本科毕业论文数据分析简单文科生可以吗

本科毕业论文数据分析简单文科生可以吗

如果本科专业是文科性专业，本科毕业论文可以只对收集到的数据进行描述性分析。文科专业对毕业论文的数据分析要求不高，一般只要有调查问卷和调查结果分析就可以可，所以可以只对收集到的数据进行描述性分析。但理工科专业对数据的分析非常重视，需要详细描述数据的来源，及数据模型分析，不能只对收集到的数据进行描述性分析。

我觉得只要你自己有那点本事，干什么都是可以的，而不在于你是什么专业这件事，毕竟很多人在选专业的时候，可能选的专业并不是他们自己擅长的那个了。虽然现在很多公司的数据分析师什么的职务，都会对专业什么的有一定的要求，但是呢，在公司里，我觉得还是本事才是最重要的了，你想啊，如果一个文科生和一个理科生同事去应聘，但是文科生虽然专业不符合，但是却关于数据分析方面的知识很是灵通，而理科生虽然专业占据了优势，但是本身的能力却远远的比不上文科生的话，那我想该选择谁，大家都心里更明白了吧。我们学校里面有一个学长，就是这样的。因为他本来在高中的时候，学的是文科专业，但是却本身就是一个很喜欢数据的人，虽然在上了大学之后，也并没有相关的专业（家里人的选择，没办法，现在很多家长都是替自己孩子做决定的了），到时候来却做的是数据分析师，因为他好像真的很有天赋，对那个数据分析真的很在行，所以后来就以一个文科生的身份，成功的担任了一家大企业的数据分析师，具体公司名称就不说了哈，要保密的咯。 所以综合以上的观点或者事例来讲，我是觉得，即使是一个文科生，也还是可以担任数据分析师的职务的，毕竟只要兴趣来了，一切都会变成自己想要的样子，只要自己有那个信心，只要你足够努力，没什么事不可以的。

调查，分析 我， 。这，搞，定。

一、学习背景本科学了四年文科专业，除了形式逻辑外几乎没再接触过与理科搭边的东西。想借着毕业论文学一点数据分析的东西，知网上找了几篇相关文献，以为数据分析很简单，于是跟导师定了题开始着手做。二、问卷编制+数据分析类论文框架(一)低阶版：非专业，要求低，不需要用spss，调研规模200+即可。如果时间相对紧张，不想在毕业论文上花过多时间，建议采用低阶版即可，字数也绝对够。知网上“问卷编制+数据分析”类的文章除少部分期刊论文，大多数都是硕博论文，看看文献综述即可，不要用他们的数据分析框架，这是高阶版需要考虑的。引言，研究背景写完，就写研究综述。把需要研究的变量列出来分别写研究综述，记得加上一些国外的研究，引用一些外文文献。接下来，简单地说一下自己如何编制的问卷，如何发放的问卷(线上/线下)，回收问卷的情况。然后写样本情况，可以列一个大表格，内容包括哪类人有多少个，占百分之多少。接下来就是对数据结果的分析，用例如“A越，B就越”、“C的总体水平较低/高”、“D的比E的水平要高”的句式，找出一些规律即可。最后就可以写讨论、结论、总结对策建议了。(二)高阶版：比较专业，要求高，不确定因素大(比如数据可能真的拟合不了模型)，需要用spss statistics 和 amos。采用高阶版不仅对人有要求，对数据也有要求。如果你没有把握自己能拿到样本较大的数据，也没有把握帮你填问卷的人是认真的，还是谨慎尝试为好，免得前面都做得很好，最后卡在模型拟合或者相关分析之类。大多数本科毕业论文的同学都是用问卷星，让小伙伴、家长等帮扩，这个样本量可能不会很大，而且如果题目比较多，不排除会出现开始东一个西一个乱填的情况。以上内容就是青藤小编关于本科毕业论文做问卷和数据分析应该怎么着手的相关分享，希望对小伙伴们有所帮助，想要了解更多毕业论文相关内容，欢迎大家及时在本平台进行查看哦!

本科毕业论文数据分析简单文科生可以写吗

大家都知道写毕业论文是大学生涯当中非常重要的一个环节，如果毕业论文不达标，不仅没有学位证，连毕业证都没有，所以大家要非常重视毕业论文的写作。现在的毕业论文要求是更加的严格了，有全网数据对比，一般查重率超过30%基本是不行的，而且你的论文一旦通过就会保存到档案，哪怕到你退休，有人后面发现你大学时的论文有问题都会是致命打击。所以我就在这里提醒你们，论文一定要认真对待。有的同学说我不用做毕业论文，只需要有毕业设计。那我只能说你太单纯了，毕业设计还是需要写文章是不是，不过就是字数的多少而已。大部分同学在面对毕业论文无从下手，还没开始写就怕写的不达标。其实你们要对自己的能力有信心，你们经过大学高等教育，文化水平已经领先一大半国人了，已经具备了用辩论的视角看待问题的能力。你是不是有时候觉得老师太水了，觉得他的内容漏洞很多，就是因为你已经有了自己的观点。为什么我们觉得写毕业论文难，最大的问题不是写不够字数，而是在于开头，只要开头写好了，后面自然而然就会有东西写了。在写毕业论文之前，大部分同学从来没有写过这么多字，所以痛苦是很正常。如果你看到的论文多了，就会发现通过的论文和优秀的论文其实并没有那么高大上，很多指导老师对于大学生的论文期望太高了，总说你们的观点不够新，内容太单薄。其实我认为对于普通大学生，你的论文重点应该是用学术语言说清问题就已经足够了。你如果能静下心来看八到十篇保底也要五篇，你想要写的观点的论文，你就会梳理出其中的规律。然后你脑袋里就有思路了。写毕业论文数据也很重要，无论是文科还是理科，理科生一般就是实验数据。文科生一般就是发放问卷，总结问卷，分析问卷，问卷现在也是很多网站都免费提供的，有这些数据，你的论文就会显得更充实，甚至可以评优。大家切记写毕业论文的时候格式一定要规范，完全按学校的标准来。这样你的指导老师没有见到你，也会对你有好感的，细节有时候也很重要。看到这里，相信大家已经知道大学生如何写毕业论文了，其实写毕业论文最终会使得你的能力获得成长，通过毕业论文的写作，会让你得思维有条理、体系化，所以大家还是要多多努力，如果实在不会写的可以联系老师进行写作指导，最后祝大家毕业论文顺利通过。

主要看你所在的学校重不重视，你们的专业是什么科目。一般来说，重点大学都比较的注意，二本次之。工科专业最难，要进行设计，理科次之，有些实践应用就好了。文科就比较简单了，复制粘贴就好了。

负责的导师在写作前一般都会问学生论文要写的问题 他主要是想知道学生对这个选题掌握得如何 他问你的问题 你如果支支吾吾回答不出来 导师觉得你写这个题目只是敷衍他 没有走心 肯定会让你换题目的 但是如果你能说出自己的道理 尤其是结合着时政热点去谈 他百分百会让你过自己之前评职称写论文是找的小柯毕业论文，还不错，价格也是同行里面比较便宜的那，你要发表的话，可以找他们问问其实现在说是写论文，基本也就是拼凑论文，所以在写之前一定要下载大量的资料，尤其特别是别人的毕业论文，确定几篇你主要抄袭的论文，每一篇指定一种文字用颜色，在拼凑的时候不用来源的资料用不同颜色的文字，这样以便你日后醒目地看出自己那篇文章抄多了，哪里抄少了，还可以混杂在一起拼凑。

数据最好不要自己编。调查分析类的软件（如果你是学营销或管理学的）可以用SPSS。一般人编的数据数据分析结果都能看出端倪来的，老师都不是傻子，到时候一旦被看出来你就会很难过了。一般情况下，答辩过程中老师不会让你演示数据的分析过程，但一般会问到你你的论文理论基础，数据是如何收集的（即通过哪些途径收集的），你的问卷设计，数据分析结果，得出结论等。还是哪句话，一般不是长期做学术或很有经验的人，编的数据结果都很明显的能看出端倪的。建议不要数据造假，学术上是最鄙视也不能接受的。这是比你论文框架错了还要严重的错误。

本科毕业论文数据分析简单吗

一、学习背景本科学了四年文科专业，除了形式逻辑外几乎没再接触过与理科搭边的东西。想借着毕业论文学一点数据分析的东西，知网上找了几篇相关文献，以为数据分析很简单，于是跟导师定了题开始着手做。二、问卷编制+数据分析类论文框架(一)低阶版：非专业，要求低，不需要用spss，调研规模200+即可。如果时间相对紧张，不想在毕业论文上花过多时间，建议采用低阶版即可，字数也绝对够。知网上“问卷编制+数据分析”类的文章除少部分期刊论文，大多数都是硕博论文，看看文献综述即可，不要用他们的数据分析框架，这是高阶版需要考虑的。引言，研究背景写完，就写研究综述。把需要研究的变量列出来分别写研究综述，记得加上一些国外的研究，引用一些外文文献。接下来，简单地说一下自己如何编制的问卷，如何发放的问卷(线上/线下)，回收问卷的情况。然后写样本情况，可以列一个大表格，内容包括哪类人有多少个，占百分之多少。接下来就是对数据结果的分析，用例如“A越，B就越”、“C的总体水平较低/高”、“D的比E的水平要高”的句式，找出一些规律即可。最后就可以写讨论、结论、总结对策建议了。(二)高阶版：比较专业，要求高，不确定因素大(比如数据可能真的拟合不了模型)，需要用spss statistics 和 amos。采用高阶版不仅对人有要求，对数据也有要求。如果你没有把握自己能拿到样本较大的数据，也没有把握帮你填问卷的人是认真的，还是谨慎尝试为好，免得前面都做得很好，最后卡在模型拟合或者相关分析之类。大多数本科毕业论文的同学都是用问卷星，让小伙伴、家长等帮扩，这个样本量可能不会很大，而且如果题目比较多，不排除会出现开始东一个西一个乱填的情况。以上内容就是青藤小编关于本科毕业论文做问卷和数据分析应该怎么着手的相关分享，希望对小伙伴们有所帮助，想要了解更多毕业论文相关内容，欢迎大家及时在本平台进行查看哦!

我在本科期间写论文的时候花费了很大的功夫，我在网上查找了很多的资料，然后对这些资料进行整理和总结，还加入了一些自己的个人看法，我觉得本科的论文也是非常难的。

确实比较难，主要由3个原因：①模型即理论的问题，也就是说，模型本身是缺乏理论支撑的。这就是为什么量化论文要有严格的理论推导过程。②构念的操作化出现了问题，比如你要测量“品牌忠诚”（只是举一个简单的例子），真正测出来的是否就是品牌忠诚。测量的效度问题不能只看数据统计结果，测量的内容效度需要结合定性方法判断。引起测量效度低的原因可能包括：原始量表为英文量表时，翻译出现了问题，所以严谨的文献中要求用back-translation的方法；量表中遗漏了关键的要素，导致测量的充分性（measurementadequacy）不足。③数据收集过程中的问题。即便理论和测量都没有问题，数据收集过程仍然可能会导致“结果不理想”的情况。所以要对数据收集过程进行严格的控制。例如，针对谁调研，明确告知调研目的，匿名性保证，清晰的问卷填写说明，设置陷阱题，尽可能采用线下问卷调研，给予被调适当的激励，尽可能随机地发放问卷，等等。

在本科期间首先应该要定好题目，定好题目之后就到知网上搜寻有关的文章，然后再定好自己的研究方向，然后再定好框架。

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记忆、注意怎么用问卷做啊，只能实验吧。你见过用问卷来作这方面研究的吗？你可以做幸福感什么的，比如说学习成绩与幸福感之间的相关性研究等等。

现在没几个本科生有那个论文能力，最后就是胡乱拼凑一篇乱七八糟的东西交上去，老师想帮他改都不知道从哪儿下手。学校还自欺欺人要求万字，他们有这个驾驭能力吗？无聊之极。当初我的论文也一样，没时间费那个精力和时间去搞定这些问题，

一、学习背景本科学了四年文科专业，除了形式逻辑外几乎没再接触过与理科搭边的东西。想借着毕业论文学一点数据分析的东西，知网上找了几篇相关文献，以为数据分析很简单，于是跟导师定了题开始着手做。二、问卷编制+数据分析类论文框架(一)低阶版：非专业，要求低，不需要用spss，调研规模200+即可。如果时间相对紧张，不想在毕业论文上花过多时间，建议采用低阶版即可，字数也绝对够。知网上“问卷编制+数据分析”类的文章除少部分期刊论文，大多数都是硕博论文，看看文献综述即可，不要用他们的数据分析框架，这是高阶版需要考虑的。引言，研究背景写完，就写研究综述。把需要研究的变量列出来分别写研究综述，记得加上一些国外的研究，引用一些外文文献。接下来，简单地说一下自己如何编制的问卷，如何发放的问卷(线上/线下)，回收问卷的情况。然后写样本情况，可以列一个大表格，内容包括哪类人有多少个，占百分之多少。接下来就是对数据结果的分析，用例如“A越，B就越”、“C的总体水平较低/高”、“D的比E的水平要高”的句式，找出一些规律即可。最后就可以写讨论、结论、总结对策建议了。(二)高阶版：比较专业，要求高，不确定因素大(比如数据可能真的拟合不了模型)，需要用spss statistics 和 amos。采用高阶版不仅对人有要求，对数据也有要求。如果你没有把握自己能拿到样本较大的数据，也没有把握帮你填问卷的人是认真的，还是谨慎尝试为好，免得前面都做得很好，最后卡在模型拟合或者相关分析之类。大多数本科毕业论文的同学都是用问卷星，让小伙伴、家长等帮扩，这个样本量可能不会很大，而且如果题目比较多，不排除会出现开始东一个西一个乱填的情况。以上内容就是青藤小编关于本科毕业论文做问卷和数据分析应该怎么着手的相关分享，希望对小伙伴们有所帮助，想要了解更多毕业论文相关内容，欢迎大家及时在本平台进行查看哦!

题目可以创新的啊，你可以写大学生创业素质调查、家教满意度啊什么的，题目一改就是完全不同的选题了 需要进一步指导可以联系

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我羡慕那些从学校走出甚至还未走出的时候，就可以以自己学会的知识和技术来创造价值的人；而另外一些人，比如我，要再过很久才能找到自己的位置。已经开始读这篇文章的话，你与我很可能是同类。大学期间，我基本算得上是个正牌的文科生。毕业之后，目光却逐渐转向数据分析，这个跨度颇有点不靠谱的意味。不过，在岗位上一段时间之后，我发现像我这样的人不在少数，只是他们可能在开始时距离“数据”没有那么远，例如传媒或者社会科学，但大家跨越自己原专业、进行新知识学习的程度是相似的。既然如此，也一定会有后来人需要这些故事和鼓励，使他们在立志的时候，得到一些示例、经验以及方法，大致的感知某些路径，以便在专业背景弱势、技术起点偏低的情况下，避免绕弯路，避免挫折，更有效率的前进。豆瓣配套豆列：从文科生到数据分析师（书籍部分）任何问题欢迎随时评论探讨。我们所说的“数据分析”：产业与链条“数据分析”是一个含义颇为宽泛的概念，并且，在这个数据化的时代，这个概念几乎是无处不在的。为了保证内容的有效性，在这里仅提供我了解的一些方面。我接触的数据分析，主要是围绕互联网产品展开的。从数据采集前的规划，到采集过程（交互逻辑设计等），到回收数据的整理（机器层面和人工层面），与业务相联系的数据汇总，到后期的报告呈现（项目成果呈现），都有“数据分析”涉及。对单一产品来讲，数据分析（非挖掘）的集中体现，往往在运营层面。一方面是日常数据的跟踪，另一方面是重大活动、市场策略、新版本上市时的数据监测。产品经理也可以依据产品日常数据进行用户需求分析。从典型性上看，电商和网络游戏是这个框架下比较成熟的两类数据链条。对于商业咨询/研究来讲，数据分析为观点服务，这里的数据分析，选样、分析过程、呈现都是依附于特定商业目标和商业逻辑的，没有太多的共性。重要的是要知道如何获取高质量的数据，以及熟练使用业界通用的分析方法。此外，在一些商业提案、演讲、培训中也会用到数据分析，这里的数据分析更是为了主题服务，一方面需要描述市场规模、时间变化趋势等的宏观数据，另一方面需要具体的案例数据，讲述提案所涉及的方法在哪些指标上使客户/用户得到提升。综上，数据分析可能出现在产业链条的任何一个位置，产品、运营、市场，甚至销售、商务、人力，等等等等，当然职位可能就叫数据分析，但理解这个职位在哪一个业务板块，会更利于数据分析的进行。转型数据分析，早期技能综述数据分析在我看来是个无底洞，越做越觉得技能欠缺——文科生可能尤其如此，因为他们几乎零基础；这如果不令他们陷入迷茫，就很可能令他们陷入知识获取的癫狂状态。深浅远近的知识一起吃未必不好，不过我还是建议入门早期首先关注三个方面：

如果本科专业是文科性专业，本科毕业论文可以只对收集到的数据进行描述性分析。文科专业对毕业论文的数据分析要求不高，一般只要有调查问卷和调查结果分析就可以可，所以可以只对收集到的数据进行描述性分析。但理工科专业对数据的分析非常重视，需要详细描述数据的来源，及数据模型分析，不能只对收集到的数据进行描述性分析。

(一)确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要　　论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料插进去，就形成了论文内容的提要。(二)原稿纸页数的分配　　写好毕业论文的提要之后，要根据论文的内容考虑篇幅的长短，文章的各个部分，大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文，考虑序论用1页，本论用17页，结论用1—2页。本论部分再进行分配，如本论共有四项，可以第一项3—4页，第二项用4—5页，第三项3—4页，第四项6—7页。有这样的分配，便于资料的配备和安排，写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字，因为过短，问题很难讲透，而作为毕业论文也不宜过长，这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。(三)编写提纲　　论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。

数据可以找找，非得要弄问卷调查吗