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首先,需要将“文献综述（ Literature Review) ”与“背景描述 (Backupground Description) ”区分开来。我们在选择研究问题的时候，需要了解该问题产生的背景和来龙去脉，如“中国食品安全机制的发展历程”、“国外政府关于食品安全的政策和问题”等等，这些内容属于“背景描述”，关注的是现实层面的问题，严格讲不是“文献综述” 。“文献综述”是对学术观点和理论方法的整理。其次，文献综述是评论性的（ Review 就是“评论”的意思），因此要带着作者本人批判的眼光 (critical thinking) 来归纳和评论文献，而不仅仅是相关领域学术研究的“堆砌”。评论的主线，要按照问题展开，也就是说，别的学者是如何看待和解决你提出的问题的，他们的方法和理论是否有什么缺陷？要是别的学者已经很完美地解决了你提出的问题，那就没有重复研究的必要了。文献综述，它是对选题阅读工作进行进一步整理：技巧一：瞄准主流。主流文献，如该领域的核心期刊、经典著作、专职部门的研究报告、重要的观点和论述等，是做文献综述的“必修课”。而多数大众媒体上的相关报道或言论，虽然多少有点价值，但时间精力所限，可以从简。技巧二：随时整理，如对文献进行分类，记录文献信息和藏书地点。做论文的时间很长，有的文献看过了当时不一定有用，事后想起来却找不着了，所以有时记录是很有必要的。对于特别重要的文献，不妨做一个读书笔记，摘录其中的重要观点和论述。这样一步一个脚印，到真正开始写论文时就积累了大量“干货”，可以随时享用。技巧三：要按照问题来组织文献综述。 有学者说：“文献综述就像是在文献的丛林中开辟道路，这条道路本来就是要指向我们所要解决的问题，当然是直线距离最短、最省事，但是一路上风景颇多，迷恋风景的人便往往绕行于迤逦的丛林中，反而“乱花渐欲迷人眼”，找不到问题主线了。因此，在做文献综述时，头脑时刻要清醒：我要解决什么问题，人家是怎么解决问题的，说的有没有道理，就行了”。
文献综述是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种学术论文， 它是科学文献的一种。文献综述一般都包括题名、著者、摘要、关键词、正文、参考文献几部分。其中正文部分又由前言、主体和总结组成。综述的内容要求：选题要新、说理要明、 层次要清，要求作者在写作时思路要清，先写什么，后写什么、 语言要美、文献要新、校者把关：综述写成之后，要请有关专家审阅，从专业和文字方面进一步修改提高。总之，一篇好的文献综述，应有较完整的选题、文献资料，有评论分析，并能准确地反映主题内容
首先，我要说明这里的指导并非 常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作。因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。第五．具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后 就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。第六．这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体分析过程了。不会怎么办，前面已经知道了分析方法，这种情况，只有找本教材，然后找对应的方法介绍学习即可，或者实在不行找人指导，找人帮忙等等。最后。分析完成后，开始整篇论文的写作。PS：还要强调一点，现在的高校导师都存在一些问题，因为我接触了那么多学生，他们的认为观点就是“我的统计检验结果不显著怎么办，那不就是说我的研究没有意义么？我的假设都是错的？”“我的结论跟前人的结果不一致啊，看来我的又错了”，这两种观点明显是错的：一、数据的来源对象发生了变化，谁规定的结论必须跟前人一致；二、请问爱迪生发明灯泡的前999次失败是没有意义么？科学研究本来就是一个证伪的过程，一次次证伪来接近真相。三、如果你的假设一定是正确的，那不需要数据验证，你可以去帮助警察破案了，因为你认为你的假设一定是对的，那破案多简单的，假设一下就好了。但是很显然，很多导师并没有把这些正确的观点传达给学生。
我是个网络小说写手，论文也长期接触。一篇完整的论文应当包括以下几部分:标题、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和致谢。希望能帮到大家
不同的学科，对论文框架、论述方式的要求是不一样的，不能一概而论。
论文简介主要是对自己的论文做一个介绍，包括论文的研究方向，研究背景，研究方法和研究结论，并且着重介绍一下研究方法和研究结论。
论文主要内容：一、论文的标题部分标题就是题目或题名，标题需要以最恰当、最简明的词语反映论文中重要的特定内容逻辑组合，论文题目非常重要，必须用心斟酌选定。二、论文的摘要 论文一般应有摘要，它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。摘要应该包含以下内容： 1、从事这一研究的目的和重要性 2、研究的主要内容3、完成了哪些工作4、获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解 5、结构或结果的意义三、论文关键词关键词属于主题词中的一类，主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词和叙词。关键词是标识文献的主题内容，单未经规范处理的主题词。四、引言又称为前言，属于正片论文的引论部分。写作内容包括：1、研究的理由2、研究目的3、背景4、前人的工作和知识空白5、作用和意义五、正文部分论文的主题，占据论文大部分篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分的反映，要求这部分内容一定要充实，论据充分可靠，论证有利，主题明确。 六、参考文献参考文献是文章在研究过程和论文撰写是所参考过的有关文献的目录，参考文献的完整标注是对原作者的尊重。不只在格式上有具体要求，在数量、种类、年份等方面又有相关要求。
导论的目的是通过准确地提出问题或提出疑难而找到论文的主题。在对主题的寻找中，无论如何都应该考虑需要处理的文本篇幅长度。较短的文章总是伴随着较为细小的问题。如果以“黑格尔对康德的批判是什么?”为题写一篇六页的论文，这实在是选了一个糟糕的题目。大多数学生作品的毛病不是因为他选了一个细小的题目，而是一个过于宽泛的题目。一旦找到了一个合适的题目，就不应该畏惧于使用极其明确的措辞。比如，“这篇论文的目的是回答以下问题”。原则上，清晰和透明绝不是文体的弱点。除了准确地提出问题，在某些情形下还应该界定：哪些显而易见的问题或疑难是您明确不想讨论的?
论文的概述一般包括哪些包括论据论点所以说论文是不好写的
论文简介主要是对自己的论文做一个介绍，包括论文的研究方向，研究背景，研究方法和研究结论，并且着重介绍一下研究方法和研究结论。
论文主要内容：一、论文的标题部分标题就是题目或题名，标题需要以最恰当、最简明的词语反映论文中重要的特定内容逻辑组合，论文题目非常重要，必须用心斟酌选定。二、论文的摘要 论文一般应有摘要，它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。摘要应该包含以下内容： 1、从事这一研究的目的和重要性 2、研究的主要内容3、完成了哪些工作4、获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解 5、结构或结果的意义三、论文关键词关键词属于主题词中的一类，主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词和叙词。关键词是标识文献的主题内容，单未经规范处理的主题词。四、引言又称为前言，属于正片论文的引论部分。写作内容包括：1、研究的理由2、研究目的3、背景4、前人的工作和知识空白5、作用和意义五、正文部分论文的主题，占据论文大部分篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分的反映，要求这部分内容一定要充实，论据充分可靠，论证有利，主题明确。 六、参考文献参考文献是文章在研究过程和论文撰写是所参考过的有关文献的目录，参考文献的完整标注是对原作者的尊重。不只在格式上有具体要求，在数量、种类、年份等方面又有相关要求。
首先，我要说明这里的指导并非 常规意义的指导，我这里说的指导是到底应该如何写论文（应该还是很抽象，不过看完就知道了）。迄今为止，我大约也帮忙做了能有上千份的学生论文数据分析部分，包括一部分的整篇论文写作。因为我是做市场研究与数据分析的，擅长的主要工具是spss，不敢说百分百精通spss，但是应付个八九十应该是足够了，很自然的平时就利用下班和业余时间帮学生做一些论文数据分析以及论文写作指导。很多论文的核心部分都包括数据分析，而统计学也应该是所有学科应该学习的一门重要课程，但是恰恰相反，很多学科只是把统计学和数据分析作为一项选修甚至不重要的课程对待，这样导致学生在最后做论文时完全不懂。而在这种情况下，很多学生因为对数据分析的一窍不通，导致论文从开始的设计到后续的数据收集、整理等都会出现问题，最终导致分析出问题。因此，在对数据分析一窍不通的情况下，应该如何从头构建论文及写作呢？很多论文虽然数据分析部分是核心，但是不管哪种论文的写作，都脱离不了论文的框架。因此，具体的过程应该如下：首先是选题，当然很多时候是导师直接给选题，这个没有太多讨论。其次是选题确定后，马上要做的不是想我应该怎么去写作，或者在哪抱怨“哎~~郁闷，完全不知道怎么写嘛”。而是先通过文献查找，看前人在这个选题方面已经做了哪些研究，都是如何做的。通过查找文献找到跟选题有关的资料，然后对这些资料进行整理，整理不需要计较参考文献的结论和数据细节等，而是要把每篇文献的研究目的、采用的研究方法、采用的分析方法整理出来。当然参考文献中的分析方法你可能还完全不懂，但是没关系，你先把这些参考文献中使用的分析方法全部罗列出来，如线性回归、方差分析、均值t检验、logistic回归等，把这些文献中常用的统计方法罗列出来，你需要弄清楚对应关系，即每种分析方法是用来支持和实现什么样的研究目的，以及能够得出什么样的结论，认真阅读文献就能实现这一步。第三．通过上一步，你应该朦胧的知道你选题相关的参考文献中常用的统计方法名称，以及这些统计方法能够帮助实现哪些目的，或者得出什么结论，同时也不会对自己的选题那么恐惧和迷茫了，因为可能你的选题已经有前人做过了，你的论文只是“复制”一遍而已了，我说的复制是重复一遍前人的研究。在这种情况下，可以构思下自己的选题，这一步属于纯理论层面的，你需要将自己的思路具体化，比如要实现什么目的，很自然的需要什么数据分析方法也就能确定了。当然很多论文会预先设计一系列待验证的假设，也是在这一步完成，因为你找到的文献中可能会存在矛盾的结论，可能会存在一些你认为的研究缺陷（文献看多了，自然自己就会有想法出来了），提出自己的一系列假设，能够很清楚的指导后面的数据收集和分析。第四．选题、假设还有研究方法这些经过前面几步都能确定了，接下来就是要考虑具体研究和收集数据的环节了。这个环节最重要的也是首要的是弄清楚你的数据应该是什么类型的，通过哪种方法来获取。其实也容易了，因为前面你已经确定了统计分析方法，而每种方法有它特定的数据类型要求，比如是分类数据（如性别、民族、年级等）、比如连续性数据（如年龄、身高、体重、温度、长度、距离等）。分类数据简单通俗点的理解就是这些数字本身是没有意义的，是人为赋予它一定的含义，这些数据之间不存在连续性，且加减乘除没有意义，而连续性数据是数据本身有意义，且能够进行一些加减乘除运算。确定了所需要的数据类型，就大致能够知道在数据收集时，应该注意的问题。比如一份问卷调查，其中应该如何设计问题也就大致清楚了，通常问卷设计时就要考虑两种数据类型的问题，因为不同的选项设计会导致不同的数据类型。如你设计一个问题的答案选项是“有/没有”、“是/否”这种是属于分类数据，如果你的答案选项是李克特量表式“非常满意----非常不满意”这种，在处理时可以按照分类数据，只能统计出一些百分比，也可能将其按照连续数据如12345打分形式，这样可以求均值，可以做很多其他多元统计分析。因此这一步确定数据类型很关键，如果数据类型弄错的话，则收集的数据完全无用。第五．具体收集数据过程，不细说了，收集回来之后 就是数据的录入。记住一定要录入原始的数据，而不是经过加减整理汇总后的数据。数据录入格式也是有要求的，一般大致同样的情况下，都是一行代表一个个案或者一份问卷的数据，而一列对应表示的是问卷中的一个问题，即变量。因此数据录入完成后，应该是有多少样本数据，就有多少行，数据中包含多少个指标，那就有多少列。第六．这一步才是你应该开始头疼的数据分析不会了怎么办。因为到这里才开始是数据的具体分析过程了。不会怎么办，前面已经知道了分析方法，这种情况，只有找本教材，然后找对应的方法介绍学习即可，或者实在不行找人指导，找人帮忙等等。最后。分析完成后，开始整篇论文的写作。PS：还要强调一点，现在的高校导师都存在一些问题，因为我接触了那么多学生，他们的认为观点就是“我的统计检验结果不显著怎么办，那不就是说我的研究没有意义么？我的假设都是错的？”“我的结论跟前人的结果不一致啊，看来我的又错了”，这两种观点明显是错的：一、数据的来源对象发生了变化，谁规定的结论必须跟前人一致；二、请问爱迪生发明灯泡的前999次失败是没有意义么？科学研究本来就是一个证伪的过程，一次次证伪来接近真相。三、如果你的假设一定是正确的，那不需要数据验证，你可以去帮助警察破案了，因为你认为你的假设一定是对的，那破案多简单的，假设一下就好了。但是很显然，很多导师并没有把这些正确的观点传达给学生。
论文主要内容：一、论文的标题部分标题就是题目或题名，标题需要以最恰当、最简明的词语反映论文中重要的特定内容逻辑组合，论文题目非常重要，必须用心斟酌选定。二、论文的摘要 论文一般应有摘要，它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。摘要应该包含以下内容： 1、从事这一研究的目的和重要性 2、研究的主要内容3、完成了哪些工作4、获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解 5、结构或结果的意义三、论文关键词关键词属于主题词中的一类，主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词和叙词。关键词是标识文献的主题内容，单未经规范处理的主题词。四、引言又称为前言，属于正片论文的引论部分。写作内容包括：1、研究的理由2、研究目的3、背景4、前人的工作和知识空白5、作用和意义五、正文部分论文的主题，占据论文大部分篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分的反映，要求这部分内容一定要充实，论据充分可靠，论证有利，主题明确。 六、参考文献参考文献是文章在研究过程和论文撰写是所参考过的有关文献的目录，参考文献的完整标注是对原作者的尊重。不只在格式上有具体要求，在数量、种类、年份等方面又有相关要求。
1选题。选择一个合适的题目是你毕业论文最后通过与否的关键，题目是否有新意、是否研究价值等都是我们需要考虑的问题。这里需要提醒大家一点，题目不是越新越好，很多同学一味的求新，结果资料缺乏最后论文无法进行下去，我们选题前必须要衡量是否能完成这个毕业论文，这是首要前提。2查找资料。确定好选题，接下来我们就要以选题为关键词查阅资料，主要网站有中国知网、万方论文网、紫金论文网、维普论文网等。有些题目可能比较偏、比较新，资料很缺乏，那我们就必须扩大关键词，相关的资料也可以查找。3撰写开题报告。开题报告是毕业论文的必要环节，主要要回答几个问题：为什么要选这个题目？目前国内外对此课题研究到什么程度？你打算怎么研究这个课题？跟“我是谁、我来自哪里、我要到哪里去”有点像。4撰写论文。开题报告通过后，就需要正式写论文了。根据开题报告的大纲，我们谋篇布局，一边写作，一边继续充实资料，有的毕业论文可能还需要调研，从而获取一手的数据资料。开题报告的大纲可以根据实际写作的走向适时调整，调整的范围不大都是可以的。5修改定稿。完成初稿后提交导师，导师根据写作情况会提出很多修改意见，修改完成，直到导师同意定稿，毕业论文写作就完成了。后续盲审通过答辩即可。