子璋
2025-08-01 11:31:21
一、选题。根据本领域研究热点来选择适合自己,且易于发表的研究方向、论文题目。具体可通过查看web of science近几年本领域的已发表论文的主题内容。二、选择意向投稿期刊。根据本领域SCI收录期刊来选择。通过查看期刊的影响因子、发文频次及数量等来判断发文容易程度;查看期刊近几期或近几年发文情况,判断其主要刊载主题、研究方向。三、根据所选意向期刊要求,阅读大量相关中外文文献,进行论文撰写。四、请本专业领域其他学者阅览,最好是知名学者,提供参考意见。可通过查看发文量,被引频次较高的学者来选择学者,也可请认识的学者来看。五、投稿。
汇调研(专业的第三方市场调研服务提供商)先说说写一份好的数据分析报告的重要性,很简单,因为分析报告的输出是你整个分析过程的成果,是评定一个产品、一个运营事件的定性结论,很可能是产品决策的参考依据,既然这么重要那当然要写好它了。 一份好的分析报告,有以下一些要点: 首先,要有一个好的框架 跟盖房子一样,好的分析肯定是有基础有层次,有基础坚实,并且层次明了才能让阅读者一目了然,架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂,这样才让人有读下去的欲望; 第二,每个分析都有结论,而且结论一定要明确 如果没有明确的结论那分析就不叫分析了,也失去了他本身的意义,因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的,所以千万不要忘本舍果; 第三,分析结论不要太多要精 如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了,很多时候分析就是发现问题,如果一个一个分析能发现一个重大问题,就达到目的了,不要事事求多,宁要仙桃一口,不要烂杏一筐,精简的结论也容易让阅者接受,减少重要阅者(通常是事务繁多的领导,没有太多时间看那么多)的阅读心理门槛,如果别人看到问题太多,结论太繁,不读下去,一百个结论也等于0; 第四,分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程 不要有猜测性的结论,太主观的东西会没有说服力,如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了; 第五,好的分析要有很强的可读性 这里是指易读度,每个人都有自己的阅读习惯和思维方式,写东西你总会按照自己的思维逻辑来写,你自己觉得很明白,那是因为整个分析过程是你做的,别人不一定如此了解,要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读,所以要考虑你的分析阅读者是谁?他们最关心什么?你必须站在读者的角度去写分析邮件; 第六,数据分析报告尽量图表化 这其实是第四点的补充,用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论,当然,图表也不要太多,过多的图表一样会让人无所适从; 第七,好的分析报告一定要有逻辑性 通常要遵照:1、发现问题–2、总结问题原因–3、解决问题,这样一个流程,逻辑性强的分析报告也