论文中数据的描述是指什么

在写论文的过程中，每个人都会检测论文的重复，论文检测结束后，每个人都会出示一份查重报告。这份报告将区分大量的测试数据。论文检测结果中数据分别代表什么意思？请和paperfree 小编一起看看。在论文检测报告中，我们可以看到论文相似度、引用率和重复率以及自写率等。许多学生对这些百分比不是很清楚。这些部分的具体含义是什么？让我们来看看。 1.相似度百分比:其实是论文的总重复率。检测系统会根据我们提交的论文跟数据库中的论文进行对比，得到相似比。 2.引用率百分比:引用率代表你的论文引用别人的观点，引用部分占全文的百分比，这就是你引用的比例。 3.重复率百分比:这意味着你在论文检测系统中去除引用率后的重复率，也就是抄袭率，也就是你的论文和数据库比较后的重复率。对于这部分，如果重复率很高，需要修改。 4.原创率的百分比:这个数据表是你论文中完全没有重复的部分，字面意思是你自己写的部分，这个部分没有必要修改。这个自写率的数据越高，这篇论文的重复率就越低。

数据分析可以分成两部分，一部分是对分析过程及分析结果的描述，另一部分是结合专业知识对结果进一步分析，为什么会出现这样的结果。

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论文中的数据是指论文作者在论述观点时采用的数据

基本信息描述

论文中的数据分析指什么

论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。

1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。

2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。

3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。

拓展资料：

一、回归分析

在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。

最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。

二、方差分析

在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。

人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。

在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。

例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。

三、判别分析

判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。

这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。

四、聚类分析

聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。

比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。

五、主成分分析

主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。

在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。

主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。

最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。

如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。

六、因子分析

因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。

在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。

因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。

例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。

例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。

接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。

七、典型相关分析

典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析常用方法

1、对比分析法，分析差异，揭示数据代表的事物的发展变化和规律性。

2、相关分析法，用来研究变量之间存在但又不确定的相互关系以及密切程度的分析，确定有无关系，确定现象之间关系的密切程度。

3、综合评价分析法，将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标进行评价，用于解决复杂的分析对象。

数据分析的基本思路

数据分析应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。

1、明确思路

明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。

首先目的不明确则会导致方向性的错误。当明确目的后，就要建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。只有明确了分析目的，分析框架才能跟着确定下来，最后还要确保分析框架的体系化，使分析更具有说服力。

2、收集数据

收集数据是按照确定的数据分析框架收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。

这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据比如公司自己的业务数据库中的业务数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据例如一些公开出版物或者第三方的数据网站。

3、处理数据

处理数据是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。

4、分析数据

分析数据是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的操作。

而数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法，就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是根据用户的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，以满足用户的特定需求。

5、可视化

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。大多数情况下，人们更愿意接受图形这种数据展现方式，因为它能更加有效直观。

6、撰写报告

撰写数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过清晰的结构和图文并茂的展现方式去展具有建设意义的解决方案。

论文查重数据描述全红

首先，引用算不算抄袭，与标注出处没有任何关系，引用能不能检测出来，与系统准不准确也没有关系。所有这些都靠系统的阀值来决定。中国知网对该套检测系统的灵敏度设置了一个阀值，该阀值为3%，以段落（或章节）的字数来计算，单篇文献低于3%的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段文字中的小句或者小概念。举个例子：假如检测段落1（第一章）有10000字，那么引用A文献300字（10000乘以3%=300）以内，是不会被检测出来的。若引用B文献超过300字，那么B文献分布于第一章中的抄袭都会被红字标注，不管位于第一章何处，即使打断成句子，只要超过20字就会被标注。[1]实际上这里也告诉同学们一个修改的方法，就是对段落抄袭千万不要选一篇文章来引用，尽可能多的选择多篇文献，一篇截取几句，这样是不会被检测出来的。[2]关于一些同学问引用的为什么也算抄袭，这里主要是因为知网的阀值问题，高于3%的统一算抄袭，也就是说引用于抄袭的临界就在3%之间。一旦你超标，即使你标注了引用也无济于事。[1] 这里所指的300字是一个大概值，并非临界值。引用的数量越低，就越不容易被检测出来。[2] 更新以后的CNKI学术不端检测系统将这一阀值调整到了3%，以前是5%，意味着检测系统对引用的要求更加严格，但运用我们后面提到的方法也不是很难。

参考文献部分为什么在论文查重报告中标红？正常来说引用和参考文献部分在论文查重系统中是不会被标红的，但前提是参考文献的格式是正确的，这样才不会被参与到正文的查重检测中，这样的话也就不会被标红了。数据库正常是会把参考文献收录到里面的，所以无论是论文的题目还是内容都是会重复的，参考文献这部分是比较特殊的内容，查重系统正常是会除去论文末尾参考文献部分然后进行查重检测的，然后用灰色的字体表示没有检测。那导致论文查重报告中的参考文献部分标红的原因是什么呢？

原因一：也许是因为论文格式不正确的问题。参考文献这几个字是需要单独占一行的，而且只能显示参考文献的是不可以和其他内容混一起加进来的，然后要按照学校要求格式标准弄好，不然的话知网查重系统是无法识别出参考文献的。

原因二：论文查重系统是只有知网查重系统可以比较好的识别出参考文献部分的，其他的论文查重系统的识别度是没有知网高的，因此是无法除去参考文献的查重检测的，所以同学们不要奇怪为什么知网查重系统没有标红的部分在其他的论文查重系统就标红了。

所以导致论文查重报告中的参考文献部分标红的原因就是这两点，不过第一点是重要的，所以大家一定要按照论文的格式要求来进行论文的撰写，这样的话就可以避免论文中参考文献部分被标红了。

具体要求说一下吧，帮你搞定。

程序代码经常出现在计算机相关专业的毕业论文查重中。如果代码程序重复，肯定会被检测出来。但代码不同于文本，它的逻辑和术语很容易重复，所以它也会被标记为红色。那么，计算机论文查重代码标红怎么办？paperfree小编给大家讲解。 1.将代码放入附录中。论文查重时，一般不查重附录。大多数学校对附录没有太多要求，但不需要。附录是对论文内容的补充。假如学校没有规定要查重附录，那就把代码放在附录里。 2.上传代码截图。另一种是，当代码必须放入文本或附录部分时，我们可以将代码部分截图放入文本中。目前大部分论文查重系统是无法识别图片的，我们把代码进行截图可以有效规避计算机论文查重代码标红。

什么是论文数据

论文数据来源有：

1、专业行业网站或统计网站(年鉴)。主要依据主题的相关专业行业网站获取数据，同时注意记录各种数据源。

2、相关的新闻报导，或者是学术文献文献作为数据的来源。但需要对最新的数据进行整理。

3、上市公司的年报或者市政府门户统计的经济数据，这种数据相对来说比较宏观的数据，准确一点。

4、相应的内部员工提供。通过访谈、问卷调查、运营数据收集等获得。

资料：

论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。

它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

常用的中文期刊数据库是什么

五个常用的中文数据库：

1、中国知网（CNKI），是中国学术期刊（光盘版）电子杂志社、同方知网（北京）技术有限公司共同创办的网络出版平台，是全球最大的知识门户网站。

2、超星电子图书数据库是全球最大的中文在线图书馆，图书涵盖各学科领域，为高校、科研机构的教学和工作提供了大量宝贵的参考资料，同时也是同学们学习娱乐的好助手。

超星电子图书数据库

3、中国基本古籍库（爱如生）共收录自先秦至民国（公元前11世纪至公元20世纪初）历代典籍 1万余种、计16万余卷。每种典籍均提供1个通行版本的全文和1-2个重要版本的图像，计全文17亿多字、版本1万2千多个、图像1千多万页，数据量约320G。其收录范围涵盖全部中国历史与文化，其内容总量相当于3部《四库全书》。

北大法宝网站网页

4、北大法宝是我国最早、最专业的法律数据库，1985年创立于北京大学，目前涵盖中国法律法规、司法案例、法学期刊、英文译本、专题参考五大部分内容，数据总量100万余篇。

5、北大法意由北京大学法学院实证法务研究所研发和维护的法律数据库网站，旨在提供专业、系统的法律信息服务。目前已经构筑起全球最大的中文法律数据库。其中，案例数据库收录的案件总数量超过25万，法规数据库收录的法规文件总数量近40万部。

第一是南京大学“中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊”，分为“核心版”和“扩展版”。南核。第二是北京大学图书馆“中文核心期刊”，简称“北核”第三是中国科学院文献情报中心“中国科学引文数据库（CSCD）来源期刊”，分为“核心库（C）”和“扩展库（E）”。第四是中国科学技术信息研究所“中国科技论文统计源期刊”（又称“中国科技核心期刊”）。

答：常见的查找中文期刊论文：中国科技论文数据库（CSTP）、中国科技引文数据库（csty）、中国机械工程文摘库（JLXIE）；学位论文的数据库：中国学术会议论文数据库（CACP）、中国科学工程期刊数据库；中文图书的数据库：读秀图书、国家科技图书文献、中国政法大学图书，在使用各种中文数据库查看原文时，应注意打开格式的选择及自己电脑安装的程序是否满足打开格式。