jrs辛人
学生在大学阶段主要是基本知识、基本理论和基本技能的学习，因此，尽管经过刻苦努力和教师的指导，但写作的毕业论文中肯定还会存在一定的问题，只不过是问题的程度不同，方面不一样而已。毕业论文的成绩具有相对性，即使是优秀的毕业论文，也还是能够找出许多问题的，并且科学研究是无止境的，人们对问题的认识也是逐步深化的。毕业论文写作中常见的问题体现在以下几个方面。（一）选题方面。毕业论文选题是否得当会直接影响毕业论文的质量，常见的选题方面的问题有以下几种。 选题过大。毕业论文的选题应选取有科学价值或实用价值有现实可能性、大小适中的题目。选题太大，难以把握问题的切人角度。此外，题目太大，难以深人细致地剖析问题，容易泛泛而论。选题过难。由于学生受时间、精力的限制，以及材料方面的局限，应注意选题的难度既不要过大，也不要超出自己所学的专业领域。虽然毕业论文的选题不能过大过难，但也不能太小、太简单，否则毕业论文的工作量不够，质量也不会很高。选题陈旧。选题不要太陈旧，如果查阅文献有太多类似的文章，缺乏新鲜感，最好换一个话题。切忌一切照搬别人的材料和结论，应该在前人的基础上，敢于提出前人没有提出或尚未完全解决的问题，最好多选一点与现实生活、当代经济与科学技术发展密切相关的课题，注重研究现实生活中出现的新问题。（二）观点方面。观点是文章的灵魂，确立一个明确的观点是毕业论文写作的关键，观点要力求正确，有新意，有理有据，这是写好毕业论文的基本前提。常见的观点方面的问题有以下几种。基本观点错误或有偏颇。基本观点是指统率全篇毕业论文的基本论点与总结论。如果基本观点错了，其他一切论点、论据都不能成立，整篇论文也就站不稳脚跟了。 观点主观、片面。要避免毕业论文的观点走极端，妄下结论，也要防止观点只顾一头，缺少唯物辩证法所要求的全面性。例如，有一篇论文为了说明企业分配制度改革，提出用“三铁”打破工人的“铁饭碗”，这“三铁”是“铁心肠、铁手腕、铁面孔”，这就在批判“铁饭碗”时走了极端，把工人放在被改革的一面。又如，有的是捕风捉影，主观臆断，任意夸大或缩小，然后就匆忙地谈看法、下结论，这样的论文，缺乏准确性和真实性，所以也就缺乏科学性。 
很难获得用户操作行为完整日志现阶段数据剖析以统计为主，如用户量、使用时间点时长和使用频率等。一是需求辨认用户，二是记录行为简单引起程序运转速度，三是开发本钱较高。产品缺少中心方针这需求剖析人员满足的了解产品。产品有了中心方针，拆分用户操作使命和目的，剖析才会有目的，不然拿到一堆数据不知如何下手。比方讲输入法的中心方针设为每分钟输入频率，顺着这个方针能够剖析出哪些因素正向影响(如按键简单点击)和反向影响(如模糊音、误点击和点击退格键的次数)中心方针。短期内或许难以发挥作用数据剖析需求不断的试错，很难在短期内证明方法的有效性，或许难以获得其他人物的支撑。将剖析转化为有指导意义的结论或许设计看过某使用的近四十个设置项的使用比例，修改皮肤使用率较高，而单个选项使用率不到1%，依次数据能够调整设置项的层级联系，重要的选项放置到一级着重显现，低于5%的能够放置二三级。清晰用户操作目的功能关于用户而言，使用率不是越高越好。添加达到的方针的途径，用户考虑本钱添加，操作次数会添加，比方查找。在使用中使用查找或许阐明用户没有通过浏览找到想要的内容，假如用户查找热门内容，阐明使用展示信息的方法出现问题。考虑到运营需求之前做过的工具型使用，设计的中心方针是进步操作效率，削减点击次数、等待时间和手指位移等，最快的时间完成操作。而一些浏览型产品用户的目的并不清晰，大致有浏览、查询、对比和确认方针等四类用户行为，需求兼容用户方针不清晰情况下操作，引导用户选择的一起还要在过程中展示更多的内容，刺激用户点击。关于大数据分析会遇到哪些问题，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
不管我们做什么工作，我们总会遇到过很多的问题，其实这是正常的，而且通过解决这些问题我们能够获得更多的知识和经验。当然，数据分析工作也不例外，在这篇文章中我们就为大家详细介绍一下数据分析中的常见问题，希望这篇文章能够更好地帮助大家进行数据分析工作。在数据分析工作中最常见的问题就是不知道怎样去分析？当然，这些都是有前提条件的，具体就是我们已经知道了分析目的，同时也有数据，但是面对大量的、复杂的数据，却无从下手，不知道怎样分析，其实这个问题的原因很简单，就是由于分析者缺乏对分析方法的了解。数据分析最核心的工作，就是对数据进行分析。围绕业务问题，采用什么样的分析方法，使用什么样的分析模型，选择什么样的分析工具，这是数据分析的核心。这也是数据分析师的必备技能。当然还有很多朋友不知道在数据分析中要分析什么。其实这个问题的根本原因就是目标不明确，让自己工作没有了方向。要想解决这个问题就需要我们在分析数据的时候明确分析目的，这是数据分析的起点，也是分析的终点。所有的分析工作都应该围绕业务问题开始，分析的结果最终也要落到业务问题。当然了，如果目的不明确，后续的分析工作就无法进行了。大家都知道，万事开头难，当我们好不容易解决的开头的问题，很多人对数据分析工作下一步内容是什么却不知道了，我们在分析数据的时候需要意识一个问题，就是数据分析不是一个单一的操作，而是一套复杂和完整的操作流程。通常来说，一个完整的数据分析包括了六个步骤，后一个步骤依赖前一个步骤，也是前一个过程的深入。有很多朋友分析完数据以后看不明白分析结果，不知道这是为什么，我们好不容易分析有结果了，统计有数据了，对这些数据及分析结果表示意思不理解，这就十分尴尬了，这个问题很简单，就是对数据不敏感，解读数据的能力差，无法将分析结果与业务问题和业务策略关联起来，这是数据应用的最大障碍。需要分析师要了解相应的业务逻辑。当然，还有很多朋友不知道分析是否全面？其实很多数据分析师基本的分析都掌握了，不过每次提交分析报告给领导以后，总是感觉缺少东西导致分析不全面的结果，这是由于缺乏分析思路导致的。分析方法是从微观从细节来对数据进行分析，那么，分析思路，就是从宏观角度指导如何进行数据分析，这样才能够做好数据分析工作。通过上面的内容我们不难发现数据分析工作是有很多细节需要注意的，我们只有解决了这些问题才能够更好提高我们的工作效率，在职场中发挥自己应有的优势和竞争力。
