数据字典要包括在以下六个部分吧：
1、编写数据项： 数据项描述={数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度，取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系}。 其中“取值范围”、“与其他数据项的逻辑关系”定义了数据的完整性约束条件，是设计数据检验功能的依据。
2、编写数据结构： 数据结构描述={数据结构名，含义说明，组成:{数据项或数据结构}}。
3、编写数据流： 数据流描述={数据流名，说明，数据流来源，数据流去向，组成:{数据结构}，平均流量，高峰期流量}。 其中“数据流来源”是说明该数据流来自哪个过程，即数据的来源。“数据流去向”是说明该数据流将到哪个过程去，即数据的去向。“平均流量”是指在单位时间（每天、每周、每月等）里的传输次数。“高峰期流量”则是指在高峰时期的数据流量。
4、编写数据存储： 数据存储描述={数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流，组成:{数据结构}，数据量，存取}。 其中“数据量”是指每次存取多少数据，每天（或每小时、每周等）存取几次等信息。“存取方法”包括是批处理，还是联机处理；是检索还是更新；是顺序检索还是随机检索等。
5、编写处理过程： 处理过程描述={处理过程名，说明，输入:{数据流}，输出:{数据流}，处理:{简要说明}}。
6、编写外部实体： 简单设计即可。
前些年的数据可以写论文。大部分的论文在做实验的过程中，数据其实并不充实，只能通过短期的实验得到，如果说作者手上有五年的真实数据，那么，对于写论文来说，简直是如虎添翼，不仅能够提高论文的质量，如果从多个角度分析，还能转写出多篇论文
在论文中，数据字典是一个重要的部分，它对论文中使用的数据进行了详细描述。这样可以帮助读者更好地理解论文内容。
首先，数据字典应该清晰地定义论文中使用的所有数据，包括变量名、变量类型、单位和数据格式等。
其次，数据字典应该对每个变量的含义进行解释，包括该变量所代表的概念、变量之间的相关性以及变量的重要性等。
最后，数据字典应该提供数据的来源和获取，以确保读者能够验证论文中的数据。
总之，数据字典是论文中不可或缺的一部分，它为读者提供了对论文数据的全面了解，并有助于增强论文的可信度和可读性。
其实你可以根据自己的专业去确定一个方向，然后再具体的去找下资料和范文，
先不着急去写，然后再定题目，最好要根据题目去找找资料和文献。
其实最好的办法就是根据这两个题目去找找资料和文献，还有就是数据那些，反正就选择一个数据那些容易找的就行了，但我个人觉得第二个好写一点，因为他不用实证建模。
获取会计论文数据有多种，但综合来讲，主要可以从以下几个渠道获得：1.图书馆：可以去学校的图书馆或专业图书馆借阅相关的会计书籍或期刊，获取相关数据。
2.数据库：现在很多大学或研究机构都提供了各种文献数据库，如CNKI、Wanfang、科学网等，可以在这些数据库中搜索和获取相关的论文和数据。
3.互联网：除了上述提到的数据库，也可以通过一些外文数据库如JSTOR、SSRN等，在互联网上搜索和获取相关数据。
总的来说，获取会计论文数据需要花费大量的时间和精力，需要仔细筛选和分析，以确保数据的可靠性和准确性。
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