用户增长与运营实战研究论文摘要

改完感觉醍醐灌顶，又没有被伤到自尊，仿佛和一位和蔼的老教授进行了一场课题讨论。从言语间能感受到审稿人对我的研究领域非常在行，但点到为止又不说破，给我自己参悟的空间。我导师说我运气太好了，遇到这么善良又懂的审稿人。你可以联系北京译顶科技，我身边朋友都是找他们家做的。

1、摘要是论文主要内容的概括，从摘要上就能看出作者整篇论文的主要内容和主要观点。

2、摘要的写法既有可以遵循的规律，比如要写清楚论文的研究背景、主要内容、研究方法、得出的主要结论、研究的意义和不足等。但也不是一成不变的僵硬的东西，作者可以根据实际情况灵活调整。

3、摘要一定要紧扣题目。

注意事项

1、摘要中应排除本学科领域已成为常识的内容；切忌把应在引言中出现的内容写入摘要；一般也不要对论文内容作诠释和评论（尤其是自我评价）。

2、不得简单重复题名中已有的信息。比如一篇文章的题名是《几种中国兰种子试管培养根状茎发生的研究》，摘要的开头就不要再写：＂为了……，对几种中国兰种子试管培养根状茎的发生进行了研究＂。

3、结构严谨，表达简明，语义确切。摘要先写什么，后写什么，要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯，互相呼应。摘要慎用长句，句型应力求简单。每句话要表意明白，无空泛、笼统、含混之词，但摘要毕竟是一篇完整的短文，电报式的写法亦不足取。摘要不分段。

简要概括四个内容：研究课题的重要性和目的、研究的主要内容和主要方法、研究得到的结论以及研究结果有什么意义。

把国内外与研究课题相关的论文进行整理总结，并用自己的话表述出来，研究现状包括：主要学术观点、前人研究成果和研究水平、争论焦点、存在的问题及可能的原因等。

请记住，不管你用什么样的方法和手段，写论文的第一个目标就是搭建好自己的框架，也就是确定论文的大致目录。接下来就看看一个完整的框架是什么样吧！

1.摘要（Abstract）

标准摘要五句话，包含五个层次的内容：

介绍：为什么要进行本项研究，现状中本项研究的缺失或者做了但是存在不足；

方法：用什么方法做这个研究；

数据：用什么样的数据来验证你的方法；

结论：从研究中得出什么结论；

意义：得出的结论对研究领域和实践有什么意义（理论与实践意义）

2.引言（Introduction）

研究背景（Research background）：目的是证实该研究问题的重要性。如这一类问题造成的损失很严重，因此研究这一问题很重要。

研究问题（Research problem）：在上述的这一大研究背景下，要做什么问题（或者方面）的研究；在上述的这一大研究背景下，这一研究可以在哪些方面解决现存的实际问题。

研究现状：别人已经做了哪些东西，别人已经做过什么，发现了什么样的问题？

现存的研究有什么问题与不足：别人有什么没有做过？为什么别人没有做得更好？并说明这些研究不足会带来严重后果。

本研究的目标（objective）和研究范围（scope）：本研究弥补这些问题中（这些没做过或者做过没做好的问题中）的哪些不足，采用什么研究方法去弥补不足。陈述本项研究的范围局限，并高度概括本论文研究结论。

文章结构：本论文的后续部分的基本内容架构。

3.文献综述（Literature review）

Literature review证明与说明两件事情：一是研究目标的设定是有意义的；二是你在本研究中采用的方法是可靠的、有效的。包括三个层次的内容：

对选题（你找到的研究问题）的理由：即对做过没做好或者没做过的研究问题，在这个研究领域，针对research problem而言，让读者明白本项研究是有意义的；

现存文献中对本文值得参考并可借鉴的东西，包括分析工具和成果；

非相关或者相邻研究领域值得借鉴的东西，侧重于可借鉴的研究方法。

注意：与就确定了研究方法。补充说明：注意introduction 中的研究目的与研究范围的区别。Scope：如洪水发生后带来10个后续问题，本研究只考虑了6个关键问题。在Literature review 与中应该对scope进行说明和辨析，即说明我为什么留下这6个问题，去掉其他4个问题。小结：文献综述不是综述文献，而是去找到问题，不是为了综述而述。并不在于对所有的相关文献作详尽描述和总结，应该是对相关研究现状的高度概括。至此，已经把研究问题、研究目标、研究方法明确了，并且对它们已经证明了、辩护了。

4.方法（Method）

此部分主要是对方法的描述。包含三个方面的内容：

研究策略（Research strategy）：总概研究过程。要做这样的一个研究采用一个什么样的研究策略：即所采用的研究思路。

数据采集的方法：建立在对研究问题深入认识的基础上，需要采集什么样的数据（变量）。这里的数据的概念是泛泛的，不是指具体的数据，而包括数据结构、变量（考虑的因素）。

数据的分析方法：

如数学分析、逻辑分析（推理）、统计模型等数据分析方法。统计模型（模型的建立、模型校验（模型计算）、模型推断（在算的过程中所推断出的一些结果）、模型评价与对比）。