毕业论文写作过程的基本步骤，资料收集的方法，分析的工具怎么写？
到目前为止，我还帮助做了上千篇学生论文的数据分析部分，包括部分整篇论文的写作。因为我是做市场调研和数据分析的，所以我擅长的主要工具是spss。我不敢说我百分之百精通spss，但是应付八九十应该够了。自然，我一般会利用课余时间帮学生做一些论文数据分析和论文写作指导。
很多论文的核心部分都包含了数据分析，统计学也应该是所有学科的重要课程，但恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一门选修课，甚至是一门不重要的课程，导致学生在论文最后完全看不懂。
这种情况下，很多同学对数据分析一窍不通，导致从最初的设计到后来的数据收集整理都出现问题，最后导致分析出现问题。
所以，在对数据分析一窍不通的情况下，如何构建一篇论文，从头开始写？虽然数据分析部分是很多论文的核心，但是无论写什么样的论文，都离不开论文的框架。因此，具体流程应该如下:
首先是选题，当然很多时候导师直接给选题，不多讨论。
其次，题目确定后，我需要马上做的不是去想自己应该怎么写，或者抱怨“哎~ ~郁闷，根本不知道怎么写”。而是通过文献检索，看看前人对这个课题做了哪些研究，是怎么做的。通过查找文献找到与题目相关的资料，然后对这些资料进行整理。整理不需要关心参考文献的结论和数据细节，而是对每篇文献所采用的研究目的、研究方法和分析方法进行整理。当然，你可能完全不懂参考文献中的分析方法，但这没关系。你应该首先列出这些参考文献中使用的所有分析方法，如线性回归、方差分析、均值t检验、逻辑回归等。，并列出了这些文件中常用的统计方法。你需要明确对应关系，即每种分析方法是用来支持和达到什么样的研究目的，能得出什么样的结论。你可以通过仔细阅读文献来达到这一步。
第三，通过上一步，你应该模糊地知道与你的题目相关的参考文献中常用的统计方法的名称，以及这些统计方法有助于达到什么目的，或者可以得出什么结论，同时你也不会对你的题目那么害怕和困惑，因为也许你的题目已经被前人做过了，你的论文只是“抄”了一遍。我所说的复制，是指重复之前的研究。在这种情况下，你可以自己构思题目，这是纯理论的。你需要把你的想法具体化，比如你想达到什么目的，自然就需要你需要什么数据分析方法。当然，很多论文会提前设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成的，因为你找到的文献中可能会有相互矛盾的结论，也可能会有你认为的一些研究缺陷(文献看多了，自然会有自己的想法)，提出自己的一系列假设，可以明确的指导后续的数据收集和分析。
第四，通过前几步可以确定课题、假设和研究方法，然后再考虑具体的研究和数据收集环节。这个环节最重要的是要搞清楚自己应该拥有什么样的数据，如何获取。其实很简单，因为你已经确定了统计分析方法，每种方法都有其特定的数据类型要求，比如分类数据(如性别、民族、年级等。)和连续数据(如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等。).对分类数据简单通俗的理解就是，这些数字本身是没有意义的，它们被人为地赋予了某种意义。这些数据之间没有连续性，加减乘除没有意义，而连续的数据是有意义的，可以用于一些加减乘除运算。通过确定需要的数据类型，可以大致知道收集数据时应该注意的问题。例如，在问卷调查中，通常很清楚如何设计问题。通常在设计问卷时要考虑两种数据类型，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如果你设计了一个答案选项为“是/否”和“是/否”的问题，那么它属于涉密数据。如果你的答案选项是里氏“非常满意-非常不满意”，那么在处理时只能根据分类数据统计一些百分比，也可以根据12345等连续数据进行评分，这样就可以得到平均值。因此，在这一步中确定数据类型至关重要。如果数据类型不对，收集的数据就完全没用了。
第五，具体的数据收集过程我就不细说了。数据收集完成后，就是数据录入。记得输入原始数据，而不是加减排序汇总后的数据。数据输入格式也是必需的。一般在同一种情况下，一行代表一个案例或一份问卷的数据，一列对应代表问卷中的一个问题，即一个变量。因此，数据输入完成后，样本数据有多少行，数据中的指标就有多少列。
第六，这一步才是你应该开始担心的。数据分析不管用怎么办？因为只有在这里，数据的具体分析过程才开始。我不知道该怎么办。我已经知道分析方法了。在这种情况下，我只能找一本教材然后找相应的方法介绍学习，或者实在找不到人指导我，找人帮我等等。
最后。分析完成后，开始写整篇论文。
PS:我还想强调一点，现在的大学导师都有一些问题，因为我接触了那么多学生，他们的观点是“如果我的统计测试结果不显著怎么办？这不就说明我的研究没有意义了吗？我的假设全错了？”“我的结论和之前的结果不一致，看来我的又错了。”这两种观点显然是错误的:
一是数据来源和对象发生了变化，世卫组织规定的结论必须与前任一致；
2.爱迪生发明灯泡的前999次失败是没有意义的吗？科学研究本来就是一个证伪的过程，一次又一次的证伪来接近真相。
第三，如果你的假设一定是正确的，就不需要数据验证。你可以帮助警察破案，因为你认为你的假设一定是正确的，所以破案有多简单，假设就好。但显然，很多导师并没有把这些正确的观点传达给学生。