毕业论文数据作图过程

只要是你用office做出来的图，都可以直接放到word里

1、Gnuplot

Gnuplot是一个命令行的交互式绘图工具。用户通过输入命令，逐步设置或修改绘图环境，并以图形描述数据或函数。优点是画图速度快、画风清爽，软件开源且免费，图片质量相当专业。缺点是：需要写代码。

2、Matplotlib

Matplotlib是著名Python的标配画图包，其绘图函数的名字基本上与 Matlab 的绘图函数差不多。优点是曲线精致，软件开源免费，支持Latex公式插入，且许多时候只需要一行或几行代码就能搞定。缺点是需要Python编程基础。

3、visio

Microsoft Visio是Windows 操作系统下运行的流程图软件，它现在是Microsoft Office软件的一个部分。Visio可以制作的图表范围十分广泛，利用Visio的强大绘图功能绘制地图、企业标志等。最主要还是用来画流程图、示意图。

4、Origin

Origin是简单易学、操作灵活、功能丰富全面的画图软件，既可以满足一般用户的制图需要，也可以满足高级用户数据分析、函数拟合的需要。缺点是操作系统不太友好、易崩溃，只支持Windows系统。

5、Tecplot

Tecplot从简单的二维曲线曲面图，到复杂的三维动态图都可以实现。它的特色在于可快捷的将大量数据资料转化为容易理解的图片，例如等高线、向量图、网格图、剖面图、流线图等等。

中是图片格式导致不能编辑为啥呢？因为很多人写论文都是网上找的素材，有的根本就没有数据，可能只是一张图而已。直接拿来用，肯定是不符合老师要求的。这时候也分两种情况：一种是从图上可以看出源数据的比如有数据标签啊，我们就可以根据这个数值重新做一遍啦。另外一种就是看不出来源数据的（如上右图）很大几率上你是不可能找到源数据出处的。难道这个就死翘翘没得救了么？非也非也，我们可以大致模拟出来，反正图上不需要标注实际数据（who cares？），我们只需要将图表在word中做出来即可，怎么处理？可以参照我以前的一篇头条分享文章——《 如何依葫芦画瓢？论无数据源图表的制作》中的图表可以编辑，但是修改不了源数据如下图所示：一般出现这种情况是由于word并不是'凶案'的第一发生地，即图表可能是在excel或者PPT中完成后复制到word中去的（office三件套很多功能是相通的），这个并不足以造成不可编辑，还有一步就是word文件发生了传递，而源文件却并没有同步传递。何以见得？其实word中可以查看图表的源数据的。Tips：所以碰到这种情况，如果我们是在其他工具里面作图的，最后复制后，我们最好把源文件和目标word文件打包一起传递，这样源数据不至于丢失。虽然不能编辑源数据，但是图表还在，修改格式什么的还是可以做到的。那么，今天的实战案例来了，对下面的图，如何去掉0值标签以及0和8之间的线条以及0对应的点和线， 即达到下面的效果：思路：1.假如我们知道数据从头开始做，这个问题就so easy，我们只需要：1）将前面几个数据留空即可，设置一下显示2）或者将前面几个数据设置为NA#，也能达到一样的效果2.直接在图上改造，我们应该怎么做？制作步骤：去掉0？a.删除数据标签双击定位单个数据标签后，按delete键即可b.自定义格式这招独辟蹊径，我们这里只是要不显示0而已，如果我懒得一个个点击删除，我可以一次性设置。将数据标签设置自定义格式为0;0;这个设置的意思是正、负数正常显示，不显示0值，关于自定义格式不属于我们这里要展开的知识点，大家可以私底下去复习了解一下这个机理。c.设置0的标签值字体颜色为背景白色去掉数据标记和线条？这里我们用的方法就是设置色彩为无或者不显示，原理很简单，大家直接看图。操作的诀窍就是双击选中某个点，然后设置线条为无以及标记点为无即可（也可以设置颜色为白色背景色，欺眼睛假装它不存在），每个点影响其本身的数据标记符号以及前面的一小段线的控制范围

看你是什么图，一般的可以用word有的用到AutoCAD CAXA

什么图呢？数据分析的图（直方图等）还是流程图因果图？？

可以用visio，也属于办公软件的一种，用它画图方便，画好的图用在word文档中也方便，就全选，复制，粘贴到word就行了，visio还提供了很多种类的绘图类型，用起来很方便

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。