如果你单纯追求论文高分和一等学位，完全不在乎是否制造了“学术垃圾”污染，那这篇文章就是为你量身定制的。毕竟，论文不过是交差工具，分数才是硬道理！
写essay不烧脑，还能轻松拿高分？方法其实很简单！在学术圈，拿高分的秘诀之一就是：投其所好。老师们爱什么？——数据分析。
不管你学的是什么专业，也不管你的essay主题是否适合，只要引入数据分析，老师们对你就会刮目相看。
为什么？因为对于许多学术派老师，尤其是偏好实证研究（positivism）的导师来说，数据是他们的“信仰”。哪怕他们是搞质性研究的学者，他们大概率也会对量化数据心生敬畏。批评量化分析是常见的，但他们心里明白——数据分析是现代学术的硬通货。
你可能会问：“可是我完全不会搞数据啊！不懂统计，不会建模，更不知道该从哪儿开始。” 别担心，学术垃圾的核心逻辑就是简单粗暴。
一
数据哪里找？——靠“现成”
无需亲自收集一手数据，因为那意味着费时费力、还要通过伦理审查（谁有这闲工夫）。解决方法是：直接从各类公开数据库下载现成的原始数据包。
推荐资源：
Statista
World Bank
Kaggle
UN Data
各种政府网站或非盈利组织数据库
这些地方有大量整理好的数据，种类丰富，从社会经济指标到用户行为分析应有尽有。随便挑一个和你论文主题稍微挂钩的，直接用就行。
二
分析怎么做？——靠“表面功夫”
数据分析并不需要高深复杂。实际上，大多数老师根本不会细查你到底做得多精确，他们关注的是“看起来”专业：
简单可行的方法：
做个基础描述性统计（比如平均值、标准差）
画几个图表（饼图、柱状图、散点图随便来几个）
用SPSS或者Excel跑个回归分析（其实操作非常简单，随便点几个选项就能生成结果）
老师们看到这些，往往就觉得你很“专业”。至于结果是否有意义、不重要。学术垃圾的核心是：数据再烂，只要包装得好，照样能高分。
三
字数怎么填？——靠“水”
一篇5000字的小论文，怎么填满？答案是：写数据分析。
用1000字描述背景和问题。
3000字大篇幅写数据分析过程：包括数据来源、数据处理方法、分析结果等等。每个步骤都详细展开，哪怕是最基础的统计分析，也能写出不少内容。
最后1000字写结论和讨论（这里可以开始随便编，反正没人细究）。
学术圈的“数据崇拜”现象，让这种结构极其讨喜。你论文写得越像一份“学术报告”，老师越满意。
四
轻松炮制学术垃圾，换高分不是梦！
一晚上搞定论文的方法就是：
借助公开数据：用别人整理好的数据资源。
简单分析：用表面功夫展示你的“专业性”。
以量取胜：把数据分析的字数写满，能水就水。
你的目标不是写出“优质研究”，而是把论文包装成一件看起来很“专业”的作品。只要导师满意，谁管你是否贡献了“学术垃圾”？那就有同学问了：能不能大胆一点捏造数据？
这不得不说学术圈充满了奇葩和“捏造”传统。例如著名的心理学家西里尔·伯特（Cyril Burt），提出智商先天遗传理论，靠“假数据”写出了一堆论文，还影响了几代学术研究。虽然最终被揭穿，但这并不妨碍他拿奖拿得手软。但我们在这就不建议了，风险太高。
五
GIANT教育：提供专业数据分析服务，帮你轻松应对论文难题！
如果你觉得以上技巧有点烧脑，或者完全不懂数据分析工具，不用担心！GIANT教育可以帮你完成数据分析的全流程：
数据收集：帮你找到适合主题的公开数据资源。
数据处理：指导你用SPSS、Excel、Python等工具轻松处理数据。
数据分析报告：提供清晰的图表和专业的学术表达，确保论文有理有据。
记得dd我们，和无脑熬夜写论文说再见！
