一、选题与准备阶段（1-2周）
确定选题 - 从课程、导师建议或社会热点中选择，需具备价值、可操作性和创新点。例如将“大数据研究”细化为“基于机器学习的电商用户流失预测研究”。
- 避免宽泛题目，如直接用“企业员工激励机制问题”，可改为“基于马斯洛理论的激励情境分析——以某企业为例”。
文献检索与综述
- 使用知网、万方等平台检索近5年核心期刊论文，筛选与主题相关的研究，分析研究空白。
- 撰写文献综述时，需总结前人研究，指出不足，并提出自己研究的创新点。
二、开题报告阶段（2-3周）
撰写开题报告
- 包含研究背景（行业痛点+理论缺口）、研究问题（1-2个核心问题）、技术路线图和进度计划（甘特图）。
- 通过开题答辩获得导师反馈，调整研究方案。
三、论文撰写阶段（4-10周）
规范结构
- 封面： 包含标题、作者信息、学院、指导老师及提交日期。 - 摘要
- 关键词：3-5个核心词汇，反映研究主题。
- 目录：列出各章节及页码，便于阅读。
- 引言：说明研究背景、目的、意义及方法。
- 文献综述：总结前人研究，分析不足并提出创新点。
- 研究方法：详细描述数据收集（如问卷调查、实验设计）和分析方法（如统计分析、案例分析）。
- 结果与讨论：展示数据结果，分析其意义，并与已有研究对比。
- 结论：总结研究发现，提出实践建议。
语言与规范 - 使用简洁直白的语言，避免复杂句式。引用文献需标注来源，确保学术诚信。
- 每完成部分后自查可读性，必要时修改润色。
四、修改与完善阶段（10周后）
反复修改
- 根据导师反馈和自我检查，调整论文结构、优化语言表达。
- 确保图表清晰、数据准确，避免遗漏关键信息。
格式规范
- 按学校要求调整字体、字号、页边距等排版，确保论文美观易读。
五、提交与答辩准备
提交前检查
- 核对参考文献格式、页码连续性，确认无遗漏。
- 提交电子版和纸质版论文。
答辩准备
- 深入理解研究内容，制作PPT辅助演示。
- 练习回答评委提问，突出研究创新点和实际应用价值。
写作建议：
全程保持与导师沟通，善用学术数据库（如知网、万方）获取资源，避免依赖AI生成内容。时间管理可通过甘特图规划进度，缓解拖延症。
