你什么时候要写一篇文献综述？如果你写了一篇学术论文或学位论文，你将不得不进行一次文献回顾，将你的研究置于现有的知识范围内。这部分文献综述通常包括在引言中。你也可能被指派写一篇文献综述作为一篇独立的论文。不管是哪一种情况，内容虽然看起来略有不同，但进行文献综述的过程将遵循相同的步骤。步骤一：收集、评估和选择文献在你开始文献检索之前，你需要确定一个研究主题。如果你正在撰写学术论文或学位论文的文献综述部分，你检索的论文需要与你课题研究问题相关。如果你是撰写一篇独立的文献综述，你选择的研究主题和发现的问题需要对你接下来的研究工作具有指导作用。1、使用关键词和引文检索文献首先，创建一个与你的研究主题和问题相关的关键词列表。用于检索期刊和文章的一些有用的数据库包括：学校图书馆目录、谷歌学术、JSTOR、EBSCO、Project Muse (人文社会科学)、Medline (生命科学和生物医学)、EconLit (经济学)和Inspec(物理、工程和计算机科学)等。当你找到一篇有用的文章时，可以查看其参考文献列表，以找到更多相关的资源。尤其注意被多次重复引用的文章，它们可能没有出现在你的关键词搜索中。如果同样的作者、书籍或文章继续出现在你的视线中，一定要找到它们。在谷歌学术上你可以找到一篇文章被引用了多少次。高引文数意味着这篇文章在该领域具有较大的影响力。2、评估和选择来源你没有时间和精力来阅读这个主题上的文章的所有内容，这时候就可以通过阅读摘要以确定文章是否有用。你必须评估哪些来源最有价值，与你的问题相关。对于每一篇文献，问问自己：作者要解决的问题是什么？什么是关键的概念，它们是如何定义的？关键的理论、模型和方法是什么？研究是否使用既定的框架或采取创新的方法？研究的结果和结论是什么？该文献与该领域的其他文献有何联系？它是否确认、增加或挑战了已建立的知识体系？这篇文献是如何帮助你理解这个主题的？它的主要见解和论点是什么？研究的优点和弱点是什么？以此来确保你使用的来源是可信的，并确保你阅读的任何里程碑式的研究和主要理论在你的研究领域里。复阅的范围将取决于你的主题和学科：在自然科学中，你通常只复阅最近的文献，但在人文学科中，你可能会从一个长期的历史角度(例如，跟踪一个概念的意义如何随着时间的推移而变化)来考量。3、做笔记并引用你的资料当你阅读文献时，你也应该开始写作过程。边看文献边做笔记，这些文字以后可以纳入到你的文献综述文本中。同时注意使用引文以避免剽窃。做一个附加注释的参考书目是很有帮助的，在这里你可以编译完整的引文信息，并为每个来源写一段摘要和分析。这可以帮助你记忆已阅读的内容，并在稍后的写作过程中节省回顾时间。步骤二：查找联系和主题要开始组织你的文献综述的论点和结构，你需要确定所阅读的文献之间的关系。根据你的阅读和笔记，你可以找到：趋势和模式(理论、方法或结果)：随着时间的推移，某些方法会延续使用或被淘汰吗？主题：哪些问题或概念在不同文献中反复出现？辩论、冲突和矛盾：这些矛盾的点在哪？关键文献：是否有任何有影响力的理论或研究改变了该领域的研究方向？空白：文献中缺少什么？是否有需要解决的缺陷？这一步将帮助你确定文献回顾的结构，并显示你自己的研究将如何对现有的知识做出贡献。步骤三：规划你的文献综述的结构有多种方法来组织一篇文献综述的正文。在开始写作之前，你应该对自己的策略有一个大致的了解。根据你文献综述的长度，可以结合这些策略中的几个。例如，你的总体结构可能是主题性的，但每个主题都会按时间顺序进行讨论。1、年表最简单的方法是随着时间的推移跟踪主题的发展。但是，如果你选择此策略，请注意避免简单地列出和堆砌材料。试着分析形成该领域方向的模式、转折点和关键讨论。这些过程是如何发生的，为什么会有这样的发展，需要给出你的解释。2、专题如果你已经发现了一些反复出现的中心主题，你可以将文献综述组织成涉及主题不同方面的子部分。例如，如果你正在查阅有关移民不平等的医保政策的文献，关键主题可能包括保健政策、语言障碍、文化态度、法律地位和经济机会等。3、方法论如果你侧重点在使用的多种研究方法上，你可能需要比较不同方法得出的结果和结论。例如：看看定性和定量研究的结果；讨论实证研究和理论研究是如何探讨这一主题的；把文献分为社会学、历史和文化三个来源。4、理论文献综述通常是理论框架。你可以使用它来讨论各种关键概念的理论、模型和定义。你可能会争论特定理论方法的相关性，或者将各种理论概念结合起来，为你的研究创建一个框架。步骤四：撰写文献综述和其他学术论文一样，你的文献综述应该有一个引言，一个主体，和一个结论。你在每一篇文章中所包含的内容取决于你的文献综述的目的。1、引言引言应明确确定文献综述的重点和目的。学术论文文献综述：如果你把文献综述作为学术论文的一部分，重申你的核心问题或研究问题，并对学术背景做一个简要的总结。你可以强调这个话题的时效性(“最近的许多研究集中在x的问题上”)，也可以强调文献中的一个空白(“虽然对x的研究很多，但很少有研究人员考虑到了x的问题”)。独立文献综述：如果你正在写一篇独立的论文，给出一些关于这个主题及其重要性的背景，讨论你将要综述的文献的范围(例如，你的资料来源的时间)，并说明你的目标。你会从文献中得到什么新的理解和研究方向？2、主体根据你文献综述的长度，你可以把主体分成几个小节。你可以对每个主题、时间段或方法使用子标题。在撰写文章时，可以遵循以下建议：1）总结和综合：概述每个来源的要点，并将它们合并成一个连贯的整体。2）分析和解释：不要仅仅释义其他人的研究成果。在可能的情况下添加你自己的解释，讨论与整个文献相关的调查结果的意义。3）批判性评价：讨论你的资源的优点和弱点。4）用结构良好的段落书写。3、结论在结论中，你应该总结你从文献中获得的关键发现，并强调它们的意义。学术论文文献综述：如果文献综述是你的学术论文的一部分，需说明你的研究是如何填补空白和贡献新知识的，或者讨论你如何利用现有的理论和方法为你的研究建立一个框架。独立文献综述：如果你正在写一篇独立的论文，你可以讨论文献的整体意义，或者根据你发现的问题为未来的研究提出建议。来源
大量的查询文献，通过阅读文献将文献中和你有关的观点或句子用自己的语言整理成文章的方法。
论文文献综述怎么写
回答 您好鸭！很高兴能认识你并能为您解决问题，因为找资料和分析答案需要一定时间的请您耐心等待好吗，有答案我会第一时间给您回复的呢，希望您理解，请您稍等一会儿 文献综述是指作者在确定论文选题时，结合其他文献的观点、研究及发展的方向，最后提出自己独到的见解，还要根据自己对参考文献的认识，进行深入的、系统的、全面的论述和相应的评价。文献综述的字数也需要控制在合理的范围 第一，必须是最新几年的，第二，最具有代表性的。文献综述引用不需要太多，根据各学院要求与自己的论文要求所定，一般为13篇左右。给大家看一下大概框架。 结尾部分也是总结部分，它与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，提出自己的见解并对进一步的发展方向做出预测。 希望我的回答对您有所帮助，感谢您，祝您生活愉快！同时觉得回复很满意的话可以给个赞，谢谢亲！ 提问 一般结尾是多少个字 回答 结尾尽量控制在150个字左右差不多了呢 提问 一般这种参考文献在哪里找啊？ 回答 知乎，还有各大回答的平台，浏览器，百度都可以找到 呢 提问 好的 拜拜 更多10条
可以在知网上进行检索，能很方便的查到。
到SCI数据库中查 一种方法是利用分析功能找review类型的文献，但感觉这种不是很全
国外文献，可以上IEEE的数据库去查询，只提供查询，下载的话必须是学校包了这个库才可以优尔设计论文网 提供， 留学生课程设计，assignment 设计
1、如果论文中的综述查重率在百分之十到百分之二十之内，此篇论文综述是没有问题的。2、如果论文综述超过百分之二十的话，即使你的论文写得再好，也无法通过论文查重。需要注意的是大部分高校和机构使用的知网查重系统，在这个系统中检测论文非常严格。有可能你的初稿在其他论文查重软件中是合格的，在知网检测是重复率比其他系统的要高出很多。知网查重检测到有十三个同样的字，就会判定是重复。所以大家尽量不要直接复制，而是按照自己的理解，将这些内容表述出来。意思相近的词语使用同义词替换。
创新部分是论文的亮点，要“具体”，“恰当”地写出创新的要点。不要太抽象，要把自己的思路与现有的研究有什么不同的地方说出来开题报告一定是在文献收集和研读过程之后进行的，因为根据上面说明的逻辑。为了开题，文献收集和研读是要尽快进行的，要抓紧时间做。
一般来说,一篇综述论文的查重率在20%以内,相对安全。论文中单个段落的重复率也要注意,重复率控制在5%以内相对安全。
一、方向明确在创作论文内容之前，首先要清楚自己论文研究的方向，尽量选择自己感兴趣的，且可以在开拓与创新点上有所作为的内容。这样，在长时间的继续书写过程中，才能坚持下去。二、框架通透确定主题后，下一步是如何构建结构。确定好论文主体，根据导师的建议，就是一步一步书写论文的过程，这个过程中需要注意的事项如下：（1）、论文综述的整理。（2）、引用理论的确认。（3）、论文主体的书写三、可以适当引用数据写论文引用数据是很常见的，如果是数据较多，建议做成表格的形式，既能保证数据引用，又可以避免重复率超标，切记不要大段大段引用数据，这样就会被视为抄袭了。四、围绕论点展开讨论在写论文的时候，有一点大家要特别注意，那就是写作的时候，要围绕论点展开讨论。
“大数据”是近年来IT行业的热词，大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来，如2014年的两会，我们听得最多的也是大数据分析，那么，什么是大数据呢，什么是大数据概念呢，大数据概念怎么理解呢，一起来看看吧。1、大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。2、大数据的采集。科学技术及互联网的发展，推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题，只是面对如此众多的数据，我们怎样才能找到其内在规律。3、大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据，但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的，我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。4、大数据的挖掘和处理。大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理必须用到云技术。5、大数据的应用。大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。6、大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。 三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
很多初学者，对大数据分析的概念都是模糊不清的，大数据分析是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，很多人对于大数据分析师的印象就是坐在办公室对着电脑噼里啪啦的敲键盘，跟程序员差不多，这种想法是错误的，其实大数据分析师是一个很高大上的职业，大数据分析师通过获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，这就是一个大数据分析师的基本工作内容。大数据工程师工作内容取决于你工作在数据流的哪一个环节。从数据上游到数据下游，大致可以分为：数据采集 -> 数据清洗 -> 数据存储 -> 数据分析统计 -> 数据可视化 等几个方面大数据分析工作内容当然就是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等)或者代码(Java、Scala等)来实现上面几个方面的功能。具体说说如下：一、数据采集业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。二、数据清洗原始的日志，数据是千奇百怪的一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的"数据分析统计"能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。一些日志的字段信息可能是多余的，下游不需要使用到这些字段做分析，同时也为了节省存储开销，需要删除这些多余的字段信息。一些日志的字段信息可能包含用户敏感信息，需要做脱敏处理。如用户姓名只保留姓，名字用'*'字符替换。三、数据存储清洗后的数据可以落地入到数据仓库(Hive)，供下游做离线分析。如果下游的"数据分析统计"对实时性要求比较高，则可以把日志记录入到kafka。四、大数据分析统计大数据分析是数据流的下游，消费来自上游的数据。其实就是从日志记录里头统计出各种各样的报表数据，简单的报表统计可以用sql在kylin或者hive统计，复杂的报表就需要在代码层面用Spark、Storm做统计分析。一些公司好像会有个叫BI的岗位是专门做这一块的。五、数据可视化用数据表格、数据图等直观的形式展示上游"大数据分析统计"的数据。一般公司的某些决策会参考这些图表里头的数据。当然，大数据平台(如CDH、FusionInsight等)搭建与维护，也可能是大数据工程师工作内容的一部分。大数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。那么怎么获得数据呢?首先，我们要知道，获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。当每个需求明确以后，都要根据需要，把相关的数据获取到，做基础数据。获得了数据以后，才能够进行数据处理工作。获取数据，把数据处理成自己想要的东西，是一个关键点。很多时候，有了数据不是完成，而是分析的开始。大数据分析师最重要的工作就是把数据根据需求处理好，只有数据跟需求结合起来，才能发挥数据的价值，看到需求的问题和本质所在。如果连数据都没处理好，何谈从数据中发现问题呢?就目前而言，大数据分析日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点，以及分析方法思路的扩展，传统统计工具已经难以应对。所以我们要使用专业的大数据分析工具。大数据分析工具都有Excel、SPSS、SAS等工具。Excel、SPSS、SAS 这三者对于大数据分析师来说并不陌生。但是这三种大数据分析工具应对的数据分析的场景并不是相同的，一般来说，SPSS 轻量、易于使用，但功能相对较少，适合常规基本统计分析。而SPSS和SAS作为商业统计软件，提供研究常用的经典统计分析处理。由于SAS 功能丰富而强大，且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。以上的内容就是小编为大家讲解的大数据分析师的工作内容了，大数据分析师的工作是比较繁琐的，但是也是比较高大上的。大家在了解大数据分析工作内容的时候可以参考这篇文章，这样可以更好的理解大数据分析行业，最后感谢大家的阅读。相关推荐：《大数据分析师工作内容》、《转行大数据分析师后悔了》、《零基础学大数据分析现实吗》、《大数据分析培训课程内容有哪些》、《大数据分析方法》、《大数据分析流程是什么》、《大数据分析十八般工具》、《大数据分析12大就业方向》、《剖析大数据分析就业前景》、《大数据分析是什么》
1、文献综述是一篇相对独立的综述性学术报告，包括题目、前言、正文、总结等几个部分。2、要围绕毕业论文主题对文献的各种观点作比较分析，不要教科书式地将与研究课题有关的理论和学派观点简要地汇总陈述一遍。3、评述（特别是批评前人不足）时，要引用原作者的原文（防止对原作者论点的误解），不要贬低别人抬高自己，不能从二手材料来判定原作者的错误。4、文献综述结果要说清前人工作的不足，衬托出作进一步研究的必要性和理论价值，采用了文献中的观点和内容应注明来源，模型、图表、数据应注明出处，不要含糊不清。5、文献综述最后要有简要总结，并能准确地反映主题内容，表明前人为该领域研究打下的工作基础，所有提到的参考文献都应和所毕业论文（设计）研究问题直接相关。写文献综述注意事项搜集文献应尽量全。掌握全面、大量的文献资料是写好综述的前提，否则，随便搜集一点资料就动手撰写是不可能写出好的综述。注意引用文献的代表性、可靠性和科学性。在搜集到的文献中可能出现观点雷同，有的文献在可靠性及科学性方面存在着差异，因此在引用文献时应注意选用代表性、可靠性和科学性较好的文献。引用文献要忠实文献内容。由于文献综述有作者自己的评论分析，因此在撰写时应分清作者的观点和文献的内容，不能篡改文献的内容。引用文献不过多。文献综述的作者引用间接文献的现象时有所见。以上内容参考 百度百科-文献综述
文献综述是对论文选题研究现状的梳理，但并不仅仅是把文献进行简单的堆砌与罗列，而是需要在总结梳理别人研究的同时，对已有的研究做出评价，也就是说有述有评，这也是为什么文献综述也叫做文献述评的原因。
综述内容侧重点文献综述具体模式结构一般为一下四种:1、研究背景/研究目的与意义一- 研究现状-评述一一参 考文献;2、前言一研究现状及主要观点一--目前研究中存在的矛盾与不足一一参考 文献;3、目前研究的主要方向和观点一一 目前研究中存在的矛盾与不足一一参考文献;综述一- -国 内研究的综述一作者对以 上综述的参考文献。1、研究背景/研究的目的与意义这一部分，我们要写明选择该课题的原因、目的、意义、学术背景、目前状况、争论焦点、编写过程，介绍收集资料的范围等，使读者对综述有一个轮，廓性的了解。内容简明扼要、突出重点、字数一般在200-300字之间。2、研究现状研究现状是文献综述的主体，叙述某一时期某一学科领域的现状、水平和成就。依次综述各个问题，列举出各种观点、理论、方法、数据，并对每一项内容提出自己的看法和评价;列举历年来的成果、数据;进行数据分析，进行推演和论证。研究现状的写作思路大致可分为三部分:第一部分:概括所选文献的研究重点以及研究手段、研究结论;第二部分:分析和评价这些文献作出的贡献、影响以及优缺点;第三部分:整合总结，提出可以改进的方向以及进一步研究的切入点。3、评述评述就是对前面内容做的一个总结，可以指出自己论述内容有哪些优势，存在哪些不足(问题)，以及解决问题的方法(思路)和解决问题的条件，也可以预测今后的发展方向，提出未来的展望。评述，也是一个结语，是为了突出重点的，一般在200-300字为宜。4、参考文献就是在论文综述中引用和参考的文献，应当详细列举并注明篇目、作者、出处等。
1、选定题目：选定题目对综述的写作有着举足轻重的作用。选题首先要求内容新颖，只有新颖的内容才能提炼出有磁石般吸引力的题目。2、查阅文献：题目确定后，需要查阅和积累有关文献资料。建议查阅外文期刊，少看或者不看中文文献。二找好关键词。找出所有与之有关的SCI、Ei等数据库的英文文献。这点要做到100％，绝不漏掉哪怕一篇文献。把所有的相关文献，下载，用可识别的文件名存起来。3、文献缩写：每篇文献都要用最简单的标记缩写，来区别彼此。阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主体部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。4、速记本：由于文献特别多，一些重要的文献，当时觉得重要，过几天可能就想不起来了。所以给文献划分等级，很重要。掌握全面、大量的文献资料是写好综述的前提，否则随便搜集一点资料就动手撰写是不可能写出好多综述的，甚至写出的文章根本不成为综述。5、检查审核：仔细推敲，查证核实了。检查，再检查。初稿形成后，按常规修稿方法，反复修改加工。需要不同时间不同心情下检查。等到看完所有的文献，一篇“半自己”的综述就出来了。