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毕业论文原始数据导师不会拿着重新做一遍导师只看结果和过程的毕业论文，是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论说文。一般安排在修业的最后一学年（学期）进行。学生须在教师指导下，选定课题进行研究，撰写并提交论文。目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。 
主要从以下几个方面分析：一为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成；二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；三是公司数据制定和标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成；四是数据情报和数据预测为高层服务。从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要，这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。可以考虑进这方面专业的公司，或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间，像我运气不错刚进了决明就碰到了赵强老师带我，进步的很快，所以现在基本把这一套搞得很熟练了。
目的：1、把数据转换成便于观察分析、传送或进一步处理的形式。2、从大量的原始数据中抽取部分数据，推导出对人们有价值的信息以作为行动和决策的依据。3、利用计算机科学地保存和管理经过处理(如校验、整理等)的大量数据，以便人们能方便而充分地利用这些宝贵的信息资源。影响：数据处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发展及其应用的广度和深度，极大地影响了人类社会发展的进程。扩展资料：数据处理工具：根据数据处理的不同阶段，有不同的专业工具来对数据进行不同阶段的处理。1、在数据转换部分，有专业的ETL工具来帮助完成数据的提取、转换和加载，相应的工具有Informatica和开源的Kettle。2、在数据存储和计算部分，指的数据库和数据仓库等工具，有Oracle，DB2，MySQL等知名厂商，列式数据库在大数据的背景下发展也非常快。3、在数据可视化部分，需要对数据的计算结果进行分析和展现，有BIEE，Microstrategy，Yonghong的Z-Suite等工具。参考资料来源：百度百科--数据处理
我觉得有必要把原始数据整理后以附件形式附到论文后面，因为是附件形式，对理解能力强的人，他不需要去阅读后面的附件，但对于水平相对差一些、想进一步了解过程的人则有帮助，况且你也提到了，自己将来阅读起来也更方便。
