论文原始数据如何录入

1. 毕业论文原始记录是什么

毕业论文原始记录通常指论文研究过程中收集到的原始数据和资料，这些原始记录通常包括实验数据、调查问卷、访谈笔录等。这些记录是论文研究的基础，可以为论文的论述和结论提供依据。

2. 论文原始数据怎么整理

论文的原始数据可以通过加工计算进行处理，然后在论文中体现出来，重要的一部分就可以。

3. 原始数据的录入

在 MapInfo 的使用过程中，实际上大多数是对表的操作，从人工输入数据、调用历史数据，转出数据，建立区域对象、线对象、点对象，并使之地图化，更一般地在查询操作时，也都是对表的操作。

MapInfo 表是以人工输入数据，或调入其他格式的数据后所形成的 MapInfo 格式的表格，打开 MapInfo 表是最常用、最基本的操作 ( Wang et al. ，2006) :

1) 选择 “文件”→“打开表”或从 “快速启动”对话框中选择 “打开表”， “打开表”对话框出现。

2) 从 “文件类型” 下拉列表中选择 MapInfo ( 若从 “快速启动” 对话框进入，Map-Info 为缺省值) 。

3) 为要打开的表设定名称、目录和驱动器。

4) 选中位于 “打开表” 对话框底部的 “在窗口中显示” 选项。MapInfo 确定哪种窗口最适合该表，并据此显示它。如果不想让表显示在窗口中，清除 “在窗口中显示”选项。若要在工作会话期间稍后才把该表显示在窗口中，使用 “窗口”→“新建浏览窗口”。如果该表有相联系的图形对象，也可选择 “窗口”→“新建地图窗口”。

MapInfo 可以利用大量的其他格式的数据，这对于多年来积累的历史资料变成 MapInfo表格并建立图形对象成为可能。在计算机中，我们为建立报表时，用文本、Word、Ac-cess、AutoCAD、Excel 等可能已输入了各种数据，无论是何种格者型式的表格，均能转换成MapInfo 格式的数据。

打开分界 ASCII 文件:

1) 选择 “文件”→“打开表”，“打开表”对话框出现。

2) 从 “文件类型” 下拉列表中选择 “分界 ASCII ( * . txt) ”，指定位置的 ASCII 文件出现。

3) 选择一个分界 ASCII 文件。单击 “打开”。 “带分界符 ASCII 信息” 对话框出现，如图 6. 12 所示。

图 6. 12 带分界符 ASCII 信息

4) 指定制表符、分界符或其他分界符。若要使用制表符作为字段分界符，选择制表符。“其他”是可以指定要使用的其他分界符。在框中输入字符，缺省选择是逗号。“以第一行作唯模为列标题”是指把文件第一行作为列标题，也就是字段名，一般必须选择此选项。

5) 从 “文件字符集” 下拉列表中选择文件使用的字符集。

6) 单击 “确定” 该表被转成 MapInfo 表。

打开 Excel 电子表格:

1) 选择 “文件”→“打开表”，“打开表”对话框出现。

2) 从 “文件类型” 下拉列表中选择 “Microsoft Excel” 指定位置的电子表格出现。

3) 选择一个 Excel 电子表格。单击 “打开”，“Excel 信息” 对话框出现。

4) 设定要访问电子表格的哪些部分 ( “全部工作表” 或 “其他”) 。

5) 选择 “其他” 显示 “其他范围” 对话框，在那里可以键入指定的单元范围，单击“确定”该电子表格被打开。

应该注意的是，在不同的数据格式转换时，要注意各个环节的软件版本，应遵循向下兼容的原则。

在 MapInfo 中，你可以从 MapInfo 和 MapBasic 中直接打开和保存 Microsoft Access 表:

1) 选择 “文件”→“打开表”，出现 “打开表”对话框。

2) 从 “文件类型” 菜单中选择 “Microsoft Access 数据库”，指定位置的 Access 数据库 ( mdb) 显示出来。

3) 选择 “打开一个 Access 数据库”。若数据库安全特性为打开状态，系统将提示你给出该数据库的口首山猜令。“打开 Access 表”对话框列出了被打开的数据库中的所有表，选择打开一个或多个 Access 表，这些表即在 MapInfo 中打开。

在 MapInfo 中第一次打开一张 Access 表时，MapInfo 为该表创建定义并给它以 tab 的扩展名，这样可以像其他 MapInfo 表一样操作它。例如，要打开该表，现在就可以像打开其他 MapInfo 表一样打开它。

4. 毕业论文写作过程的基本步骤及资料收集的方法和分析的工具怎么写

首先，我要说明这里的指导并非 常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。
迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作。因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。
很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。
而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。
因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：
首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。
其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。
第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。
第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。
第五．具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后 就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。
第六．这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体分析过程了。不会怎么办，前面已经知道了分析方法，这种情况，只有找本教材，然后找对应的方法介绍学习即可，或者实在不行找人指导，找人帮忙等等。
最后。分析完成后，开始整篇论文的写作。

PS：还要强调一点，现在的高校导师都存在一些问题，因为我接触了那么多学生，他们的认为观点就是“我的统计检验结果不显着怎么办，那不就是说我的研究没有意义么？我的假设都是错的？”“我的结论跟前人的结果不一致啊，看来我的又错了”，这两种观点明显是错的：
一、数据的来源对象发生了变化，谁规定的结论必须跟前人一致；
二、请问爱迪生发明灯泡的前999次失败是没有意义么？科学研究本来就是一个证伪的过程，一次次证伪来接近真相。
三、如果你的假设一定是正确的，那不需要数据验证，你可以去帮助警察破案了，因为你认为你的假设一定是对的，那破案多简单的，假设一下就好了。但是很显然，很多导师并没有把这些正确的观点传达给学生。

5. 通常我们在读文献的时候,如何从论文数据曲线中提取出原始数据

可以使用DiVoMiner3.0 版本软件。

文献很多时候是pdf，转换为文本分析难度很大，DiVoMiner平台推出了pdf识别功能，上传pdf后，自动识别为文本，就可以提取出原始数据了。

可以使用内容分析法做大量的数据处理，运行算法编码等。

支持慧科Doc、Text和HTML格式，本次更新增加了对Factiva数据库的文档解析支持，方便小伙伴们使用更为广泛的研究数据源！

在传统的分析方法中，我们首先需要逐一阅读每一篇文本，找出关键词，标记好后进行统计分析，得出最终的分析结果，对于分析结果中每一个关键信息的来源也需要逐一翻阅汇整。

总结如下：

相比较传统的内容分析方法中无法快速找出关键词的来源文本，DiVoMiner®平台除了快速探索海量数据的关键信息外，也提供了分析结果的追踪溯源功能，只需一键点击图中的任意关键词，即可直接显示该关键词的来源文本。