1. 如何分析研究数据
1、首先我们遇到困难的时候，可以把写好的论文给自己的导师看看，请自己的导师给出一些中肯的修改意见。我们接触的论文写作比较少，但是老师们可谓是经验丰富。
2、在论文写作中，多研究一些相关的论文文献，多查阅资料，参考一下论文该如何写，将自己的论文文体调整成合理的文体。
3、在论文质量不高的情况下我们可以将自己的初稿进行修改，将自己的观点和一些语句参考相关的文献进行修改，重新梳理论文的逻辑。重复率不达标是整个论文遇到的最大的问题，首先我们可以根据查重报告里面的重复来进行再次修改降重，在不改变句子意思的情况下将句子的结构语序打乱重组之后再进行撰写。有一些整段重复的，就建议一整段重新写了。降重完成之后再次进行查重，直至达到学校的查重标准。
4、如果是选题错误，那么这个时候一定要请你的导师给出明确的指导了，根据导师的指导和意见，抓紧时间完成论文的写作，一般到这个时候，时间都会比较紧迫。
如果是重复率过高这一类的问题，一般自己多动动脑子就解决了，其他的问题如果是自己没有办法解决，或者是解决起来比较困难，那么这个时候一定要寻求自己导师的帮忙。让导师给出中肯的修改意见，这才是最可靠的方法。因为我们论文完成之后首先要给导师评阅，过了导师这一关才能提交学校进行答辩。
2. 如何分析研究结果
差异性分析是常用的数据分析方法，用于检测科学实验中实验组与对照组之间是否有差异以及差异是否显著的办法。
差异性分析通常有三种：
方差分析 (ANOVA)
T检验（T-test）
卡方分析 (Chi-Square Analysis)
3. 研究数据分析方法
应该属于研究方法。任何研究方法都需要进行数据与实例分析。
4. 关于数据分析与研究的研究内容
摘 要：上市公司财务报表分析是公司会计工作的主要内容之一，是投资者、股东、债权人、政府和普通大众都想要关心和了解的。在财务报表分析的过程中一定要注意将各种不同的分析方法综合运用，在结合宏观经济环境、同行业的不同公司和本公司历史业绩的横向、纵向的比较过程中，通过多种方法的应用达到透过纷繁的财务业务表象理解公司盈利能力的目的，为利益相关者的能够做出正确决策提供帮助。 关键词：上市公司；财务报表；分析 随着中国国民经济的迅速发展和人们收入的不断提高，如何理财日益成为大众关注的焦点，而投向证券市场，尤其是购买上市公司的股票则是不少人投资理财的首选。由于大众普遍对各个上市公司缺乏足够的了解，怎样选择具有良好升值前景的股票、基金并规避可能的投资风险自然成了大众关心的迫切需要解决的问题。通过对上市公司必须向公众发布的上市报告书、年度报告和中期报告等报告书中所披露的上市公司财务报表的分析就可以对上市公司发行的股票的盈利前景等情况做出比较客观的评判。当然，对上市公司财务报表的分析决不是只为了“炒股”这么简单，它是了解上市公司过去、现在运营的基本情况和未来发展前景的基本途径，是投资者、股东、债权人和政府都要关心和了解的。 所谓财务报表分析就是通过一定的分析方法使报表中的会计数据、资金流转、财务状况和盈利水平以及公司的经营情况和发展趋势转化成投资决策的依据，是了解上市公司基本面的重要途径。它是运用会计报表数据对企业财务状况和成果及未来前景的一种评价。上市公司的财务报告分为季报、半年报、年报三种，具有公布集中、数量庞大、行业复杂的特点。它的经营状况是通过财务报表反映出来，因此分析和研究上市公司的财务报表是很重要的。了解上市公司的财务状况和经营成效及其股票价格涨落的影响是投资者进行决策的重要依据，是债权人、投资者、股东和政府都关心的事情。 一、财务报表分析的主要内容 （一）对上市公司盈利能力的分析 投资者为获得满意的投资回报，必须关心一个上市公司的盈利情况，因为盈利数额的大小、利润率的高低是衡量公司管理绩效的主要标志。而公司股票价格的高低，股息发放的多少，也主要是由公司的盈利水平决定的。可见，公司盈利能力的大小是股票投资中首先要考虑的因素，同时也是政府、债权人和股东方关心的主要方面。对公司盈利能力的分析，可根据资产负债表和损益表提供的资料，计算以下主要指标： 1.上市公司股票每股账面价值。每股账面价值是指股东权益总额与发行在外股份总数的比率。一般说来，每股账面价值高的股票的“价值”较大。通常经营状况好、财务制度健全的公司，其股票的每股账面值会高于每股票的面值。每股账面值逐年提高则表明公司的资产结构愈来愈健全。 2.上市公司股票普通股每股收益。普通股每股收益指企业净收益减去优先股股利后的余额与发行在外的普通股股数的比率。它表明每一普通股在公司所获净收益中享有的份额。每股收益对于股票价格、股利支付等存在着重要影响，是投资者最关心的重要指标之一。在中国，每股收益一般在上市公司的“主要财务数据与财务指标”中给以披露。通过每股收益，投资者不仅可以了解公司的盈利能力而且可通过该指标预测每股股息和股息增长率，并在这一基础上推算出每一普通股的内在价值。 3.上市公司净资产收益率。净资产收益率也叫股东权益报酬率，指净收益与股东权益的比率。这是以股东投入的资本为计算基础的投资利润率，该比率越高说明企业运用股东资本的绩效越高，获利能力越强。 ＜/p＞ 补充： 4.上市公司市盈率。市盈率指股票每股市价与每股盈余间的比率。市盈率的单位是倍，表示按该种盈利水平需累积多少年盈利才能达到目前的股市市价。该指标在分析个股风险中具有重要的参考价值。一般认为，市盈率越高投资风险越大；市盈率越低投资风险越小。依实际分析，中国目前的股票其市盈率在15倍以下的一般就是安全区。 5.上市公司总资产报酬率。总资产报酬率是指企业利润总额加利息支出之和与平均资产总额的比率。总资产报酬率可用于评价企业运用全部资产获利的能力，是衡量一个企业经营业绩的主要指标。它的比率越高，说明企业的获利能力越强，经营业绩越好。 以上指标是衡量上市公司盈利能力的主要指标，其中净资产收益率和每股收益更是评价公司盈利能力的最为通用的指标。重要的是，需要将它们与公司以前各期以及同行业中其他公司的相应指标进行比对，这样才能判断出公司实际盈利能力的强弱。 （二）对上市公司的资产负债表的分析 资产负债表是反映上市公司会计期末全部资产负债和所有者权益情况的报表，通过资产负债表能了解企业在报表日的财务状况长短期的偿债能力、资产负债权益和结构等重要信息。对上市公司的资产负债表的分析主要包括如下内容： 1.上市公司短期偿债能力分析。短期偿债能力的强弱直接影响一个企业短期的存活能力，是衡量企业是否健康的一项重要指标。如果一个企业不能维持其短期偿债能力，也就难以维持其长期偿债能力，即使是一个盈利不错的企业，也会因为不能履行偿债义务而面临破产的威胁。而且企业偿债能力低就会丧失各种投资机会，这不仅给公司的竞争能力造成严重损害，而且会使公司股票价格下跌以至提高投资人的风险。因此，不仅企业的债权人关心，企业的股东及潜在投资人同样关心企业的短期偿债能力。企业短期偿债能力的强弱主要根据资产负债表中的资料通过计算以下指标进行分析： （1）流动比率。流动比率是说明企业每一元流动负债有多少流动资产可以用作支付保证，研究认为，流动比率为2∶1对于大部分企业来说是比较合适的比率[1]。这是因为流动资产中变现能力最差的存货金额约占流动资产总额的一半，剩下的流动性较大的流动资产至少要等于流动负债，这样企业的短期偿债能力才会有保证。流动比率过低，加大企业风险；流动比率过高，则减低企业经营绩效。 ＜/p＞＜/p＞ （2）速动比率。速动比率是指速动资产对流动负债额的比率。速动比率是比流动比率更为严谨的表征短期偿债能力指标。一般认为，企业的速动比率至少应维持在1∶1以上[2]。如果速动比率偏高，说明企业有足够的能力偿还短期债务，同时也表示企业有较多的不能盈利的现款和应收账款，企业就失去了收益的机会；如该指标偏低，则企业表明将依赖出售存货或举新债来偿还到期的债务，这就可能造成急需出售存货带来的削价损失或举新债而形成的利息负担。但这里同样不能一概而论，速动比率同样存在行业差异。 2.上市公司长期偿债能力分析。首先，我们需要对资产负债率、权益比率和负债与所有者权益比率这三个比值进行分析，因为它们是了解企业长期偿债能力的基础。资产负债率是负债总额与资产所提供的资本占全部资本的比例，这个指标也被称为举债经营比率。从股东的立场看，在全部资本利润率高于借款利息率时，负债比例越大越好，否则相反。所有者权益比率是所有者权益总额与资产总额的比率，它反映所有者在企业资产中所占份额，所有者权益比率与资产负债率之和为1。负债与所有者权益比率是企业负债总额与股东权益总额之比率，也叫做债务股权比率。该指标反映了由债权人提供的资本与股东提供的资本之间的相对关系，反映企业基本财务结构是否稳定。一般来说，股东资本大于借入资本较好，但也不能一概而论。当然，这三个比率只有在同行业不同时间段相比较才有一定价值。其次，需要对长期资产与长期资金比率进行分析。长期资产与长期资金比率是资产总额与流动资产之差除以长期负债与所有者权益之和。这一指标主要用来反映企业的财务状况和偿债能力，该值应该低于100％，如果高于100％，说明企业动用了一部分短期债务来购置长期资产，这样就会影响企业的短期偿债能力，其经营风险也将随之加大。 3.长期负债与利息费用分析。如果出现利息费用相对于长期借款呈现大幅下降之势，应注意公司是否存在不正确地将利息费用资本化，应切实降低利息费用以增加企业经营利润。 二、财务报表分析中的注意事项 1.在对上市公司财务报告进行分析时，首先要了解和掌握上市公司执行的会计政策和核算方法，这样才有利于掌握报表中各个项目数据所反映的情况和变化的原因；其次在运用财务指标进行分析时，不能用很少的指标进行分析以避免作出简单、片面的判断，使投资者陷入误区，并影响政府、债权人及股东作出相关对策。 2.因为对上市公司各项财务指标分析的数据都是上市公司过去或历史的经营业绩，所以，用这些数据去精确分析和预测公司未来的发展情况是不确实的，它仅仅是投资分析的一个方面，还必须根据行业背景、公司自身的特点、经营条件和地区乃至国家的宏观经济形势，采用连续的动态分析才可能做出全面的判断降低投资的潜在风险[3]。如2003年以来由于中国经济的快速发展，曾使被人们认为“夕阳产业”的钢铁、煤炭、建材等产业就出现了强劲增长，给相关上市公司带来了可观的盈利水平。 3.以上内容是互相联系、相互补充的关系，同时也各有自身的局限性，在运用时不能孤立的运用一两方面数据就据此作出投资判断[4]。一般的投资者往往只根据每股收益的净资产收益率等“单位化”后的指标，或是仅仅依靠静态的对比来决定投资策略，这样做就很容易走入误区。 4.采用以上分析方法时应该从正反两方面相结合的方法来进行判断。
5. 调查研究数据分析方法
《社会调查与研究方法》是人文社会科学专业的学科基础课程之一。通过本课程的学习，可使学生在掌握社会调查研究设计、各类调查研究方法和技术的基础上，能够对定量数据和定性资料进行科学、系统而深入的分析，具备在社会管理领域对社会问题进行调查、研究、分析和概括的综合素质与能力，能够在信息过载、迅速变化、情况复杂的社会生活中，规范、合理地获取信息，有效地开展社会研 究、政策分析及管理评估，适应从事科研、实际管理和个人职业等多方面的需要。
6. 如何分析研究数据结构
您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?
这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!
“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。
我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。
好吧，将它们分开很容易!
现在，让我们进入细节!
原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”，这是我们要做的第一件事。
什么是原始数据?
我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法，则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。
传统数据是大多数人习惯的数据。例如，“订单管理”可帮助您跟踪销售，购买，电子商务和工作订单。
但是，大数据则是另外一回事了。
顾名思义，“大数据”是为超大数据保留的术语。
您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景，大数据的价值，您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…
但是，以下是您必须记住的最重要的标准：
体积
大数据需要大量的存储空间，通常在许多计算机之间分布。其大小以TB，PB甚至EB为单位
品种
在这里，我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像，音频文件，移动数据等。
速度
在处理大数据时，目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?
答案是：在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。
作为最大的在线社区之一，“ Facebook”会跟踪其用户的姓名，个人数据，照片，视频，录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户，其服务器上存储的数据量巨大。
让我们以“金融交易数据”为例。
当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集，需要大量内存，磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。
传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题，因此在进行其他任何操作之前，您都必须对其进行处理。
如何处理原始数据?
让我们将原始数据变成美丽的东西!
在收集到足够的原始 数据之后，要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作，会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。
我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...
数据预处理
那么，“数据预处理”的目的是什么?
它试图解决数据收集中可能出现的问题。
例如，在您收集的某些客户数据中，您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前，您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!
让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?
类标签
这涉及将数据点标记为正确的数据类型，换句话说，按类别排列数据。
我们将传统数据分为两类：
一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量，那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如，您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。
另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如，一个人的职业。请记住，数据点仍然可以是数字，而不是数字。他们的出生日期是一个数字，您不能直接操纵它来给您更多的信息。
考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)
我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。
注意第一列，它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着，即使它们是数字，它们也没有数值，并且是分类数据。
现在，专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息，因此，它们是数字数据。
我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。
*这是我们在课程Python课程中使用的内容。
您在此处看到的数据集中，有一列包含观察日期，被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。
当您使用大数据时，事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外，您还有更多的选择，例如：
文字数据
数字图像数据
数字视频数据
和数字音频数据
数据清理
也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。
数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集，并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下，您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!
大数据具有更多数据类型，并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。
缺失值
“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是，客户会给您他的名字和职业，而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?
您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?
无论哪种最佳解决方案，都必须先清理数据并处理缺失值，然后才能进一步处理数据。
处理传统数据的技术
让我们进入处理传统数据的两种常用技术。
平衡
想象一下，您已经编制了一份调查表，以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是，当您完成数据收集后，您会发现80%的受访者是女性，而只有20%是男性。
在这种情况下，您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如，从每个组中抽取相等数量的受访者，则该比率为50/50。
数据改组
从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。
但是如何避免产生错觉呢?
好吧，这是一个详细的过程，但概括地说，混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值，则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗，那么可以肯定的是，当我连续输入100个条目时，它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。
处理大数据的技术
让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。
文本数据挖掘
想想以数字格式存储的大量文本。嗯，正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如，您可能有一个数据库，该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少，则可以轻松找到所需的信息。通常，尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文，博客文章，在线平台，私有excel文件等的信息。
这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说，就是“大数据”。
这不是一件容易的事，这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。
数据屏蔽
如果您想维持可靠的业务或政府活动，则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时，您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术，以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。
像数据改组一样，“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据，并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。
完成数据处理后，您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。
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