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选题确定
文献调研
框架搭建
方法设计
数据收集
内容撰写
修订完善
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复制后使用下面结构去管理自己的论文参考资料并确定选题↓
文献管理工具
数据分析工具
写作辅助软件
【建议收藏】
（有价值、有兴趣、有可操作性、有创新性）。
技巧：通过阅读文献、调研空白领域或结合实践需求确定选题。
避坑：避免选题过大或过窄，确保数据与资料可获取性。
简洁有力，开门见山，涵盖研究目的、方法、结论和创新点。
避免使用长句、自我评价或引文，字数控制在400-500字。
从标题、方法、对象中提炼3-5个精准主题词，体现研究核心。
方法：系统梳理国内外研究现状，评估已有成果的不足与差距。
规范：引用文献需标注来源，中外文献比例合理，避免罗列式综述。
结构：分章节展开，逻辑严谨（背景→问题→方法→分析→结论）。
数据：图表需信息自足，标注清晰，避免堆砌资料。
语言：用短句、主动语态，避免晦涩术语，确保论点清晰。
规范：严格按学校或期刊要求格式（如APA、MLA、OSCOLA）。
工具：推荐使用特定软件管理文献，避免重复或遗漏。
【最后的思维导图内有推荐】
（具体重复率要看学校要求）
修改：根据导师反馈调整框架、补充论证，多次润色语言。
(领域热点×研究空白×实施条件)
(现状剖析→现存缺口→创新价值)
(理论基础支撑×实证验证方案)
(关键词组合优化×数据库精准筛选)
MarginNote/Bookxnote
Zotero/EndNote
(时间脉络梳理×主题网络构建×争议图谱绘制)
(定量研究×定性研究×混合研究决策逻辑)
(样本量科学计算×变量清晰界定×对照组合理设置)
(参与者知情同意×数据隐私保护)
(异常值识别处理×缺失值填补策略×数据标准化转换)
(SPSS基础分析×R/Python深度建模工作流)
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，主要用于社会科学领域的数据处理和统计分析。它提供了直观的用户界面，适合初学者和非技术人员快速上手进行数据分析。
R和Python是编程语言，拥有强大的库和框架支持高级统计分析和机器学习任务。这些语言允许用户执行复杂的算法和模型构建，适用于需要高度定制化和灵活性的数据科学项目。
(图表类型适配×学术规范呈现)
IMRAD结构是一种科学论文及研究报告常用的组织形式，它代表Introduction（引言）、Methods（方法）、Results（结果）和Discussion（讨论）。
(被动语态运用×专业术语规范)
(过渡语句设计×指代系统构建)
(逻辑连贯性×数据准确性×格式规范性)
(Grammarly语法校对×QuilBot语句改写)
【懂的都懂，国外AI在某些方面更好用】
注意：AI建议润色时使用，论文本身需要自己验证真实性，如果后续被检测到那就没法了，还得重写
(语义转换技巧×引文规范管理)
(影响因子评估×审稿周期考量×主题契合度分析)
(核心价值提炼×质疑应答预案构建)
(Cover Letter撰写要点×返修策略规划)
(里程碑节点设置×弹性缓冲期预留)
甘特图相对没有特别常用的软件，不妨使用FlowUs息流，有时间轴功能，可以达到甘特图效果
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还得是Typora写作+滴答清单番茄钟
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语音输入：任何输入法基本都支持语音
【网盘与知识管理】后续单独出讲解
语音输入只适合旁边没人的时候，其余场景不推荐。
后续会更新使用心得
有些甚至是付费课程的干货我基本全都分享出来了，点个赞吧！
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