论文数据分析做法是数据收集、数据处理以及数据分析，具体如下：
1、数据收集
在进行数据分析之前，首先需要收集数据。收集数据的方法可以是多种多样的，如调查问卷、网络爬虫、数据库查询等。在收集数据时，需要注意数据的可靠性、准确性和完整性，同时还要考虑数据的质量和可解释性。
2、数据处理
收集到数据后，需要进行数据处理，以便进行后续的分析。数据处理包括数据清洗、数据转换、数据分组、数据归纳等。数据处理可以帮助我们去除无效和错误数据，将数据转换成易于分析和可视化的格式，同时还可以将数据进行归纳和分类，以便更好地理解数据。
3、数据分析
在完成数据处理后，就可以进行数据分析了。数据分析的方法有很多种，包括描述性统计、因子分析、聚类分析、回归分析等。通过这些方法，可以对数据的分布、特征、关系和趋势进行分析，从而得出结论和建议。
论文数据分析注意事项
1、确定研究问题和假设
在进行论文数据分析之前，需要明确研究问题和假设。研究问题是指论文中要解决的问题或探讨的现象，而假设则是指对研究问题的初步判断或假设。通过明确研究问题和假设，可以确保数据分析的针对性和准确性。
2、选择合适的统计方法
在数据分析中，选择合适的统计方法是非常重要的。不同的统计方法适用于不同的数据类型和分析目的。因此，需要根据数据的特点和研究需求选择合适的统计方法。同时，还需要了解每种统计方法的原理和适用条件，以确保分析结果的准确性和可靠性。
3、注重数据质量和处理
在进行论文数据分析时，需要注意数据的质量和完整性。首先，需要确保数据的可靠性、准确性和完整性。对于缺失或异常的数据，需要进行适当处理或剔除，以避免对分析结果产生不良影响。此外，还需要对数据进行适当的转换或处理，以便更好地进行数据分析。
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