撰写数据分析报告6个步骤
撰写数据分析报告6个步骤 撰写数据分析报告6个步骤。在职场上，有的岗位是需要撰写数据分析报告的，想要写好数据分析报告就要知道写它的步骤。接下来就由我带大家了解下撰写数据分析报告6个步骤的相关内容。 撰写数据分析报告6个步骤1 1、明确目标 在「 明确数据分析目标的 3 个步骤 」这篇文章中，我们说过，要正确地定义问题、合理地分解问题、抓住关键的问题。 当明确目标之后，我们需要梳理分析思路，搭建分析框架，开始思考以下问题： 采用哪些分析指标？ 运用哪些分析思维？ 使用哪些分析工具？ 明确目标，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，可以为后续的步骤提供清晰的方向。 2、收集数据 收集数据是围绕数据分析目标，按照分析思路和框架，收集相关数据的过程，为后续的步骤提供素材和依据。 收集的数据包括原始数据和二手数据，其中原始数据包括公司内部的数据库、调查得到的数据等；二手数据包括统计局发布的数据、公开出版物中的数据等。 收集数据的基本要求是：真实性、及时性、同质性、完整性、经济性和针对性。 3、处理数据 处理数据，是从大量杂乱无章的原始数据中，抽取对解决问题有价值的数据，并进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性，这是数据分析之前必不可少的阶段。 数据的处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等过程，原始数据一般都需要经过一定的处理，才能用于后续的数据分析工作。 在处理数据的过程中，准确性尤为重要，如果数据本身存在错误，那么即使采用最先进的数据分析方法，得到的结果也是错误的，不具备任何参考价值，甚至还会误导决策。 具体处理数据的方法，可以参考以下文章： 4、分析数据 分析数据，是对客观真实的数据，运用恰当的方法和工具，进行科学有效的分析。 参考文章： 如何用 Python 分析数据？ 5、展现数据 通过数据分析，隐藏在数据背后有价值的信息逐渐浮现出现，此时需要通过合适的方式展现出来，让人一目了然，提高信息传递的效率。 通常情况下，展现数据的方式通常是用图表说话，即数据可视化，常用的数据可视化图表有很多，可以参考： 数据可视化话题集锦 6、结论建议 一份好的数据分析报告，需要有明确的结论建议。 如果换位思考，站在决策者的角度，更想知道的是可行的解决方案。 如果数据分析报告没有明确的结论建议，那么也就失去了报告的灵魂。 所以，要想制作出更有价值的数据分析报告，不仅要掌握数据分析的思维和工具，而且还要熟悉业务，这样才能提出更好的建议。 小结 数据分析报告的制作过程，通常可以分解为明确目标、收集数据、处理数据、分析数据、展现数据、结论建议等 6 个步骤，这是对整个数据分析过程的总结，为决策者提供科学、严谨的决策依据，从而降低企业的经营风险，提高企业的核心竞争力。 如果把数据分析报告比作一个产品，制作报告的人就是产品经理，看报告的读者就是用户。 作为「产品经理」，同理心很重要，通过自我体验来理解他人，乔布斯能瞬间把自己变成傻瓜，这是同理心的一种表现。数据分析的思维和工具也很重要，它们是数据分析的基础。想象力是广袤的天空，但不是天马行空，而是基于同理心的推演，运用数据分析的思维和工具，让推演更加科学有效。 在一份数据分析报告的背后，有许多枯燥的、基础的准备工作要做，例如数据采集、数据仓库、数据治理等等。 如果没有高质量的数据作为坚实的地基，那么数据分析报告的高楼大厦是不稳固的。 如果没有明确数据分析的目标，那么后面的工作可能就是胡拼乱凑，用一堆图表堆砌的花架子，并不能解决实际的问题。 数据分析报告不要搞形式主义，而要有实质的内容，还要关注细节。 撰写数据分析报告6个步骤2 数据分析报告范文 项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。 项目数据分析报告—项目市场化操作的科学依据： 政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估，实行备案制。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。 时代需求：进入二十一世纪信息化时代，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域，是信息化时代发展的必然结果。 项目数据分析报告—项目可行性判断的重要依据 任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢？发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。 有关数据分析报告的详细样本，建议你到一些权威的数据分析机构去找找。。。 很多的，而且有非常多的数据分析模型和分析数据，还有案例 我给你介绍一个国内比较专业的数据分析机构 “开元研究”，希望你去了解一下。 透析审计领域的数据分析报告 一、目标定位 内容往往服务于目标，目标决定内容，因而数据分析报告的目标很大程度上决定其内容，我们应首先明确其目标定位。 构建数据分析报告的目标概念在外延上有所侧重，定位于为处于信息时代的审计服务。因此，它需要统一并且服务于审计这个大目标，但也具有自身的特点。根据《审计法》规定，我国国家审计的总目标是监督财政财务收支的真实性、合法性和效益性。在这个大前提下，我们认为构建计算机数据分析报告的总体目标是结合业务审计的具体目标，通过数据分析，实现价值最大化的审计决策，从而支撑制订的.审计实施方案。这个总体目标总是可以划分为具体层次上的目标。我们认为，从属于其总目标，构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面： 1、进行总体分析。从审计工作需求出发，对被审计对象的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被审计对象财务、业务状况的总体印象。 2、确定审计重点，合理配置审计资源。在对被审计对象总体掌握的基础上，根据被审计对象特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定审计的重点，协助审计人员作为正确的审计决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。 3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的审计事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后审计实践中的数据分析。 以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定审计重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订审计实施方案也没有可靠的支撑作用。 二、适用范围及对象 首先本文所论述的数据，是在信息化环境中审计人员开展审计时需处理的电子数据。为了明确分析对象的范围，我们制定了对于数据的三个限制条件： ①来源于信息系统中，包括财务、业务、管理等方面； ②能以数据库中二维表的形式存储于计算机中； ③有助于审计分析。基于这些限制条件，数据应包括财务数据、业务数据和补充数据（从被审计单位以外的地方采集与数据分析相关的数据）。我们可以根据需要分析其中一种或几种数据。 其次，数据分析报告所记录的对象是计算机审计中审前调查阶段所作的数据分析的过程及结果。在实际审计工作中，数据分析报告应在计算机审计审前调查阶段数据分析完成后撰写，为制订审计实施方案提供参考。 三、原则 我们认为，编制数据分析报告总体上应当遵循以下原则： 1、规范性原则。 数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，基本上要与前人所提出的相一致，例如对商业银行的盈利能力进行分析时采用了“税收比率”这个已存在的指标，就不能自己重命名为“税收收入比”等其他名称。 2、重要性原则。 数据分析报告一定要体现审计的重点，例如在真实性、合法性审计中，就应该重点选取真实性、合法性指标，构建相关模型，从数据上进行分析。并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中，也要按照问题的重要性来排序。 3、谨慎性原则。 数据分析报告的编制过程一定要谨慎，体现在基础数据须要真实完整，分析过程须要科学合理全面，分析结果可靠，建议内容实事求是。 4、鼓励创新原则。 计算机审计技术是在不断发展进步的，必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来，数据分析报告要将这些创新的想法记录下来，发扬光大。 总之，一份完整的数据分析报告，应当围绕目标，确定范围，遵循一定的前提和原则，系统的反映计算机数据分析的全貌，从而推动计算机审计事业的进一步发展。
数据分析怎么写
数据分析怎么写 数据分析怎么写？众所周知，数据分析报告是根据数据分析原理以及方法,运用数据来反映以及分析事情的现状、原因、本质,得出结论和解决办法，我相信很多人在想到数据分析报告的时候是都十分痛苦的，不知从何下手，下面为大家分享数据分析怎么写。 数据分析怎么写1 需求分析 一定要了解一定要了解清楚要什么再开始动手。如果只知道出发，不知道方向、目的，那么有可能会越走越远离方向。就好像做菜，比如你爱人想吃鱼，你也没继续问，就给她做了一道红烧鲤鱼。但是事实上你可能都没了解清楚，她是像是具体那种鱼，是想要红烧清蒸还是其他做法。可能你做了很多的工作，付出了辛勤的劳动，但最后她仍然不满意。做数据分析也是如此，如果没有了解清楚需求，有可能最后会造成全盘的返工。 最好需要了解报告的用途、形式、重点目标和完成时限。即使你拿到了草稿或者样本也要自己了解一遍比较好。主要原因是因为，现在如果是你做，那你就是负责人。你应该最清楚如果让报告满足所有需求。另外，之前的报告不一定就考虑到了所有的细节，如果做之前没有考虑，那么最后还有可能会一步一步增加细节，也会耽误时间。 前进一定要有方向，做数据分析一定要有需求分析！ 数据采集 数据的数量和质量对于数据分析师和食材的数量及质量对于厨师的意义是一样的。如果没有数据，那就像空有一身厨艺却没有任何食材的厨师。所以，做好需求分析之后的下一步一定是数据采集。 数据采集就是收集相关原始数据的过程，为数据报告提供了最基本的素材来源。在现实中来源有多种多样，直接问业务发生者或者一线管理者、公司运营后台的数据、网站运营时的数据等等。数据采集工作要做的就是尽可能地收集可能能用得上的数据，并集中地保存到合适的文档里，用于后期的处理。 数据采集的数量一定要足够多，否则难以发现有价值的数据规律；此外收集的过程中也要主要收集准确的资料，虚假的数据无法生成可信且可行的数据报告。这要求在数据收集的过程中不仅应该有科学而严谨的方法，而且对异常数据也要具备一定的甄别能力。 数据处理 厨师在进行烹饪之前，一般会对食材进行一定的处理，方便后续烹制。食材经过处理才能被用来加工，同样的，数据也只有被经过处理之后才能拿来制作数据报告。 采集到的数据要继续进行加工整理才能形成合力的规范样式，用于后续的数据分析运算，因此数据处理是整个过程中一个必不可少的中间步骤，也是数据分析的前提和基础。数据经过加工处理，可以提高可读性，更方便运算；反之，如果跳过这个环节，不仅会影响到后期的运算分析效率，更有可能造成错误的分析结果。 举一个常见的例子，如果是从业务发生者或者是一线管理者收集来的数据很有可能格式不统一，如果不做处理，很难开展下一步的工作。 数据分析 食材都处理好了，后续还要掌握火候，按照食谱的顺序来加工操作。数据分析也一样，前期方案和数据都准备好了，按照既定的方法就可以实现预定的目标。 通过专门的.统计分析工具以及数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和研究，从中发现数据的内在关系和规律，获取有价值有意义的信息。 数据展现 菜做好了，也得装盘才行。如果是客人未尝试过的，有份介绍可能更好。菜肴的色相意味形以及为专人订制的价值就是展示的主要目标。 同样，数据分析的结果最终要行程结论，这个结论要通过数据分析报告的形式展现给决策者。数据分析报告的结论要简洁鲜明，一目了然，同时还要有足够的论据支持，这些论据就包括分析的数据以及分析的方法。 因此，在最终的数据报告中，表格和图形是两种常见的数据展现方式。通常情况下，一图胜十表，一表胜十言。所以，在数据展现上，我们一定要做到可视化。图表具有直观而形象的特点，可以化冗长为简洁，化抽象为具体，使数据和数据关系得到最直接有效地表达。如果你想要表现一个营业部经营状况的趋势性结论，使用一串枯燥的数字或者一串文字，远不如一个折线图加趋势线更能说明问题。 经过上面这几个步骤的操作，一份完整的数据报告就可以形成，其中的价值将会在决策和实践中起到作用。 寻找真因 数据分析经过上述步骤看起来基本完成，但是真正的来说，数据分析一定要和实际业务相结合，要为决策者决策服务。下面这几个步骤是重点为决策者服务。 数据分析怎么写2 分析类别： 首先需要知道自己报告的类别，如你需要做 昨天的交易分析，那就是描述性分析。你需要找到订单量下降的原因，就是解释性分析。你需要对下个月的销售做提前采购计划，就是预测性分析。针对一个未知的事情，比如你们产品是否需要增加某个功能模块，做探索研究，就是探索性分析。 分析流程： 数据分析一般都是一次性的，一般都是专题分析报告。提需求的方式，是我们有一个问题需要解决（解释性，探索性，描述性，预测性）。而不是提的需求是，我需要一个什么样格式的数据，你们计算好了发给我一下，甚至直接给我做一个ppt和报表。客户说 自己想买一瓶可乐，其实他只是口渴，我们只需要给他点喝的就行。 分析报告类型： 数据分析报告是数据分析过程和思路的最后呈现，得出分析的结论并给出解决方案。其本质上是在写一篇有理有据，逻辑性强的议论文。针对不同的分析目的选择不同的报告形式和内容。 报告结构： 一份数据分析报告由以下几个部分组成，一般都是总分总的格式： 标题： 标题是一份报告的文眼，是全篇报告最浓缩的精华。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。 在标题的命名过程中，现在有一份关于数据分析师招聘和薪酬方面的一份报告，你可以： 1. 直接在标题中放上报告的结论，例如《数据分析师在人工智能大环境下需求直线上升》 2. 提出分析报告的研究问题，例如《数据分析师的职业规划在哪里》 3. 中规中矩地写上研究的主题，例如《数据分析师的招聘研究》 目录： 提现数据分析报告的整体架构 前言 前言部分就和写论文时候的Abstract类似： 1、 要写出做这次分析报告的目的和背景 2、略微阐述现状或者存在的问题 3、通过这次分析需要解决什么问题 4、运用了什么分析思路，分析方法和模型 5、给出总结性的结论或者效果
实验报告里的实验分析怎么写
实验报告里的实验分析怎么写 其实很简单、首先实验结果与分析就是把你实验得到的资料做一个表格 参照书上的表格 然后用相应的公式计算 过程也要写上 最后再算一个试验误差就可以了、结论与体会就是你可以自己总结 也可以看课本最开始的实验目的 要学会什么什么 你就写学会了什么什么 然后再加上一段什么由于实验过程的人为以及系统误差 本次实验误差较大或者较小 下次实验注意什么耐心啊之类的。 ABO血型鉴定实验报告的实验分析部分该怎么写？ 写写影响血型鉴定准确性的因素，如室温，时间，摇板方式，等等 实验报告的实验资料分析与处理怎么写？ 根据你的实验资料根据实验相关的一些定理、公式进行计算得出资料结果，然后根据算出的资料结果进行分析，论证实验成功或失败，或者得出实验条件下产生的某种现象或结果 实验报告 实验报告是把实验的目的、方法、过程、结果等记录下来，经过整理，写成的书面汇报。 应用写作给出的定义如下 科技实验报告是描述、记录某个科研课题过程和结果的一种科技应用文体。撰写实验报告是科技实验工作不可缺少的重要环节。虽然实验报告与科技论文一样都以文字形式阐明了科学研究的成果，但二者在内容和表达方式上仍有所差别。科技论文一般是把成功的实验结果作为论证科学观点的根据。实验报告则客观地记录实验的过程和结果，着重告知一项科学事实，不夹带实验者的主观看法。 资料分析 资料分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量资料进行分析，提取有用资讯和形成结论而对资料加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支援过程。在实用中，资料分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 资料分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得资料分析得以推广。资料分析是数学与电脑科学相结合的产物。 JAVA的实验报告怎么写。？ 写出具体的程式码即可，程式码记得做简单的注释，这个注释就是你的思想(“思想”怎么理解都可以，做一下简单的注释，注意注释不要太复杂太多)。 怎么想的就怎么写，程式这种东西核心的核心是思想，思想表达出来并且程式能正常实现和执行就可以。再多写其他的东西反而让人觉得乱。 实验报告的实验结果讨论怎么写？ 一般就是写你对实验结果的分析或者认识，启发什么的，还有你试验过程中遇到的问题，怎么解决以及实验注意事项应该由本实验报告的书才对。 1，实验题目 2，实验原理 3，实验用品 （试剂 仪器 ） 4，实验装置图 （要吗？） 5，操作步骤 6，注意事项 7，资料记录与处理 8，结果讨论 主要就是这个格式套 部分步骤不是每个实验都要的不知道你门要不要把一些计算过程加上…… 1，实验报告 答： 实验报告是把实验的目的、方法、过程、结果等记录下来，经过整理，写成的书面汇报。 应用写作给出的定义如下 科技实验报告是描述、记录某个科研课题过程和结果的一种科技应用文体。撰写实验报告是科技实验工作不可缺少的重要环节。虽然实验报告与科技论文一样都以文字形式阐明了科学研究的成果，但二者在内容和表达方式上仍有所差别。科技论文一般是把成功的实验结果作为论证科学观点的根据。实验报告则客观地记录实验的过程和结果，着重告知一项科学事实，不夹带实验者的主观看法。 写化学实验的实验报告，其中实验记录怎么写？ 实验记录，就写在实验过程你看到什么，比如烧杯中一种试剂什么颜色，加入另一种什么颜色的试剂后变成什么样，多少度加热后过程中产气泡什么的，颜色变化什么的，如果有资料结果的像分析化学实验，过程记录不会太多，就写资料什么的，总之得根据你写什么化学实验报告而定了，无机化学有机化学物理化学分析化学仪器分析什么的报告都不太一样 实验心理学的实验报告怎么写? 不是我说你，你学什么呢！ 快把问题关了把！丢人啊！ 资料结构实验的实验报告怎么写
实验报告里的实验分析怎么写
其实很简单，首先实验结果与分析就是把你实验得到的数据做一个表格 参照书上的表格 然后用相应的公式计算 过程也要写上 最后再算一个试验误差就可以了，结论与体会就是你可以自己总结 也可以看课本最开始的实验目的 要学会什么什么 你就写学会了什么什么 然后再加上一段什么由于实验过程的人为以及系统误差 本次实验误差较大或者较小 下次实验注意什么耐心啊之类的。根据你的实验数据根据实验相关的一些定理，公式进行计算得出数据结果，然后根据算出的数据结果进行分析，论证实验成功或失败，或者得出实验条件下产生的某种现象或结果实验报告实验报告是把实验的目的，方法，过程，结果等记录下来，经过整理，写成的书面汇报。应用写作给出的定义如下科技实验报告是描述，记录某个科研课题过程和结果的一种科技应用文体。撰写实验报告是科技实验工作不可缺少的重要环节。虽然实验报告与科技论文一样都以文字形式阐明了科学研究的成果，但二者在内容和表达方式上仍有所差别。科技论文一般是把成功的实验结果作为论证科学观点的根据。实验报告则客观地记录实验的过程和结果，着重告知一项科学事实，不夹带实验者的主观看法。数据分析数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。拓展资料标准的心理学实验报告或期刊论文由七个部分组成：题目和作者，摘要，引言，方法，结果，讨论以及参考文献。每一部分都有各自的写作技巧。（一）题目和作者题目是为了让读者了解一篇文章的基本内容，因此必须简洁明了。它应该是对论文的主要观点的概括性总结，包括所研究的变量（即自变量和因变量）以及它们之间的相互关系，如“字母大小写对记忆速度的影响”，就是一个较好的题目，它表达了重要的信息。题目也可以是一个理论观点。应避免使用含义笼统的词语，这只会增加题目的长度并误导索引者。诸如“方法”和“研究结果”这样的文字，以及“一项??的研究”或“??的实验研究”之类的繁琐用词都不宜出现在题目中。而且，题目中还要避免使用缩略词，应给出术语的全名以方便读者对论文进行正确而完整的检索。APA格式所规定的题目长度为10～12个单词；中国心理学会规定的中文期刊的题目则一般不宜超过20个汉字。论文的作者是那些对发表的文章具有主要贡献，并对数据，概念和结果解释负责的人。作者中既包括论文的撰写者，也包括对研究具有实质性贡献的人，如直接参加了研究的全部或主要部分的工作。（二）摘要摘要是对论文内容的简短而全面的概括，能够让读者迅速总览论文的内容。并且，与题目一样，摘要也是各种数据库中常见的检索对象。APA（1984）告诫所有作者：“一旦刊登在期刊上，你的摘要就将作为印刷版或电子版的摘要总集的一部分开始其活跃而长久的生涯”，因此一个好的摘要是整篇论文中最重要的组成部分。摘要既要具有高度的信息浓缩性，又要具有可读性，还要组织良好，篇幅简洁且独立成篇。一篇好的摘要应该具备以下特点。（1）准确性。摘要应能准确反映论文的目的和内容，不应包含论文中没有出现的信息。（2）独立性。摘要应自成一体，独立成篇，对所有的缩写，省略语和特殊术语作出说明。（3）简练而具体。摘要中的每个句子都要能最大限度地提供信息，并尽可能地简洁。APA格式规定的摘要长度不能超过120个单词；中国心理学会规定的中文期刊的摘要则一般不超过300个汉字，而且英文摘要应是中文摘要的转译，需要简洁，准确地将文意译出。摘要应以最重要的信息开头，可以是目的或主题，也可以是结果和结论。摘要中只需包含4个或5个最重要的观点，结果或含意。一篇实验报告的摘要应说明：要研究的问题，如果可能的话用一句话来表达；被试，详细说明相关特性，如数量，类型，年龄，性别，种类等；实验方法，包括仪器，数据收集程序，完整的测验名称，使用的任何药剂的剂量和方法；结果，包括统计显著性水平；结论，含意或应用。而报告的主体应该是对摘要的扩展（这就是为什么大部分摘要都要放在最后写的原因）。（三）引言引言往往包括提出问题，说明研究背景，阐明研究目的和理论基础这三部分内容。1．提出问题在正文的开始部分用一段文字提出所要研究的具体问题，并描述研究策略。在开始着手写引言时，需要考虑：所要研究问题的重要性如何？假设和实验设计与该问题之间具有怎样的关系？该研究有何理论意义？与同领域内先前研究有何关系？所要检验的理论问题是什么？如何解决？好的引言会用一段或两段文字来回答这些问题，通过总结相关论点和数据，清楚地告诉读者做了什么以及为什么这么做。2．说明背景对以往的相关文献进行讨论，但并不是毫无遗漏地进行历史性回顾。要假定读者对该领域具有一定了解，不需要向他们作完整而冗长的说明。也就是说，在对先前的研究工作进行学术性回顾时，应只引用和参考与具体问题相关的研究工作，而不要引用和参考无关或只具有一般性意义的研究工作。需要总结先前研究，但应避免无关紧要的细节描述，要强调相关的发现，相关的方法论问题和主要的结论。在介绍别人的研究时，要始终让读者觉得你正在建立自己的研究题目。同时，还应公平地对待尚有争议的问题。不管个人的观点如何，在陈述一个争议性问题时，应避免敌意和带有个人偏向的陈述。3．阐明目的和理论基础和说明了背景情况后，接下来就要说明具体的研究。在引言的最后一段，要定义变量并对研究的假设作一个正式的说明，这些有助于增加论文的清晰度。在写引言的结束部分时，要记住以下问题：我打算操纵什么变量？期望得到什么结果以及为什么我期望这样的结果？“为什么我期望它们”这个问题背后的逻辑应该是明确的，并且还要清楚地说明每个假设的理论基础。至此，应该使读者认为你的研究正在填补一个重要的空白。（四）方法方法部分要详细描述研究是如何进行的，说明你对变量的处理过程。这部分一定要写得清楚，完整，尽量告诉读者他们需要知道的每件事。这样的描述可以使读者对你的方法的适当性以及你的结果的可靠性和有效性（即信度和效度）进行评价，也可以使感兴趣的研究者能够重复这个研究。通常方法部分被分成三个带标题的层次，这些层次包括被试，仪器（或材料）及程序。1．被试就心理学的理论和实践而言，对研究被试作恰当的说明非常重要，特别是评估研究结果（在不同的组间作比较），概括研究发现，比较重复研究，文献综述和分析二手数据时更是如此。对样本应作充分的描述，并且样本应具有代表性（如果不具代表性，应说明原因）。结论和解释都不应超出样本所能代表的总体的范围。当被试是人时，应报告抽样和分组程序，被试的性别和年龄，被试的总数目以及分派到每个具体实验条件下的具体数目。如果由于某种原因部分被试没有完成实验，中途退出或被淘汰，必须加以说明并解释他们没有继续实验的原因。对于动物被试，应报告它们的种类，变化或其他具体证明资料，数量，性征，重量和生理状况等重要信息，以便他人能够成功地重复该研究。2．仪器该部分简短描述实验中所使用的仪器或材料以及它们在实验中的功用。标准实验设备，如家具，秒表或屏幕，通常不需要进行详细描述。应对特殊设备的型号，供应商的名字和地点作一定的说明。复杂设备可能需要使用图纸或照片加以说明，其细节则可在附录中进行详细描述。3．程序该部分说明研究过程中的每个步骤，包括对被试的指导语，分组情况，具体实验操作，以及对实验设计中的随机化，抵消平衡和其他控制特点的描述。除非指导语是非同寻常的或者其本身是实验操作的构成部分，才需要逐字写出，否则只需对指导语作简要解释即可。在此部分中，通常先讲述实验设计，然后介绍指导语（如果被试是人），此外还要让读者了解实验的各个阶段。概括而言，方法部分应该足够详细地告诉读者你做了什么以及怎样做的，以便读者能够重复你所进行的研究。（五）结果对数据的收集过程及所使用的统计或数据分析处理进行总结，这是结果部分的任务。在该部分中，你要向读者说明主要的结果或发现，尽量详细报告数据以验证结论。要报告所有相关的结果，包括那些与假设相矛盾的结果。除非是个案设计或单样本研究，一般不需要报告单个被试的数据或原始数据。而且，在这一部分讨论结果的潜在意义是不恰当的。另外，应选择能够清楚而又经济地说明数据的报告形式。表格通常能提供精确的数值，如果组织得好的话，还能够使复杂的数据和分析一目了然（如方差分析表）。插图能够吸引读者的目光，更好地解释复杂的关系和整体的比较。但插图没有表格精确，有时容易产生误导。例如，弗罗斯特，卡茨和本廷（Frost，Katz & Bentin，1987）做了比较词汇确定和命名的实验，结果显示了人们对高频英语单词和非词的反应时。如果以不同的单位来对其研究结果作图的话，我们会得到以下的结果，如图32所示。乍一看，这两个图很不同，前者似乎显示词汇确定和命名没有差异，而后者则差异显著。实际上两个图在视觉上的差别是由于不同的单位造成的，前者使用的是秒，而后者使用的是毫秒。很明显，以秒为单位作图就会产生误导。可见，作图的方式可能突出或掩盖实验的结果。
数据分析包括哪些内容?
1.数据获取数据获取看似简单，但是需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。2.数据处理数据的处理需要掌握有效率的工具：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的;其次是Oracle和SQL sever，这是企业大数据分析不可缺少的技能;还有Hadoop之类的分布式数据库，也要掌握。3.分析数据分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。4.数据呈现可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。