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正式论文的参考文献是不可以使用百度百科和维基百科的。
因为网络使用者在浏览百度百科及维基百科时是可以编辑的。在词条页词条名右侧有一个编辑按钮，可进入编辑器页面。在编辑页面，可以对内容进行增删改等操作。由于编辑者的水平与资料来源水平不一，所以百度百科和维基百科不可当做正式论文的参考文献。
扩展资料：
百度百科是百度公司推出的一部内容开放、自由的网络百科全书平台。其测试版于2006年4月20日上线，正式版在2008年4月21日发布，截至2018年2月，百度百科已经收录了超过1520万词条，参与词条编辑的网友超过644万人，几乎涵盖了所有已知的知识领域。
参考资料：
百度百科-百度百科
学习报告怎么写？
1、打开百度百科要编辑的词条，然后点击编辑。
2、进入编辑页面，编辑内容后，点击参考资料。
3、点击参考资料后，弹出添加参考资料窗口，点击选择其他资源。
4、点击其他资源后，输入论文连接，然后点击确定就可以了。
如何快速成为数据分析师
（一）题目
（二）署名
（三）内容提要关键词
（四）前言
（五）正文
写作要求： 总体要求：科学性和创造性；公正性和准确性；学术性和通俗性。 具体要求有：
1、掌握材料要充分。
2、分析整理要科学。
3、图表使用要恰当。
4、观点材料要统一。
5、语言使用要规范。正确区分学术概念和生活概念，口头语言和书面语言。
6、引用论点要慎重。与已一致，佐证；他人观点中某些好思想，提练综合；带有片面性的真理，开拓思维、慎重判断；相反的权威观点，找准错误所在。（引古不引今，引洋不引中，引刊不引报，引专著不引文集）
7、内部逻辑要严密。
8、标题序号要规范。
1，题目（关于xxx的学习报告）简洁，明了；
2，作者（xxx）交待清楚，让别人记住你；
3，开头第一段（用简短的语言介绍一下本次学习的时间，地点，内容）开头的第一句可以是感谢xxx（最好不是某人而是某单位因为看的人不一定是他，你可以在最后面一段写他）给了我这次学习机会，然后在介绍本次学习的时间，地点，内容；
4，从第二段开始的以后几段写正文(检查你的笔记把老师所教授的内容写上）。你会发现仅仅这样做还不够，要么内容太少，要么和别人差不多，有些人对写学习报告这件事很敷衍，记住为什么你能脱颖而出（人无我有，人有我优）所以你要在（老师所教授的内容上加上一些这些内容的原理，理论和你的感悟）这是你拓展的部分、（好的学习报告要让看的人也学到你所学到的，最起码要让他觉得你学到了不少东西）。好的学习报告是理论加内容（因为这显示了报告的科学性与准确性而不是你瞎编的）
5，结束段（真诚地感谢一下这次学习活动中给以你帮助的人并简单地介绍一下他帮助你的事迹，给以你这次学习机会的人，还有你的上司，所在单位等等可以多写些）这段不能少，因为它表现了你会不会做人；
6，（xx年xx月xx日，谁写的
1、技能一：理解数据库。
还以为要与文本数据打交道吗？答案是：NO！进入了这个领域，你会发现几乎一切都是用数据库 来存储数据，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。
2、技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。
数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。可以借助新型软件帮助自己迅速学会分析。
3、技能三：懂设计
说到能制作报表成果，就不得不说说图表的设计。在运用图表表达数据分析师的观点时，懂不懂设计直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则才能让结果一目了然。否则图表杂乱无章，数据分析内容不能良好地呈现出来，分析结果就不能有效地传达。
4、技能四：几项专业技能
统计学技能——统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。
社会学技能——从社会化角度看，人有社会性，收群体心理的影响。数据分析师没有社会学基本技能，很难对市场现象做出合理解释。
另外，最好还能懂得财务管理知识和心理学概况。这些都将会使你做数据分析的过程更容易。
5、技能五：提升个人能力。
有了产品可以将数据展示出来，还需要具备基本的分析师能力。首先，要了解模型背后的逻辑，不能单纯地在模型中看，而要放到整个项目的上下文中去看。要理解数据的信息，形成一个整体系统，这样才能够做好细节。另外，与数据打交道，细心和耐心也是必不可少的。
6、技能六：随时贴近数据文化
拥有了数据分析的基本能力，还怕不够专业？不如让自己的生活中充满数据分析的气氛吧！试着多去数据分析的论坛看看，多浏览大数据知识的网站，让自己无时无刻不在进步，还怕不能学会数据分析吗？
拥有这些技能，再去做数据分析，数据将在你手里变得更亲切，做数据分析也会更简单更便捷，速成数据分析师不再遥远。
扩展资料：
企业对数据分析师的基础技能需求差别不大，可总结如下：
SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
会用脚本语言进行数据分析，Python or R
有获取外部数据的能力，如爬虫
会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
熟悉常用的数据挖掘算法：以回归分析为主
参考资料：
数据分析师_百度百科关于“参考文献若是百度百科怎么写？”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！
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