论文文献计量分析软件
虽然有效和批判性地阅读科学论文的能力是研究生的基本技能，但它很少被系统性地教授给学生。因此，一些学生从头到尾逐字逐句地阅读论文，既辛苦又没有收获。在此，Tung-Tien Sun讨论了主动阅读，即带着问题阅读的重要性。
首先，学生阅读摘要和介绍，带着几个具体问题去寻找答案，并做一个简短的文献搜索。当对文献有了一定了解后，学生会对文献内容有一定“预测”/设计，在接下来的阅读中会将其与原本的内容进行比较。这种方法让学生与作者进行高度的互动，使学生对实验的设计有更深入的了解，并学习批判性的论文评价。作者还开设了一门课程教授这种方法。尽管最初很耗时，但随着实践和知识库的不断增长，它可以被简化，变得更快，最终成为第二天性。“你怎么读科学论文?”乍一看，这似乎是一个多余的问题。考虑到大多数生物医学研究论文的结构，对于初学者来说，很自然地会假设他们首先阅读标题，然后是摘要、引言。大多数人可能会选择跳过方法部分(通常在引言之后，尽管许多期刊现在把它放在论文的结尾)，因为它包含太多的技术细节，有点无聊。包含了论文核心的结果部分，即以图片和表格形式呈现的实验数据可能最受关注，其次是接下来的讨论部分。这种从头到尾逐字逐句的阅读方式被称为“被动阅读”，这是相当费力和低效的。该文中讨论的“主动阅读”的概念，可简单定义为“带着问题寻找答案的阅读”。此外，读者要问自己，如果你是作者，接下来会做什么实验，然后把你的想法和论文中实际做的实验进行比较。这种阅读方式会从根本上改变你的思维方式，因为挑战会让你保持思维活跃。你只需要关注回答你问题的部分，然后浏览其余的部分，因此，你的阅读变得非常挑剔，从而读得更快，学得更多。虽然该文将以生物医学研究论文为例，但同样的原则稍加修改也适用于其他学科。被动阅读:“顺从性的无目的性”如果从头到尾逐字逐句地阅读一篇文章，就是在顺从地遵循作者的思路，作者实际上被你视为“权威”。这样读一篇论文，没有特定的期望或目的，是“被动阅读”，类似于哈佛教育心理学家William Perry (1913-1998)称为“顺从性的无目的性”的做法。如果你一开始就打算简单地吸收作者给你提供的信息，那么你不可能同时具有批判性，便失去了评估论文优缺点的能力。其次，由于读论文时没有期待，通读不会产生任何惊喜或“顿悟”的时刻，反而成为一件苦差事。第三，虽然你可能会了解一些知识并对论文有一个大致的印象，但被动的阅读不会让你深刻理解作品背后的基本原理和实验策略。主动阅读：带着问题阅读怎样才能提高阅读效率呢?正如一句老话所说，“你只看到你所知道的”，即你只有在一开始就提出问题，才能看到答案。中国学者黄宗羲曾经写道:“如果你读/做研究的时候心里想着小问题，就会学到小知识；带着大问题，会学到大知识；如果心里没有疑问，就什么也学不到”。带着特定的问题阅读会让你处于一种寻找埋在沙子里的小金块的心态。如果你知道你在寻找什么，你的视力会变得敏锐。在搜索时，可以以低能量状态滑行，当找到你想要的东西时，立即切换到高能量状态，这样才会读得更彻底。这样的阅读是有选择性的，它可以延长注意力广度，比被动阅读更有效——被动阅读很容易让人筋疲力尽，因为你必须一直保持高度警惕。当找到正在寻找的答案时，尤其是当它们帮助你解决了一个问题或给你提供了新的想法时(“尤里卡”时刻)，那种兴奋的冲动也会让人很满足。因此，主动阅读比被动阅读更有成效，更令人愉快。对于上述在一堆沙子中寻找金块的类比，值得注意的是，你必须首先确定哪些沙子可能是多产的。因此，至少在你还在学习阅读方法的时候，你应该首先练习主动阅读那些发表在高质量、高选择性期刊上的论文。该如何做什么样的问题？一个“我-我-我”的问题主动阅读要求读者“知道自己想要什么”，并且能够“问自己的问题”——这对于许多初学者来说是很困难的。但是对于生物医学研究领域的大多数论文，一个主动的新手读者可以问以下四个问题：1、作者试图解决的问题是什么？为什么它很重要？2、如果这是我的论文项目，我可以采取什么样的实验方法来解决这个问题？3、我需要生成什么样的数据来支持这篇论文的结论？4、这个结论是否符合我之前对这个问题的理解？需要注意的是，需要我（读者）从自己的角度提出一些问题，比如我将如何处理这个问题，我需要什么数据等等。主动阅读是一个以自我为中心的过程。记住，我阅读是因为我想要我提出的问题的答案！仔细而彻底地阅读摘要和引言对于不熟悉的领域的论文，最好从引言开始阅读，因为它比摘要更容易理解，使你更容易浏览论文。
一个优秀的摘要和引言几乎总是对上述四个问题提供简短的回答。如果你遇到不懂的单词，马上去查字典。即使只是简单地读一下维基百科，也会极大地增强你对工作的理解和欣赏。如果你在阅读时迷失了方向，可以回溯一些句子。回答问题：简短文献检索的有用性读完摘要和引言后，暂停并消化所学内容，用自己的话写下以上四个问题的(初步)答案。在这里，建议你做一个关于这个主题的简短的文献搜索，并试着简短地阅读一些相关的，早期的论文。这是十分有益的，因为你成功预测如下所述内容的能力很大程度上取决于你背景知识的深度和你对相关研究的熟悉程度。做完功课之后，你就可以扩展/改进你的最终答案了。阅读结果：预测和比较有了对这四个问题的深入回答后，问自己：“如果这是我的论文问题，那么我的第一个或一组实验将是什么？结果部分的图1将是什么样子?”只有这样，才能拿假设结果和他们的进行比较。如果你的设计和他们的相似，你会自我感觉良好。然而，如果你发现他们的设计更好，你将学到一些有价值的东西。一开始你可能很难做出任何预测，但是通过练习和扩大知识基础，就能够提高。在这个过程中，你会逐渐对自己学习新课题的能力，以及在类似情况下设计合适的实验的能力有信心。当你发现自己完全迷失了方向，不知道下一步该做什么时，这实际上提供了个人成长的最好机会。每当出现这种情况时，请抵制诱惑，不要立即阅读这篇论文，看看作者做了什么。相反，你应该通过查阅相关文献，尽最大努力自己想出一个解决方案。只有当你挣扎着走过这个过程，并且没有取得显著的进展时，你才应该阅读这篇论文。他们可能使用了一种你不知道的技术或试剂，巧妙地揭示了一个反应机制或途径。这个策略现在将成为你的工具箱的一部分，你将永远不会忘记它。你越是努力地自己解决这个问题，你对新获得知识的印象就越深刻。毕竟，不劳则无获。结果部分的内容主要解释了作者这样做的基本原理，以及它们之间的逻辑联系。因此，如果你能自己理解其中的一部分，你只需要浏览一下这些部分。只有当你不能预测时，你才应该阅读结果部分的相关部分，以了解为什么作者以这种方式进行。这种“预测和比较”方法的一个重要结果是，它使你对研究的策略和基本原理有一个深刻的理解，批判性地评估作者的实验设计和数据，并判断他们的结果是否支持他们的结论。阅读讨论：比较自己和作者的结论在讨论部分，作者讨论了他们的数据是如何支持他们得出的结论。如果你同意他们的解释，你可以简单地浏览一下这部分的讨论。作者还可能会讨论他们的数据如何与已有的知识相关联，以及这其中的含义。例如，他们可能会解释他们的数据如何导致对问题的新的理解，一个新的模型如何带来某些预测，或新的实际应用。因为你已经在实验中挣扎，就像第一作者积极阅读论文一样，你会特别喜欢阅读这些讨论，这表明你可以从这种项目中收获回报。因为阅读和写作是一个硬币的两面，主动阅读能让你更清楚自己能做些什么，帮助读者更快地找到他们需要的东西。例如，你的摘要应该能够回答我们提出的所有四个问题。如果可能的话，每个段落都应该以一个主题句开头，概述该段的内容。你也可以用一个完整的句子介绍图例，用最少的技术细节写图例的主体，最后以结束语强调这一研究最突出的发现。关于教授主动阅读的课程一个互动的过程尽管一些学生将能够轻松实现被动向主动阅读的转变，但考虑到这个问题的重要性和一些学生可能会遇到的困难，为研究生开设一门关于文献分析的课程可能会很有帮助。由于这门课涉及大量的课堂参与和师生互动，所以它由不超过16-20名学生的十节(双周)小时的课组成。与研究生课程相关的10篇论文可以放在一起，从一到两篇改变范式的“经典著作”开始，讲师可以讨论这些出版物的影响，并讲述一些作者的故事。在第一次组织会议中，教师可以做一个介绍积极阅读的演讲，描述学生对这门课程的期望。然后，学生们阅读论文，并在上课前一天晚上提交一份报告，报告内容如下：1、四个问题的初步和最终答案；2、根据研究问题的质量、实验设计、写作以及实验数据是否支撑论文结论找出论文的优势和弱点；3、浏览论文时是否获得什么新想法在课堂上，导师可以要求指定论文的小组以工作总结(5-10分钟)开始，然后讨论论文的优缺点(5-10分钟)。其他团队轮流发表评论(5-10分钟)。教师应该在一开始就明确指出，仅仅重复论文中的主要观点，或者只做一些肤浅的评论，如“我认为这篇论文很棒”，而不做进一步的阐述是不够的。在会话结束时,教师可以提供反馈意见的讨论,并允许团队介绍论文(5分钟)。两个独特的特性事实上，阅读科学论文能让我们设计出让学生能够遵循的、非常详细和实用的指导方针。这些指南有两个独特的特点。首先，他们允许学生使用相同的四个问题。其次，他们要求学生“预测”下一步应该做什么实验，并将他们的想法与作者的进行比较。这两个元素的结合使得这个方法(“Q-P/C方法”)特别有用。下面讨论这两个特性。提问(Q)：主动阅读作为促进学习的有效策略已被广泛接受，许多大学网站提供了关于如何做到这一点的建议。他们都强调了在阅读之前，为了产生问题而进行调查(快速预读以获得对文章的整体了解)的重要性。然而，这种方法的致命弱点在于提问环节，因为初学的学生很难提出有用的问题。他们推荐的解决方案包括“问问自己主题是什么，你已经知道了什么?为什么老师在本学期的这个时候指定这篇阅读材料？”学生应该问问自己，他们想从阅读作业中得到什么。这些建议的多样性和模糊性表明，处理这个问题是多么困难。然而，在阅读生物医学研究论文时，学生可以通过提出前面提到的一系列(高度相关的)问题绕过这个障碍。对这些问题的深入回答为学生进入方法的下一部分打下基础，即预测和比较。预测/比较 (P/C)：这里描述的阅读方法广泛使用了“预测和比较”策略。尽管有人建议学生根据标题、副标题、图表等来预测文章，但这种做法并不是特别有效。然而，作为这里提出的战略的一部分，“预测”指的是对内容进行非常具体的猜测，然后将自己的想法与作者的进行比较。这种方法可以让学生批判性地评价实验设计的优缺点。此外，学生质问作者的图表，是对作者权威地位的挑战。最后，让学生参与设计每个实验，就像他们完成了整个项目一样（在他们读完论文所花的时间里，而不是在现实生活中花几个月或几年的时间）。结束语虽然重新学习如何阅读论文可能是一个艰巨的任务，主动阅读能让学生对已发表的研究的实验设计和进展有更清晰的理解，远远好于被动阅读。此外，随着熟练程度的提高和知识基础的扩展，你可以简化这个过程，它将花费你越来越少的时间来阅读和分析一篇论文。最终，你可以通过阅读摘要和浏览图表了解一篇新论文的精髓，这个过程可能只需要20-30分钟。
毕业论文参考文献汇总
大学生活要接近尾声了，毕业论文是毕业生都必须通过的，毕业论文是一种有计划的检验大学学习成果的形式，写毕业论文需要注意哪些格式呢？以下是我精心整理的毕业论文参考文献，希望能够帮助到大家。
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2006年我国各城市的GDP变动的多因素分析摘要：本文主要通过对各城市同一时期的GDP进行多因素分析，建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型，从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析。关键词：GDPY(亿元） 多因素分析 模型 计量经济学 检验一、引言部分GDP（国内生产总值）指一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，从价值形态看，它是所有常住单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值超过同期中间投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，即所有常住单位的增加值之和。GDP在创造的同时也被相应的生产要素分走了，主要体现为劳动报酬和利润。在现代社会政府还要以税收的形式拿走一部分GDP。本文主要研究就业人数L（万人）、各地区资本形成总额K(亿元）剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）之后对各城市同一时期的GDP的影响。二、文献综述注： 2006年各城市同一时期的GDP总量的数据来源于《中国统计年鉴2007》；2006年就业人数L（万人）的数据来源于《中国统计年鉴2007》；2006年资本形成总额K(亿元）的数据来源于《中国统计年鉴2007》,本表按2006年价格计算；2006年商品零售价格指数P（上年=100）的数据来源于《中国统计年鉴2007》；三、研究目的通过研究各个城市在同一时期的GDP建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型，从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析。掌握建立多元回归模型和比较、筛选模型的方法。四、实验内容根据生产函数理论，生产函数的基本形式为: 。其中，L、K分别为产出GDP的过程中投入的劳动与资金,本文未考虑时间变量 即技术进步的影响。上表列出了我国2006年我国各个城市的GDP的有关统计资料；其中产出Y为各城市同一时期的GDP（可比价），L、K分别为2006年年末职工人数和各地区资本形成总额（可比价）。五、建立模型并进行模型的参数估计、检验及修正（一） 我们先建立Y1与L的关系模型：其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)L——2006年年末职工人数（万人）模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验利用EVIEWS软件，经回归分析，作出Y1与L的散点图如下：利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/27/10 Time: 14:45Sample: 1 36Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid 74755513 Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 可见，L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，劳动每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加， 这在一定条件下可以实现。另外，修正可决系数为，F值为，明显通过了F检验。且L的P检验值为0，小于,所以通过了P值检验（二）建立Y1与K1的关系模型：其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)K1——各地区资本形成总额(实际投入额)（亿元）模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验利用EVIEWS软件，经回归分析，作出Y1与K1的散点图如下：利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得：Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/27/10 Time: 17:16Sample: 1 36Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid 50647333 Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 可见，K1的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加， 这在一定条件下可以实现。另外，修正可决系数为，F值为，明显通过了F检验。且K1的P检验值为0，小于,所以通过了P值检验通过两个模型的可绝系数 、调整可决系数 、T检验、F检验、P值检验的比较，明显的 ，Y1与K1的关系模型优于Y1与L的关系模型。因此，在以Y1与K1的关系模型为基础模型的条件下，建立二元关系模型。（三）建立Y1与K1和L的二元关系模型其中，Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)K1——各地区资本形成总额(实际投入额)（亿元）L——2006年年末职工人数（万人）利用EVIEWS软件，用OLS方法估计得Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/27/10 Time: 17:23Sample: 1 36Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid 24446367 Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 可见，K1和L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加。另外，修正可决系数为，F值为，明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0，均小于,所以通过了P值检验。通过两个模型的可绝系数 、调整可决系数 、T检验、F检验、P值检验的比较，明显的 ，Y1与K1和L的关系模型优于Y1与K1的关系模型。因此，建立二元关系模型更符合实际经济情况。（四）建立非线性回归模型——C-D生产函数。C-D生产函数为： ，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。方式1：转化成线性模型进行估计；在模型两端同时取对数，得：在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令：GENR LNY1=log（Y1）GENR LNL=log（L）GENR LNK1=log（K1）LS LNY1 C LNL LNK1则估计结果如图所示。Dependent Variable: LNY1Method: Least SquaresDate: 05/27/10 Time: 17:29Sample: 1 36Included observations: 31Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Mean dependent var R-squared . dependent var . of regression Akaike info criterion squared resid Schwarz criterion likelihood F-statistic stat Prob(F-statistic) 可见，K1和L的t值显著，且系数符合经济意义。从经济意义上讲，资本每增加一单位，都可以使实际GDP相应增加。另外，修正可决系数为，F值为，明显通过了F检验。且K1和L的P检验值为0，均小于,所以通过了P值检验。通过对以上模型的可决系数 、调整可决系数 、F检验的比较，明显的 ，该模型最优。因此，选用该模型为以各城市同一时期的GDP为被解释变量，以其它可量化横截面数据作为解释变量建立的最优多元线性回归模型。六、总结综上所述，我们采用截面数据拟合的模型成功的反映各城市同一时期的GDPY1与就业人数L（万人）和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）的资本形成总额K1(亿元）间的数量关系，是一个成功的模型。从模型中看出，各城市同一时期的GDPY1与就业人数L（万人）和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P（上年=100）的资本形成总额K1(亿元）有非常密切的关系，与柯布-道格拉斯 （C-D）生产函数密切吻合，验证了柯布-道格拉斯 （C-D）生产函数的正确。参考文献：1、《国民经济核算——国家统计年鉴2007》2、《价格指数——国家统计年鉴2007》3、《中国国内生产总值核算》,作者：许宪春 编著，
无论是本科生还是研究生，如果涉及到科研项目或者科创项目，都需要阅读大量文献以提高自己在某些方面的见识，了解该领域国内外的研究进展和研究价值。那么，我们如何高效地阅读文献呢？
1、通过摘要甄别文献
一般情况下下载文献都是通过题目进行的，但是文章内容与自己研究的内容有关系还得看过文章以后才知道。这时候，就可以先看文献的摘要，因为文献的摘要就是文献中心思想的总结，也是文献部分结论的概括，看过它们就能让你对文献有一个大致的了解，以便进行甄别，到底要不要研读这篇文献，这可以节省很多时间。
2、明确阅读目的
如果是课程相关阅读，需要时刻牢记：阅读是为课程主题服务的。一篇文献可能会讨论不止一个问题，但我们的目的是理解和主题相关的那部分内容。因此在阅读前，记得了解课程的主题，或看看老师有没有留下什么思考问题。此外，联系其他文献进行思考，在阅读过程中最好能有意识地将这些文章联系起来。阅读过程中，明确主题，结合主题提取篇章关键内容。
如果是论文写作相关阅读，阅读前需要明确：你处于论文写作的哪个阶段，阅读是为了了解什么。比如，阅读这篇文献是为了扩充对某一领域或话题的认知，还是了解某一个概念和方法。阅读文献一定要带着问题，这是开始阅读的第一步。同时，这一步也决定了接下来选择何种方式进行实际的阅读。
3、根据目的选择阅读策略
通过选择性的阅读，节省时间和精力。在明确想要了解什么之后，有选择的进行一轮扫读和二轮深度阅读。完成一轮扫读后，需要对文章内容进行思考和评估，再决定是否需要深度阅读，或对哪几部分进行深度阅读。
注意：阅读文献一定要有一个安静的环境，才能保证思维的绝对集中和脑筋的高度运转，也才能提高看文献的效率！
论文分析软件
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统计分析软件应用实训论文
统计分析是运用统计 方法 与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。下文是我为大家整理的关于统计分析论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
浅谈统计分析与决策
[摘要] 统计分析与决策二者有联系又有区别。统计要参与决策，必须搞好统计分析。搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写 报告 三个问题。
[关键词] 统计分析 分析方法 决策
统计工作的全过程分为四个阶段，即统计设计，统计调查，统计整理，统计分析。其中，统计分析是统计工作的最后一个阶段，是出统计成果的阶段。现在倡导统计要参与决策，这是不是说统计工作还要增加一个决策阶段呢?如果不是，那么，统计分析与决策是什么关系呢?
狭义的说，统计分析与决策是有区别的。统计分析是以统计数字为基础，以统计方法为手段，对社会经济情况进行科学的分析和综合研究，以认识其本质和规律的过程。而决策则是为了达到某一预定目标，运用逻辑方法和统计方法，对两种或两种以上可能采取的方案进行比较、分析、研究，以做出合理的、科学的抉择的行为过程。假若把统计分析与决策比作医生看病，统计分析就是对病情的诊断，决策就是开处方，“诊断”和“处方”是有区别的。
广义的讲，统计分析与决策是密不可分的。一方面，统计分析贯穿于决策过程之中。一个决策过程大体上可分为下列三个大步骤：第一，诊断问题所在，确定决策目标;第二，探索和拟定各种可能的备选方案;第三，从各种备选方案中选出最合适的方案。从这三大步骤看，尽管要用到多种方法和手段，但哪一步也离不开统计分析，第一步就是通过统计分析，诊断问题所在，并在分析的基础上确定决策目标;第二步拟定备选方案，要经过“轮廊设想”和“细部设计”这个阶段对轮廊设想的方案要做初步筛选，对每一方案要充实具体内容，“筛选”和“充实”都要经过统计分析;第三步选择最佳方案，首先要对各个备选方案进行评价、论证，这又需要统计分析。因此可以说，没有统计分析，也就没有科学决策。另一方面，从某种意义上讲，决策是统计分析的结果。一般来说，统计分析报告是提出问题、分析问题、指出解决问题的办法，其实，决策方案也就是解决问题实现决策目标的办法，只不过比“今后意见”“几条 措施 ”之类的办法更全面、更详细、更科学罢了。医生诊断是为了正确处方，治病救人，不能只诊断不处方。统计分析是为了发现问题，解决问题，推动社会经济的顺利发展;也不能只提出问题，而不寻找解决问题的办法。从这个意义上讲，统计分析也就包括预测和决策。我们不能为统计而统计，也不能为分析而分析。统计应该参与决策，为了决策科学化，必须搞好统计分析。
搞好统计分析，需要解决选题、分析、撰写报告三个问题。
一、统计分析选题
所谓选题，就是在复杂的社会经济现象中,确定统计分析的内容和范围。进行统计分析,选题很重要。成功的选题是成功的分析的前提。
怎样选好题呢?选好题标准有两条:―是分析对象有意义，二是适合决策层和群众需要。关键是抓住党和国家的方针政策和企业的经济效益。
统计分析课题是很广泛的。工业统计分析课题如：计划执行情况分析、工业净产值统计分析、工业产品销售统计分析、工业原材料供应和消耗统计分析、工业能源消耗统计分析、工业生产设备统计分析、工业劳动与工资统计分析、成本利润统计分析、综合经济效益统计分析等。商品流通企业统计分析课题如：市场供求状况分析、市场占有率分析、主要商品经济寿命周期分析、市场商品价格分析、计划执行情况分析、购销合同执行情况分析、商品购进质量分析、商品销售动态分析、商品销售构成分析、商品库存分析、企业经济效益分析等。对于以上内容，可根据不同的时间、地点、条件，按两条选题标准适当选择。
统计分析有专题分析与综合分析之分。在一定的总体范围内，研究总体的各个方面及其相互关系，或研究总体的主要方面的统计分析，属于综合分析;只研究其中某一方面，或某一部分的统计分析，属于专题分析。两者各有不同的特点，都是必要的，但专题分析宜多，综合分析宜少。
二、统计分析方法
统计分析的关键是分析，怎样进行统计分析呢?统计分析有两个特点:一是以统计数字为基础,二是以统计方法为手段。因此,统计分析在选题之后,就要根据分析的需要,搜集整理有关数字资料及具体情况,在充分占有材料的基础上,灵活运用统计方法进行分析。
统计分析方法很多。统计学原理中除了有关统计调查、统计整理的内容外,综合指标、统计指数、时间数列、抽样推断等内容全部是统计分析方法。从方法角度上讲，统计分析就是统计学原理的运用。
统计方法与人们的认识过程是相适应的。人们的认识分感性认识和理性认识两个阶段。感性认识阶段所认识的是事物的现象，可采用统计调查和统计整理。理性认识阶段所认识的是事物的本质和规律，这个阶段要经过形成概念、进行判断和推理等思维活动。与此相适应，要分别采用不同的统计分析方法。
形成概念一般用描述性的综合指标法，即总量指标、相对指标和平均指标，以说明现象的规模大小、水平高低、速度快慢、内部结构以及比例关系等。判断推理就是要判断事物的性质，分析事物变化的原因，找出事物发展的规律。这一般要用分组分析法、动态分析法、因素分析法、相关回归分析法、平衡分析法等。
对统计学原理中的各种统计分析方法要熟练地掌握，灵活地运用。怎样灵活运用呢?这里有个技巧问题。技巧就是定性分析与定量分析巧妙结合。
所谓定性分析是指对事物的性质和影响事物发展变化的因素进行分析。定量分析就是分析事物的规模、水平、速度、结构、比例，以及各个因素对事物总体变化的影响方向和影响程度。定性分析与定量分析巧妙结合有两层含义，一是二者不可偏废，二是二者密不可分，
没有定性分析,定量分析就没有方向。没有定量分析,定性分析就不准确。结合的目的是在质与量的辩证统一中探寻事物的内在联系。
从根本上讲，统计分析就是完成从感性认识到理性认识，从现象到本质的飞跃。完成了这―飞跃，才是高质量的统计分析。有些统计分析质量不高，往往就是没有完成这一飞跃，仍然停留在表面现象上。
三、统计分析报告的撰写
统计分析报告是统计的最终产品。如果说统计数字的准确性是统计的生命，那么，统计分析报告的质量则关系到统计作用的发挥。对高质量的统计分析报告的要求，可以概括为五个字，就是“准、快、新、深、活”。
准:就是实事求是地反映客观实际。做到数字准确，情况准确，论点准确。
快:就是在决策层决策之前，不失时机地及时提供分析报告。
新:就是不断创新。要求不断开拓新领域，钻研新课题，反映新情况和新问题。
深:就是要在充分占有材料的基础上，提高分析的深度，使认识不只停留在反映现象上，而要揭示事物的本质和规律，并且用观点统帅材料，用材料说明观点，做到材料和观点的统一。
活:就是文字生动活泼，形式灵活多样。资料要多样化和生动具体，要有群众语言，要通俗易懂，文字要精精炼。
统计分析报告是在统计分析的基础上撰写出来的。没有好的分析，不可能写出好的报告。经过分析阶段，弄清了事实，判明了性质，探索出规律，得出了结论，在此基础上就可以撰写统计分析报告。但分析得好，并不等于报告写得好，这里还有个撰写的技巧问题，那就是准确地表述事实，透彻地阐明本质，深刻地揭示规律，恰当地提出建议。
1.准确地表述事实
每一篇统计分析报告，都需要表述所分析的现象，即说明“是什么”。准确地表述事实，才能给读者一个明确的概念。为此，须注意如下几点:(1)数字要真实;(2)运用数字要适当，不要堆砌数字，搞数字文字化;(3)语言要素准确。
2.透彻地阐明本质
现象只说明事物的各个片面，本质才说明事物的整体。撰写统计分析报告，必须深刻地揭示事物的本质，它是统计认识事物的正确程度和深度的反映。如果不能深刻地阐明事物的本质，那只能是现象罗列，没有多大价值。
阐明事物的本质，也就是阐明事物的基本性质。事物的性质是由事物内部矛盾的主要方面决定的。例如，某企业利润增加，是靠涨价，还是靠降低成本?经过分析，认识到利润增加主要是靠降低成本，这是矛盾的主要方面，这就反映出事物的性质。因此，在报告中就应阐明降低成本在提高经济效益中的重要作用。再如某企业，本质问题是钢材浪费严重，在报告中就应揭示浪费的若干方面和严重程度。
3.深刻地揭示规律
规律是事物内部固有的、本质的、必然联系。成本高低与产量多少有联系，经过推理，这种联系是事物内部固有的、本质的必然联系，反映了事物发展变化的规律性，而且存在一定的回归关系。而回归方程反映这种关系，所以在统计分析报告中，要利用回归方程揭示这种必然联系及其回归关系。
4.恰当地提出建议
认识世界的目的是为了改造世界。经过统计分析,透过现象认识到事物的本质和规律,还必须提出解决问题的建议,如“今后意见”、“几点建议”、“决策方案”等等。怎样才算恰当地建议呢?恰当的建议要符合三个条件:(1)符合分析目的;(2)合乎客观规律;(3)切实可行。
以上四点,一般可以作为分析报告的结构和顺序,但不能千篇一律。
统计分析报告是统计分析结果的反映。既要注意提高写作水平，更要努力锻炼分析问题和解决问题的能力。
试谈统计分析方法应用
【摘要】统计分析方法应用于各个领域，解决了很多工业、农业、经济、医学等领域的实际问题，本文分析多元统计分析方法的主要应用和构建多元统计方法检验体系的必要性，针对性的提出了需要引起注意的共性问题，具有很强的现实意义。
【关键词】统计分析方法;应用;检验体系;共性问题;现实意义前言
随着信息技术的普及和广泛应用，它推动了社会、经济和科学技术的发展，多元统计分析方法的难题得到了攻破，各个领域广泛采用，推动了各行各业经济的快速发展。
二、多元统计分析方法的主要应用
统计方法是科学研究的一种重要工具，其应用颇为广泛。在工业，农业，经济，生物和医学等领域的实际问题中，常常需要处理多个变量的观测数据，因此对多个变量进行综合处理的多元统计分析方法显得尤为重要。随着电子计算机技术的普及，以及社会，经济和科学技术的发展，过去被认为具有数学难度的多元统计分析方法，已越来越广泛地应用于实际。
聚类分析
它是研究分类问题的一种多元统计方法，聚类分析的基本思想是首先将每个样本当作一类，然后根据样本之间的相似程度并类计算新类与 其它 类之间距离，再选择近似者并类每合并一次减少一类，继续这一过程直到所有样本都合并成为一类为止。所以聚类分析依赖于对观测间的接近程度或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。企业制定 市场营销 战略时要弄清在同一市场中哪些企业是直接竞争者，哪些是间接竞争者是非常关键的一个环节。要解决这个问题，企业首先可以通过 市场调查 ，获取自己和所有主要竟争者，从而寻找企业在市场中的机会。
判别分析
判别分析是已知研究对象分成若干类型，并取得各种类型的一批已知样品的观测数据、在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分析，企业在市场预测中往往根据以往所调查的种种指标，用判别分析方法判断下季度产品是畅销平销或滞销。一般情况下判别分析经常与聚类分析联合起来使用。
主成分分析
主成分分析就是设法将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标，来代替原来指标，同时根据实际需要从中可取几个较少的综台指标，尽可能多反映原来指标的信息，在市场研究中常常利用主成分析方法分析顾客的偏好和当前市场的产品与顾客之间的差别，从而提供给生产企业新产品开发方向的信息。
因子分析
因子分析是主成分分析的推广和应用。它是将错综复杂的随机变量综合为数量较少的随机变量去描述，多个变量之间的相关关系以再现原始指标与因子之间的相互关系。也可以认为因子分析是将指标按原始数据的内在结构分类。例如:对Y个调查区的商业网点数、人口数、金融机构服务数、收入情况等N个指标进行因子分析，如果按照一般的分析方法，我们就需要处理N个指标，并给它们以不同的权重。这样不仅工作量变大而且由干指标之间存在比较高的相关性，会给分析结果带来偏差另外给具有较高相关性的众多指标，从而计算出各个调查区平均综合实力得分以便决定在某个调查区拟建何种类型的销售点。
三、构建多元统计分析方法检验体系的必要性
(一)构建多元统计分析方法检验体系，提高多元统计分析应用质量
多元统计分析方法已经越来越为人们广泛应用，但应用中盲目套用分析方法的情况很多，只关心模型方法的应用。许多教科书也只侧重介绍多元统计分析方法的思想、原理和分析步骤，对多元统计分析方法应用结果的统计检验叙述不多。这就直接影响了多元统计分析方法的应用效果和可信性。因此，本文拟对多元统计分析方法的统计检验问题进行探讨。构建多元统计分析方法检验体系的目的在于进一步丰富和完善多元统计分析方法的内容体系;实践上，使多元统计分析方法的应用更加合理、规范。推动多元统计分析方法应用质量的提高，推动多元统计分析方法获得更广泛的应用。
(二)多元统计分析统计检验体系的基础理论
多元正态分布总体的样本分布，即维希特分布，霍特林分布，威尔克斯分布,多元正态总体均值向量假设检验，包括一个正态总体均值向量假设检验，两个正态总体均值向量假设检验，多个正态总体均值向量假设检验;多元正态总体协方差阵假设检验，包括一个正态总体协方差阵假设检验，多个协差阵相等假设检验。
(三)关于统计检验体系
将上述统计检验体系有机结合在一起，就构成了多元统计分析方法检验体系的基本框架。多元统计分析方法检验体系的构建,用多元统计分析方法，充分发挥多元统计分析方法的应用价值，提高应用质量，我们建议，在应用时，应该按照上述框架进行相应的统计检验。当然。上述统计检验体系还是一个初步的框架，随着多元统计分析方法理论的逐步完善，上述检验体系也需要不断完善，也需要更多的同行关注此类问题并不断加以研究。另一方面，在实际应用中，即便是某种方法根据上述内容都进行了统计检验，由于各种方法自身存在的缺陷或局限性，也还会存在许多应用中考虑不周之处。应该引起注意。但是，因子分析结果还是具有较大主观性。特别是对公共主因子在专业方面实际意义的解释上，仍然保留着一种艺术气息，并没有统一做法，因此很多情况下也是不能令人满意的。总之，我们在应用时，对因子分析的适用性、公因子的估计方法、公因子选取的数目。公因子的实际意义的解释等一系列问题都要引起足够注意。检验体系有如下几个分类：
a.主成分分析统计检验体系
b.因子分析统计检验体裂引
c.系统聚类分析统计检验体系
d.判别分析统计检验体裂
e.对应分析统计检验体系
f.典型相关分析统计检验体系
四、多元统计分析方法应用中需要注意的几个共性问题
1.关于原始数据变量的总体分布问题。
对原始变量的总体分布各种方法各有不同的要求。有的方法对原始数据变量总体分布没有特殊的要求，如主成分分析、聚类分析、对应分析。有的方法在不同情况下，对原始变量分布有不同的要求，如因子分析中，公共因子的估计方法不同，对原始变量分布要求不同，采用极大似然估计方法估计主因子时，是假定原始变量是服从多元正态分布的，因此，应用时要引起重视，如典型相关分析要求原始变量服从正态分布，但在严格意义上，如果变量的分布形式比如高度偏态不会降低其他变量的相关关系，典型相关分析是可以包含这种非正态变量的。
样本容量问题。
进行多元统计分析时，样本容量n达到多少为宜，目前尚没有统一的结论。有的认为样本容量应是变量个数的10～20倍，有的认为样本容量要在100以上比较合适，有的认为进行巴特莱特检验时的样本容量应该大于150方可，也有的认为不必苛求太多的样本容量，如在进行主成分分析和因子分析时当原始变量之间的相关性很小时，即使再扩大样本容量，也难以得到满意效果。
原始变量之间的相关性以及非线性关系问题。
多元统计分析方法中，有的是的要求原始变量中要具有相关性。有的则不要求原始变量具有相关性。如聚类分析中，进行Q型系统聚类分析时对原始数据变量之间的相关性也是有要求的，如选择欧式距离、明氏距离、兰氏距离时，则要求原始变量之间是不相关的。只有对原始数据的相关性进行了处理后，才可以选择使用上述距离。若原始变量存在相关性，则选择马氏距离比较合适。另外原始变量之间的非线性关系也是需要注意的问题。如主成分分析、因子分析以及典型相关分析当基于相关矩阵来进行计算时，这里的相关矩阵实际上是Pearson的积差相关。但是，如果变量之间的关系不是线性的，而是非性相关关系，于是，所进行的分析以及结论也就失去应有的意义了。
数据处理问题。
多元统计分析中涉及多个变量，不同变量往往具有不同的量纲及不同的数量级别。在分析时，具有不同量纲的变量进行线性组合是没有意义的，不同的数量级别的变量之间进行分析时。会导致“以大吃小”，即数量级的变量的影响会被忽略，从而影响了分析结果的合理性。因此。为了消除量纲和数量级别的影响，进行多元统计分析时，必须对原始数据进行处里，最常用的是先作标准化变换处理，然后再作相应的分析。
五、结束语
在统计分析方法的应用中，会涉及到多个变量，因此，必须根据原来有的数量进行处理，然后才能得出相应的分析结论。本文结合多元统计分析方法的理论基础，对相关检验体系和分析体系进行了分析，具有现实的理论指导意义。
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应用数理统计是对随机现象的统计规律进行演绎和归纳的科学，已经成为越来越多专业的学生必修的一门基础课。但是学生在学习掌握这门课的过程中普遍感到概念难以理解，思维难以展开，问题难以入手，方法难以掌握，习题难做。如何解决这一问题？具体可以概括成以下几种方法。1引经据典，消除学生的畏惧心理应用数理统计作为数学的一门有特色的分支学科，所以比较抽象，很多学生对该门课都有畏惧心理，因此在每学期的第一次课，首先可以向学生介绍应用数理统计的起源和发展，增强学习的趣味性，然后还可以介绍应用数理统计的一些热门运用。概率论起源于博弈问题。15～16世纪，意大利数学家帕乔利、塔塔利亚和卡尔丹的著作中曾讨论过"如果两人赌博提前结束，该如何分配赌金"等概率问题。而数理统计的发展史相对简单一些，在19世纪20、30年代，费希尔提出了许多重要的统计方法，开辟了一系列统计学的分支领域，如相关分析、回归分析、试验设计、多元正态总体的统计分析等。在教学过程中，我们特别注意这些知识背景的补充介绍，一方面让学生了角前后知识的联系，同时也在无形之中向他们灌输了研究问题的思想方法。更重要的是，了解这些知识使他们能更好地理解课程内容之间的内在联系，学习的时候不再孤立地看待这些知识点。2理论联系实际，加强实践教学传统的教学方式是知识传授型的，教师是教学的主体，只重视教的过程，忽视了教学是教与学互动的过程，教师在课堂上满堂灌，注入式的教学方法不能充分调动学生学习的主动性，没有立足于培养学生的学习能力和不同学生的个性发展，现代教学方法主要是挖掘学生的学习潜能，以最大限度地发挥和发展学生的聪明才智为追求目标。因此，在应用数理统计教学中，教师在注重传授课程内容思想方法和应用背景的同时，充分调动学生学习的主动性，布置一些灵活的题目，让学生亲自实践、亲自收集和处理数据，利用应用数理统计方法解决一些实际的小问题。案例教学法就是一种很好的实践教学方法。案例教学法是把案例作为一种教学工具，把学生引导到实际问题中去，通过分析与互相讨论调动学生的主动性和积极性，并提出解决问题的基本方法和途径的一种教学方法。教师应结合应用数理统计应用性较强的特点，在课堂教学中，注意收集日常生活中的一些实例，并根据各章节的内容选择适当的案例服务于教学，利用多媒体设备及真实材料再现实际案例活动，将理论教学与实际案例有机的结合起来，使得课堂讲解生动清晰，收到良好的教学效果。3注重师生间交流，加强启发教学应用数理统计的传统教学是学生忙于应付大量公式的记忆和复杂的计算，没有时间去进行创造性思考，同时这种教法也不可能让人有所创新。要想获得最佳的教学效果，师生间的交流是必须的。教学不是你教我学，更不是你讲我听，而是师生双方互动的结果，师生双方都给对方提供信息。教师的输出对学生来说是信息的输入，学生通过感知、理解、归纳、记忆等活动，接受、处理储存信息；学生的反馈作为信息输出对教师和其他同学来说又是信息输入。教学活动就是为促进这种交流，让这种交流更有意义。在课堂交流中，应鼓励学生积极发言，参与到教学中来，引导学生了解问题的直观和背景，教会他们如何运用数理统计方法去思考问题和分析问题。此外，还有课前交流、课间交流和课后交流。通过交流随时了解学生对课堂教学的意见和建议，掌握学生接受知识的程度，及时调整教学内容与进度。这样不仅有利于激发学生的学习兴趣，也密切了师生关系，还有助于带来积极的教学效果。4利用一题多解，培养学生创新思维能力应用数理统计这门课学习的目的并不是要求学生仅仅会做几道题，而是为了能够解决实际问题，而实际问题是千变万化的，不是用一两个公式就能解决的，这就需要学生的创新。所以对学生的创新能力的培养是相当重要的。实践表明，通过一题多解的锻炼，不但可以加深学生对概念的理解，使学生将所学知识相互联系起来，还可以培养学生灵活多样运用知识的能力，达到培养学生的创新能力的目的。所以在讲题时，可以鼓励学生试着用多种思路去分析题，开发学生的智力，使学生掌握更多的分析问题的方法，以便在今后的学习过程中，更好地去分析问题和解决实际问题。总之，要加强教师和学生的交流与配合，灵活运用多种教学手段，激发学生的学习积极性，通过具体的实例把抽象的概念形象化，不断培养学生分析问题和解决问题的能力，让应用数理统计的学习变得容易起来。
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论文数据分析软件
Paperbye论文查重系统，并不是纯粹的论文查重系统，准确的描述是，自带改重的论文查重系统，解决了目前市场论文查重之后，不知道怎么修改和修改论文效率低的问题，利用软件的“机器人改重”功能，实现软件的自动修改论文重复内容，从而达到迅速自动降低论文重复率，特别是对于第一次写论文的同学，软件自动修改论文内容，会给同学们一些启示或直接使用机器修改的内容进行替换原文内容，提高的文章查重和修改效率。
具体看看有哪些实用功能：
1、机器人智能改重
Paperbye改重是机器人自动修改查重报告里相似的文字内容，自动修改就是论文查重完成后，系统自动把相似内容通过深度学习的数据内容进行替换修改，达到自动降低文章相似率的目的。一篇几万字的文章，10秒内容可以修改完成，这个修改效率是任何人工都无法比拟的，修改文章效率高是机器人修改的独特优势。机器人修改的语句并不是简单的替换关键词和调换语序，主要原理是通过深度学习大量数据后把语义相似的句子进行替换。
2、免费在线改重
在线改重功能是机器人改重功能的延伸和完善，机器改重功能并不是非常完美，就像我们现在的语音识别系统，语音输入并不是100%的完美识别，用手机语音输入文字大家应该有体会。对于机器人修改的语句并不是每句都修改的很完美的，遇到一些专业性比较强的术语修改的会有些牵强，但是不用担心，可以在免费改重工具编辑器里自主修改，通过人工修改相结合达到完美降重效果。
3、同步查重功能
这个功能根据“赫洛克效应”的及时反馈的心理原理，在修改论文的过程中，修改一句话，通过paperbye的“同步查重”功能，马上就可以看到修改效果，达到及时反馈，并且及时检验了修改的方法技巧，使继续修改的信心大增，可以大大提高修改论文的质量和效率。传统的论文查重方式的是你必须把全文或片段改完，重新提交论文到查重系统里重新检测才能知道结果，这种方式无论从流程，还是查重后修改，都比较繁琐，更重的是如果通过修改查重后的相似比例降下来不理想，给人的感觉比较身心疲惫，没有愉悦感，对修改论文极度厌恶。Paperbye论文查重系统解决了这个问题，算是颠覆传统，开创先河，让论文降重不再痛苦。
做数据分析，比较好用的软件有哪些？ 数据分析软件有很多种，每一种都适合不同类型的人员。 简单说： Excel：普遍适用，既有基础，又有中高级。中级一般用Excel透视表，高级的用Excel VBA。 hihidata：比较小众的数据分析工具。三分钟就可以学会直接上手。无需下载安装，直接在线就可以使用。SPSS：专业统计软件，没有统计功底很难用的。同时包含了数据挖掘等高大功能。 SAS：专业统计软件，专业人士用的，不懂编程还是不要碰了。 MARLAB：建立统计与数学模型，但是比较难学，很难上手。 Eview：比较小众，建立一些经济类的模型还是很有用的。计量经济学中经常用到。 各种BI与报表工具：FineBI，FineReport，tableau，QlikView等。 比较好的数据分析软件有哪些？ SPSS是软件里比较简单的 ，学校里使用的比较多一些，可以采用菜单的模式 带少量的命令编辑MATLAB常常在建立统计和数学模型的时候比较好用 但是很难学 反正我学了一个学期楞是就知道个皮毛Finereport 兼顾了基本的数据录入与展现功能，一般的数据源都支持，学习成本比较低，比较适合企业级用户使用，SAS我没用过 网站数据分析工具哪个好用些阿？ 推荐吆喝科技的ab测试，软件分析的数据比较全面和精准 学数据分析需要熟悉哪些软件基础 软件只是一个工具 看你要从事的数据分析的方向很深度而定 一般的用excel也可以进行常规简单的数据分析 再深入一点的用spss、stata、sas 如果要搞数据挖掘的话，用spss modeler / sas 不过一般的常规数据分析用excel和spss基本上能够应付 常用的数据分析工具有哪些 数据分析的概念太宽泛了，做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的？是个人用还是企业、部门用呢？应用的场景是制作简单的个人图表，还是要做销售、财务还是供应链的分析？ 那就说说应用最广的BI吧，企业级应用，其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分，主要用于数据整合，构建分析，展示数据供决策分析的，譬如FineBI，是能够”智能”分析数据的工具了。 android数据分析工具用什么软件 1. 开源大数据生态圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。 开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。 2. 商用大数据分析工具 一体机数据库/数据仓库（费用很高） IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。 数据仓库（费用较高） Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。 数据集市（费用一般） QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。 前端展现 用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。 数据分析软件有哪些，他们分别的特点是什么 除了EXCEL 数据分析用的多的有以下几个软件，你看看你们公司符合哪个 SPSS（StatisticalProduct and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件，是数据定量分析的工具，适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多。 SPSS就如一个傻瓜相机，界面友好，使用简单，但是功能强大，可以编程，能解决绝大部分统计学问题，适合初学者。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。 SPSS致力于简便易行（其口号是“真正统计，确实简单”），并且取得了成功。但是如果你是高级用户，随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手，由于缺少稳健和调查的方法，处理前沿的统计过程是其弱项。 SAS是全球最大的软件公司之一，是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎，也正是基于此，它是最难掌握的软件之一，多用于企业工作之中。 SAS就如一台单反相机，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。在所有的统计软件中，SAS有最强大的绘图工具，由SAS/Graph模块提供。然而，SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂，图形的制作主要使用程序语言。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的，正所谓“五年入门，十年精通”，最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能，得到高级用户的青睐。 R 是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GUN系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具，多用于论文，科研领域。 R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。因此R有很多最新的模型和检验方法，但是非常难自学，对英语的要求很高。R与SAS的区别在于，R是开放免费的，处理更灵活，同时对编程要求较高。 大数据是什么意思？哪些软件适合大数据分析？ 大数据定义什么的百度很多。个人理解：现有的互联网数据量越来越大，面对这么大的数据量，如何利用好这些数据是极具挑战性的。一方面数据量提升，数据处理的方法必须改变，才能提高数据处理速度，比如大规模，高并发的网站访问，12306，淘宝天猫什么的；另一方面从这些海量数据中挖掘出有用的信息，比如根据淘宝根据用户点击访问，反馈出用户的喜好，给用户推荐相关商品。 推荐Hadoop，适合大数据处理的。 网上学习资料很多，自己搜去！ 当然你也可以自己使用数据库MYSQL等去做大数据处理，这样很多Hadoop做好的东西都需要你自己去做。要是熟悉某个数据库，并且应用明确就用数据库自己去做吧！ 加油！ 数据分析软件哪个好 最常用的是spss,属于非专业统计学的! sas是专业的统计分析软件,需要编程用,都是专业人士用的 数据分析中的数据挖掘,可以使用spss公司的clementine 大数据分析一般用什么工具分析 在大数据处理分析过程中常用的六大工具： Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 HPCC HPCC，High Performance puting and munications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。 Apache Drill 为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel. 据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。 RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。 Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
SPSS软件主要用于对数据做统计学方面的一些分析和检验，是用于对数据进行一些基本处理、分析，以及做一些统计检验的软件，使用SPSS分析数据通常有以下几步：导入数据——>数据基本处理——>数据分析——>总结并得出结论。打开SPSS后会出现两个界面，如下图；图一是数据处理分析区，包括数据视图（数据处理区）和变量视图（数据包含各字段编辑区）；图二是分析结果区，分析的各类结果都会在此显示。导入数据：在数据处理区左上方选择“文件”——>“导入数据”，导入相应格式的数据，此处我以csv文件格式为例。点击之后，出现如下对话框，选择好要处理的数据，点击“打开”，对要导入数据数据按需要进行预处理，再点击确定。
可以。spsspro就是spss的升级版。一般规范的分析需要有一些规范的格式，spsspro是将所有所有的结果都输出。spsspro是改总部于1984年推出的统计分析软件。其意义是开拓spss微型计算机系列产品的发展方向，极大地扩展其应用范围，并使其能够迅速应用于自然科学，技术科学和社会科学等领域。