数据集成与融合是数据分析领域中重要的一部分，它涉及将来自不同来源的数据整合起来进行分析。在论文数据分析中，有以下几种常见的数据集成与融合的方法：
1. 数据清洗与预处理：在进行数据集成与融合之前，首先需要进行数据清洗与预处理。这包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。数据清洗与预处理的目的是为了保证数据的准确性和一致性，为后续的数据集成与融合提供高质量的数据基础。
2. 数据匹配与对齐：当数据来自不同的数据源时，可能存在数据格式不同、数据项命名不同等问题，这就需要进行数据匹配与对齐。数据匹配与对齐的目的是将不同数据源的数据结构进行转换与调整，使其能够进行合理的整合与融合。
3. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合的过程。常见的数据集成方法包括垂直集成和水平集成。垂直集成指的是将不同数据源的不同数据项垂直地进行整合，形成一个更加完整的数据集；水平集成则是将不同数据源的相同数据项进行整合，形成一个更加详细的数据集。
4. 数据融合：数据融合是将整合后的数据进行进一步的分析和处理。常见的数据融合方法包括加权融合、模型融合和规则融合。加权融合是通过赋予不同数据源不同的权重，将其汇总成一个整体数据；模型融合是通过建立数学模型，将不同数据源的数据经过模型计算后融合在一起；规则融合是通过事先定义好的规则，将不同数据源的数据进行融合。
数据集成与融合论文数据分析的办法有很多，上述只是一些常见的方法。在具体的数据分析任务中，根据数据的特点和要求，可以选择合适的方法进行数据集成与融合。同时也可以结合多种方法，采用多层次的数据集成与融合策略，以获得更加准确全面的数据分析结果。
