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①根据某些特定的标准剔除过多的数据,比如:spss,SAS,EXCEL;②对余下的数据进行处理,;③数据过多的时候,把相类似的数据看作是一个数据群,再基于这些群进行研究;④可以尝试一下SPSs里面的聚类分析之类的功能。补充:数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解。 数学建模将各种知识综合应用于解决实际问题中,是培养和提高学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力的必备手段之一。数学建模是使用数学模型解决实际问题。
清影5127
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
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创建论文数据分析计划提示:
1、系统化
学生可以通过将研究数据系统化来开始论文数据分析。收集想法,思考哪些方面是重要的,而哪些会让自己的想法变得混乱。思考自己所收集信息的真正价值,信息的数量不会帮助论文写作,质量更加重要。
2、结构
组织论文分析。对于学生和读者来说,一切都应该非常清楚。无论主题多么复杂,都应该将其分成几部分,并按顺序排列,使人们能够对问题的所有要点有一个很好的了解。每一章都应该是自己的一个小想法。
3、词汇
论文中不应该有自己不理解的任何词汇,因为很可能读者也不会理解。对于不理解的术语,或者在写作过程中学到的术语,应该在创建论文分析时进行解释。
4、因果关系
在收集数据并将材料系统化后,学生应该退后一步,考虑因果关系。应分析关键点的有效性。如果已经做好了系统和结构部分,这应该不会太复杂。
5、重要性
从理论和实践上思考论文的要点。如果不了解大局,就无法制定好的论文数据分析计划,这就是整篇论文的意义所在。
6、简化
最后,论文数据分析计划可以帮助写作。不要浪费太多时间将已经很复杂的任务复杂化。目标应该清晰,过程要简化。
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