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1、获取数据
获取数据也有两种途径,要么就是手上有的或者是能直接使用到的现成数据,还有一种就是二手数据。现在的数据分析库主要分为了调查数据和政府数据。
2、整理数据
整理数据就是对观察、调查、实验所得来的数据资料进行检验与归类。得出能够反映总体综合特征的统计资料的工作过程。并且,对已经整理过的资料(包括历史资料)进行再加工也属于统计整理。
3、呈现数据
当数据收集充分且真实过后,研究者可运用数据,但要清楚的说明数据来源以及如何对原始的数据进行加工的。需要尽可能的描述获取数据的过程,提供足够多的细节,以便同行能重复研究过程,并保障原生作者的创作性。
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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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