论文实验数据丢失怎么办

论文实验数据丢失怎么办

问:大学生实验报告丢了怎么办?
  1. 答:实验报告丢了,找不回来了就没办法了,只能重新去实验室吧,实验过程再做一遍,重新出一份报告了。
  2. 答:实验报告丢了看下是否还有备份,如果没有备份的话,实验可能还需要再做一遍呢
  3. 答:学生实验报告丢了的话,你首先你应该主动去找导师道歉,其次再向他解释丢失的原因,再次应该重新做个实验报告
问:论文数据实在找不到怎么办
  1. 答:论文数据实在找不到可以参考一下我的建议:
    1.️万能数据网:国家统计局
    各省份地区都有对应的统计局官方网站,一些地区也会有,如果写某省份的话,可以直接搜索xx省统计局
    进入官网之后直接点击数据查询就行啦。
    这个是基本上所有学科需要用的数据都会有的,含人口、国民经济、就业、人民生活、财政、资源、对外贸易、农业、工业等等。
    缺点:没办法细分品类,也就是只能是农产品,不能到大米。
    数据整理比较麻烦,需要下载统计年鉴,然后在那几十页里面去翻。
    2.海关总署
    中国海关总署的数据库,这个数据查询的功能比较隐秘。
    鼠标放在统计服务,下面就有一个数据查询,点进去就能找到。
    数据更新是真的比较快,旁边就有数据查询指南,引导我们怎么去查。
    缺点:只能国对国、省份对国的进出口贸易数据查询,没办法查到具体地区的数据。
    只有近5年的数据,没有更找的数据。
    3.联合国数据库
    纯英文网站,看上图,给大家准备了具体的查询流程。
    有两种商品编码可以选择,有HS编码和SITC编码,可以按需选择,我比较喜欢用HS编码。
    查数据之前大家要先去查一下你要研究的商品/服务的商品编码。
    缺点:其实相比以上,我比较喜欢用这个,因为数据非常的全。
    10年前的数据都不落下的,但是真的比较麻烦。
    比如下载数据,是CSV格式,需要另存为Excel才能打开。
    因为是联合国的数据库,所以没有具体到国家的哪个省份或地区的数据。
  2. 答:您好,论文数据实在找不到可以通过实验的方式获取数据。第一种,就是自己采集,包括调研、做实验等,总之,这种方法得到的数据是最有优势的,毕竟,是自己独有的数据哦。但是,这种方法获取数据需要时间很长,而且还不一定能得到大规模的数据集,会影响到研究的深入。第二种,就是找从各种数据库里面查找。各个学科都有自己的公开的数据集,因此,可以通过老师推荐、同学推荐的方法,找到合适的数据集进行研究。这种方法省时省力。首先,按照你的研究领域,用相关的关键词查找论文,下载尽量多的论文。然后,打开论文,直接看论文的实证部分,看看这些论文的数据集来自哪里。找到来源后,就可以通过搜索引擎快速搜索下,看看这些数据集是否公开,如果是公开的,恭喜你,你的目标达到了,直接下载数据集即可。第一, 查数据库,看看有没有。第二, 数据库没有,问老师、问同学,或者能找到推荐的数据集。第三, 如果老师和同学也没有,就下载尽量多的相关论文,看看别人的数据集是啥。第四, 如果别人论文的数据集是公开的,就赶紧下载。第五, 如果别人论文的数据集不能公开下载,找到论文发表的期刊,看看期刊网站是否有可以下载的对于国内数据集。
问:本科毕业论文出来的实验数据不好怎么办
  1. 答:检查与实验相关的过程
    与实验有关的过程直接影响实验结果,相对来说具体形象,容易分析。分析的目的是确保你设计的实验是可以用来检验假设的,并且获得的实验结果是可靠的。
    需要检查的与实验相关的过程包括三方面:实验设计的合理性、实验数据的可靠性、数据分析的合理性。
    丢失重要数据
    也许由于实验室出现问题或存储数据的硬盘出现技术问题等,你丢失了大量对项目至关重要的数据。
    首先,你应该请教导师,询问解决方法。在你有时间、有资源的情况下,可以考虑重新进行数据收集或实地考察,再次获取这些数据。
    如果无法重新收集数据,那么可以与导师讨论如何把数据丢失纳入项目,成为研究的一部分。例如,如果是由于你所使用的某种研究方法导致数据丢失(比如,一个实验出现重大错误,导致部分数据被破坏),那就会引发非常耐人寻味、同时也十分重要的讨论。你可以研究并讨论数据丢失和错误的研究方法所带来的影响,这样也能够向该领域贡献有价值的原创知识。
  2. 答:对于实验来说,没有修正实验数据这一项内容。实验数据显示的都是正确的。但是实验出现错误,会导致得到的数据不正确。此时要从新做实验。这是正确的做法。
    如何判断实验数据是否正确呢?或者说实验的步骤出错如何尽早发现?
    预习实验时,要把实验里每步的理论值算出来。做实验时得到的数据与理论值对比,如果差很多,那就是实验出现了错误,须重新做实验。
    直接将实验数据改成理论值附近的数据的做法是不负责任的。
  3. 答:17799096477
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