jms雪原
你的经管类论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。正文部分是论文的核心，是体现研究工作成果和学术水平的主要部分。国家标准GB7713-87对科技论文正文部分的编写格式没有明确要求和规定。科技论文的结构形式取决于科研成果的内容。不同的科研成果，需要用不同结构形式的科技论文来反映。因为不同学科领域的科研成果，在研究方法、实验观察过程、逻辑推理、结果表现形式等方面不同。 选择参考文献技巧所引用文献应是与论文主题密切相关的、最主要的文献。反映论文研究的基础和科学依据，反映作者尊重他人研究成果，严谨的科学态度。因为编辑在初审时对文稿的参考文献进行的分析，是决定论文取舍的因素，因此，掌握选择参考文献技巧是必要的。选择参考文献应考虑引用量、语种、出版时间、来源和著者等5个方面。 附录与注释 设立附录材料的原因包括：为论文占有材料的完整性，但在正文中有损条理性和逻辑性；材料过长；对专家有用而对一般读者可有可无材料、不可多得珍贵、罕见材料等。 审稿是论文发表所必须经历的过程，是由科技论文的特点决定的，科技论文是经同行评价后，才被接受的原始科学出版物。审稿即接受同行评价，主要评价论文在创新性和科学性方面是否具有发表价值。不同国家、不同出版物审稿制度不同，但国内学术期刊采用的审稿制度一般是“三审一定制”，即：编辑初审、专家评审、终审和审定。有的作者不列参考文献。有的作者认为，参考文献列得多，表示知识面宽，所以把自己见过的文献统统列出，其中一些连作者自己都可能已感到浪费了时间和精力。有的作者写作过程中没有记录参考文献的名称、出处，查补工作量大，抄录一些同类书目了事。有的参考文献过于简单，往往列上一两个同行皆知的大部头书名。有的作者列出的参考文献，而审稿人明知作者无法获取该参考文献，所以拒绝评审。决定科技期刊论文采用、退修或退稿的因素较多，主要包括：论文的学术水平，即新颖性、创造性、理论性等，学术水平决定于作者的选题、研究深度、信息掌握情况等方面。写作水平与写作经验。体现在对科技论文的理解、论文各要素的写作、文句、思路与结构、逻辑性等方面。写作态度和投稿研究。 
怎样选择毕业论文选题如下文一、论文的选题包括的范围要小、要具体一般来说宜小不宜大，宜窄不宜宽，题目太大把握不住，考虑难以深入细致，容易泛泛而论。有些大学生认为毕业论文多则上万字，论文的选题越大越好，岂不知选题越大越空洞，不能准确的、具体的去阐述，而应该结合自己实际，从小处着手，仔细研究，把选题做精，做透彻，做具体。二、论文的选题要有实用价值，不能脱离实际有些大学认为，学问越深越好，选一些别人陌生的领域去研究。其实不然，论文的选题要和实际生活紧密联系，要和大众关心的话题中去挖掘，引用自己所学的知识去解决问题，具有现实意义，有助于进一步论文整体面貌和特点。三、论文的选题要新颖，要有独到见解一篇成功的毕业论文，选题要有新意，何为新意，就是论文中要有新观点、新看法、新见解，标题是一篇论文的灵魂，好的标题可以吸引人们的眼球。只有这才能达到有所发现，有所发明，有所创造，有所前进。四、论文的题目要规范，言简意核选题应简明、具体、确切，能概括论文的特定内容，有助于选定
一、如何选题 确立论文题目，就是确定研究的目标，研究的主攻方向。考生在选题时应该注意以下三点： 1、论题要大小适中。题目不要太大，尽量"小题大做"。 2、注意研究角度要有新意。进行科学研究，就是找问题，没有新问题就谈不上研究，更谈不到创新，论文也就没有写作的价值，因此，确定研究方向只有从新的角度去研究、研究以前没有人研究过的问题，或者是研究过探讨过但说法不一的问题去分析论证，才会得出与众不同的结论，才会见出新意。 3、要知己知彼。在选题中，要了解本专业本领域中已有的科研成果，了解别人已经解决了什么问题，还存在什么问题;是否有争论，争论的焦点是什么;那些方面的研究较薄弱，那些方面的研究尚待开拓等等。只有知己知彼才能避免重复和雷同。
很多人都想进入数据分析这一行业，但是对数据分析的方向不是很了解，很多人都认为数据分析是需要安静下来分析数据的，不需要多么强的表达能力，其实这是不对的，数据分析工作是有很多方向的，不用的方向对人才有不同的需求，一般来说，数据分析的方向大致可以划分成四大方向，分别式数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。首先说一下数据分析这一个方向。数据分析包括数据运营和商业分析 。数据分析是业务方向的数据分析师。这是很多人都能够进入的数据分析行业，也是很多人从这个方向成为了数据分析师，在数据分析行业中，业务方向的数据分析师最多。正因为人数最多，所以这类岗位的人才质量参差不齐。有的数据分析师也只是会Excel表。当然数据分析师是一个基础岗位，如果专精于业务，更适合往管理端发展，单纯的工具和技巧很难拉开差距。数据分析的管理岗，比较常见的有数据运营经理和总监，数据分析经理等，相对应的能力是能建立指标体系，并且解决日常的各类问题。第二说一下数据挖掘，数据挖掘是技术方向的数据分析师岗位，有些归类在研发部门，有些则单独成立数据部门。数据挖掘工程师需要很多的数据分析技能，具体体现在数据挖掘工程师要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧。数据挖掘工程师，除了掌握算法，同样需要编程能力去实现，不论R、Python、Scala/Java，至少掌握一种。但是数据挖掘工程师必须精通SQL。然后说一下数据产品经理。大家都会觉得数据产品经理这个岗位比较新兴，具体就是公司数据产品的规划者。是真正意义上的数据产品经理。就目前而言，数据量与日俱增，此时会有不少数据相关的产品项目。这些当然也是产品，自然需要提炼需求、设计、规划、项目排期，乃至落地。从职业发展上看，数据分析师做数据产品经理更合适。普通的产品经理，对前端、后端的技术栈尚未熟悉，何况日新月异的数据栈。这个岗位尤其适合对数据特别感兴趣的人。最后说一下数据工程师，数据工程师是一个不错的发展方向，因为数据挖掘需要了解算法/模型，理论知识要求过高，自己学习不容易突破自己。选择更底层的工程实现和架构，也是出路，薪资也不会低于数据挖掘/算法专家。数据工程师，可以从数据分析师的SQL技能，往数据的底层收集、存储、计算、运维拓展。往后发展则是数据总监、或者数据架构师。以上的内容就是小编为大家讲解的数据分析行业的具体的发展方向了，大家在选择数据分析行业的时候一定要好好的分析自己究竟适合哪一个职业，只有找到自己适合的职业，才能够一直有成就感，从而能够更深入的学习。如果不适合，那么除了浪费时间，还带来了挫败感。
