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论文中数据收集和分析的方法是什么意思

发布时间:2024-07-06 17:19:39

论文中数据收集和分析的方法是什么意思

顾名思义,数据分析就是对数据进行分析。不过这个解释好像等于没说,那么数据分析专业一点的概念是什么呢?数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的数据进行分析,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,最后再通过得到的结论应用到行业中解决实际问题也就是说数据分析是在一批看似无用或杂乱无章的数据中将信息集中和提炼出来,总结研究对象的内在规律。

我们经常通过调查,实验等方式获得数据信息,还可通过查阅报纸相关文献和上网的方式获得数据信息。国家统计局的网站就是查资料的好地方。也可以利用搜索引擎输入你需要的关键词查找。

收集数据的方式有很多,常见的如问卷调查、查阅资料、实地考查、试验.主要考查你对 全面调查和抽样调查 等考点的理解。

从数据来源分类:间接来源——查阅(二手)资料 直接来源——实地调查、实验(获得一手资料)从调查方法分类:概率抽样——简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样 非概率抽样——方便抽样、判断抽样、自愿抽样、滚雪球抽样、配额抽样从搜集方法分类:自填式(各种形式的调查问卷)、面访调查、电话调查

论文数据收集和分析方法是什么意思

顾名思义,数据分析就是对数据进行分析。不过这个解释好像等于没说,那么数据分析专业一点的概念是什么呢?数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的数据进行分析,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,最后再通过得到的结论应用到行业中解决实际问题也就是说数据分析是在一批看似无用或杂乱无章的数据中将信息集中和提炼出来,总结研究对象的内在规律。

明确收集数据方向 我们要收集的数据是什么?就本案例而言,笔者要收集的是地方论坛,而且是有人气的地方论坛,这就是方向,如何界定是人气的论坛呢?我们给它一个参数,日均发贴量,根据以往经验,日均发贴量达3000的论坛,就是很活跃,很有人气的论坛了,(注:日均发贴量3000的论坛是什么概念呢?做过论坛运营的朋友应该了解,这里就不多说,据了解,可能国内地方论坛达到这个级别的,也就是300个以内,为了确定目标以收集200个为准)只有明确了数据收集的方向,才能做到有的放矢! 确定收集数据的方法 当我们有了收集数据的方向后,就要确定收集数据的方法了,这其实就是要解决两个问题:这些数据在哪里可以找到?怎么样可以更快速获得想要的数据?本例找的是地方论坛,数据来自全国各个地方,要获取数据,综合考量有几种方法:通过搜索引擎按地名论坛关健词搜索;通过一些导航类网站索引进行筛选;以“蜘蛛爬行”的方式查找。当然,这些方法可以独立的用一种,也可以几种结合一起用,目的只有一个,就是能快速收集到我们想要的东西,提高我们的效率,因为日均发贴量达3000的地方论坛,至少都是地级市的论坛,或者是省级的论坛,所以,如果用搜索引擎,则关键词可设为“地级市名+论坛”“省名+论坛”这样的方式让搜索引擎来给我们先做一个查找;如果用导航类网站的索引来查找,则可通过按省到市这样一个从大到小的区域来查找;如果以第三种方式,则可通过网站的友情链接来扩散,本案中最快的方法是通过导航网站的索引来查找是最快的,因为导航网站相当于已经把论坛作了一次过滤,这样我们查找起来就更方便了! 收集与整理数据 找到方法后,按即定的方针,分别对各个地方的论坛按条件进行初步筛选后,就可以得到一份原始数据了,按下来就是整理这些数据了,首先要对这些收集到的数据作个评估,为了保证数据有一定的客观性,须对收集到的地方论坛作个监控,利用三五天的时间对收集到的论坛进行每日回访统计,只有平均值达标,才是我们要留下的数据! 数据的分析要有切入点 收集到的收据该怎么进行分析呢,这就需要一个切入点,即你要收集这份数据的目的是什么?根据要求给数据设定一些能反映目的参数,通过参数的对比,才能区分差别,本例收集的地方论坛,可以有很多用途,比如可以了解人气地方论坛的当前生态,还可以解这些论坛的分布,也就是人气的分布,网民多少的分布,甚至可以用来与各地方合作作参考,个人站长可以用来发外链等等,只要在分析数时,根据目的设定分析的数据参数,才能反映也所收集的数据的价值所在! 制作成一份美观,清晰的表格 收集,整理与分析后的数据,应该是一份表格数据,咱们做数据分析一般使用的是excel表格记录,只有把这份表格制作一份美观,清晰的表格,去掉一些不合格,多余的数据,才算完成一次网络数据的收集与分析,这样不仅使我们可以清楚的看到这份数据的重点,方便查到所想要的数据,也可以提高日后使用数据的效率。 参考资料: ||

通过数据进行分析的论文用数据是数学方法。数据分析方法:将数据按一定规律用列表方式表达出来,是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚,简单明了,有利于发现相关量之间的相关关系。此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等:根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。数据分析目的:数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来,从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中,数据分析可帮助人们做出判断,以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前,要通过广泛的设计调查,分析所得数据以判定设计方向,因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。

一般听到数据分析和数据可视化的比较多,数据收集听到相对较少。数据收集一般指数据存储在各业务系统中,或者手动录入数据库里。这里就要提到一个功能叫数据填报。数据填报功能是亿信华辰新推出的一款产品,一站式数据分析平台—ABI中数据采集的一个特色功能。数据填报功能可对报表进行数据回填设置,对缺失的数据进行补录,也可以制作全新的填报表单用于录入数据,真正的实现了数据分析填报一体化。回填报表支持导入excel数据,让大数据量填报不再是困扰,同时支持数据审核,确保数据正确性。亿信华辰一站式数据分析平台—ABI,是一款全能型产品,融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。其中数据分析和数据可视化又是亿信ABI的长处也是其核心功能。亿信ABI拥有多种特色分析手段,除了中国式复杂报表、dashboard、大屏报表外,ABI还支持自助式分析,包括拖拽式多维分析、看板和看板集,业务用户通过简单拖拽即可随心所欲的进行探索式自助分析。同时,类word即席报告、幻灯片报告,让汇报展示更加出彩。亿信ABI的数据可视化也是丰富多彩,其报表中内置了上百种可视化元素和图形。不仅支持80多种统计图,还囊括了世界、中国各省市的地图及gis地图,通过设计与搭配,可衍生出成千上万种可视化效果。同时abi还支持动态炫酷的酷屏分析,独特的3D全景视角,自由快捷制作各类交互式常规屏和大屏报表,将创意变为现实。

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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。

数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来,总结出所研究对象的内在规律,帮助管理者进行有效的判断和决策。

如何利用数据分析工具,对自己的文章进行诊断

论文数据收集和分析方法是什么意思呀

顾名思义,数据分析就是对数据进行分析。不过这个解释好像等于没说,那么数据分析专业一点的概念是什么呢?数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的数据进行分析,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,最后再通过得到的结论应用到行业中解决实际问题也就是说数据分析是在一批看似无用或杂乱无章的数据中将信息集中和提炼出来,总结研究对象的内在规律。

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。

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论文中数据收集和分析的方法是什么

学术堂分享硕士毕业论文的三种资料收集方式:1、卡片收集。卡片的特点在于易于分类、易于保存以及易于查找,平时将自己认为有价值的资料收集,分门别类,在写论文期间就可以进行组合,对于资料的收集非常便利。在收集的过程中,可以将一个问题写在一张卡片上,空间不允许时也可以分别写在几张卡片上。资料的收集方式因人而异,如果自己认为比较符合自己的习惯,就可以选择卡片收集。2、做笔记。做笔记是一个边阅读边思考的过程,这是任何一个硕士论文作者都要经历的过程,读书报刊时或搞调查研究时,随身带笔和纸,随时记下所需资料的内容或有关的体会、理论观点等。特别需要提及的一点是,在做笔记时,最好空出部分页面,以便随时写下对有关摘录内容的理解、评价和体会。  在硕士论文的写作过程中,经常需要走访企业,进行实地调查来获取企业数据。因此,学会如何高质量地做笔记,是一个十分重要的问题。在做笔记的过程中需要注意三个方面的内容:(1)谈话要遵循共同的标准程序,要准备好谈话计划,包括关键问题的措辞以及对谈话对象所做回答的分类方法。(2)访谈前尽可能收集有关被访者的材料,对其经历、个性、地位、职业、专长、兴趣等有所了解;要分析被访者能否提供有价值的材料;要考虑如何取得被访者的信任和合作。(3)访谈所提问题要简单明白,易于回答;提问的方式、用词的选择、问题的范围要适合被访者的知识水平和习惯谈话内容要及时记录。 3、剪贴报刊。在日常的工作或者学习中,将有用的资料从报纸、刊物上剪下来,或复印下来,再进行剪贴。把应剪的资料分类贴在笔记本或卡片上,这种方法的优点是可以节省抄写的时间。无论是用卡片收集资料,还是摘录资料,还是剪贴资料,都必须注明出处。如果是着作,则要注明作者、书名、出版单位、发行年月;如果是报纸,则要注明作者、篇名、版次、报纸名称、发行年月日;如果是杂志,则要注明作者、篇名、杂志名称、卷(期)号、页码等,以便附录在硕士论文的后面。

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