学术研究过程中如何处理数据？
2025-11-16 22:11:58 来源：checkvvip.com
学术研究过程中如何处理数据？
原始数据结果可能量大、杂乱，可读、可理解性差，在中期研究中要对其进行处理，生成更为集中、有序和使用价值得到提升的各类数据，以便从不同角度、层面对其说明、分析和论证而得出新的结果、结论。
一、一般处理
对数据作常规整理、处理，如分类、排序、筛选、合并、计算、求和、求平均值、求极值、函数运算、增补、查错、排除、优化等，操作较容易，用软件如Excel.Access等即可完成，处理结果可用某种数据视图或列表法、作图法、图解法等方式进行呈现。
二、模型运算
使用某种模型（己有数学模型或研究者在前期研究阶段所建的数学模型）来获得数据，就是将原始数据代入模型进行计算而获得新的数据，本质上是模型的应用。
模型运算结果应予以验证，如与仿真、实验结果进行比较，根据偏差大小判别模型与实际结果的差别，这就是模型实用性检验。
如果模型能基本反映实际过程的规律，则可扩大实验，如改变一些条件、参数或指标，将模型的适用性扩大。
三、统计处理
统计是研究数据的取样、收集、组织、总结、分析和表达等的数据分析方法，本质上是消化数据，产生有价值的结果信息。用于分析、总结数据，帮助揭示事物规律和关系，更好地实现研究目的、构思和设想。
四、数据模拟
把对事物的一组实测数据作为准确数据看待，做出一种函数表达式即反演数学模型，本质上属于数值分析。基于已有数据来寻求、获得某种数学模型，如插值、样条、逼近、有限元等类方法和模拟。
数据模拟要求的数据可多可少，数据模拟的函数不受限制，不像统计回归那样原则上只限于“线性”函数，但数据模拟函数也是数据越多模拟逼近程度随着数据集的增大而增大。
（优惠券码：DSXZ25xh0NUK）
论文写作*查重*降重*AI检测：
www.checkvvip.com
（checkvvip论文查重系统有Turnitin、iThenticate、万方、源文鉴、早降重（降AI、重复率）、AI大师写作、AI检测等十多个系统，官方授权，权威检测！）
本网站部分文章转载自互联网以及作者的分享，如本网站所引用的文章涉及著作权问题， 请您及时通知本站，我们将及时妥善处理。