1.数据清洗：检查数据是否有缺失值、异常值或错误数据，并进行清理和修正。
2.数据分类：根据研究问题的需要，将数据进行分类或分组。
3.数据描述性统计：计算数据的均值、中位数、标准差等统计量，了解数据的基本特征。
4.数据分析方法选择：根据研究目的和数据类型，选择合适的分析方法，如频数分析、交叉分析、相关分析、回归分析等。
5.数据分析和解释：运用所选的分析方法对数据进行分析，并解释分析结果的意义和对研究问题的贡献。
6.结果呈现：将分析结果以图表、表格或文字描述的形式呈现出来，使读者能够清晰地理解数据的分布和关系。
需要注意的是，在处理和分析问卷星论文数据时，应确保数据的合法性、可靠性和有效性，并遵循科学的研究方法和伦理规范。如果你对具体的分析方法或统计技术不熟悉，可以参考相关的统计书籍、教程或请教专业的数据分析师。