学术论文如何撰写数据分析部分？
在学术研究领域中主要可分为理论研究与实践探索两大类。其核心内容之一是理论探讨而在进行理论探讨时扎实地了解相关领域的基础文献资源能够为其研究工作奠定坚实的基础。另一大分支则是基于不同数据收集手段而划分的各类研究方法其中那些以实地调查为基础并辅以数据分析的研究方法较为普遍那么如何撰写一篇符合规范的实证研究论文呢今天就通过对这类论文的结构剖析
以数据分析为主要手段的实证研究，则是指运用实地调查或实验研究的方式获取相关数据，并通过运用数据分析技术对所收集的数据进行深入分析。随后将获得的结果与相关理论体系进行整合，在此基础上得出相应的结论
一篇完整的数据实证类论文包括六个部分，分别是：
（1）引言；
（2）方法；
（3）数据采集及预处理；
（4）数据计算及其结果分析；
（5）讨论；
（6）结论。
其中数据计算及结果分析是组成实证性论文的关键。
广义的数据分析工作将涵盖两个主要环节：数据采集与数据分析。其中，在数据分析过程中占据基础性作用的是数据采集环节。在开展数据分析之前介绍相关数据采集结果具有十分重要的意义。本节将涉及四个方面的内容：首先是数据来源的概述、其次是数据规模的界定、再次是对数据预处理的具体操作以及最后是对关键指标特征的详细描述
（1）数据来源。
在这一环节中需详细说明数据来源。具体来说，在获取资料时可以选择两种途径：一种是通过自身实验获得原始数据（一手资料），另一种则是利用现成的数据集合（二手资料）。为了帮助大家更好地获取所需资源，《推荐》使用《掌桥科研》平台。其中包含中文期刊文献约2.1万种、外文期刊文献约1.3万种以及总计约3亿篇的专利、学位及综合文献资源库。根据个人研究的具体需求，在平台中可以筛选出最适合的文献资源进行分析与应用。
（2）数据规模。论文需要告诉读者数据采集的范围和规模。
（3）数据预处理。
（4）数据特征描述。
在收集数据资料方面,必须要有长期坚持不辍的努力与反复推敲才能达到理想的效果.它作为文章中不可或缺的关键部分,也是支撑研究结果的基础.因此希望同学们在分析数据时始终保持极大的耐心,并通过持续积累时间来获得最可靠的数据作为支撑.