如何证明论文数据来源的合理性和可靠性

问：如何评估信息来源的可靠性？150字左右

1. 答：以下几个原则可以帮助您确定参考资料来源是否可靠：
   1、多个独立来源都一察搭纳致认可的内容，一般是较为可靠的。
   2、经过了较多的审查，需要很多步骤才能出版的文献一般是较为可靠的。
   3、明确枝灶说明信息来源的内容，一般是相对可靠的。
   4、败没拥有较多读者的内容一般比只在小范围内流传的内容更可靠。
   5、在一个特定的领域内，该领域的专家/专业机构提供的内容比非本领域的专家/知名人士/专业机构提供的内容更可靠。

问：如何确保数据，信息的准确性，完整性，可靠性，及时性，安全性和保密性

1. 答：数据的准确性无非就是两个方面：1、数据源本身准确无误；2、使用数据源的逻辑源早滑准确无误
   1、对于数据源本身质量，由于数据分析师接触到的数据基本上是经过了数据清洗、数仓建模之后的数据，换言之，已经是加工后的数据，已经处于数据链的下游，所以数据准确性更多的是数仓层面保证，数据分析师要做的就是根据自己的业务sense对数据雹腊做核验，发现数据中是否有异常数据
   2、对于计算逻辑，还可以分为数据表逻辑和清洗规则了解，以及自己算的指标准确性，具体来说：1)要清楚所用数据表的逻辑和清洗规则，睁慧保证取了对的数据；2)要保证自己的计算逻辑无误，比如数据是否可累加，保证自己算对了指标。

问：如何验证结果可靠性

1. 答：三套方法来验证。
   第一种，用不同的软件（例如分别用ansys和abaqus）计算同一个问题，模拟得到的结果非常近似（不太可能保证完全一样）。这样就是让人信服的。
   第二种，先证明你的方法是正确的，比如用你的方法去做一个别人已经做过的结果（例如已发布的文献中提到的模型和结果，你的模型和他近似，过程自己来操作，得到的结果和他一致，这样就可以说明你的方法是可信的）。然后就用这个证明过的操作方法，去完成需要完成的项目，得出的结果也较为可信。
   第三种，试验模型验证。做一个实际比例模型，约束和加载与数值仿真的完全一致，然后比较试验结果和数值结果没悉中，曲线走向和趋势基本一致，数量级一致等等等等，就是可信的。
   三种方法比较。
   第三种最好，但难以实现，一般在研究枯山所里有条件才采用，耗时耗力；第二种其次，最为简单，并且与权威杂志的结果有个比较，比较有说服力；第三种也可以，但一般是分别分给两个人用不同软件计算，或者两个人在没有交流的情况下用同一软件计算，这样的结果才具有一定可信性，在正式项目中一般不会采用，或陆册在团队中具有较高资质的仿真工程师的情况下采用，毕业生或实习生的结果是不可信的。