概述部分为对整个文章的内容的简单提要。而中文摘要是文章内容不加注释和评论的简短陈述，应以第三人称陈述，它应具有独立性和自含性，即不阅读全文，就能获得必要的信息。

摘要和概述在论文写作上差别不是很大.都写在文章的开头，对文章内容做总体的概括性的描述。

论文的概述与摘要区别为：内容结果不同、内容大小不同、目的不同。
一、内容结果不同
1、概述：在简介中结果则可以省略不写，这是因为正文中专门有一节写结果，不必在简介中重复。
2、摘要：摘要必须把主要研究结果列出。
二、内容大小不同
1、简介：简介可以相对比较简短。为了缩短篇幅，可以用一两句话简单介绍一下某研究领域的重要性、意义或需要解决的问题等。
2、摘要：摘要摘要仅有5句话，第一句话是假设，第二、三句话是研究内容，第四、五句话含盖了研究方法和研究结果。

摘要应具有以下几种特点：独立性和自明性[2]，即摘要的内容应包含与论文同等量的主要信息，有数据、有结论，是一篇完整的短文，不阅读论文的全文，就能获得必要的信息，可以独立发表或使用；准确性和完整性，摘要是原文内容经过高度浓缩的短文，是原文的精华[3]；学术性与通用性[3]，摘要在写作过程中应当注重学术性，使用规范的、通用的科学语言、单位；简练性与概括性，摘要必须离异明确、言语简练，分清其中内容主次，避免通篇冗长、侧重点不明[3]。

科技论文的摘要大致可分为三种类型：报道性摘要、指示性摘要、报道指示性摘要。不论何种类型的只要，其基本要素，即目的、方法、结果和结论应是完整的。对于不同类型的摘要，写作的侧重点要素也有所不同。例如对于报道性文摘，方法、结果宜写得详细，目的可以写得简单；对于指示性文摘，目的宜写得详细，方法、结果、结论可以写得简单。

概述”大致有以下几种情况：

一是科技论文的选题概述。这类概述主要对论文选题的相关信息进行阐述，包括论文选题背景、选题意义、目前研究状况、研究重点、研究前景以及对研究方法的简介等内容。这部分内容在写作时要求客观、公正。

二是对科技论文全文的概述。这里所说的科技论文，是指已经完成的论文。在精读理解科技论文原文的基础上进行提炼，通过勾划、摘录要点，同时反复对比参照原文，反复参看原文，最终修饰润色而成。这类概述可以比较直观展现作者的核心观点，使读者了解其核心要点。写作时，需要注意抓住论文的要点，如作者观点、论点、论据等，同时要做到尊重原文，不加入个人观点、评论。但这并不意味着应该大量的引用原文，恰恰相反，这是要尽力避免的。

三是“概述”类科技论文，即综述类论文，通常由学科内权威执笔。这类科技论文通常是指对某一方面进行简单扼要的阐述，如某种技术、某种物质、某项研究进展、某领域争议问题等。这类概述论文在写作时，对研究对象的阐述较为全面、公正，但并不就其中的某一点或某一问题进行更为深入的探讨或解释。“概述”类科技论文是作者在大量阅读文献、知识积累的基础上写就，要求作者对研究对象有比较深刻的认知，只有这样才可以做到“化繁为简”，重点阐述研究对象的特征。

论文的简介与摘要区别为：内容结果不同、内容大小不同、目的不同。
一、内容结果不同
1、简介：在简介中结果则可以省略不写，这是因为正文中专门有一节写结果，不必在简介中重复。
2、摘要：摘要必须把主要研究结果列出。
二、内容大小不同
1、简介：简介可以相对比较简短。为了缩短篇幅，可以用一两句话简单介绍一下某研究领域的重要性、意义或需要解决的问题等。
2、摘要：摘要摘要仅有5句话，第一句话是假设，第二、三句话是研究内容，第四、五句话含盖了研究方法和研究结果。
三、目的不同
1、简介：简介目的是让读者首先了解一下论文的内容，以便决定是否阅读全文。
2、摘要：摘要目的是对一项科学研究工作或技术实践的总结，对研究目的、方法和研究结果的概括

本论文的内容一些大概的东西.

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www.rixia.cc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。

论文的概述一般包括选题背景，现在的研究状况，研究的前景之类，通俗的说就是说说为什么选这个题目，注意，在写概述时要客观，不要说什么研究兴趣之类的。
包括“综”与“述”两个方面。所谓综，即为综合，就是指作者必须对现有的大量素材进行归纳整理、综合分析，而使材料更加精炼、更加明确、更加层次分明、更有逻辑性。所谓述，即为评述，是对所写专题的比较全面、深入、系统的论述。因而，综述是对某一专题、某一领域的历史背景、前人工作、争论焦点、研究现状与发展前景等方面，以作者自己的观点写成的严谨而系统的评论性、资料性科技论文。

综述反映出某一专题、某一领域在一定时期内的研究工作进展情况。可以把该专题、该领域及其分支学科的最新进展、新发现、新趋势、新水平、新原理和新技术比较全面地介绍给读者，使读者尤其从事该专题、该领域研究工作的读者获益匪浅。因此，综述是教学、科研以及生产的重要参考资料。

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，应该如日夏养花网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www.rixia.cc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。

　　每年毕业季时,各高校的毕业生都需要完成毕业论文的写作后才能顺利毕业.毕业论文是每一个毕业生都避免不了需要完成的,这是高校考察学生综合分析能力的一个过程,同时也是培养学生解决实际问题能力的一个重要教学环节,学校也会根据毕业论文查重的结果来作为一个考核标准,从而去判断其是否能够授予学位证书.下面学术堂就为大家介绍毕业论文主要写什么?
　　1、论文标题
　　论文的标题是我们在刚开始写作毕业论文时,就首先要先明确的.论文标题的选择要适度,范围不能过大或是过小,如果选择的范围过大,那么在后期写作的时候就会导致论文的内容比较分散,造成主题不明的情况.可范围如果过小的话,那么则又会导致写到一半发现无内容可写,这样论文的总字数就可能会达不到要求.标题是居于我们论文当中第一行的居中位置,且字体通常要比正文内容的字体稍大一些.
　　2、论文的中英摘要
　　通常我们在写论文摘要的时候,一般都是中文摘要在前英文摘要在后.摘要内容需要我们将论文的研究目的、方法、结果和结论等,通过围绕主题简洁进行展开,主要是需要将重点部分介绍清楚,通常一万字的论文当中中文摘要有200-300的字数就行,英文摘要不超过250个实词.
　　3、关键词
　　关键词也可以叫做论文的主题词,是我们从论文当中选出来为论文的搜索提供方便,通常选择3-8个词用比较显著的字体另起一行,排在摘要的左下方位置.
　　4、正文内容
　　论文的正文部分是我们论文当中最重要而且是最精彩的部分,也是我们整篇论文当中是最核心的部分.通常正文内容应包括有开头、本论以及结论三个主要部分,是论文的实质内容体现.
　　5、参考文献
　　参考文献的引用对于我们这些刚接触到学术论文写作的学生来说,是必不可少的一个部分.我们在搜集参考文献的过程中也能提高我们的见识增广我们的视野.

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。

可以写 私信我

论文是教育科学研究成果的主要表述形式之一。就是专门针对一个问题进行深入探讨和讨论的文章。
一般讲，这个问题都是很复杂的，很大的，比较重要，或者有新发现的问题。再大一些，可以叫做“课题”。
论文可以很多人一起完成，也可以由一个人来完成。
一般大学学士、硕士和博士学位的获得都要通过论文答辩，就是导师会针对你的论文来问你一些问题，请keAMukfM你回答，根据你的回答和论文情况来看你是否有资格获得学位。 知道了吧 要用我的呦~