论文找不到数据做支撑，缺少说服力？

实验和调研数据不知道怎么分析？

数据分析出来没有意义？

数据分析后只会说指标高了低了，不会讨论？

没开玩笑，上面的任何一个问题都是阻碍学术人论文写作路上的一大大大大障碍！

所以，看到这篇推文的小伙伴有福了！小编这一期给大家推荐一些常用的数据分析工具以及统计分析方法，不会论文数据分析的快收藏起来~

数据分析工具

★ Excel（适合入门）

Microsoft Excel是微软公司的办公软件，不仅能够罗列数据、展示数据、还能进行数据分析。主要功能：①制作表格；②绘制图表；③函数应用；④数据分析；⑤VBA(功能自定义，用户可以通过编写脚本或宏来自定义和扩展Excel的功能)。

★ SPSS（科研必备）

SPSS拥有丰富的统计分析方法，如方差、标准方差、正态分布、F检验等。对于学术人而言，Excel适合做一些简单的数据统计，如果处理的数据较大，使用SPSS会更高效、准确率也更高。

★ Python（适合进阶）

Python是一门面向对象的编程语言，编译速度超快。功能十分强大，集数据爬取、数据分析、数据可视化于一体，因此需要一定的编程基础。

常用统计分析方法

★ 相关分析

用于现象之间数量关系的统计方法，如分析人均GDP与人口预期寿命之间的关系等。其主要目的是分析现象间相关关系的密切程度和变化规律。

★ 回归分析

指的是根据相关关系的具体形态，选择一个合适的数学表达式，来近似地表示变量间的平均变化关系。换句话说就是在使用相关分析说明两个变量之间相关的方向和密切程度后，继续使用回归分析就能说明两个变量之间的数量变化规律。

★ 方差分析

方差分析是检验多个总体均值是否相等的一种统计方法，即当检验多个样本所属总体是否有明显差异时，应该使用方差分析方法。

★ 聚类分析

目的是将事物按其特性分成几个集群，使同一集群内的事物具有高度相似性；不同集群的事物具有高度的异质性。对于衡量相似性，一般使用距离（如欧几里德距离、马氏距离）。

数据的收集和分析对于论文而言非常重要，不仅可以通过数据支撑论文的结论，提升论文的可靠性和说服力；还能在论文中展示研究方法和技巧，体现论文的工作量和科学性。

而图表可以将复杂的数据以直观、易于理解的方式呈现。在数据分析、文章撰写中，一个清晰的图表，不仅可以锦上添花，也可以增强吸引力。

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