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数据分析类 结构 第一章 绪论 绪论可以理解详细的 ，较为详细地介绍 的基本情况。 1.1 研究背景与意义 简要说明本研究的背景，本文研究在此背景下的意义，半页到 1 页纸左右。 1.2 研究问题与内容 明确 研究问题是什么，研究内容是哪几点，（1）研究内容 1：。。。。（2）研 究内容 1：。。。。（3）研究内容 1 ：。。。。，每一点研究用一段落介绍。 1.3 研究方法 说明用到的研究方法，两到三种主要的研究即可。 1.4 难点与创新点 明确 创新点，写两三点；明确说出难点是，说两点 1.5 结构安排 说明本研究 的构成，各章之间要体现逻辑性。 第二章 研究综述 系统介绍与本文相关的研究，一般要介绍三点左右的相关研究，最后总结不足。 2.1 ***研究 2.2 ***研究 2.3 ***研究 2.4 研究现状总结 重点总结与本文研究 方面存在的不足，总结说明不足时不要放开讲，要与本 将要进行的研究有些对应，目的是引出本文研究。 第三章 数据获取与特征分析 详细介绍本研究的数据，如果是自己抓取的，说明抓取过程；如果是网上 的，则 详细介绍数据的构成。 3.1 数据抓取过程 可以简要介绍数据抓取的 算法。 3.2 数据集介绍 说明数据集的包含哪些信息，每个字段特征含义。 3.3 数据预处理 如何处理缺乏数据，文本数据，非结构化数据等 3.4 数据特征分析 要针对数据分析的目的，对各数据集的特征指标与决策变量之间的相关关系进行分 析，为统计建模准备 第四章 机器学习建模 本章为重点，详细介绍机器学习预测模型。 4.1 建模总思路 介绍本模型建立的 与思路，要让一个外行基本能听懂。 4.2 模型框架 详细介绍模型构成，包含哪几个模块，每个模块如何实现。 4.3 模型分析 模型的性能分析，优缺点分析。 第五章 实验仿真 本章主要通过实验验证检查模型效果。 5.1 实验数据集 如果是前面自己抓取或实证分析的数据集，本节可以省略。如果不是实证分析，一般 至少要有两个数据集。 5.2 实验过程与方法 详细说明实验方法与过程，包括评价指标、评价基准方法。 5.3 实验结果 详细说明实验结果，要有多种形式展示结果，如表格或统计拆线图等。 第六章 模型应用 如果本方法在某一个实际场合应用，或是应用到某实际系统中，可以作一些介绍，但 不一定是必须的。 6.1 应用分析 介绍本研究要应用到的企业或行业分析。 6.2 具体应用过程 详细说明应用过程，如果是嵌入到系统，介绍系统的构成。 6.3 应用效果 介绍应用效果，如果能有纵向应用成效的比较更好，但本部分不需要有算法层面的比 较。 第七章 总结 7.1 研究结论 列举三点左右的研究结论。 7.2 研究展望 列举两点左右的不足， 未来研究方向。