行合理化解释。同时也需要大量参考先前学者的优秀文献，寻找类似的结果或者解释，从而为自己的实验结果的合理解释提供参考。
有的实证性论文的课题研究可能还不止一个阶段，因为很多研究方法会分阶段进行，比如考虑外部因素的影响或者投出产入效率等等，所以大多研究方法都是两阶段或者三阶段。此时就需要大家根据论文整体性原则，及时对实验结果进行分阶段阐述，所以大家一定要自己思维清晰，层次分明。
这一部分也是将来在毕业论文答辩需要大家重点向答辩老师介绍和阐述的，一定要熟稔于心。
1、调查法
它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解。
2、观察法
观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。
3、实验法
实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性和控制性。
4、文献研究法
文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。
5、实证研究法
在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。
明确概念：探索性数据分析（exploratory data analysis， EDA），一般过程为： (1) 对数据提出问题。 (2) 对数据进行可视化、转换和建模，进而找出问题的答案。 (3) 使用上一个步骤的结果来精炼问题，并提出新问题。 确定变量是分类变量还是连续变量，要想检查分类变量的分布，可以使用条形图： 条形的高度表示每个 x 值中观测的数量，可以使用 dplyr::count() 手动计算出这些值： 要想检查连续变量的分布，可以使用直方图： 可以通过 dplyr::count() 和 ggplot2::cut_width() 函数的组合来手动计算结果. binwidth 参数来设定直方图中的间隔的宽度，该参数是用 x 轴变量的单位来度量的。 在同一张图上叠加多个直方图, 用geom_freqploy()代替geom_histogram()，用折线表示。 相似值聚集形成的簇表示数据中存在子组。 coord_cartesian() 函数中有一个用于放大 x 轴的 xlim() 参数。 ggplot2 中也有功能稍有区 别的 xlim() 和 ylim() 函数：它们会忽略溢出坐标轴范围的那些数据。 如果带有异常值和不带异常值的数据分别进行分析，结果差别较大的话要找出异常值的原因，如果差别不大，可以用NA代替。 练习 (1)研究 x、 y 和 z 变量在 diamonds 数据集中的分布。你能发现什么？思考一下，对于一条 钻石数据，如何确定表示长、宽和高的变量？ (2)研究 price 的分布，你能发现不寻常或令人惊奇的事情吗？（提示：仔细考虑一下 binwidth 参数，并确定试验了足够多的取值。） (3) 克拉的钻石有多少？ 1 克拉的钻石有多少？造成这种区别的原因是什么？ (4)比较并对比 coord_cartesina() 和 xlim()/ylim() 在放大直方图时的功能。如果不设置 binwidth 参数，会发生什么情况？如果将直方图放大到只显示一半的条形，那么又会发 生什么情况？ 数据中有异常值，可以将异常值去掉： 一般不建议去掉，建议使用缺失值来代替异常值。 ifelse函数参数1放入逻辑判断，如果为T，结果就是第二个参数的值，如果为F，就是第三个参数的值。 ggplot2会忽略缺失值： 练习 (1) 直方图如何处理缺失值？条形图如何处理缺失值？为什么会有这种区别？ (2) = TRUE 在 mean() 和 sum() 函数中的作用是什么？ 移除缺失值再进行统计 按分类变量的分组显示连续变量分布的另一种方式是使用箱线图 练习 (1) 前面对比了已取消航班和未取消航班的出发时间，使用学习到的知识对这个对比的可视 化结果进行改善。 (2) 在钻石数据集中，哪个变量对于预测钻石的价格最重要？这个变量与切割质量的关系是 怎样的？为什么这两个变量的关系组合会导致质量更差的钻石价格更高呢？ (3) 安装 ggstance 包，并创建一个横向箱线图。这种方法与使用 coord_flip() 函数有何区别？ (4) 箱线图存在的问题是，在小数据集时代开发而成，对于现在的大数据集会显示出数量极 其庞大的异常值。解决这个问题的一种方法是使用字母价值图。安装 lvplot 包，并尝试 使用 geom_lv() 函数来显示价格基于切割质量的分布。你能发现什么问题？如何解释这 种图形？ (5) 比较并对比 geom_violin()、分面的 geom_histogram() 和着色的 geom_freqploy()。每种方法的优缺点是什么？ (6) 对于小数据集，如果要观察连续变量和分类变量间的关系，有时使用 geom_jitter() 函数是特别有用的。 ggbeeswarm 包提供了和 geom_jitter()相似的一些方法。列出这些方法 并简单描述每种方法的作用。 两个分类变量的关系肯定要先计数，可以用geom_count()函数 d3heatmap 或 heatmaply 包可以生成交互式图 练习 (1) 如何调整 count 数据，使其能更清楚地表示出切割质量在颜色间的分布，或者颜色在切 割质量间的分布？ (2) 使用 geom_tile() 函数结合 dplyr来探索平均航班延误数量是如何随着目的地和月份的 变化而变化的。为什么这张图难以阅读？如何改进？ (3) 为什么在以上示例中使用 aes(x = color, y = cut) 要比 aes(x = cut, y = color) 更好？ 连续变量之间的关系一般用散点图来表示。geom_point() 对于大数据集，为了避免重合，可以用geom_bin2d() 和 geom_hex()函数将坐标平面分为二维分箱，并使用一种填充颜色表示落入 每个分箱的数据点。 另一种方式是对一个连续变量进行分箱，因此这个连续变量的作用就相当于分类变量。 cut_width(x, width) 函数将 x 变量分成宽度为 width 的分箱。参数 varwidth = TRUE 让箱线图的宽度与观测数量成正比。 cut_number() 函数近似地显示每个分箱中的数据点的数量 练习 (1) 除了使用箱线图对条件分布进行摘要统计，你还可以使用频率多边形图。使用 cut_ width() 函数或 cut_number() 函数时需要考虑什么问题？这对 carat 和 price 的二维分 布的可视化表示有什么影响？ (2) 按照 price 分类对 carat 的分布进行可视化表示。 (3) 比较特别大的钻石和比较小的钻石的价格分布。结果符合预期吗？还是出乎意料？ (4) 组合使用你学习到的两种技术，对 cut、 carat 和 price 的组合分布进行可视化表示。 (5) 二维图形可以显示一维图形中看不到的离群点。例如，以下图形中的有些点具有异常的 x 值和 y 值组合，这使得这些点成为了离群点，即使这些点的 x 值和 y 值在单独检验时 似乎是正常的。 ggplot(data = diamonds) + geom_point(mapping = aes(x = x, y = y)) + coord_cartesian(xlim = c(4, 11), ylim = c(4, 11)) 数据中的模式提供了关系线索,用于探索两个变量的相关性。 模型是用于从数据中抽取模式的一种工具。 残差（预测值和实际值之间的差别） 阅读推荐： 生信技能树公益视频合辑：学习顺序是linux，r，软件安装，geo，小技巧，ngs组学！ B站链接： YouTube链接： 生信工程师入门最佳指南：
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做数据分析，比较好用的软件有哪些？ 数据分析软件有很多种，每一种都适合不同类型的人员。 简单说： Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。 hihidata：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。SPSS：专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。 SAS：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。 MARLAB：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。 Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。 各种BI与报表工具：FineBI，FineReport，tableau，QlikView等。 比较好的数据分析软件有哪些？ SPSS是软件里比较简单的 ，学校里使用的比较多一些，可以采用菜单的模式 带少量的命令编辑MATLAB常常在建立统计和数学模型的时候比较好用 但是很难学 反正我学了一个学期楞是就知道个皮毛Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能，一般的数据源都支持，学习成本比较低，比较适合企业级用户使用，SAS我没用过 网站数据分析工具哪个好用些阿？ 推荐吆喝科技的ab测试，软件分析的数据比较全面和精准 学数据分析需要熟悉哪些软件基础 软件只是一个工具 看你要从事的数据分析的方向很深度而定 一般的用excel也可以进行常规简单的数据分析 再深入一点的用spss、stata、sas 如果要搞数据挖掘的话，用spss modeler / sas 不过一般的常规数据分析用excel和spss基本上能够应付 常用的数据分析工具有哪些 数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？ 那就说说应用最广的BI吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如FineBI，是能够”智能”分析数据的工具了。 android数据分析工具用什么软件 1. 开源大数据生态圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。 开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。 2. 商用大数据分析工具 一体机数据库/数据仓库（费用很高） IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。 数据仓库（费用较高） Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。 数据集市（费用一般） QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。 前端展现 用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。 数据分析软件有哪些，他们分别的特点是什么 除了EXCEL 数据分析用的多的有以下几个软件，你看看你们公司符合哪个 SPSS（StatisticalProduct and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，是数据定量分析的工具，适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多。 SPSS就如一个傻瓜相机，界面友好，使用简单，但是功能强大，可以编程，能解决绝大部分统计学问题，适合初学者。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。 SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。 SAS是全球最大的软件公司之一，是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也正是基于此，它是最难掌握的软件之一，多用于企业工作之中。 SAS就如一台单反相机，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，正所谓“五年入门，十年精通”，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。 R 是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GUN系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具，多用于论文，科研领域。 R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。因此R有很多最新的模型和检验方法，但是非常难自学，对英语的要求很高。R与SAS的区别在于，R是开放免费的，处理更灵活，同时对编程要求较高。 大数据是什么意思？哪些软件适合大数据分析？ 大数据定义什么的百度很多。个人理解：现有的互联网数据量越来越大，面对这么大的数据量，如何利用好这些数据是极具挑战性的。一方面数据量提升，数据处理的方法必须改变，才能提高数据处理速度，比如大规模，高并发的网站访问，12306，淘宝天猫什么的；另一方面从这些海量数据中挖掘出有用的信息，比如根据淘宝根据用户点击访问，反馈出用户的喜好，给用户推荐相关商品。 推荐Hadoop，适合大数据处理的。 网上学习资料很多，自己搜去！ 当然你也可以自己使用数据库MYSQL等去做大数据处理，这样很多Hadoop做好的东西都需要你自己去做。要是熟悉某个数据库，并且应用明确就用数据库自己去做吧！ 加油！ 数据分析软件哪个好 最常用的是spss,属于非专业统计学的! sas是专业的统计分析软件,需要编程用,都是专业人士用的 数据分析中的数据挖掘,可以使用spss公司的clementine 大数据分析一般用什么工具分析 在大数据处理分析过程中常用的六大工具： Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 HPCC HPCC，High Performance puting and munications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。 Apache Drill 为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel. 据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。 RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。 Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
SPSS软件主要用于对数据做统计学方面的一些分析和检验，是用于对数据进行一些基本处理、分析，以及做一些统计检验的软件，使用SPSS分析数据通常有以下几步：导入数据——>数据基本处理——>数据分析——>总结并得出结论。打开SPSS后会出现两个界面，如下图；图一是数据处理分析区，包括数据视图（数据处理区）和变量视图（数据包含各字段编辑区）；图二是分析结果区，分析的各类结果都会在此显示。导入数据：在数据处理区左上方选择“文件”——>“导入数据”，导入相应格式的数据，此处我以csv文件格式为例。点击之后，出现如下对话框，选择好要处理的数据，点击“打开”，对要导入数据数据按需要进行预处理，再点击确定。
一、 SAS统计软件 SAS 是英文Statistical Analysis System的缩写，翻译成汉语是统计分析系统，最初由美国北卡罗来纳州立大学两名研究生开始研制，1976 年创立SAS公司, 2003年全球员工总数近万人，统计软件采用按年租用制，年租金收入近12亿美元。SAS系统具有十分完备的数据访问、数据管理、数据分析功能。 在国际上, SAS被誉为数据统计分析的标准软件。SAS系统是一个模块组合式结构的软件系统，共有三十多个功能模块。SAS是用汇编语言编写而成的，通常使用SAS 需要编写程序, 比较适合统计专业人员使，而对于非统计专业人员学习SAS比较困难。SAS最新版为版。网址：。 SAS是美国SAS(赛仕)软件研究所研制的一套大型集成应用软件系统，具有比较完备的数据存取、数据管理、数据分析和数据展现的系列功能。尤其是它的创业产品—统计分析系统部分，由于具有强大的数据分析能力，一直是业界中比较著名的应用软件，在数据处理方法和统计分析领域，被誉为国际上的标准软件和最具权威的优秀统计软件包，SAS系统中提供的主要分析功能包括统计分析、经济计量分析、时间序列分析、决策分析、财务分析和全面质量管理工具等。 SAS系统是一个组合的软件系统，它由多个功能模块配合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理着用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除了可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序比较方便地进行。 SAS系统具有比较灵活的功能扩展接口和强大的功能模块，在BASE SAS的基础上，还可以增加如下不同的模块而增加不同的功能：SAS/STAT（统计分析模块）、SAS/GRAPH（绘图模块）、SAS/QC（质量控制模块）、SAS/ETS（经济计量学和时间序列分析模块）、SAS/OR（运筹学模块）、SAS/IML（交互式矩阵程序设计语言模块）、SAS /FSP（快速数据处理的交互式菜单系统模块）、SAS/AF（交互式全屏幕软件应用系统模块）等等。 SAS提供的绘图系统，不仅能绘各种统计图，还能绘出地图。SAS提供多个统计过程，每个过程均含有极丰富的任选项。用户还可以通过对数据集的一连串加工，实现更为复杂的统计分析。此外，SAS还提供了各类概率分析函数、分位数函数、样本统计函数和随机数生成函数，使用户能方便地实现特殊统计要求。 目前SAS软件对Windows和Unix两种平台都提供支持，最新版本分别为和。与以往的版本比较，版的SAS系统除了在功能和性能方面得到增加和提高外，GUI界面也进一步加强。在版中，SAS系统增加了一个PC平台和三个新的UNIX平台，使SAS系统这一支持多硬件厂商，跨平台的大家族又增加了新成员。SAS 的另一个显著特征是通过对ODBC、OLE和MailAPIs等业界标准的支持，大大加强了SAS系统和其它软件厂商的应用系统之间相互操作的能力，为各应用系统之间的信息共享和交流奠定了坚实的基础。 虽然在我国SAS的逐步应用还是近几年的事，但是随着计算机应用的普及和信息事业的不断发展，越来越多的单位采用了SAS软件。尤其在教育、科研领域等大型机构，SAS软件已成为专业研究人员实用的进行统计分析的标准软件。 然而，由于SAS系统是从大型机上的系统发展而来，其操作至今仍以编程为主，人机对话界面不太友好，系统地学习和掌握SAS，需要花费一定的精力。而对大多数实际部门工作者而言，需要掌握的仅是如何利用统计分析软件来解决自己的实际问题，因此往往会与大型SAS软件系统失之交臂。但不管怎样，SAS作为专业统计分析软件中的巨无霸，现在鲜有软件在规模系列上与之抗衡。 二、 SPSS统计软件 SPSS是英文Statistical package for the social science 的缩写，翻译成汉语是社会学统计程序包，20世纪60年代末由美国斯坦福大学的三位研究生研制，1975年在芝加哥组建SPSS总部。SPSS系统特点是操作比较方便，统计方法比较齐全，绘制图形、表格较有方便，输出结果比较直观。SPSS是用FORTRAN语言编写而成。适合进行从事社会学调查中的数据分析处理。最新版为版。网址：。 SPSS原名社会科学统计软件包，现已改名为统计解决方案服务软件。是世界著名的统计分析软件之一。 20世纪60年代末，美国斯坦福大学的三位研究生研制开发了最早的统计分析软件SPSS，同时成立了SPSS公司，并于1975年在芝加哥组建了 SPSS总部。20世纪80年代以前，SPSS统计软件主要应用于企事业单位。1984年SPSS总部首先推出了世界第一套统计分析软件微机版本 SPSS/PC+，开创了SPSS微机系列产品的先河，从而确立了个人用户市场第一的地位。 同时SPSS公司推行本土化策略，目前已推出9个语种版本。SPSS/PC＋的推出，极大地扩充了它的应用范围，使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据深入分析、使用灵活方便、功能设计齐全等方面给予了高度的评价与称赞。目前已经在国内广泛流行起来。它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要是掌握一定的 Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件进行各种数据分析，为实际工作服务。 SPSS for Windows是一个组合式软件包，目前已经开发出SPSS12版本，它集数据整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块，以降低对系统硬盘容量的要求，有利于该软件的推广应用。SPSS的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。SPSS统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、Probit回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。SPSS也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种统计图形和地图。 SPSS for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，现已推广到多种操作系统的计算机上，最新的版采用 DAA（Distributed Analysis Architecture，分布式分析系统），全面适应互联网，支持动态收集、分析数据和HTML格式报告，领先于诸多竞争对手。 方便易用是SPSS for Windows的主要优点，同时也是SPSS不够全面的原因所在。 三、 BMDP统计软件 BMDP是英文Biomedical computer programs 的缩写，翻译成汉语是生物医学计算程序，美国加州大学于1961年研制，是世界上最早的统计分析软件。特点是统计方法齐全，功能强大。但1991年的 版后没有新的版本推出，使用不太普及，最后被SPSS公司收购。 四、 Stata统计软件 Stata统计软件由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）1985年研制。 特点是采用命令操作，程序容量较小，统计分析方法较齐全，计算结果的输出形式简洁，绘出的图形精美。不足之处是数据的兼容性差，占内存空间较大，数据管理功能需要加强。最新版为版。网址：。 五、 EPINFO软件 EPINFO是英文Statistics program for epidemiology on microcomputer 的缩写，翻译成汉语是流行病学统计程序。美国疾病控制中心CDC和WHO共同研制，为完全免费软件。特点是数据录入非常直观，操作方便，并有一定的统计功能，但方法比较简单，主要应用于流行病学领域中的数据录入和管理工作。最新版为Epidata 版及EPINFO2000版。 六、 Minitab Minitab由美国宾州大学研制。其特点是简单易懂，很方便进行试验设计及质量控制功能。在国外大学统计学系开设的统计软件课程中，Minitab与SAS、BMDP并列，根据没有SPSS的份。最新版本为版，网址：。 七、 Statistica Statistica为一套完整的统计资料分析、图表、资料管理、应用程式发展系统；美国StatSoft公司开发。能提供使用者所有需要的统计及制图程序，制图功能强大，能够在图表视窗中显示各种统计分析和作图技术。 八、 SPLM统计软件 SPLM是英文Statistical program for linear modeling 的缩写，翻译成汉语是线性模型拟合统计软件程序。1988年由解放军第四医学大学统计教研室研制。系统特点是采用线性模型的方法，实现各种统计方法的计算。统计方法比较齐全，功能比较强大。SPLM采用FORTRAN语言编写完成。但1999年推出版后无新的产品推出。 九、 CHISS统计软件 CHISS 是英文Chinese High Intellectualized Statistical Software的缩写，翻译成汉语是中华高智统计软件, 由北京元义堂科技公司研制，解放军总医院、首都医科大学、中国中医研究院等参加协作完成。1997年开始研发，2001年推出第一版。CHISS是一套具有数据信息管理、图形制作和数据分析的强大功能，并具有一定智能化的中文统计分析软件。CHISS的主要特点是操作简单直观，输出结果简洁。既可以采用光标点菜单式也可采用编写程序来完成各种任务。CHISS用C++语言、 FORTRAN语言和delphi 开发集成，采用模块组合式结构，已开发十个模块。 CHISS可以用于各类学校、科研所等从事统计学的教学和科研工作。最新版为CHISS2004版。网址：。 十、 SASD统计软件 SASD是英文package for Statistical analysis of stochastic data 的缩写，翻译成汉语是随机数据统计分析程序包。它是由中国科学院计算中心研制。系统特点是以FORTRAN源程序形式向用户提供大量的子程序可供用户进行二次开发，统计方法比较齐全，功能比较强大。SASD采用FORTRAN语言编写完成，比较适合从事统计专业人员使用。但无新版推出。 十一、 PEMS统计软件 PEMS是英文package for encyclopaedia of medical statistics汉语是中国医学百科全书－医学统计学软件包。它以＜中国医学百科全书＞一书为蓝本，开发的一套统计软件。系统特点是实现各种统计方法的计算。统计方法比较齐全，功能比较强大。PEMS采用TURBOC和TURBOBASIC语言编写完成，比较适合从事医学工作的非统计专业人员使用。最新版为版。网址：。 十二、 EXCEL电子表格与统计功能 EXCEL电子表格是Microsoft公司推出的Office系列产品之一，是一个功能强大的电子表格软件。特点是对表格的管理和统计图制作功能强大，容易操作。Excel的数据分析插件XLSTAT，也能进行数据统计分析，但不足的是运算速度慢，统计方法不全。 十三、 DAS统计软件 DAS是英文Drug and Statistics的缩写，翻译成汉语是药理学计算软件，由孙瑞元等开发。特点是内容涵盖基础药理学、临床药理学，药学，医学统计学。能多种处理结果同时显现。EXCEL平台使用方便，智能化，图表直接插入文档。网址：。 十四、 SDAS统计软件 DAS是英文Statisticaldesign and analysis system的缩写，翻译成汉语是统计设计和分析系统。1992年由解放军总医院医学统计教研室开发。特点是窗口操作，操作方便，图表简明，与国内医学统计学教材一致。但只有DOS版，1995年后没新的版本。 十五、 Nosa统计软件 Nosa是非典型数据分析系统，1999年由解放军四军医大学医学统计教研室夏结来教授开发。特点是采用广义线性模型建模，从数据录入与管理、统计分析、绘图，到结果管理嵌入了当代数据处理技术。但只有DOS系统下使用。 十六 S-PLUS（此部分摘自厂家的软件宣传资料） Insightful公司是世界著名的商务智能软件提供商，产品涵盖分析统计、数据挖掘、知识获取、决策支持等多个领域。公司总部设在美国西雅图。 S-PLUS作为一个工业数据分析工具与数据分析应用开发平台，在各行各业已经有较长的使用历史。并曾获得著名的“美国计算机协会优秀软件奖。 S-PLUS提供了方便、灵活、交互、可视化的操作环境，帮助您找出数据之间的关系和趋势，让您做出更好地决策。在科学研究、市场营销、产品研发、质量保证、财务分析、金融证券、资料统计等各个方面，S-PLUS都有广泛的应用。 S-PLUS有流畅、直观的操作界面，广泛的输入输出功能，不论您的数据在何处、数据的格式如何，都可以轻松地存取，生成的结果可以以任意格式进行输出 (图形、文档、表格、网页)。特别是：S-PLUS的操作界面与Microsoft Office完全一致，用鼠标轻松点击，就可以把S-PLUS 的分析结果嵌入到Word文档和PowerPoint文档中；S-PLUS与Excel无缝集成，您可以在S-PLUS 环境中随意操作Excel数据，也可以在Excel环境中使用S-PLUS功能，无需花时间在Excel及S-PLUS之间，将数据来回转换；S- PLUS可以在Internet环境中进行数据分析和结果发布。 S-PLUS领先于业界的探索式图形技术，使得您可以直观地展现隐藏在数据中的关系和趋势，不致迷失在简单的统计数值及文字报表中。S-PLUS提供超过80种的二维和三维图形库，您可以轻松修改每一层图形的细节，包括线条、颜色、字体等，产生您想要的图形。 S-PLUS提供超过4200种统计分析函数，包含了传统和现代的统计分析、数据挖掘、预测分析的算法。软件所有的分析功能都是向导式的，使您轻松完成数据的分析任务。S-PLUS的开放性，允许您自己开发新的算法，集成到S-PLUS软件中。您也可以从S-PLUS网站或者其它统计网站上免费下载算法，集成到S-PLUS软件中。 通过S-PLUS的脚本语言，可以记录和存储分析过程；或者，用鼠标拖拉对象（如按钮、菜单等等）到命令窗口，会立即产生相应的执行指令；反之，拖拉指令到工具列上，会产生相应的功能按钮。使得您的分析过程可以进行存储、共享和重复执行，大大减少您的重复工作量。 S-PLUS还提供强大的编程语言——S语言，您可以使用它来开发专门适合于您的个性化系统，也可以建立企业级的应用系统。而且，S-PLUS几乎可以集成到其它任何系统中，如：在Unix系统上，S-PLUS的CONNECT/Java接口，可以让S-PLUS集成到Java程序中。在Windows系统上，S-PLUS的CONNECT/C++接口，可以在您开发的C++程序内使用全部的S-PLUS分析方法。另外S-PLUS的DDE及OLE接口，可以让您集成S-PLUS到其他Windows应用程序中，允许您从Excel或Visual Basic应用程序中执行S-PLUS功能。
知网有相应的查重软件，一般学校都是选的知网去查重
找找“南心网”，专门做心理学数据spss分析的。
数据最好不要自己编。调查分析类的软件（如果你是学营销或管理学的）可以用SPSS。一般人编的数据数据分析结果都能看出端倪来的，老师都不是傻子，到时候一旦被看出来你就会很难过了。一般情况下，答辩过程中老师不会让你演示数据的分析过程，但一般会问到你你的论文理论基础，数据是如何收集的（即通过哪些途径收集的），你的问卷设计，数据分析结果，得出结论等。还是哪句话，一般不是长期做学术或很有经验的人，编的数据结果都很明显的能看出端倪的。建议不要数据造假，学术上是最鄙视也不能接受的。这是比你论文框架错了还要严重的错误。
可以。调查分析类的软件（如果是学营销或管理学的）可以用SPSS。数据最好不要自己编，一般人编的数据数据分析结果都能看出端倪来的。问卷是收集数据的工具，SPSS是分析数据的工具，从数据分析的角度看论文的成型，大概是这么个过程。
数据分析的话对论文肯定是有意义的属性，这个论文的一个结构还有跟以往论文的一个对比，能够体现出它的一个价值，还有特殊性
树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹.许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机.忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香.原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎.咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷.走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺.花儿们有的显示着自己.有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了.有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等.真是太精彩了.
我觉得当你的论文有大堆的数据的话，直接展示出来，大家是不知道这个数据能够反映什么样的现象，也不知道这些数据它有什么意义，所以一定要对这些数据
做数据分析，对论文的意义是非常重大的，因为有的论文的结论是需要数据来支持的。
杨帅（2016）按照共享经济主体方面之间的差异来进行分类的，与此同时，杨帅还提出了包含消费及生产领域的可以实现对参与主体进行划分的框架。该框架是一个比较具体化的框架，主要包括以下几点：第一，企业-个人类型。这种类型指的是企业借助第三方网络平台或相关联的企业进行其闲置资源利用渠道的拓宽。其中，最为经典的案例就是首钢创客空间。第二，个人-企业类型，这种类型也被称为临时工代表性经济形式。简单来说就是那些拥有时间、资源、技能的个人借助网络平台中的相关众包平台，满足企业临时性的服务需求。在这一过程中，个人为企业提供服务并收取适当的报酬。通过这种方式，企业能够用较低的成本来解决其内部问题而且个人也能够在为企业提供服务的过程中得到相应的报酬。第三，个人-个人类型，在这种模式中交易的主体为个人。个人能够借助第三方网络平台来实现个人需求与共计之间的协调，该网络平台作为媒介其主要的作用就是为双方提供信息。比如：滴滴出行。通过该平台，双方的利益都能够得到满足，且经济效益也能够得到增加。最后一种是企业-企业类型，通过对互联网的合理应用，企业中的闲置资本能够得到有效的利用。通过资源的充分利用，企业内部生产领域的结构性问题也能够得到很好的解决。例如：阿里巴巴淘工厂。阿里巴巴淘工厂将线下供给能力与线上市场需求之间进行了结合，以此来带动其供给与需求之间的最优配置，进而提升其企业资源配置的合理性。吴晓隽和杨天波（2015）的观点中，共享经济是能够在IT软硬件生产、无线网络、信息终端以及新型消费及生产模式的构建过程中都有十分重要的作用。也就是说，共享经济的影响范围不仅局限于互联网及相关产业中，还包括对于企业经营管理、消费模式、生产模式的影响。郑志来（2016）在对共享经济这一问题进行研究的过程中，首先对供给侧改革的相关内容进行了分析。随后，郑志来表示，共享经济能够有效的改善经济失衡的状况并能够成为供给侧机构性变革过程中一个十分重要的补充部分。共享经济与供给侧结构性改革之间是存在着一定的联系的，且共享经济是一种实现经济方式转变的有效手段。二、共享经济相关理论（一）共享经济的概念最早提出共享经济这一概念的学者是马科斯·费尔逊和琼·斯潘思，在其代表作《社区结构和协同消费：常规活动的方法 》中有对这一概念的详细解释。近几年，伴随着我国经济发展水平的不断提升，共享经济这一概念逐渐被人们所了解。当下，我国对于共享经济的定义为：借助互联网信息技术等一系列相关的科学技术，对海量的、分散的资源进行合理有效的整合并能够满足多样化需求的经济活动的总称。共享经济的主要特征为使用权限，是一种合作经济。共享经济的目的就是为了进行交易成本的压缩，进而带来经济效益的提升。共享经济的主要作用包括以下两点：首先，共享平台的性质是中间媒介，能够带动双方交易成本的降低。与此同时，借助这一共享平台双方能够得到更多的资源和信息，并且其监督成本较低。其次，在共享平中，原本不能够加入到大交易环节中的物品也能够进行交易。这就使交易的范围得到了扩大，且资源的利用效率得到了提升。伴随着经济的不断发展和进步，产生了一种新型的经济形态—基于 O2O 的共享经济。这种经济活动其实在很久之前就已经产生了，不过都没有得到人们的重视。近几年，基于O2O的共享经济逐渐被人们所了解、重视并且不断的发展起来。这种新型经济形态产生的根本原因是互联网信息技术的不断发展，使得传统的交易区域、空间被打破，市场规模得到了扩张。在这种形势下，每个人都是需求者和供给者。在新型经济形态中，物品的使用权、所有权之间处于分离的状态，且相关的交易内容也被赋予了新的意义。与此同时，人们在获取物品的过程中其目的也发生了改变。人们的关注点转移到了物品的实际使用权利上，这就使得物品的使用效率得到了明显的提升。对于消费者来说，用更加低廉的价格就能够租用到你需要使用的物品，这种方式既能够满足消费者使用物品的需求还能够减少消费者的支出。而且，限制资源在这一过程中也能够得到更加合理、有效的利用。（二）共享经济的特点1、价值增值价值增值过程属于西方经济学领域，其被定义为是劳动力价值的补偿，而其在共享经济的商业模式下，其又被赋予了新的意义与和内涵，因为共享经济对于价值进行了全新的定义，即只有在有需求的人手里，物品才能体现其价值，因而这一价值增值过程就成为了将闲置的物品转移到对其存在需求的人手里的过程。卖家通过售卖闲置的物品，在清理自己的生活空间的同时还可以回收到相当于物品原价格中的一定资金的回报，而限于经济原因而无法入手想要商品的买家也可以经由购买这些出售的闲置商品来满足自身的强烈渴望。2、充分利用闲置资源对于闲置资源的充分利用也是共享经济特点中的一种，其能够提高资源的利用率甚至保护环境。正是由于社会经济的不断发展与科技的飞速进步使得一部分人在追求最新科技的同时对于其拥有的尚且完好的高科技产品进行不断的淘汰，这正是由于城市生活集约化的进一步发展和居民个人生活水平的不断提高同时伴随在社会产能过剩的背景下个人对于产品拥有的越来越少的可使用空间所导致的。而那些所淘汰下来的产品又会对个人的生活空间产生占据，由此甚至还需要个人来负担养护和维修的开销，同时产品没有得到充分利用也是一种资源的浪费，违背了绿色发展的理念。其实在社会生活中，共享经济无处不在，例如在交通领域，其传统的公交飞机地铁火车就能够极大的的便利许多乘客的交通出行，它就属于一种共享经济。而新开发出来的滴滴打车也对众多用户的出行起到了很大的便利。将使用交通产品的时间段错开以实现对于车辆的使用率的显著提升，这在降低物品闲置时间，提高资源的利用效率的同时还能实现对于在自身生活成本上的降低，符合绿色发展的理念3、网络易访性随着互联网那个大时代的到来，人们可以更加方便的经由网络来实现自身的生活方式上的便捷化，这点也体现在了共享经济中的闲置物品交易上，买家和卖家双方都能够在网上实现顺畅的交流，这也使得卖家更容易对用户的需求实现掌握，互联网所提供的强大的图文功能可以让买家更好的了解卖家的产品，也更便于卖家对自己的产品进行更好的展示以吸引客客户。O2O网站是一种个人对个人的网络销售方式，正适合闲置物品的买卖，其提供的功能可以降低卖家进行宣传推广的成本，而对于卖家来说也是省去了去线下进行了解的精力，使其通过网络就能实现对产品的全方位了解，因而共享商业模式的实现离不开网络的易访性，正是其为买家与卖家之间提供了便利且成熟的用以双方交流的平台来实现了对于共享商业的促进作用。4、社群共享社群共享是消费者在消费过程中，寻找的具有相同消费需求的群体，为了节省一定的消费费用而采用团购或拼团的方式进行消费。例如拼多多和美团就是针对具有相同购物需求的的消费者群体而建立的；58同城、安客居是将有共同的居住需求的人们聚在一起；51job以及智联招聘则是构建了一个用人单位和求职者之间的沟通交流搭建了桥梁；天猫、淘宝以及聚美优品则是找准自己的市场定位，主要对自己的强项进行经营。通过众多的APP我们可以看出，社群共享产生了一种新的消费模式。5、所有权需求下降在以前那个物资匮乏的年代，只有拥有了该商品的所有权才能心安理得地使用。不过现在人们生活水平的大大提高，对产品的消费观念也发生转变，人们在进行商品购买时更突出获得商品的使用权而不是所有权，商品只有对自己有用才具有价值。在这种消费观念下，共享经济应运而生。一辆共享单车可以在一天内满足十几个人的出行需求，一份学术资料可以供几百位学者学习借鉴，如何在最小的代价下最大程度上满足市场需求，是在共享经济发展模式下需要思考的主要问题。共享经济的发展在一定程度上满足了更多人的消费需求，并且被更多的人认可和接受。三、我国共享经济存在的问题分析（一）现有法律法规无法适应共享经济的发展由于我国的法律条文大部分是在上世纪制定的，所以在我国当下实行的法律体系中，对于新出现的共享经济并没有制定明确的法律规定，而且共享经济依托于互联网的发展而发展，并且在多个领域均有涉及，所以没有一个行业的法律能够直接套用到共享经济的发展之中，对于共享经济从业人员的待遇问题、电商平台的税收问题等层出不穷的新问题都有待解决。一些陈旧的法律条文并不能适应当下经济发展的需要，如果从旧时代的法律角度来看新时代的经济发展，共享经济中有许多创新企业都涉嫌违规或在濒临违规的边界，部分法律并不能对共享经济的发展起到相应的监管，反而具有一定的阻碍作用。共享经济的准入门槛较低，服务质量良莠不齐，并且在对共享经济的发展中缺少有效的市场监管，消费者利益得不到保障。因此，我国要不断完善关于共享经济的法律体系，建立相关的监管部门保障行业稳定发展，并通过相应的激励机制促进创新企业的发展，使共享经济能为我国的国民经济发展做出更大的贡献。
题目不统一，读者根据自身情况自行拟定。
1、倒向随机微分方程数值方法与非线性期望在金融中的应用：g-定价机制及风险度量2、分形市场中两类衍生证券定价问题的研究3、在机制转换金融市场中投资者的最优消费和投资行为分析4、商业银行金融风险程度的模糊综合评价5、金融保险中的若干模型与分析6、金融印鉴真伪识别新方法研究7、基于区间分析的金融市场风险管理VaR计算方法研究8、分形理论及其在金融市场分析中的应用9、离散时间随机区间值收益市场下的定价分析10、金融学理论及其未来发展趋势--转向整合11、微分方程数值解法及在数学建模中的应用12、金融模糊模型与方法13、模糊数学在储蓄机构设置中的应用14、金融市场中的时间变换方法及其应用15、从数学走进生活的创新教育16、为何经济学无法预测金融危机17、金融资产的离散过程动态风险度量研究18、论金融衍生工具及在我国商业银行信贷风险管理中的应用19、基于VAR模型的江苏省金融发展与经济增长关系研究20、货币危机预警模型研究21、在银行和金融业数据分析中应用数学规划模型22、随机过程理论在期权定价中的应用23、金融保险中的几类风险模型24、数学金融学中的期权定价问题25、金融资产收益相关性及持续性研究26、同伦分析方法在非线性力学和数学生物学中的应用27、存货质押融资的供应链金融服务研究28、金融机构资产负债管理模型及在泉州银行的应用29、社保基金投资资本市场：理论探讨、金融创新与投资运营30、量子方案的金融资产投资最优组合选择31、房价调控的数学模型分析32、基于小波分析的金融数据频域分析33、非线性数学期望下的随机微分方程及其应用34、竞争性电力市场中的金融工程理论与实证研究35、小波理论及其在经济金融数据处理中的应用36、四种金融投资风险介绍37、扩展的欧式期权定价模型研究38、基于可疑金融交易识别的离群模式挖掘研究39、华尔街的数学革命40、辽宁城乡金融发展差异对城乡经济增长影响的实证研究41、衍生金融工具风险监控问题探析42、金融危机之信用失衡43、基于西部金融中心建设目标的成都金融人才需求预测研究44、基于小波变换的金融时间序列奇异点识别模型与研究45、我国区域金融中心发展路径与模式研究46、我国农村金融供给不足问题的探讨47、金融发展对江西经济增长的影响48、基于金融自由度的香港人民币离岸市场反洗钱研究49、商业银行信贷市场的非对称信息博弈及基于Agent的SWARM仿真50、金融危机背景下企业并购投资决策体系研究
有呀，比如我从金融这本期刊上看到的这些题目，你可以借鉴下商业健康保险对健康中国战略实施价值研究安全责任会影响企业财务绩效吗？——基于中国A股上市公司的实证分析影子银行、房价波动与房地产开发企业风险——基于影子银行资金供需端视角私募股权投资对被投公司市值管理的影响分析外商直接投资对中国产业结构的影响分析考虑碳交易的品牌商主导型绿色供应链融资策略研究