作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。•将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。•学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。•从pandas库的数据分析工具开始。•利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。•利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。•利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。•处理各种各样的时间序列数据。•通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题。
用Python做数据分析，大致流程如下：
1、数据获取
可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。
2、数据存储
企业当中的数据存储，通过通过数据库如Mysql来存储与管理，对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB等。对于使用Python进行网络抓取的数据，我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。
3、数据预处理/数据清洗
大多数情况下，原始数据是存在格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。Python做数据清洗，可以使用Numpy和Pandas这两个工具库。
4、数据建模与分析
常见的数据挖掘模型有：分类、聚类、回归等，这些常见的算法模型，Python也有Scikit-learn和Tensorflow工具库来支持。
5、数据可视化分析
在数据可视化方面，Python有Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等工具库可用。
做数据分析，首先你要知道有哪些数据分析的方法，然后才是用Python去调用这些方法那Python有哪些库类是能做数据分析的，很多，pandas，sklearn等等所以你首先要装一个anaconda套件，它包含了几乎所有的Python数据分析工具，之后再学怎么分析。
python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 （一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法: 一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行: 第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。 第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。 第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。
《Python Data Analysis》（Ivan Idris）电子书网盘下载免费在线阅读
链接:
书名：Python Data Analysis
作者：Ivan Idris
出版社：Packt Publishing - ebooks Account
出版年份：2014-10-27
页数：348
内容简介：
作为一种高级程序设计语言，Python凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时，Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。
本书是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章，从Python程序库入门、NumPy数组、matplotlib和pandas开始，陆续介绍了数据加工、数据处理和数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理、数据库、文本分析、机器学习、互操作性和性能优化等高级主题。在本书的结尾，还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。
本书示例丰富、简单易懂，非常适合对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的读者参考阅读。
作者简介：
Ivan Idris，实验物理学硕士，学位论文侧重于应用计算机科学。毕业后，他曾经效力于多家公司，从事Java开发、数据仓库开发以及QA分析等方面的工作；目前，他的兴趣主要集中在商业智能、大数据和云计算等专业领域。
Ivan Idris以编写简洁可测试的程序代码以及撰写有趣的技术文章为乐，同时也是Packt出版社NumPy Beginner's Guide-Second Edition、NumPy Cookbook和Learning NumPy Array等书籍的作者。读者可以访问获取更多关于他的信息。
计算机毕设选题可以选Java、小程序、安卓、IOS、Python等。
这里建议首选Java、小程序或者安卓也可，因为基本所有院校都会学习C语言，其它语言的语法都是类似相通的，可以很快上手，而且网上资源也比较多，相较于其他学习成本比较低，就业也比较容易。
如果还不知道如何选题，可以询问学长学姐往年主要做的是什么，或者上网找一些源码，看看别人做的。
比较好写的计算机毕业论文题目:
1、计算机专业本科毕业设计现状的分析与对策研究
2、提高毕业论文(设计)质量的教学管理方法之研究——以兰州商学院长青学院计算机科学与技术专业为例
3、高职院校计算机类专业毕业设计教学中需要注意的几个问题
4、计算机模拟在材料成型及控制工程专业毕业设计中的应用
5、土木工程专业学生在毕业设计中合理利用计算机问题探讨
6、毕业设计中计算机应用能力培养的研究
7、关于提高计算机专业毕业设计质量的探讨
8、计算机专业毕业设计教学改革与学生创新能力培养
9、基于CDIO的计算机专业毕业设计教学模式研究
10、提高开放教育计算机专业毕业设计质量的探索
11、提高学分制下计算机专业的毕业设计(论文)质量的思考和策略
12、建筑工程专业计算机辅助毕业设计的教学改革
13、适应计算机技术的发展,本科毕业设计的有效改革——毕业设计的几点体会
14、计算机发展对建筑工程专业毕业设计的影响
15、做好计算机专业毕业设计教学环节的探索与实践
基于Python的SIFT和KCF的运动目标匹配与跟踪 毕业论文+项目源码基于Python决策树算法的学生学习行为数据分析 设计报告+代码及数据基于Sring+bootstrap+MySQL的住房公积金管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件基于C++的即时通信软件设计 毕业论文+项目源码
给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：。
内容介绍
目录
第1章Python数据分析概述1
任务认识数据分析1
掌握数据分析的概念2
掌握数据分析的流程2
了解数据分析应用场景4
任务熟悉Python数据分析的工具5
了解数据分析常用工具6
了解Python数据分析的优势7
了解Python数据分析常用类库7
任务安装Python的Anaconda发行版9
了解Python的Anaconda发行版9
在Windows系统中安装Anaconda9
在Linux系统中安装Anaconda12
任务掌握Jupyter Notebook常用功能14
掌握Jupyter Notebook的基本功能14
掌握Jupyter Notebook的高 级功能16
小结19
课后习题19
第2章NumPy数值计算基础21
任务掌握NumPy数组对象ndarray21
创建数组对象21
生成随机数27
通过索引访问数组29
变换数组的形态31
任务掌握NumPy矩阵与通用函数34
创建NumPy矩阵34
掌握ufunc函数37
任务利用NumPy进行统计分析41
读/写文件41
使用函数进行简单的统计分析44
任务实现48
小结50
实训50
实训1创建数组并进行运算50
实训2创建一个国际象棋的棋盘50
课后习题51
第3章Matplotlib数据可视化基础52
任务掌握绘图基础语法与常用参数52
掌握pyplot基础语法53
设置pyplot的动态rc参数56
任务分析特征间的关系59
绘制散点图59
绘制折线图62
任务实现65
任务分析特征内部数据分布与分散状况68
绘制直方图68
绘制饼图70
绘制箱线图71
任务实现73
小结77
实训78
实训1分析1996 2015年人口数据特征间的关系78
实训2分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况78
课后习题79
第4章pandas统计分析基础80
任务读/写不同数据源的数据80
读/写数据库数据80
读/写文本文件83
读/写Excel文件87
任务实现88
任务掌握DataFrame的常用操作89
查看DataFrame的常用属性89
查改增删DataFrame数据91
描述分析DataFrame数据101
任务实现104
任务转换与处理时间序列数据107
转换字符串时间为标准时间107
提取时间序列数据信息109
加减时间数据110
任务实现111
任务使用分组聚合进行组内计算113
使用groupby方法拆分数据114
使用agg方法聚合数据116
使用apply方法聚合数据119
使用transform方法聚合数据121
任务实现121
任务创建透视表与交叉表123
使用pivot_table函数创建透视表123
使用crosstab函数创建交叉表127
任务实现128
小结130
实训130
实训1读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息130
实训2提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息130
实训3使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表131
实训4对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换131
课后习题131
第5章使用pandas进行数据预处理133
任务合并数据133
堆叠合并数据133
主键合并数据136
重叠合并数据139
任务实现140
任务清洗数据141
检测与处理重复值141
检测与处理缺失值146
检测与处理异常值149
任务实现152
任务标准化数据154
离差标准化数据154
标准差标准化数据155
小数定标标准化数据156
任务实现157
任务转换数据158
哑变量处理类别型数据158
离散化连续型数据160
任务实现162
小结163
实训164
实训1插补用户用电量数据缺失值164
实训2合并线损、用电量趋势与线路告警数据164
实训3标准化建模专家样本数据164
课后习题165
第6章使用scikit-learn构建模型167
任务使用sklearn转换器处理数据167
加载datasets模块中的数据集167
将数据集划分为训练集和测试集170
使用sklearn转换器进行数据预处理与降维172
任务实现174
任务构建并评价聚类模型176
使用sklearn估计器构建聚类模型176
评价聚类模型179
任务实现182
任务构建并评价分类模型183
使用sklearn估计器构建分类模型183
评价分类模型186
任务实现188
任务构建并评价回归模型190
使用sklearn估计器构建线性回归模型190
评价回归模型193
任务实现194
小结196
实训196
实训1使用sklearn处理wine和wine_quality数据集196
实训2构建基于wine数据集的K-Means聚类模型196
实训3构建基于wine数据集的SVM分类模型197
实训4构建基于wine_quality数据集的回归模型197
课后习题198
第7章航空公司客户价值分析199
任务了解航空公司现状与客户价值分析199
了解航空公司现状200
认识客户价值分析201
熟悉航空客户价值分析的步骤与流程201
任务预处理航空客户数据202
处理数据缺失值与异常值202
构建航空客户价值分析关键特征202
标准化LRFMC模型的5个特征206
任务实现207
任务使用K-Means算法进行客户分群209
了解K-Means聚类算法209
分析聚类结果210
模型应用213
任务实现214
小结215
实训215
实训1处理信用卡数据异常值215
实训2构造信用卡客户风险评价关键特征217
实训3构建K-Means聚类模型218
课后习题218
第8章财政收入预测分析220
任务了解财政收入预测的背景与方法220
分析财政收入预测背景220
了解财政收入预测的方法222
熟悉财政收入预测的步骤与流程223
任务分析财政收入数据特征的相关性223
了解相关性分析223
分析计算结果224
任务实现225
任务使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征225
了解Lasso回归方法226
分析Lasso回归结果227
任务实现227
任务使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型228
了解灰色预测算法228
了解SVR算法229
分析预测结果232
任务实现234
小结236
实训236
实训1求取企业所得税各特征间的相关系数236
实训2选取企业所得税预测关键特征237
实训3构建企业所得税预测模型237
课后习题237
第9章家用热水器用户行为分析与事件识别239
任务了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤239
分析家用热水器行业现状240
了解热水器采集数据基本情况240
熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程241
任务预处理热水器用户用水数据242
删除冗余特征242
划分用水事件243
确定单次用水事件时长阈值244
任务实现246
任务构建用水行为特征并筛选用水事件247
构建用水时长与频率特征248
构建用水量与波动特征249
筛选候选洗浴事件250
任务实现251
任务构建行为事件分析的BP神经网络模型255
了解BP神经网络算法原理255
构建模型259
评估模型260
任务实现260
小结263
实训263
实训1清洗运营商客户数据263
实训2筛选客户运营商数据264
实训3构建神经网络预测模型265
课后习题265
附录A267
附录B270
参考文献295
学习笔记
Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……
本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, ()friends = (update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……
基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件，、，下载字体或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 # 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport as ['']=['SimHei']#绘图时可以显示中文['']=False#绘图时可以显示中文import jiebaimport as psegfrom import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = (range(0x10000, + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……
Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例
本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom import LogisticRegression#读取文件d……
以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。
注·获取方式：私信（666）
以下是一些计算机本科毕业设计题目供您参考：
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计算机毕业设计 基于Python的SIFT和KCF的运动目标匹配与跟踪 毕业论文+项目源码 基于Python决策树算法的学生学习行为数据分析 设计报告+代码及数据 基于Sring+bootstrap+MySQL的住房公积金管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件 基于C++的即时通信软件设计 毕业论文+项目源码 基于JavaWeb+MySQL的图书管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件 基于Android Studio+Android SDK的手机通讯录管理软件设计 课程报告+项目源码 基于JSP+MySQL的校园网上订餐系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于AndroidStudio的花艺分享平台APP设计 报告+源码及APK文件 基于Python的酒店评论情感分析 课程报告+答辩PPT+项目源码 基于QT的教务选课管理系统设计与实现 毕业论文+项目源码 基于Android+Springboot+Mybatis+Mysql的个人生活APP设计 说明书+项目源码 基于的Web3D宇宙空间数据可视化系统 设计报告+前后端源码及数据 基于java+android+SQLite的保健型果饮在线销售APP设计 毕业论文+源码数据库及APK文件 基于的高校综合资源发布分享社交二手平台 毕业论文+项目源码及数据库文件+演示视频 基于Delphi+MySQL的大学生竞赛发布及组队系统 设计报告+源码数据库及可执行文件+使用说明书 基于Android的名片信息管理系统设计与实现 毕业论文+任务书+外文翻译及原文+演示视频+项目源码 基于Python的电影数据可视化分析系统 设计报告+答辩PPT+项目源码 基于JavaWeb的企业公司管理系统设计与实现 毕业论文+答辩PPT+演示视频+项目源码 高校成绩管理数据库系统的设计与实现 毕业论文+项目源码 基于JavaWeb的家庭食谱管理系统设计与实现 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于Python+SQLSERVER的快递业务管理系统的设计与实现 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于Python的语音词频提取云平台 设计报告+设计源码 在推荐系统中引入 Serendipity 的算法研究 毕业论文+参考文献+项目源码 基于Html+Python+Django+Sqlite的机票预订系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于Python的卷积神经网络的猫狗图像识别系统 课程报告+项目源码 基于C++的云安全主动防御系统客户端服务端设计 毕业论文+项目源码 基于JavaSSM的学生成绩管理APP系统设计与实现 毕业论文+答辩PPT+前后台源码及APK文件 基于JavaSwing+MySQL的清朝古代名人数据管理系统设计 毕业论文+任务书+项目源码及数据库文件 基于Python_Django的社会实践活动管理系统设计与实现 毕业论文 基于Servlet WebSocket MySQL实现的网络在线考试系统 毕业论文+项目源码 基于JavaWEB+MySQL的学生成绩综合管理系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于SpringBoot+Vue和MySQL+Redis的网络课程平台设计与实现 毕业论文+任务书+开题报告+中期报告+初稿+前后台项目源码 基于Java的毕业设计题目收集系统 课程报告+项目源码 基于Java+Python+html的生产者与消费者算法模拟 毕业论文+任务书+项目源码 基于JavaWeb+MySQL的学院党费缴费系统 毕业论文+项目源码及数据库文件 基于Java+MySQL的学生成绩管理系统 毕业论文+任务书+答辩PPT+项目源码及数据库文件 基于Java+MySQL的学生和客户信息管理系统 课程报告+项目源码及数据库文件 基于Java的长整数加减法算法设计 毕业论文+项目源码 基于vue+MySQL的毕业设计网上选题系统 毕业论文+项目源码 基于背景建模和FasterR-CNN的视频前景和目标检测 毕业论文+答辩PPT+项目源码 基于Python的智能视频分析之人数统计的多种实现 毕业论文+答辩PPT+项目源码 基于C#+SQL server的校园卡消费信息管理系统 毕业论文+项目源码及数据库文件
(一)确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要论文提要是内容提纲的雏型。一般书、教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。在执笔前把论文的题目和大标题、小标题列出来，再把选用的材料插进去，就形成了论文内容的提要。(二)原稿纸页数的分配写好毕业论文的提要之后，要根据论文的内容考虑篇幅的长短，文章的各个部分，大体上要写多少字。如计划写20页原稿纸(每页300字)的论文，考虑序论用1页，本论用17页，结论用1—2页。本论部分再进行分配，如本论共有四项，可以第一项3—4页，第二项用4—5页，第三项3—4页，第四项6—7页。有这样的分配，便于资料的配备和安排，写作能更有计划。毕业论文的长短一般规定为5000—6000字，因为过短，问题很难讲透，而作为毕业论文也不宜过长，这是一般大专、本科学生的理论基础、实践经验所决定的。(三)编写提纲论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。
研究方法通常可以分为三大类，分别是差异关系，相关关系和其它关系。
参考资料：
如果你是做问卷调查类（发放问卷，收集数据<通常学营销的人会这样做>）的，那么就根据你的题项设置变量，并录入数据（通常是用SPSS分析，也有用其他工具比如说Eviews的）。然后做数据的信度和效度检验（此处KMO值是比较重要的），再做基本的描述性统计分析，然后是主成份提取（即因子分析），从多个变量中提取几大因子，结果主要看旋转成分矩阵，然后用几个因子跟因变量做回归，得出影响关系的回归方程。举个例子说，你的问卷中有30个题项（前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性），则对应30个变量X1，X2，......,X29，X30，录入这30个变量的数据，如果你收集了500份问卷，其中420份是有效问卷的话，则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验，描述性统计分析，因子分析，假设通过因子分析提取出4个主成份（因子），分别为F1，F2，F3，F4，这个时候对因子命名并将其生成新的变量，然后再将F1，F2，F3，F4和Y做回归分析，得到回归方程，通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS：你这里的因变量消费者态度需要量化，在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。
数据可以找找，非得要弄问卷调查吗
1、频数分析：
对一组数据的不同数值的频数，或者数据落入指定区域内的频数进行统计，了解其数据分布状况的方式。通过频数分析，能在一定程度上反映出样本是否具有总体代表性，抽样是否存在系统偏差，并以此证明以后相关问题分析的代表性和可信性。
2、描述性统计：
对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述，包括数据的集中趋势与离散趋势。
3、探索性分析：
正态性检验用于检验数据是否满足正态分布，一些算法需要数据满足正态分布（如单样本T检验，独立样本T检验等）。
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。