論文數(shù)據(jù)的表示方法(數(shù)據(jù)分析方法)
1.數(shù)據(jù)分析方法有哪些
一、描述性統(tǒng)計(jì)
描述性統(tǒng)計(jì)是一類統(tǒng)計(jì)方法的匯總，揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計(jì)圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。
2、正態(tài)性檢驗(yàn)：很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法：非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。
二、回歸分析
回歸分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾囮P(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。
1. 一元線性分析
只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對(duì)因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素?zé)o交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素，降低了分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對(duì)修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法。
四、假設(shè)檢驗(yàn)
1. 參數(shù)檢驗(yàn)
參數(shù)檢驗(yàn)是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對(duì)一些主要的參數(shù)（如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進(jìn)行的檢驗(yàn) 。
2. 非參數(shù)檢驗(yàn)
非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對(duì)總體參數(shù)，而是針對(duì)總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進(jìn)行檢驗(yàn)。
適用情況：順序類型的數(shù)據(jù)資料，這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；
2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。
2.論文數(shù)據(jù)來源怎么注明
論文數(shù)據(jù)來源置于圖名稱的下方， 黑體，小五號(hào)。 如果數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)站， 須寫明網(wǎng)址； 如果數(shù)據(jù)來源于期刊等論文按參考文獻(xiàn)的格式寫明。 如果圖是自創(chuàng)無須數(shù)據(jù)來源。
1、如果采用的數(shù)據(jù)是表格的形式，可以在表格的下方加上：資料來源于。
2、如果采用的數(shù)據(jù)是以文字的形式插入內(nèi)容中，如[1]、[2]，在最后的參考文獻(xiàn)中標(biāo)注來源。
3、也有的數(shù)據(jù)是以文字的形式插入內(nèi)容中，如[1]、[2]，然后在每頁的下方插入腳注，表明數(shù)據(jù)的來源。
論文數(shù)據(jù)來源標(biāo)注的格式：作者，作品的名稱，出版社，出版年份，引用頁碼，甚至可以將段落都標(biāo)上去，盡量把引用的數(shù)據(jù)來源說明清楚。
擴(kuò)展資料：
論文寫作注意事項(xiàng)：
1、論文摘要中應(yīng)排除本學(xué)科領(lǐng)域已成為常識(shí)的內(nèi)容；切忌把應(yīng)在引言中出現(xiàn)的內(nèi)容寫入摘要；一般也不要對(duì)論文內(nèi)容作詮釋和評(píng)論（尤其是自我評(píng)價(jià)）。
2、不得簡單重復(fù)題名中已有的信息。
3、結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)，表達(dá)簡明，語義確切。摘要先寫什么，后寫什么，要按邏輯順序來安排。句子之間要上下連貫，互相呼應(yīng)。摘要慎用長句，句型應(yīng)力求簡單。每句話要表意明白，無空泛、籠統(tǒng)、含混之詞，但摘要畢竟是一篇完整的短文，電報(bào)式的寫法亦不足取。摘要不分段。
4、用第三人稱。建議采用“對(duì)……進(jìn)行了研究”、“報(bào)告了……現(xiàn)狀”、“進(jìn)行了……調(diào)查”等記述方法標(biāo)明一次文獻(xiàn)的性質(zhì)和文獻(xiàn)主題，不必使用“本文”、“作者”等作為主語。
5、要使用規(guī)范化的名詞術(shù)語，不用非公知公用的符號(hào)和術(shù)語。新術(shù)語或尚無合適漢文術(shù)語的，可用原文或譯出后加括號(hào)注明原文。
6、除了實(shí)在無法變通以外，一般不用數(shù)學(xué)公式和化學(xué)結(jié)構(gòu)式，不出現(xiàn)插圖、表格。
7、不用引文，除非該文獻(xiàn)證實(shí)或否定了他人已出版的著作。
參考資料來源：百度百科-論文寫作
3.數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性與精確性的表示方法有哪些
數(shù)據(jù)庫保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的措施有：
方法一、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)加密
數(shù)據(jù)加密可以有效防止數(shù)據(jù)庫信息失密性的有效手段。通常加密的方法有替換、置換、混合加密等。雖然通過密鑰的保護(hù)是數(shù)據(jù)庫加密技術(shù)的重要手段，但如果采用同種的密鑰來管理所有數(shù)據(jù)的話，對(duì)于一些不法用戶可以采用暴力破解的方法進(jìn)行攻擊。
但通過不同版本的密鑰對(duì)不同的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行加密處理的話，可以大大提高數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的安全強(qiáng)度。這種方式主要的表現(xiàn)形式是在解密時(shí)必須對(duì)應(yīng)匹配的密鑰版本，加密時(shí)就盡量的挑選最新技術(shù)的版本。
方法二、強(qiáng)制存取控制
為了保證數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的安全性，通常采取的是強(qiáng)制存取檢測方式，它是保證數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)安全的重要的一環(huán)。強(qiáng)制存取控制是通過對(duì)每一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的分配不同的密級(jí)，例如政府，信息部門。在強(qiáng)制存取控制中，DBMS所管理的全部實(shí)體被分為主體和客體兩大類。主體是系統(tǒng)中的活動(dòng)實(shí)體，它不僅包括DBMS 被管理的實(shí)際用戶，也包括代表用戶的各進(jìn)程。
客體是系統(tǒng)中的被動(dòng)實(shí)體，是受主體操縱的，包括文件、基表、索引、視圖等等。對(duì)于主體和客體，DBMS 為它們每個(gè)實(shí)例（值）指派一個(gè)敏感度標(biāo)記。主客體各自被賦予相應(yīng)的安全級(jí)，主體的安全級(jí)反映主體的可信度，而客體的安全級(jí)反映客體所含信息的敏感程度。對(duì)于病毒和惡意軟件的攻擊可以通過強(qiáng)制存取控制策略進(jìn)行防范。但強(qiáng)制存取控制并不能從根本上避免攻擊的問題，但可以有從較高安全性級(jí)別程序向較低安全性級(jí)別程序進(jìn)行信息傳遞。
方法三、審計(jì)日志
審計(jì)是將用戶操作數(shù)據(jù)庫的所有記錄存儲(chǔ)在審計(jì)日志（Audit Log）中，它對(duì)將來出現(xiàn)問題時(shí)可以方便調(diào)查和分析有重要的作用。對(duì)于系統(tǒng)出現(xiàn)問題，可以很快得找出非法存取數(shù)據(jù)的時(shí)間、內(nèi)容以及相關(guān)的人。從軟件工程的角度上看，目前通過存取控制、數(shù)據(jù)加密的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)是不夠的。因此，作為重要的補(bǔ)充手段，審計(jì)方式是安全的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)不可缺少的一部分，也是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的最后一道重要的安全防線。
4.用非參數(shù)檢驗(yàn).寫論文時(shí)數(shù)據(jù)怎么表示
參數(shù)，也叫參變量，是一個(gè)變量。 我們?cè)谘芯慨?dāng)前問題的時(shí)候，關(guān)心某幾個(gè)變量的變化以及它們之間的相互關(guān)系，其中有一個(gè)或一些叫自變量，另一個(gè)或另一些叫因變量。如果我們引入一個(gè)或一些另外的變量來描述自變量與因變量的變化，引入的變量本來并不是當(dāng)前問題必須研究的變量，我們把這樣的變量叫做參變量或參數(shù)。
參數(shù)是很多機(jī)械設(shè)置或維修上能用到的一個(gè)選項(xiàng)，字面上理解是可供參考的數(shù)據(jù)，但有時(shí)又不全是數(shù)據(jù)。對(duì)指定應(yīng)用而言，它可以是賦予的常數(shù)值；在泛指時(shí)，它可以是一種變量，用來控制隨其變化而變化的其他的量。簡單說，參數(shù)是給我們參考的。
統(tǒng)計(jì)學(xué)中
描述總體特征的概括性數(shù)字度量，它是研究者想要了解的總體的某種特征值。
數(shù)學(xué)中
參數(shù)思想貫徹于解析幾何中。對(duì)于幾何變量，人們用含有字母的代數(shù)式來表示變量，這個(gè)代數(shù)式叫作參數(shù)式，其中的字母叫做參數(shù)。用圖形幾何性質(zhì)與代數(shù)關(guān)系來連立整式，進(jìn)而解題。同時(shí)“參數(shù)法 ”也是許許多多解題技巧的源泉。
參數(shù)方程
在給定的平面直角坐標(biāo)系中，如果曲線上任意一點(diǎn)的坐標(biāo)x,y都是某個(gè)變數(shù)t的函數(shù)x=f(t),y=φ（t），⑴且對(duì)于t的每一個(gè)允許值，由方程組⑴所確定的點(diǎn)m(x,y)都在這條曲線上，那么方程組⑴稱為這條曲線的參數(shù)方程，聯(lián)系x、y之間關(guān)系的變數(shù)稱為參變數(shù)，簡稱參數(shù)。
5.數(shù)據(jù)分析的方法有哪些
總的分兩種：
1 列表法
將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來是記錄和處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設(shè)計(jì)要求對(duì)應(yīng)關(guān)系清楚、簡單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標(biāo)題欄中注明物理量名稱、符號(hào)、數(shù)量級(jí)和單位等；根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計(jì)算欄目和統(tǒng)計(jì)欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號(hào)、量程和準(zhǔn)確度等級(jí)、有關(guān)環(huán)境條件參數(shù)如溫度、濕度等。
2 作圖法
作圖法可以最醒目地表達(dá)物理量間的變化關(guān)系。從圖線上還可以簡便求出實(shí)驗(yàn)需要的某些結(jié)果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進(jìn)行觀測的對(duì)應(yīng)點(diǎn)（內(nèi)插法），或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對(duì)應(yīng)點(diǎn)（外推法）。此外，還可以把某些復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導(dǎo)體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對(duì)數(shù)后得到，若用半對(duì)數(shù)坐標(biāo)紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫圖，則為一條直線。
6.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些
數(shù)據(jù)分析落實(shí)到實(shí)處，一般就是圍繞用戶漏斗展開的。也就是人們常說的訪問-激活-留存-交易-推薦。
這核心的5步會(huì)有不同維度的細(xì)分。
獲客：來源、渠道、關(guān)鍵字、著陸頁、地域、設(shè)備、訪問時(shí)間、跳出率、訪問深度、停留時(shí)間、新客量等等；
激活：DAU（日活躍用戶）、MAU（月活躍用戶）
留存：日留存率、周留存率、月留存率
交易：訂單量、訂單金額、LTV
推薦：是否傳播（k>1）
需要獲取以上數(shù)據(jù)，可以通過ptengine通過漏斗細(xì)分得到可視化圖表。一般來講，同比（本周和上周）、環(huán)比（本月第一周和上月第一周）、定基比（所有數(shù)據(jù)和當(dāng)年第一周）即可獲得數(shù)據(jù)的變化情況。
以上，其實(shí)不用很專業(yè)也能做好數(shù)據(jù)分析，獲取數(shù)據(jù)并不難，難的是你能洞察數(shù)據(jù)背后的意義。
