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2025-06-17 12:58:08
1、注意语言表达 虽然科研论文可以说是对他人“讲故事”。但与一般的故事不同之处，个人认为，主要在于逻辑性与连贯性。表达方式应以顺叙为佳，不宜像诗歌、散文、小说之类的文艺作品，使用倒叙、插叙等手法。 内容详略得当。该简略之处就要言简意赅，该详尽之处就要清晰全面，不要写成“流水账”，也不要写成“意识流”。 结构要合理。可以按“提出问题（立论）→分析问题（讨论）→解决问题（结论）”的总体思路来谋篇布局。摘要、正文和结论的相关内容，要前后呼应。 语言通俗易懂。论文是给别人看的，不要认为自己知道的，别人就一定知道。要使用书面语言，避免使用网络语言。语句长短合适，少用累赘的长句与跳跃的短句。 遣词要恰当得体。比如，“推测”、“推断”与“推定”，语气是有所不同的（在英文文献中，常用的是suggest、indicate、maybe之类“容他性”的词语）。注意错别字。避免因一时的疏忽大意，而留下缺憾。比如，将“风云二号”写成“风韵二号”，“碳酸盐”写成“碳酸岩”。一字之差，天壤之别。正确使用标点符号。不要分号与顿号不分，一“逗（号）”到底等。 建议同学们在闲暇时，可以多看看汉语言工具书。同时，也呼吁素质教育阶段，要切实重视母语—汉语的教学质量。 2、数据、术语严谨规范 严谨规范，是科研论文的主要特征之一。 数据分析，避免“张冠李戴”。对数据进行判别时，不要将属性为A的对象，用B作为参照标准。计量单位，要符合国家标准或者相关行业规范。 注意有效数字的取舍。并不是小数点之后位数越多就越精确，而是要与获得数据的方法手段结合起来。比如，利用一台精度为5%的仪器进行观测，数据应写成“19”，而不是“2”。 不能简单地照搬仪器报出值。高于检测上限、或低于检测下限的数据，应该用“>检测限”、“<检测限”、“未检出”或相应的英文缩写等表示。 标注要详实。比如，采样位置图，应该有比例尺、方位、坐标、图例及说明等参数。图版中使用专业符号、代码表示对象时，应该附注相应的文字说明。
Excel Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。 1、数据透视功能 一个数据透视表演变出10几种报表，只需吹灰之力。一个新手，只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路。 2、统计分析 其实包含在数据透视功能之中，但是非常独特，常用的检验方式一键搞定。 3、图表功能 这几乎是Excel的独门武工，其他程序望其项背而自杀。 4、高级筛选 这是Excel提供的高级查询功能，而操作之简单。非常超值享受。 5、自动汇总功能 这个功能其他程序都有，但是Excel简便灵活。 6、高级数学计算 只要一两个函数轻松搞定SAS软件 SAS是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。 主要优点如下： 1、功能强大，统计方法齐，全，新 SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。 2、使用简便，操作灵活 SAS以一个通用的数据（DATA）步产生数据集，尔后以不同的过程调用完成各种数据分析。· 其编程语句简洁，短小，通常只需很小的几句语句即可完成一些复杂的运算，得到满意的结果。· 结果输出以简明的英文给出提示，统计术语规范易懂，具有初步英语和统计基础即可。· 使用者只要告诉SAS“做什么”，而不必告诉其“怎么做”。 同时SAS的设计，使得任何SAS能够“猜”出的东西用户都不必告诉它（即无需设定），并且能自动修正一些小的错误（例如将DATA语句的DATA拼写成DATE，SAS将假设为DATA继续运行，仅在LOG中给出注释说明）。对运行时的错误它尽可能地给出错误原因及改正方法。因而SAS将统计的科学，严谨和准确与便于使用者有机地结合起来，极大地方便了使用者。 3、提供联机帮助功能 使用过程中按下功能键F1，可随时获得帮助信息，得到简明的操作指导。R软件 R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。 主要优点如下： 数据存储和处理系统 数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大） 完整连贯的统计分析工具 优秀的统计制图功能 简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能 与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。 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。 该语言的语法表面上类似 C，但在语义上是函数设计语言的（functional programming language）的变种并且和Lisp 以及APL有很强的兼容性。特别的是，它允许在“语言上计算”（computing on the language）。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数，而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。 R是一个免费的自由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的。在R主页那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。SPSS SPSS是世界上最早的统计分析软件。 主要优点如下： 操作简便：界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。 编程方便：具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。 功能强大：具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。 数据接口：能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*dbf文件，文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件，Excel的*xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*xt及html格式的文件。 模块组合：SPSS for Windows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。 针对性强：SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析，大多青睐于SPSS。Python Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。 常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。 主要优点如下： 简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。 易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档 。 速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。 免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。 高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。 可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。 解释性：一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行程序。 在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。 面向对象：Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。 可扩展性：如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。 可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。 丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。 规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。 工具不是万能的，业务和数据建模方法才是万法之源。不要被工具迷花了眼哦！
研究生的论文通常都会用到画图和数据处理软件，比如说著名的画图软件的话，论证就是研究生论文需要用到的还有CAD。
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。
EXCEL：最常见的数据分析软件，会的人比较多，功能也比较齐全，操作比较简单，可以分析，可以制图（图表类型也不少）等等，不过一旦数据量大了，EXCEL比较卡，确实有点浪费时间。SPSS：可以分析数据，可以做一些数据模型，但需要企业人员有一定的数据和统计基础，上手相对难些，用好了很不错。BDP个人版：有数据接入、数据处理、可视化分析等功能，操作简单，功能也比较齐全，数据图表效果也很好，主要数据可以实时更新，节省了很多重复分析的工作。不过BDP免费版接入的数据容量有限，这也是一个问题，除非要花费买容量咯。可以根据这些特点，选择适合企业的~
研究生写论文应该注意的一些问题研究生发表论文是非常常见的也是必须的一件事，但是很多研究生初次接触论文的时候难免会出很多错误导致投稿难。那么研究生在写论文的时候应该注意哪些问题呢？本文总结了如下一些技巧。1、 注意语言表达虽然科研论文可以说是对他人“讲故事”。但与一般的故事不同之处，个人认为，主要在于逻辑性与连贯性。表达方式应以顺叙为佳，不宜像诗歌、散文、小说之类的文艺作品，使用倒叙、插叙等手法。内容详略得当。该简略之处就要言简意赅，该详尽之处就要清晰全面，不要写成“流水账”，也不要写成“意识流”。结构要合理。可以按“提出问题（立论）→分析问题（讨论）→解决问题（结论）”的总体思路来谋篇布局。摘要、正文和结论的相关内容，要前后呼应。语言通俗易懂。论文是给别人看的，不要认为自己知道的，别人就一定知道。要使用书面语言，避免使用网络语言。语句长短合适，少用累赘的长句与跳跃的短句。遣词要恰当得体。比如，“推测”、“推断”与“推定”，语气是有所不同的（在英文文献中，常用的是suggest、indicate、maybe之类“容他性”的词语）。注意错别字。避免因一时的疏忽大意，而留下缺憾。比如，将“风云二号”写成“风韵二号”，“碳酸盐”写成“碳酸岩”。一字之差，天壤之别。正确使用标点符号。不要分号与顿号不分，一“逗（号）”到底等。建议同学们在闲暇时，可以多看看汉语言工具书。同时，也呼吁素质教育阶段，要切实重视母语—汉语的教学质量。2、数据、术语严谨规范严谨规范，是科研论文的主要特征之一。数据分析，避免“张冠李戴”。对数据进行判别时，不要将属性为A的对象，用B作为参照标准。计量单位，要符合国家标准或者相关行业规范。注意有效数字的取舍。并不是小数点之后位数越多就越精确，而是要与获得数据的方法手段结合起来。比如，利用一台精度为5%的仪器进行观测，数据应写成“19”，而不是“2”。不能简单地照搬仪器报出值。高于检测上限、或低于检测下限的数据，应该用“>检测限”、“<检测限”、“未检出”或相应的英文缩写等表示。标注要详实。比如，采样位置图，应该有比例尺、方位、坐标、图例及说明等参数。图版中使用专业符号、代码表示对象时，应该附注相应的文字说明。
