科研数据处理与分析

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:加油小蜗牛585对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。1、聚类分析(Cluster Analysis)     聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。2、因子分析(Factor Analysis)    因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□    (4)

实践有着诸多的含义，经典的观点是主观见之于客观，包含客观对于主观的必然及主观对于客观的必然。实践就是人们能动地改造和探索现实世界一切客观物质的社会性活动。实践的基本特征：客观性、能动性和社会历史性。

这个是事业单位哦 上海数据分析与处理技术研究所（以下简称数据所）于2010年12月由上海市机构编制委员会批准成立（沪编【2010】255号文），隶属于上海市科学技术委员会，属自收自支事业单位。数据所以“聚合、创新、专注”为核心文化，其宗旨和业务范围为聚合社会资源，形成特色专业研究机构，做强自主创新。专注于相关领域数据分析与处理技术研究和特色应用开发。经过三年来的创新发展，数据所的基础设施已初具规模，技术人员队伍不断壮大，已形成一支由教授级高级工程师领军，研究生和本科学历占绝大多数的技术研发团队，与国内多所著名大学、科研院所建立了广泛的技术交流与合作关系，组成了一支社会科技资源专家咨询队伍，成功研制了一批数据分析与处理技术装备和产品，并得到了有效的推广及应用。

　　这个你需要做系列的proof reading, 首先不同数据特点不同，定性、定量，相关的统计方法多了去了，而你说的科研目的，更是没边际的东西，目的没确定、数据不清楚的情况下，谁也判断和选择不了统计分析方法。知乎般严肃

数据处理如果数据量大的话，一定要上i7。不过如果你们有集群帮着算的话则无所谓。

　一、摘要　　摘要是论文内容不加注释和评论的简短陈述，其作用是不阅读论文的全文，就能获得必要的信息。摘要的内容应包含与论文同等量的主要信息，供读者确定有无必要阅读全文，也供文摘等二次文献采用。　　（一）包含的内容：　　1、从事这一研究的目的和重要性；　　2、研究的主要内容，完成了哪些工作；　　3、获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解；　　4、结论或结果的意义。　　（二）需要注意的问题　　1. 文字必须简炼，内容亦需充分概括； （200字左右）　　2. 不要列举例证，不讲研究过程，不用图表、公式等，也不要作自我评价。　　3. 摘要中第一句话的主语，如“本文－”、“作者－－－”等词可以省略。　　二、关键词　　用来描述文献资料主题和给出检索文献资料的一种新型的情报检索语言词汇，主要是为了适应计算机检索的需要，以及适应国际计算机联机检索的需要。　　能表示论文主要内容的词汇，或出现频率较高且具有比较关键意义的词汇可以从论文标题中去选取，也可以从论文内容中去选取。　　一般每篇论文应选取3～5个词作为关键词。关键词间用逗号分隔，最后一个词后不打标点符号。以显著的字符排在同种语言摘要的下方。如有可能，尽量用《汉语主题词表》等词表提供的规范词。　　需注意的问题：　　 较定型的名词，多是单词和词组，原形而非缩略语；　　 无检索价值的词语不能作为关键词，如“技术”、“应用”、“观察”、“调查”等；　　 化学分子式不可作为关键词；　　 未被普遍采用或在论文中未出现的缩写词、未被专业公认的缩写词，不能作为关键词；　　 论文中提到的常规技术，内容为大家所熟知，也未加探讨和改进的，不能作为关键词；　　 每篇论文标引的关键词一般为3～5个。　　三、引言　　引言属于整篇论文的引论部分。(你要做什么？做了什么？为什么做？) 。引言部分常起到画龙点睛的作用。对一篇论文来说，引言写好了，就会吸引读者，使他们对你的选题感兴趣，愿意进一步了解你的工作成果。　　（一）写作内容　　包括：研究的理由、目的、背景、前人的工作和知识空白，理论依据和实验基础，预期的结果及其在相关领域里的地位、作用和意义。　　（二）引言的要求　　引言的文字、措词要精炼，要吸引读者读下去。引言的篇幅大小，并无硬性的统一规定，需视整篇论文篇幅的大小及论文内容的需要来确定，长的可达300~600字。　　（二）引言注意事项　　 不要介绍人所共知的普通专业知识，或教科书上的材料；　　 不要推导基本公式；　　 不要对论文妄加评论，夸大论文的意义；　　 避免使用自夸性词语：　　“填补了一项空白”、“达到了什么级先进水平”、“前人从　　未研究过”等；　　 避免使用客套话：　　“才疏学浅、疏漏谬误之处，恳请指教”、“不妥之处还望多　　提宝贵意见”等；　　 避免使用广告式语言。　　三、正文　　正文是论文的主体，是其核心部分，它占据着论文的最大篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分反映。因此，要求这一部分内容充实，结构合理，论据充分、可靠，论证有力，主题明确。为了满足这一系列要求，同时也为了做到层次分明、重点突出，脉络清晰，文字简练、通顺。常常将正文部分分成几个大的段落。这些段落即所谓逻辑段，一个逻辑段可包含几个自然段。每一逻辑段落可冠以适当标题（分标题或小标题）。　　（一）论文正文的内容应包括以下各方面：　　1. 本研究内容的总体方案设计与选择论证；　　2. 本研究内容各部分（包括硬件与软件）的设计计算；　　3. 本研究内容试验方案设计的可行性、有效性以及试验数据处理及分析；　　4. 本研究内容的理论分析；　　5. 对本研究内容及成果应进行较全面、客观的理论阐述；　　6. 应着重指出本研究内容中的创新、改进与实际应用之处。　　（二）论文正文的写作　　包括论点、论据和论证过程。　　 提出问题---论点；　　 分析问题---论据和论证；　　 解决问题---论证方法与步骤。　　其中：　　1、观点要创新，具有独创性　　毕业论文成功与否、质量高低、价值大小，很大程度上取决于文章是否有新意。所谓新意，即论文中表现自己的新看法、新见解、新观点。不能简单地重复前人的观点，而必须有自己的独立见解。有了较新颖的观点(即在某一方面或某一点上能给人以启迪)，文章就有了灵魂，有了存在的价值。对文章的新意，可以从以下几个方面着眼：　　第一，从观点、题目到材料直至论证方法全是新的。这类论文写好了，价值较高，社会影响也大，但写作难度大。选择这一类题目，作者须对某些问题有相当深入的研究，且有扎实的理论功底和写作经验。对于毕业论文来讲，限于条件，选择这类题目要十分慎重。　　第二，以新的材料论证旧的课题，从而提出新的或部分新的观点、新的看法。　　第三，以新的角度或新的研究方法重做已有的课题，从而得出全部或部分新观点。这样的文章同样具有新意。　　第四，对已有的观点、材料、研究方法提出质疑，虽然没有提出自己新的看法，但能够启发人们重新思考问题。　　以上四个方面并不是对“新意”的全部概括，但只要能做到其中一点，就可以认为文章的选题有了新意。　　这就要求我们平时注意收集资料、积累资料、分析资料。对有关方面的问题要弄清楚别人写过什么东西，有些什么论点，有何争论及分歧的焦点是什么，目前国内外对这个问题研究的进展情况以及发展趋势如何等等。在深入研究已有成果的基础上，将收集到的材料作一番加工整理的工作，把别人认识的成果作为自己的起点，在前人和他人认识的基础上写出有自己见解的论文。　　2、论据要翔实，富有确证性　　一篇优秀的毕业论文仅有一个好的主题和观点是不够的，它还必须要有充分、翔实的论据材料作为支持。旁征博引、多方佐证，是毕业论文有别于一般性议论文的明显特点。一般性议论文，作者要证明一个观点，有时只需对一两个论据进行分析就可以了，而毕业论文则必须以大量的论据材料作为自己观点形成的基础和确立的支柱。作者每确立一个观点，必须考虑：用什么材料做主证，什么材料做旁证；对自己的观点是否会有不同的意见或反面意见，对他人持有的异议应如何进行阐释或反驳。毕业论文要求作者所提出的观点、见解切切实实是属于自己的，而要使自己的观点能够得到别人的承认，就必须有大量的、充分的、有说服力的理由来证实自己观点的正确。　　毕业论文的论据要充分，还须运用得当。一篇论文中不可能也没有必要把全部研究工作所得，古今中外的事实事例、精辟的论述、所有的实践数据、观察结果、调查成果等全部引用进来，而是要取其必要者，舍弃可有可无者。论据为论点服务，材料的简单堆积不仅不能证明论点，强有力地阐述论点，反而给人以一种文章拖塌、杂乱无章、不得要领的感觉。因而在已收集的大量材料中如何选择必要的论据显得十分重要。一般来说，要注意论据的新颖性、典型性、代表性，更重要的是考虑其能否有力地阐述观点。　　毕业论文中引用的材料和数据，必须正确可靠，经得起推敲和验证，即论据的正确性。具体要求是，所引用的材料必须经过反复证实。第一手材料要公正，要反复核实，要去掉个人的好恶和想当然的推想，保留其客观的真实。第二手材料要究根问底，查明原始出处，并深领其意，而不得断章取义。引用别人的材料是为自己的论证服务，而不得作为篇章的点缀。在引用他人材料时，需要下一番筛选、鉴别的功夫，做到准确无误。写作毕业论文，应尽量多引用自己的实践数据、调查结果等作为佐证。如果文章论证的内容，是作者自己亲身实践所得出的结果，那么文章的价值就会增加许多倍。当然，对于掌握知识有限、实践机会较少的大学生来讲，在初次进行科学研究中难免重复别人的劳动，在毕业论文中较多地引用别人的实践结果、数据等，在所难免。但如果全篇文章的内容均是间接得来的东西的组合，很少有自己亲自动手得到的东西，那也就完全失去了写作毕业论文的意义。　　3、论证要严密，富有逻辑性　　论证是用论据证明论点的方法和过程。论证要严密、富有逻辑性，这样才能使文章具有说服力。从文章全局来说，作者提出问题、分析问题和解决问题，要符合客观事物的规律，符合人们对客观事物认识的程序，使人们的逻辑程序和认识程序统一起来，全篇形成一个逻辑整体。从局部来说，对于某一问题的分析，某一现象的解释，要体现出较为完整的概念、判断、推理的过程。　　四、结 论　　结论是对整个论文主要成果的总结。在结论中应明确指出本研究内容的创造性成果或创新点理论（含新见解、新观点），对其应用前景和社会、经济价值等加以预测和评价，并指出今后进一步在本研究方向进行研究工作的展望与设想。　　应当准确、完整、明确、精练。　　（一）该部分的写作内容一般应包括以下几个方面：　　1、本文研究结果说明了什么问题；　　2、对前人有关的看法作了哪些修正、补充、发展、证实或否定。　　3、本文研究的不足之处或遗留未予解决的问题，以及对解决这些问题的可能的关键点和方向。　　（二）结论部分的写作要求是：　　措词严谨，逻辑严密，文字具体，常象法律条文一样，按顺序1、2、3……列成条文，用语暂钉截铁，且只能作一种解释，不能模棱两可、含糊其词。文字上也不应夸大，对尚不能完全肯定的内容注意留有余地。

在大数据处理分析过程中常用的六大工具：1、HadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。2、HPCCHPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。3、StormStorm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。4、Apache Drill为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。5、RapidMinerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。6、Pentaho BIPentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。1、大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。2、这些数据集收集自各种各样的来源：a、传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。b、大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。c、大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。

研究方向：群体计算、海量异构数据融合与分析主要研究大数据的获取、融合、分析与处理。在海量多源异构数据表示、获取、融合、检索四个方面取得了创新成果,提出了基于图结构的异构数据统一表示模型、错误自动纠正的实体获取方法、基于模糊匹配的多源异构数据融合算法、结构感知的即敲即得式检索方法,建立了一套海量多源异构数据融合与检索方法。大数据时代带来了数据处理方法的诸多挑战，针对传统方法重视处理效率而相对忽视数据质量的问题，目前主要研究群体计算，通过人机融合的计算方式提高大数据环境下的计算性能。在国际会议ACM SIGMOD、VLDB、IEEE ICDE、ACM SIGIR、ACM SIGKDD、WWW和国际期刊ACM TODS、VLDB Journal、IEEE TKDE、ACM Computing Survey上发表论文100余篇，论文被引用1800余次。2014年获得IEEE Early Career Award，2013年入选教育部新世纪人才支持计划、北京青年英才计划，2010年获得北京市优秀博士论文奖，2011年获得全国优秀博士学位论文提名奖。获得教育部自然科学奖二等奖一项，计算机学会自然科学奖二等奖一项。主持青年973项目，国家优秀青年基金，国家自然科学基金面上项目。 主持项目：青年973，国家优秀青年基金，国家自然科学基金面上项目.参与项目：核高基，973，863

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash