实证分析是论文写作中的重要环节，它需要运用一系列的技术和工具来收集、处理和分析数据。以下是一些常用的技术和工具：

1.数据收集技术：这包括问卷调查、访谈、观察、实验等方法。这些方法可以帮助研究者收集到所需的原始数据。

2.数据处理工具：这包括Excel、SPSS、SAS、R等统计软件。这些工具可以帮助研究者对收集到的数据进行清洗、整理和转换，使其适合进一步的分析。

3.数据分析技术：这包括描述性统计分析、推断性统计分析、回归分析、聚类分析、因子分析、时间序列分析等方法。这些方法可以帮助研究者从数据中发现规律和趋势，验证研究假设。

4.图表制作工具：这包括Excel、PowerPoint、Tableau等软件。这些工具可以帮助研究者将分析结果以直观的图表形式展示出来，使读者更容易理解。

5.文献综述工具：这包括EndNote、Mendeley等软件。这些工具可以帮助研究者管理和引用大量的文献资料。

6.模型构建工具：这包括Stata、Eviews等软件。这些工具可以帮助研究者构建和估计各种经济模型，如回归模型、时间序列模型等。

7.编程工具：这包括Python、R等编程语言。这些工具可以帮助研究者进行复杂的数据处理和分析，如机器学习、深度学习等。

8.报告撰写工具：这包括Word、LaTeX等软件。这些工具可以帮助研究者撰写清晰、规范的研究报告。

以上就是实证分析中常用的一些技术和工具，不同的研究项目可能需要使用不同的技术和工具，研究者需要根据实际需求选择合适的技术和工具。

可以通过以下步骤找到数据分析工具：

1、打开Excel文件，点击左上角的文件菜单。

2、点击左侧的选项按钮。

3、找到并打开加载项栏目。

4、将管理板块改为Excel加载项进行跳转。

5、在弹出的窗口中勾选分析工具库按钮，点击确定即可查看Excel数据分析。

Excel2021的数据分析工具包括描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。

QCC小组活动在原因分析阶段常用到的分析工具包括因果图、关联图和系统图。

1.因果图：因果图是一种图示分析工具，它以结果作为特性，以原因为因素，层层展开以分析因果关系，寻找根本原因。因果图又称为石川图、鱼骨图或特性要因图。在制造系统的因果关系分析时，因果图通常从人机料法环测进行展开，逐步分析到末端因素。

2.关联图：关联图是一种用来找出主要因素和项目的方法，它把关系复杂且相互纠缠的问题及其因素用箭头连接起来。各因素之间有相互关系，或有1个以上的问题分析时，通常会用到关联图。

3.系统图：系统图是一种用来明确问题的重点，寻找最佳手段或措施的方法。它把要实现的目的与需要采取的措施或手段系统地展开，并绘制成图。

在QC小组解决质量、成本、生产量等问题时，基于数据的实证式问题解决方法是十分有效的。使用的最基本方法一般有七种：

1.调查表：对问题的现状进行抽样调查，不要放过任何一个细节问题。

2.帕累托图：从众多的问题当中找出真正的问题。

3.特性要因图：不要遗漏主要的原因，仔细整理。

4.图表：使做成的数据做到一目了然。

5.确认表：容易取出数据，防止检查中的遗漏。

6.矩形图：掌握野返分布的情况，并和规格对比。

7.散布图：掌握成对的两组数据的关系。

8.管理图：调查工序或工程内是否处在安定状态。

注：有时候把图表和管理图归纳为一种，再加上层别（坐标图）就成为七种。

以上内容参考：百度百科-QC小组

矩阵数据分析法是一种用于解决复杂问题的工具，它通过将问题分解为多个因素，并将这些因素之间的关系表示为矩阵，从而帮助我们更好地理解和解决问题。以下是使用矩阵数据分析法的步骤：

1.确定目标：首先，我们需要明确我们希望通过分析解决的问题或达到的目标。

2.确定因素：接下来，我们需要确定影响目标的各种因素。这些因素可以是内部或外部的，可以是定量或定性的。

3.构建矩阵：然后，我们需要将这些因素表示为一个矩阵。在这个矩阵中，行代表不同的因素，列代表不同的对象或情况。每个单元格中的值表示该因素在该对象或情况下的影响程度。

4.分析矩阵：接下来，我们可以对矩阵进行分析，以了解各个因素之间的关系以及它们对目标的影响。这可以通过计算各种统计量（如平均值、标准差等）或进行更复杂的数学运算（如主成分分析、因子分析等）来完成。

5.制定策略：最后，根据我们的分析结果，我们可以制定相应的策略来优化我们的目标。这可能包括改变某些因素的影响程度，或者调整我们的对象或情况。

总的来说，矩阵数据分析法是一种强大的工具，它可以帮助我们更好地理解和解决复杂的问题。然而，它也需要一定的数学和统计知识，以及对问题的深入理解。