毕业论文写起来好烦

其实也不要烦，只要遇到对的人，很简单的是，本来就是只有会不会的问题，并不是很难的，还是蛮多人很懂得，如：

我刚完成一份论文，写这个是很烦，还要一遍遍修改。可以把写论文当做一个过程而不是结果吧。

论文是毕业的最后冲刺啦，加油，坚持就是胜利！压力大试试放松一下，放松过后有了精神，继续完成论文！朋友加油，相信你会完成你的论文，完成你会有一种成功感，aza aza fring！

我都没写，直接复制别人的，或者在百度去搜索，按照你的专业去找，说实在的，真正自己写出来的人没几个。

写毕业论文不一定能通过学校的考试，论文必须具备通过学校考试的素质。很多学生对此感到困惑，尤其是毕业论文的写作技巧，不知从何说起。事实上，要写出好的毕业论文，你需要有一定的基础，才可以找到一些信息。

不要焦虑，前期就是这样，你没有五六版的流程，怎么能顺利毕业，不要不毕业答辩想象的太恐怖，放松心态一定能过的。十个里面也就抓一个。

我觉得毕业论文比高考写作文都难。

当初我还是提前写毕业论文的，放寒假之前论文选题也选好了，在12月25日，论文指导老师在我们小组群里还发了开题报告模板、任务书模板、课题申报表模板，说1月8号都要把这三个表给填好提交了。放寒假后，我是发愁自己下学期没课，就等着面试找工作啦。但是，想要顺利毕业，这论文还得写好，为了早日把论文写完，我寒假就开始在家用电脑开始写了，我是在网上找的硕士论文模板写的，我的论文选题是哈佛分析框架下美的集团财务分析研究，这是我的论文老师建议我选题的，说财务分析这个每年都有好多人写，想要新颖一点，建议我写哈佛分析框架下某企业财务分析研究，我就选了美的集团，选题我是很满意的！

寒假写了有一个星期，开学后又写了半个月左右，然后我把自己写的初稿以电子版形式发到了指导老师的邮箱里，3月初我就开始四处面试找工作了，然后3月12号我就在离学校坐车都要1个半小时的地方上班。我可谓是我们班第一个把初稿交给老师让老师看的，自己还可骄傲呢！

到了4月15号，我还在想，难道是自己写的很好，怎么老师也不说我哪里写的不好，要修改呢，然后和老师发消息，问有没有看完我的论文，有没有什么地方要改正的，老师说发给我了，问我没收到吗？我当时都懵了，自己一是忙工作，没有及时看老师发来的消息，发现老师4月3号都发给我了，我赶紧和老师道歉，说自己没有看到消息。

打开老师发来的论文，我的天哪，好多老师批注需要改正的。我在上班，只能上班中午休息那会时间，还有周日休息的时间去改论文了，所以说写论文真的很难很愁人呀！

肯定比较烦，但是毕业论文就是对大学一次总结还是要好好写

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,其中涉及到有医学类、护理类、人文社科类、教育类、经济学类、心理学类等，单凡需要用到数据分析的论文。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。其实完成前面的每一步，到最后写文献综述以及讨论时，自然就会得心应手了，很少会需要绞尽脑汁甚至东拼西凑。