论文数据分析怎么做

怎么写好一份数据分析报告？数据分析报告一般包括以下几部分，针对不同的报告场景可能要进行调整：项目背景：项目是什么，为什么做，怎么做项目进度：项目整体流程，目前进度名词解释：术语解释、关键指标定义数据获取：需要什么数据，怎么获取数据，如何取样，如何清洗，有哪些误差和局限性，信度如何数据分析：关键指标的趋势，关键点分析。这部分是报告核心，要抓住重要指标进行数据对比，通过图表直观地展示趋势，提出几个关键性结论，尽量浅显易懂，不要过于冗长。结论&改进：汇总结论，分析目前的不足，并给出解决方案一份好的数据分析报告不只是对数据的简单分析，还要有自己独到的结论和观点，推荐你参考一些数据机构或咨询机构的优秀报告，国家统计局，中国信通院，艾媒咨询等，学习一下分析思路和方法。另外也要关注时事，结合行业趋势和舆论热点进行分析。最后，写报告时也要注意报告整体样式、排版、图表美观度等因素，才能写好一份优秀的报告。

论文中的结果分析写法如下：一般论文中的这部分会用图表简要地列出分析结果( results, findings) ,并围绕主要论点和操作论点来比较分析结果与预期结果之间的差距。完成数据分析以后,就要结合研究目的,即自己提出的论点来解释分析结果。数据分析只是对某个数值作出统计显著性的判断,这个数值和相应的判断,到底具有什么意义,研究者须给出解释。在解释过程中,要选择适当的参照点,比如前人对该问题所持的观点或做法,或同类研究得出的结论,用它们来衬托自已论文结论部分所得出论点的新意和实际意义。论文结果分析后的结论的写法首先要根据分析结果,精练地概括出几条本研究的贡献(contribution)。如上述关于临床路径管理的研究,简要说明“临床路径管理优于现行管理方式”这个主论点已被验证,并列出几个操作论点的验证结果即可。其次,对本研究作自我评价。分析结果要注重客观性,用数据和事实来说话，而结论部分可以渗人主观意见,表达作者对本研究工作的评价。具体内容包括两方面,一是对研究结果适用范围的说明。例如上述关于临床路径管理的研究,是在某个三甲医院调研得出的结果,其他三甲医院是否都适合采用临床路径管理,或者在什么样的条件才能采用,其他级别的医院能否应用等,作者可在此处提出主观看法和判断。评价的另一方面是显示本研究的理论和实际意义,为此,需找出参照点,以便对照说明本研究结果的新意和价值所在。例如《勤劳而不富有》一文中,引用制度经济学现有说法“制度资本在经济增长过程中起到重要支持作用”作为参照点,这个说法解释不了中国的现实,即在交易制度不完善的条件下，十几年的经济连续高速增长。但这个观点却正好衬托了该文结论“人力资本替代制度资本”的新意,显示出研究结果在制度经济学领域的理论价值。教科书或文献中的某种说法,都可用来作为参照点。专业学位论文更注重实际价值。可以选用现有的做法和说法作为参照点,借以显现本研究的实际价值。上述“临床路径管理”的研究,就是用现有管理方式作为参照点。涉及薪酬方案设计或评价指标体系的研究,参照点可以是现行的薪酬方案或评价指标体系。前述“酒店成功的关键在于确保名厨”的研究,很可能业内人员对于酒店发展有不同看法和不同选择,有人主张发展餐饮业务,有人主张发展住宿业务,主张发展餐饮业务的人,有的认为要抓名厨，有的认为要抓内部管理,降低成本。在结果的说明中,要利用这些参照点来说明本研究结果的新意和价值。最后，就作者认为本研究后续值得研究的问题提出建议。建议包括研究中次要的发现及研究的局限之处。

数据可从网上搜索，统计年鉴及各大数据库都有，再通过统计软件作分析，例如相关分析和回归分析，这种论文偏理论型。推论统计学被用来将资料中的数据模型化，计算它的机率并且做出对于母体的推论。这个推论可能以对/错问题的答案所呈现（假设检定）。对于数字特征量的估计（估计），对于未来观察的预测，关联性的预测（相关性），或是将关系模型化（回归）。其他的模型化技术包括变异数分析（ANOVA），时间序列，以及数据挖掘。为了实际的理由，我们选择研究母体的子集代替研究母体的每一笔资料，这个子集称做样本。以某种经验设计实验所搜集的样本叫做资料。资料是统计分析的对象，并且被用做两种相关的用途：描述和推论。描述统计学处理有关叙述的问题：资料是否可以被有效的摘要，不论是以数学或是图片表现，以用来代表母体的性质？基础的数学描述包括了平均数和标准差。图像的摘要则包含了许多种的表和图。