论文撰写步骤：
一、论文的标题部分
标题就是题目或题名，标题需要以最恰当、最简明的词语反映论文中重要的特定内容逻辑组合，论文题目非常重要，必须用心斟酌选定。
二、论文的摘要
论文一般应有摘要，它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。摘要应该包含以下内容：
1、从事这一研究的目的和重要性
2、研究的主要内容
3、完成了哪些工作
4、获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解
5、结构或结果的意义
三、论文关键词
关键词属于主题词中的一类，主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词和叙词。关键词是标识文献的主题内容，单未经规范处理的主题词。
四、引言
又称为前言，属于正片论文的引论部分。写作内容包括：
1、研究的理由
2、研究目的
3、背景
4、前人的工作和知识空白
5、作用和意义
五、正文部分
论文的主题，占据论文大部分篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分的反映，要求这部分内容一定要充实，论据充分可靠，论证有利，主题明确。
六、参考文献
参考文献是文章在研究过程和论文撰写是所参考过的有关文献的目录，参考文献的完整标注是对原作者的尊重。不只在格式上有具体要求，在数量、种类、年份等方面又有相关要求。
毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
1、案例标题
案例的标题应含蓄、客观、具有新意。案例的标题应注意避免加入作者的主观倾向，也应避免带有不必要的感情色彩。
2、案例正文
案例正文是案例主体部分的核心，应介绍案例的人物、组织以及事件的经过。可以按照时间顺序或事情发展的逻辑顺序组织案例的主要内容。尽量加入一些数字和图表，以加深读者对案例的理解。
（1）案例正文的叙述，要做到全面、周密、客观，避免加人作者的主观分析评价。同时，还要注重情节的真实感和生动性。
（2）案例正文中涉及的组织、人物和统计数据等，可以作适当的技术性处理。例如，隐去组织和人物的真实名称而采用化名，对真实的统计数据作同比放大（或缩小）处理。
（3）案例正文中的内容也可根据编写需要进行适当标注。
3、案例分析
案例分析是对案例正文所作的全面、系统、深入的分析。
（1）分析报告的内容必须针对案例正文。案例正文中的重要信息与内容应在分析报告中得到全面体现；案例分析报告中用到的素材都必须是案例正文中所提供的。
（2）对案例中某些有价值的问题可作适当的引申与探讨，但所做的引申与探讨必须与正文相关，不能脱离案例正文中的内容。
三、案例分析报告基本格式要求
1、封面和封底
封面必须在学校文印室打印。封面含中英文标题，中文标题置于英文标题之上。中文标题文字：黑体，小2;英文标题：Times New Roman,小2;其他：宋体，小3、封面所有填写信息一律居中。
2、标题
应在25字以内，能简明、具体、确切地表达论文的内容。
3、扉页
扉页是对研究生论文题目、导师、单位等作较详细的说明，其格式为分类号、密级、UDC、编号：宋体，5号；其他信息：宋体，4号。不编页码。
4、中文摘要（Abstract）
在500字以内。摘要是对学位论文内容不加注释和评论的简述。它应使人不阅读学位论文全文即可获得全文的主要信息和结论，是一篇完整的短文，可以独立使用。论文摘要应说明研究工作的目的、方法、内容和结论。要突出本文的新见解和研究工作的创新点。
中文“摘要”、“目录”、“图目录”、“表目录”等，用小2号，黑体，行距2,居中。每个字中间空两格，如目录，“目”与“录”中间空两格。
5、关键词（Keyword）
论文关键词一般3至8个，应采用能覆盖论文主要内容的通用标准词条（参照相应的技术术语标准），按词条的外延层次从大到小排列，并以显着的字符另起一行，排在摘要左下方。词之间用逗号分隔。
6、英文摘要
与中文摘要相应的英文摘要和关键词。
“致谢”、英文“摘要”、“目录”、“符号缩略表”、各章标题及“参考文献”、“附录”等，居中，用大写字母，字号18,行距2,加粗，段前后各空1行（行距2）。
案例分析类型的论文是一种常见的论文研究方法，我们经常能从一些法律专业、教育专业甚至mba方向的论文里看到这种写法。常见的模式为：介绍案例通过案例找到要研究的问题分析问题出现的原因提出解决问题的对策，按照这个模式，论文的基本框架就出来了。本文从写作内容和格式着手，对案例分析类型的论文写作进行介绍。
1、案例分析论文来源
案例素材必须是学生亲身经历（如通过本人所从事的工作或深入实际的调查研究课题等）获得；案例素材所涉及的单位，建议原则上为某一企业，对特别有现实意义的案例，也可以是针对某一行业、某一科研院所、高等学校或政府的某一经济主管部门；案例素材应真实可靠，应取得所在单位负责人的支持与同意。应不违反有关的法律或损害所在单位的利益。必要时可对该单位的名称、有关人物的真实身份及姓名、相关数据等进行掩饰性处理。
2、案例分析报告内容组成
（1）情景描述--分析给出的案例中的情景（企业介绍，案情介绍）
（2）原因分析--分析出现该问题的原因（企业现状问题，案情形成原因）
（3）提出备选方案--分析问题的解决方法并提出可行的备选方案
（4）评估并加以选择--进行备选方案的评估及选择
3、案例正文
案例正文是案例主体部分的核心，应介绍案例的人物、组织以及事件的经过。可以按照时间顺序或事情发展的逻辑顺序组织案例的主要内容。尽量加入一些数字和图表，以加深读者对案例的理解。
（1）案例正文的叙述，要做到全面、周密、客观，避免加大作者的主观分析评价。同时，还要注重情节的真实感和生动性
（2）案例正文中涉及的组织、人物和统计数据等，可以作适当的技术性处理。例如，隐去组织和人物的真实名称而采用化名，对真实的统计数据作同比放大（或缩小）处理。
（3）案例正文中的内容也可根据编写需要进行适当标注。
4、进行案例分析
案例分析是在案例介绍完以后，对案例进行系统且深入的分析。分析报告是只针对案例正文的，这就要求我们案例中出现的重要内容，需要在分析报告里得到充分的体现；分析报告中出现的素材，也必须是案例正文里包含的。在探讨案例中问题的过程中，不能脱离案例本身，不能过度地引申。
实证分析方法：实证的分析工具
实证分析要运用一系列的分析工具，诸如个量分析与总量分析、均衡分析与非均衡分析、静态分析与动态分析、定性分析与定量分析、逻辑演绎与经验归纳、经济模型以及理性人的假定等等。
我们这里着重介绍在经济学中应用最多而在前面又未曾有过说明的均衡分析、静态分析与动态分析、经济模型。
先找一篇同类型的实证论文，模仿着写，
数据要改，图要重新画形势变一下，企业资料要换。
大学毕业季，很多同学都写不好论文。
写不好论文，不仅影响成绩，也影响毕业。
所以，我在此分享一点经验给同学们。
分析论文题目。
大家在选定一个论文题目之后，一定要分析论文题目的写作重点，分清主次。
收集材料，写读书笔记。
当大家分析过论文的主要写作方向后，大家要开始收集与论文相关的论文材料。
把自己找到与所选论文相关的材料记到读书笔记上，以备将来写论文的时候作为参考。
国内外研究现状。
大家要将论文中的主要研究目的找出来。
然后寻找分析国内外对此题目的分析与研究。
列举大纲。
结合论文题目。
开始列举大纲。
先解释论文中相关的知识点。
然后写当前的研究现状，接着写某题目的问题与不足，再写针对该问题的对策。
注意，问题和对策要相对应。
论文中要列举事例、添加数据、分析的图片等等。
开始写论文。
按照大纲开始写论文，但是要在必要的地方加上过渡段。
然后是论文的脚注，引用、参考资料、结论等。
最后，大家把排版做好。
未尽事宜，请大家斧正。
祝大家把论文写得更优秀。
特别需要注意：
注意，问题和对策要相对应。
必要的地方加上过渡段
在经济学论文中，经常会出现实证分析，那么什么是实证分析呢？实证分析也可称为经验分析，目的在于用事实来支持论文所提出的观点或证明某一种理论，具体包括两种分析方法，一是统计分析，其中案例分析是其中的特例（样本只有一个），二是回归分析。
那么毕业论文撰写实证分析都有哪些呢？
对于某一种的观点，只要举出一个例子来证实就可以了（暂时可以被接受），而如果验证的结果是事实与理论不符，应分析其可能的原因：①事实与理论不对应，该理论本来就不是解释这种现象的；②理论不正确，只要一个反例就可否定一个理论（用事实来证伪），没有反例的理论被认为是暂时可以接受的假说；③理论提出的背景与我国当前的现实不一致，要分析不一致的地方，然后改进理论，或提出改变现实的政策建议。
与理论分析相比，实证分析应成为写作、选题的重点。
因为理论创新很难，而实证分析则可以且能够体现论文写作过程中付出的工作量，使论文可较易通过。
毕业论文（尤其是学士、硕士毕业论文）应以实证分析为主，实证分析的内容可包括：
1、案例的调查、分析，可包括：具有一定创新意义的案例分析，如果该案例可以否定一个理论，或者说明这个理论在某个领域不适用；具有现实意义的社会调查，如当前有关“三农”问题的调查；在一个新的领域内做的调查，别人没有做过或很少做过，如结合自身情况对大学生借贷状况进行的调查。
2、发现一个证据，可以证明别人已经提出的但尚未被人证明过的理论，如林毅夫（2000，）的文章“食物的供应量、食物获取权与中国1959~1961年的饥荒”，是第一篇用计量经济学方法检验1998年诺贝尔经济学奖获得者Sen的理论（“食物获取权的被剥夺是饥荒发生的最根本原因”）的论文，属于实证分析中的创新。
3、用大样本的数据来验证一种理论，或用一种新的方法验证一种理论或观点，虽然他人曾经用过同样的数据，但自己使用的数据更多、周期更长（如利用每年都在增长的股市数据）、论证更有效率（证明更简短）、更有说服力（如使用计量经济学的最新成果来证明），则具有一定的创新价值。
4、进行历史分析或比较分析，收集的资料比别人全，或发现新的证据、能够提出新的观点，或有第一手的资料（如直接翻译的外文或自身调查得来的资料），这样的实证分析往往会成为论文中的出彩点。
5、研究结论及政策含义。
这是论文中所占比例最少的部分，大约占论文整体的5％。
研究结论是论文各部分得出结论的总结，政策含义（建议）则是根据结论自然延伸、推导出来的，后面不需要再解释原因。
因而，各条研究结论、政策含义可能只需要一句话。
6、论文写作中其他应注意的问题。
论文的写作是建立在他人已有研究基础上的，肯定涉及他人的观点、资料（包括外文资料），但引用时均应注明出处，切忌抄袭；论文不要写成说明材料或教科书，而应有自己的观点，因为论文是给导师以及这个领域内的专家看的；也不要将论文写成领导报告或政策建议，论文的重点在于其创新之处。
主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。
可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。
总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，提出自己的见解并对进一步的发展方向做出预测。
三、文献综述规定
1. 为了使选题报告有较充分的依据，要求硕士研究生在论文开题之前作文献综述。
2. 在文献综述时，研究生应系统地查阅与自己的研究方向有关的国内外文献。
通常阅读文献不少于30篇
3. 在文献综述中，研究生应说明自己研究方向的发展历史，前人的主要研究成果，存在的问题及发展趋势等。
4. 文献综述要条理清晰，文字通顺简练。
5. 资料运用恰当、合理。
文献引用用方括号"[ ]"括起来置于引用词的右上角。
6. 文献综述中要有自己的观点和见解。
鼓励研究生多发现问题、多提出问题、并指出分析、解决问题的可能途径。
SPSS指“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”。SPSS公司于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”。 该方案是SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称。 使用spss软件做数据分析，步骤如下： 1、做散点图观察； 2、构建模型； 3、用R的二次方判断模型的拟合优度； 4、进行t检验和F检验； 5、做异方差检验； 6、序列相关检验； 7、多重共线性检验。
选择什么分析方法，主要依据研究数据的数据类型以及研究目标选择。
可以分为几个步骤：1）确定分析目标、2）判断数据类型、3）选择分析方法。
一、 确定分析目标
确定研究目标，即确定研究的思路，也就是你想研究什么，从哪些题中得到什么结果？
一般在开始分析前都需要先对自己的问卷确定一个大致的研究思路，这也是最重要的部分。
缺少思路，或者不知道从哪里开始入手，可以查看spssau关于问卷思路框架的总结。
参考资料：分析思路总结-SPSSAU
二、 判断数据类型
有了基本框架后，就进入到具体的分析方法选择。
所有数据大致可以分为两种：定量数据和定类数据。
定量数据是年龄、身高这类数字大小有具体意义的。定类数据如性别、职业数字大小没有实际意义。
三、选择分析方法
变量的关系最常见有：相关关系、影响关系、差异关系，及其他关系。
结合数据类型和所要研究的目的，即可选出分析方法，spssau中就有详细的方法选择说明。
参考资料：分析方法选择-SPSSAU
最后就是分析数据，spssau提供标准三线表格式结果和智能文字分析，方便快速解读结果撰写分析报告。
可以将影响因素作为自变量，环保意识作为因变量做回归分析，比较标准化回归系数，回归系数越大代表哪个因素的影响更大。具体可查看在线spss软件spssau的方法说明 里面全部有自动化文字分析和分析建议。
录入完数据后，你可以先进行基础的数据统计--描述性统计。然后根据你的数据结果再看是否需要相关回归或者其他分析。spss里面的描述统计主要在analyze——descriptive里面，其中有描述统计、频数统计、交叉分析。 描述性统计分析是统计分析的第一步，先选择analyze，你就能看到descriptive，然后鼠标再选Descriptive 菜单中，最常用的是列在最前面的四个过程：Frequencies过程的特色是产生频数表；Descriptives过程则进行一般性的统计描述；Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析；Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验。先选择analyze，---再选descriptive打开任意的分析窗口后，你把想分析的数据选入，可以一起按鼠标左键选中按中间按钮加入，然后选择单击后弹出Statistics对话框，用于定义需要计算的其他描述统计量。你可以分析均数(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)等等。 然后还可以点Charts对话框，选择直方图、饼图等来绘图。都确定好后，选择单击Continue钮 ，然后选择OK。就可以了。直接就会有输出结果。你可以先看看描述性统计的结果，有没有什么缺失值或者不符合实际的数据出现。要是有，你需要纠正数据，再用描述统计进行分析。我觉得说的挺详细的了。呵呵~~~~
你在excel中点 工具 ，里面的加载宏，勾上分析工具库，加载好后，工具里面会有一个数据分析，里面就有回归分析的，希望对你有帮助
用EXCEL做回归分析主要有图表法和函数法：1、图表法：选择参与一元线性回归两列数据（自变量x应在应变量y的左侧），插入图表，选择散点图。选择图表中的数据系列，右击，添加趋势线，点击“选项”选项卡，勾选“显示公式”、显示R平方值。注意显示出的R2值为R的平方，需要用SQRT()函数，计算出R值。2、函数法若X值序列在A1:A100单元格，Y值序列在B1:B100单元格，则线性公式的截距b=INTERCEPT(B1:B100,A1:A100)斜率k=SLOPE(B1:B100,A1:A100)相关系数R=CORREL(A1:A100,B1:B100)或=CORREL(B1:B100,A1:A100)上述两种方法都可以做回归分析，同时结合图表和函数会取得更满意的效果。
双变量回归是一种比较基础的统计分析方法，其基本原理是通过建立两个变量之间的线性关系来进行预测和分析。在毕业论文中使用双变量回归进行研究是比较常见的，但是否简单还需要考虑具体情况。如果只是进行简单的双变量回归分析，建立起线性方程并进行参数估计、显著性检验和模型诊断等步骤，可能相对比较简单。但是，如果需要进行更深入的统计分析和探索，还需要考虑诸如异方差性、多重共线性、非线性关系等问题，并对模型进行相应的修正和拓展，这就需要更深入的专业知识和技能。因此，毕业论文中双变量回归的难易程度还需要结合具体情况来评估。如果研究问题比较简单，数据质量较好，且只需要进行基本的线性模型分析，则可能相对简单。但是，如果研究问题比较复杂，数据存在较多噪声或缺失值，需要进行更深入的统计分析和探索，则可能需要更多的专业知识和技能。
数据可以找找，非得要弄问卷调查吗
1、确定变量：
明确定义了预测的具体目标，并确定了因变量。 如果预测目标是下一年的销售量，则销售量Y是因变量。 通过市场调查和数据访问，找出与预测目标相关的相关影响因素，即自变量，并选择主要影响因素。
2、建立预测模型：
依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。
3、进行相关分析：
回归分析是因果因素（自变量）和预测因子（因变量）的数学统计分析。 只有当自变量和因变量之间存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。 因此，作为自变量的因子是否与作为因变量的预测对象相关，程度的相关程度以及判断相关程度的程度是在回归分析中必须解决的问题。 相关分析通常需要相关性，并且相关度系数用于判断自变量和因变量之间的相关程度。
4、计算预测误差：
回归预测模型是否可用于实际预测取决于回归预测模型的测试和预测误差的计算。 回归方程只能通过回归方程作为预测模型来预测，只有当它通过各种测试且预测误差很小时才能预测。
5、确定预测值：
利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。
扩展资料：
回归分析的应用：
1、相关分析研究的是现象之间是否相关、相关的方向和密切程度，一般不区别自变量或因变量。而回归分析则要分析现象之间相关的具体形式，确定其因果关系，并用数学模型来表现其具体关系。比如说，从相关分析中我们可以得知“质量”和“用户满意度”变量密切相关，但是这两个变量之间到底是哪个变量受哪个变量的影响，影响程度如何，则需要通过回归分析方法来确定。
2、一般来说，回归分析是通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据；如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。
参考资料来源：百度百科 - 回归分析
一元线性回归分析的基本步骤如下：
1、散点图判断变量关系（简单线性）；
2、求相关系数及线性验证；
3、求回归系数，建立回归方程；
4、回归方程检验；
5、参数的区间估计；
6、预测；
什么是回归分析法：
“回归分析”是解析“注目变量”和“因于变量”并明确两者关系的统计方法。此时，我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“目标变量址(被说明变量)”。清楚了回归分析的目的后，下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法：
回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。
只有当变量与因变量确实存在某种关系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成为进行回归分析必须要解决的问题。
进行相关分析，一般要求出相关关系，以相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。
回归分析的目的 ：
回归分析的目的大致可分为两种：
第一，“预测”。预测目标变量，求解目标变量y和说明变量(x1，x2，…)的方程。
y=a0+b1x1+b2x2+…+bkxk+误差（方程A）
把方程A叫做(多元)回归方程或者(多元)回归模型。a0是y截距，b1，b2，…，bk是回归系数。当k=l时，只有1个说明变量，叫做一元回归方程。根据最小平方法求解最小误差平方和，非求出y截距和回归系数。若求解回归方程．分别代入x1，x2，…xk的数值，预测y的值。
第二，“因子分析”。因子分析是根据回归分析结果，得出各个自变量对目标变量产生的影响，因此，需要求出各个自变量的影响程度。
简述回归分析的基本步骤。 查看答案解析 【正确答案】 回归分析在具体研究变量之间的回归关系时，一般可以分为以下五个步骤： 第一，确定因变量和自变量。 第二，绘制散点图。 第三，根据散点图选择适当的回归模型。 第四，进行相关检验。 第五，预测和控制。 【答案解析】 参见教材P232-233。
回归分析是一种非常常用的统计分析方法，可以用来研究自变量和因变量之间的关系。下面是一般回归分析的步骤：
1.明确研究对象和问题：需要确认要研究的自变量和因变量，并明确研究的目的。
2.收集数据：需要搜集并整理数据，确保数据的质量和一致性。
3.数据描述和探索：对数据进行初步探索，包括描述性统计、散点图等分析方法，了解数据的分布情况。
4.模型建立：根据研究问题选取合适的模型，比如线性回归模型（简单线性回归和多元线性回归）等，利用计算机软件进行模型拟合和检验。
5.模型诊断：对模型进行诊断，验证模型是否符合回归分析的基本假设，如无自相关性、正态性、同方差性等。
6.结果解释和分析：根据分析结果，解释模型中每个自变量对因变量的影响，同时探讨可能的解释和实际意义。
7.
结论和应用：根据分析结果，得出结论或建议，并应用到实际问题中。同时，需要对结论及应用进行审慎的评估和解释， 以提高回归分析的可靠性和可行性。
需要注意的是，回归分析的具体步骤可能因为不同的问题而有所变化，但基本的思路是相似的。同时，回归分析本身也有很多变体和扩展，可以根据具体的问题选择合适的方法或者工具。