excel关键词比较下载_excel表格(2024年12月最新版)
读研必备:如何高效查找文献 暑假期间,我已经进入了实验室,但这一周才开始学习如何查找文献。老师直接发了很多文献给我,所以我也没自己动手查过。现在分享一下我的学习心得。 【我的任务】 需要找到关于两个自变量之间是否有交互作用的文献。因此,我的关键词就是这两个自变量。 ️【目前我学会的方法】 1⃣️Web of Science:先确定关键词的范围,比如“标题”或“主题”。然后输入关键词,比如“feedback”,点击“搜索”。之后可以对搜索结果进行二次筛选,比如选择“出版年份”、“文档类型”和“研究领域”。 2⃣️Sic-Hub:可以输入文献名或DOI号进行搜索和下载。我主要用文献名,因为每次搜DOI号都显示“未找到”。不过以前确实用过,不知道现在怎么了。 3⃣️织网:这个方法大家在写本科毕业论文时应该都用过。使用高级连锁查关键词,效果很好。 ️【文献整合】 1⃣️小绿鲸app:建立不同的文件夹,存储不同类型和主题的文献。这个软件用起来简单,翻译功能还可以,但有些语句不通顺,需要自己再看。 2⃣️Excel:将看过的文献进行归类总结。我觉得不总结就会忘,不对比就看不出差异。不过我刚开始用,表格中的总结不太好,最近看的文献也少,表头可以根据自己专业的重点来添加。 【问题】 1⃣️我听学姐说Web of Science有一个文献传递功能,可以发送不能免费下载的文献给自己,但我目前没找到。 2⃣️查关键词有时不一定能找到,因为在不同的文献中很多表达不一样,所以可能找不到自己想要的文献。 3⃣️文献重点提炼不出来。希望和大家一块讨论~
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数据分析大咖都在读哪些书? 嘿,大家好!我是阿提,一名在职的数据分析师。最近很多朋友问我,想转行做数据分析或者提升自己的数据分析技能,该看哪些书。今天我就来给大家推荐几本数据分析界的大咖们都在看的书,希望对你们有帮助! 《数据之美》 这本书教你如何制作完美的可视化图表,挖掘大数据背后的意义。它循序渐进、深入浅出地讲解了数据可视化的步骤和思想,真的是一本宝藏书籍。 《用数据讲故事》 这本书从数据可视化和故事两个关键词出发,讲解了如何把枯燥的数据变成生动的图表,然后串联成自己的想法。对于那些喜欢讲故事的人来说,这本书简直是神器。 《数据化管理》 这本书以故事的形式介绍了传统零售及电商的数据分析指标及方法,浅显易懂,特别适合对零售感兴趣的新手入门。 《精益数据分析》 犨🙦줹橀用于那些想要深化提升数据分析业务技能的人。它更偏重业务方面,对于那些渴望培养业务洞察力的数据分析师来说,这本书会有很大的帮助。 《谁说菜鸟不会数据分析》 抨🙦줹槉멀合数据分析的初学者。它采用菜鸟与数据行家一问一答的方式,串联起整个故事。书中还涉及到Excel公式和数据可视化表格的应用,都是一些比较基础的操作方法。 《Python编程从入门到实践》 𛊨🙦줹槚编程教学之道,一是重在实践,二是循序渐进。通过巧妙的实战项目,激发和保持学习的热情,让学习渐入佳境。无论你是初次尝试编程,还是打算拥抱人工智能,这本书都会成为你的最佳起点。 《Python学习手册》 如果你想动手编写高效、高质量并且很容易与其他语言和工具集成的代码,这本书将快速地帮助你利用Python提高效率。本书基于Python专家的流程培训课程编写,内容通俗易懂。 《统计学入门很简单》 这本书主要面向那些想要从日常繁忙的工作生活中抽出一点时间来了解如何处理信息的人。它用容易理解的方式(图解)教会科学决策工具! 希望这些书能帮到你们,每天进步一点点,跟着阿提,从0到1带你成为数据分析大佬!
5步搭建素材库,速搜! 你是否每次写作时都需要上网搜索半天才能开始动笔?明明看到好的标题、好的内容都收藏了,但为什么要用的时候却怎么也找不到? 今天这篇文章主要分享如何搭建素材库以及如何快速搜索素材库的内容。以下是我整理了博主们分享的,并结合实际运用的经验方法,最后一招超实用,看完用起来,立马提升写作效率。 如何搭建素材库 1️⃣ 确定分类 灵感库 爆文/标题/选题库 案例/故事库 金句/梗库 图片/封面库 2️⃣ 收集素材 随身携带本子,随时记录灵感。 手机备忘录、各类笔记APP,看到有用的素材就丢进相应分类里。 电脑建立文件夹、Excel表格,文件夹层级清晰,Excel记录筛选方便。 给素材添加关键词和标签,便于快速查找运用。 快速搜索素材库内容 关键词搜索:在标题中根据分类或者自定的某一类别添加关键词。 添加标签:与标题的关键词互补,标题放不下的关键词可以添加多个标签,方便搜索。 超链接:建立Excel表格,写好标题右键点击方格超链接,可以直接链接到文章的文件夹或者文章本身。这个表格就是超级索引,再也不用满盘翻找。 ᦜ素材库也不用担心没东西写。阅读和写作都是一个长期积累的过程,让我们每天都进步一点点!
农行网申攻略,细节制胜! 进入农行的第一步就是通过网申,但有些同学可能觉得网申很简单,所以把所有时间都花在准备笔试上。其实,农行的网申通过率只有30%左右,如果不认真对待,最后网申没通过,一切都是白费。下面给大家分享一些填写网申的小技巧吧! 关键点 银行在网申时会使用关键词匹配技术来筛选简历,所以首先要知道机筛的关键词是什么(比如学历、专业、证书等)。比如,大学英语六级必须写成全称“CET-6”,不能写成“CET6”,否则机筛是不予通过的。 身高 银行对形象有要求,所以身高也是比较在乎的点。男生要高于170cm,女生要高于160cm。身高可以虚报2-3cm,但不能太夸张。 成绩 成绩是学生学习能力的最好体现。一般情况下,成绩在专业排名最低不能低于50%,单科不能低于80,不然会被认为学习态度有问题,容易被筛。要把最高成绩排第一,次高成绩排最后,中间由高到低降序写。 外语 如果有专业的外语等级证书,像英语四六级、雅思等,明确列出证书名称及等级分数。例如:英语六级,分数550分,具备良好的英语听说读写能力,能够流畅阅读英文金融文献和进行商务英语交流。 ꁥ银行工作相关的特长。比如:能够熟练使用Excel、SPSS等数据分析软件,快速准确地处理各类金融数据。或者展现沟通能力和团队协作能力的特长,例如:擅长演讲和辩论,多次在学校比赛中获奖,能够有效地与团队成员和客户进行沟通交流。 𗥤𝜧 如果有与银行相关的实习经历,重点描述。采用倒叙方式,先列出最近的工作经历。描述工作内容时,突出重点和成果。例如:“在xx担任财务助理期间,主要负责财务报表的编制和分析工作,为公司提供了准确的财务决策依据,有效降低了公司的财务风险。” 网申结束一个月内,各大银行的笔试就陆续开始了,下面给大家分享一下我笔试时的备考资料: 教材:银行一本通(内容覆盖广泛,讲解详尽易懂;收录各银行试题,题目分析透彻) 课程:沈文韬银行(结合真题重点讲解高频考点;会总结各种答题模板和背诵口诀) 资料:中公3500+历年真题(包含了所有的考试题型,答案条理清晰,完整可靠) 希望这些小技巧能帮到大家,祝大家都能顺利通过网申,拿到心仪的offer!ꀀ
0基础如何快速入门数据分析? 很多朋友问我,如何从零开始学习数据分析?特别是文科生,担心自己理科思维跟不上。其实,没有什么知识是天生就会的,最好的方法就是勇敢尝试。 数据分析入门其实很简单 初学阶段:Excel 首先,掌握Excel的基本功能是关键。以下这些关键词你一定要掌握:透视表、筛选、多列排序、折线图、直方图、双坐标图、数据导入分隔设置、VLOOKUP、SUM、COUNT函数、冻结首行。这些功能足够你应付日常的数据分析工作。 进阶学习:Sql Sql语言相对容易上手,但精通需要时间。建议先去w3school看看基本语法,然后自己练习。牛客网上有各种学习阶段的大厂面试题,可以巩固和加强你的学习。 业务指标 了解一些基本的业务指标,比如PV/UV、日活/月活、次日留存、ARPU、转化率。这些指标是数据分析师必须掌握的。 常用分析方法 掌握一些基本的分析方法,比如对比、细分、漏斗、RFM。这些方法可以帮助你更好地理解数据。 再进阶学习:Python Python的学习需要花一些时间,但并不难。入门可以看看《利用Python进行数据分析》,然后跟着廖雪峰老师的教程边做边练。熟悉基本语法后,再学习pandas、numpy、matplotlib。 Shell命令 掌握一些常用的Shell命令,比如cat、wc、grep、sed、sort、uniq、awk。这些命令在数据分析中非常实用。 常用统计指标 了解平均值、中位数、p值等基本的统计指标。这些指标可以帮助你更好地理解数据的分布和变化。 数据挖掘常用算法 学习一些数据挖掘的常用算法,比如线性回归、kmean聚类、逻辑回归、贝叶斯。这些算法可以帮助你进行更深入的数据分析。 总结 最难的不是怎么学,而是你有没有从现在开始行动。如果你自学一段时间后发现比较吃力,可以考虑报个班。总之,有付出才会有收获,希望大家都能早日成功!
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