  现有统计数据都属于二次数据,有两类来源 一类是组织内部,如企业财务报表、市场调查报告等;另一类是政府公共组织和咨询机构公布的资料。 原始数据的优点是可以完全按研究者的要求去收集数据,贴近操作变量的含义,并可监控外部的干扰因素,以保证数据的信度和效度，缺点是费时、成本高。 二次数据由于成本低、费时少，吸引研究者优先考虑采用，如果研究对象是过去的事件,那更要依赖二次数据。
为什么要在研究中分析数据? 研究人员非常依赖数据，因为他们有故事要讲或有问题要解决。它从一个问题开始，数据只不过是这个问题的一种答案。 但是，如果没有问题要问呢?嗯!即使没有问题要问，也可能会探索数据——我们称之为“数据挖掘”，它经常揭示数据中一些值得探索的有趣形态。 请记住，有时，数据分析会讲述在开始数据分析时没有预料到的最不可预见却又最激动人心的故事。 所以，依靠你手头的数据，享受探索性研究的旅程。
确定数据分析方法首先，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。
怎样才能最有效发掘出科研论文数据中内在逻辑关系呢? 对数据筛选 并非所有的数据都要列入论文写作中，只挑选与论文主题有关的核心数据进行分析研究，而这也是探寻内在逻辑关系的第一步。 将数据图表化 数据是冰冷的，但图表化能令其“活”起来。 在制作图表过程中，一定会对数据进行统计归纳分类，确定关键信息，了解一般趋势，而这正是内在逻辑关系最简易的表达方式。 对数据分析优化 千万不要仅仅在论文中罗列那些数据而不分析，也不能仅仅描述一个简单的趋势关系。  END 数据的正确书写 1.文稿内各数据的书写必须前后一致;总数应等于各分组的数据之和。 2.对不同指标,有其不同数据精度的要求,这应结合专业知识加以判断。 3.经计算,出现比预定小数点后两位数多的数字。 4.未经统计检验,文稿内不宜出现推断性的比较结果的结论。 5.测定数据的书写,不能超越其测量仪器测试的精确度范围。 6.同一指标的前后数据应保持同一精确度。
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