众文网1.用excel怎么进行论文数据分析
1:excel虽然内置有数据分析模块，但是毕竟不是专业的数据统计分析软件，功能上受限很多。
2：当然我们平时的大部分数据分析工作，无论是课程、毕业论文需要的，大家可能更习惯于使用专业的Eviews、SPSS、Stata、Minitab，甚至计量和统计科班的大神们都在用SAS、MATLAB或者R语言、Python语言。
3：今天给大家推荐的两款excel数据分析插件内存小，内置于excel工具栏随点随用，仅仅包含常用功能，界面简洁。
4：第一款6SQ统计是国内一家叫做六西格玛网的公司开发的，主要用于品质管理，不过常用的统计功能和数据分析模块都具备。一共有两个版本：开发版（收费）和个人版（免费），经过试用，两个版本功能差别不大。
2.论文查重用什么软件
论文查重用几款查重软件，paperpass, paperfree,paperYY 、papercrazy，知网查重，自己也可以查重。
1、paperpass
算是使用最多的自查软件了吧，周围很多同学都推荐并且使用它来查重，价格还比较便宜，每千字1.5元，我的重复率是11%。
2、paperfree
第一次使用免费，我的重复率22%。free和pass的查重原理比较相似，都是以逗号分隔的半句话为一个查重单位，这半句话里有几个字或词组与别的论文的半句话中的字词有重合就会计算进重复率。个人感觉这样看似严格，但其实很不科学，有些句子中只是重复了“的”“标准”等没有表达实际意义的词也会显示重复。
我身边许多同学的pass和free重复率都在10%到30%左右。但是就个人查重的体验来说，有些明确是我摘抄的优秀硕士论文里的内容却没有查出，我有点怀疑它们收录的库并不怎么全。
3、paperYY
每天免费使用一次，我的重复率23%。我抄的论文在pass和free里没有查出的部分在YY上查出来了，感觉收录还挺全的，不过一般检测出的重复率也比较高。另外因为身边用这个的比较少，我在网上搜索也没有查到关于YY的有效介绍，所以有点疑惑这个软件为什么是免费的，也看到有人担心是否有泄露论文的风险。
4、知网
知网查重。上面几个和知网查重算法不同，数据库也没知网全，所以对pass查到的结果也不是很放心。淘宝的本科知网pmlc查重价格基本都在一百多，身边同学反应还挺靠谱的，所以我也用了这个。查之前我把自己论文里面几乎所有摘抄来的话都用自己的语言改了一遍（调整句式，换词表达等）。查出结果2.1%，我有被震惊到，还以为不准，又照着它的修改建议改了改，最后上传学校知网的结果就是0.2%。
室友pass查的13%，在淘宝买知网查的17%，根据建议修改后1.7%，所以个人觉得这个还是比较靠谱的，有效降低了重复率，参考价值很大。总结一下，我的看法是，首先论文最好不要有照着原文抄的情况，尽量都用自己的话表达，即使抄也要调整表达方式。passfreeYY可以用于初次查重，如果结果比较理想，自己也比较有信心应该再改改就可以了。如果不放心建议还是提前到淘宝上找靠谱的店在知网查一下。
五、papercrazy
paperCrazy拥有专业的查重系统和专门的团队负责，主要从免费论文检测系统出发，保证用户良好的体验感，在技术方面很安全，完全可以放心使用。
而且PaperCrazy拥有国家专利级的查重算法，有着海量的数据资源，以便应对导师的查重时，可以完美避免重复。导师布置的论文所需要的资料基本可以在PaperCrazy搜索得到，这极大地便利了学子们，可以减少查找资料的时间，可以提高论文的完成效率。
3.常用的数据分析工具有哪些
数据分析工具有Excel、SPSS、BDP个人版等，当然还有其他数据分析工具，每个人习惯用的工具不太一样~以上这些数据图表是由BDP生成的！
4.数据分析的软件有哪些最近想学习一两款数据分析的软
上海献峰网络认为数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能，特别是要掌握分析软件工具！学习数据分析，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。
主意X和Y轴看：
第一维度：数据存储层——>；数据报表层——>；数据分析层——>；数据展现层
第二维度：用户级——>；部门级——>；企业级——BI级
首先.存储层：
1.Access2003、Access07等：最基本的个人数据库；
2.MySQL数据库；
3.SQL Server 2005或更高版本；
4. DB2,Oracle;
5. BI级（实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，这个主要是数据
库的企业应用级了，一般这个时候的数据库都叫数据仓库了，Data Warehouse
建立在DW级上的数据存储基本上都是商业智能平台，或许整合了各种数据分析，报表、分析和展现！）
第二：报表层
推荐石头最喜欢的两款。
1.Crystal Report水晶报表Bill报表
2. Tableau软件
第三：数据分析层
1.Excel软件（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：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。
3.Clementine软件。
5.最常用数据分析工具都有那些
询网络浏览量的变化，和网站排名2.PR值查询地址：3.流量分析软件：4.在线聊天工具： 我们普诺德（）一直使用我要啦（）流量分析软件，现在把流量分析软件的功能简单给您说说：1.学会阅读和分析统计报表：新站长往往在第一次看到统计报告时感到新奇，感觉这是一件很好玩儿的事情，请您尽快改变这种想法吧，因为统计报表对您来说是非常有用的东西，您不应该只是看一看这些数据然后一笑而过，而应该分析这些数据及他们的变化。
2.留意流量的突变统计系统首先会告诉您您的网站每小时和每天的访问量及浏览量，请一定留意这些访问量的变化。 比如，如果您的网站总是在晚上21点的时候拥有最大的一小时访问量，而今天已经是21点40了，21点这一小时的柱状图仍然只有一丁点那么高。
那么很可能是您的网站无法正常访问了，您必须立即检查您的网站是否可以访问，或者访问起来是不是很慢，如果没有发现异常，则赶紧同别的城市的网友联系帮忙测试是不是某一个地区不能访问您的网站。如果是网站的问题，则应该立即进行处理。
或者，您发现今天的流量明显的比昨天多出很多，那么请立即查看今日详情和昨日详情中的来路统计并进行对比，看看这些多出来的流量来自哪里，并且设法留住这些增加的流量。 3.注意访问量和浏览量的比例如果浏览量是访问量的三倍，那就是说平均每个访问您的网站的人会浏览您网站上的三个网页，您感觉这个数字偏小了吗？为什么不可以想办法让访问者阅读更多的页面呢？您可以尝试对网站进行一些改变，让它更加吸引人。
4.分析网站的“入口”入口，就是访问者进入您的网站的第一个页面，这个页面不一定是首页，因为访问者可能是通过搜索引擎或者朋友推荐进入您的网站的。 对入口页面排列靠前的网页，您一定要分析这些网页的吸引人之处，或者分析它们被搜索引擎青睐的地方，对这些页面的改版一定要小心，因为如果不小心抹去了网页的闪光点，可能就会失去您网站的支持者。
对入口中流量较大的网页也应该适当的有所改版，不可以让它一成不变，或者您可以把它变得更加吸引人，以促使进入此页面的人浏览您的网站的其它页面。 5.经常分析您的“关键词”如果您的网站有大量的访问量来自搜索引擎，请一定常常分析您的“关键词”，并留意每天关键词统计数据的变化。
比如，如果您开办了一个网上花店，您从关键词统计报表中看到每天从搜索引擎搜索“上海花店”进入您的网站的流量有500多人，并且这些流量可能已经为您带来了收益，那么请您考虑一下，为什么关键词中没有“花店”而仅仅有是“北京花店”呢？如果搜索“花店”就可以找到您的网站，那岂不是会获得更多的流量呢？您可以因此思考如何去优化您的网站。 当然，您也应该千万注意，如果在搜索引擎中搜索“花店”时找不到您的网站，而在搜索“北京花店”时能找到您的网站，那么请您千万不要删除网站上的“北京花店”这四个字，否则您可能丢失因为有人搜索“北京花店”而获得的流量。
6.注意“搜索引擎”分析大多数情况下，百度、GOOGLE、3721（一搜）会给您带来很多流量，如果这三个搜索引擎有其中一个没有为您带来流量，则您需要考虑是否到该搜索引擎重新提交您的网站。 如果您的网站以前每天都有来自百度的流量，而今天忽然没有了，那么这有可能是百度在上次更新您的网站时您的网站不能访问，也可能是百度对您的过渡优化进行了惩罚。
如果是前者，请注意保持您的服务器在夜晚也能正常访问；如果是后者并且您是冤屈的，请抓住时机向百度提出申诉。 7.抽出时间查看“来路”分析如果您的网站具有很独特的内容，甚至这些内容无法通过搜索引擎找到，而只能依赖网友之间自发的宣传，请一定留意您的网站的“来路”分析。
比如，您发现今天从某论坛进入您的网站的流量非常多，从来路分析中点击该论坛网址后面的“GO”连接进入该论坛后，您发现那是一个推荐您的网站的贴子。那么请您立即在该论坛注册一个ID，并将那个贴子顶起来，表达对楼主及论坛网友的支持的感谢，也同时表达您继续办好网站的决心，必要的话，您还可以在您网站的公告栏上对该论坛的网友表示感谢，这样，您可能会因此获得更好的宣传效果，并且完全可能从此留住一批铁杆支持者和回头客。
普诺德用了3年的我要啦免费统计，发现这中包含了无穷无尽的秘密和宝藏，相信您——出色的站长——会用您智慧的眼睛去发现，去发掘，去探索。
6.大数据分析一般用什么工具分析
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。楼主是JAVA毕业的，这无疑是极好的开头和奠基啊，可谓是赢在了起跑线上，接收和吸收大数据领域的知识会比一般人更加得心应手。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那？它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据（比如好几百G的文件）我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（比如Kafka）的。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
7.常用的数据分析工具有哪些
1.QUEST
QUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点：
提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。
各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。
算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。
为各种发现功能设计了相应的并行算法。
2.MineSet
MineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet有如下特点：
MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。
提供多种 萃诰蚰J健 ǚ掷嗥鳌⒒毓槟J健⒐亓 嬖颉⒕劾喙椤⑴卸狭兄匾 取？br>
支持多种关系数据库。可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。
多种数据转换功能。在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。
操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。
3.DBMiner
DBMiner是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。DBMiner系统具有如下特色：
能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。
综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。
提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。
能与关系数据库平滑集成。
实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC(Windows/NT)版本的系统。
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