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内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

信息数据关键词

豆瓣爬虫+Python分析论文题目：基于Python的豆瓣书籍数据及分析关键词：网络爬虫；数据提取；Python 第一章绪论 1.1 课题研究背景 1.2 课题研究意义第二章系统分析 2.1 需求分析 2.2 可行性分析 2.2.1 技术可行性 2.2.2 经济可行性第三章网络爬虫程序模型分析及概要设计 3.1 网络爬虫模型分析 3.2 网络爬虫搜索策略 3.3 网络爬虫的主题相关度判断第四章爬虫的实现与应用 4.1 编码问题 4.2 正则表达式的使用实例 4.3 读取网页信息 4.4 网页解析与多线程的实现 4.4.1 网页解析 4.4.2 多线程与锁 4.5 程序与数据库 4.5.1 数据库的具体实现 4.5.2 程序中数据库的应用 4.6 生成HTML显示界面 4.6.1 主界面文档的编写 4.6.2 子界面的生成与写入 4.6.3 实验运行和调试结语参考文献

Excel VBA自动筛选复制数据教程你是不是也遇到过这种情况：需要从一大堆数据中筛选出特定信息，然后复制到另一个表格？手动操作太麻烦了，尤其是当你处理的是财务报表、销售数据或者客户信息这些大规模数据的时候。别担心，我来教你一个超级实用的Excel VBA代码，帮你自动完成这些任务！使用场景 𐟓Š 这个VBA代码特别适合以下几种情况：销售分析师：快速筛选出特定产品或客户的销售记录，然后复制到新的报表中，方便单独分析。财务人员：按日期、部门、项目等关键词筛选报表，快速导出符合条件的数据。项目经理：按任务状态或关键字筛选任务进度表，将相关任务导出到另一表中，以便进一步跟踪。节省的手动步骤 ⏱️ 自动筛选：避免手动设置筛选条件，通过代码自动查找并筛选关键字。自动复制：筛选后的数据可以自动复制到新的表格中，无需手动复制粘贴，尤其在处理大规模数据时非常高效。代码应用 𐟒𛊥𙉦•𐦍和目标表：代码会从Sheet1中筛选数据并复制到Sheet2中，你可以根据实际情况修改工作表名称。筛选范围设置：代码设置了A1:D100的数据范围作为筛选区域，你可以根据数据量修改范围，确保覆盖所有数据。输入筛选关键字：运行代码时，会弹出对话框提示你输入筛选关键字，系统会根据该关键字在指定范围内进行筛选。数据复制：筛选后的数据会自动复制到Sheet2中的A1单元格，你无需手动操作。步骤 𐟓 打开VBA编辑器：按Alt+F11。插入新模块：在左侧资源管理器中找到当前工作簿，右键点击插入模块。粘贴代码：将上述VBA代码粘贴到模块中。修改筛选范围：根据实际数据的范围调整filterRange，确保筛选范围覆盖需要处理的数据。运行代码：按Alt+F8，选择宏FilterAndCopyData并点击运行。输入关键字：代码会弹出对话框，要求输入筛选关键字。输入后代码将自动筛选并复制数据。检查结果：符合关键字的数据会自动复制到Sheet2中。注意事项 ⚠️ 确保filterRange覆盖了需要筛选的数据区域，否则可能会导致部分数据未被筛选到。代码当前设置为在第一列（A列）进行筛选。如果需要按其他列筛选，可以修改Field：=1的数值，指定对应列。代码可以扩展为筛选多个关键字，或将结果复制到指定位置以外的其他区域。通过这个代码，你可以大幅提高筛选和复制特定数据的效率，尤其适用于日常处理大量数据的情况下。赶紧试试吧！

Excel技巧：图表注释&透视表 𐟓ŠExcel在数据分析中是不可或缺的工具，对于初级数据分析师来说，掌握一些基本的Excel技巧非常有帮助。今天我们来聊聊如何在Excel中添加图表注释和数据透视表，让你的数据分析更加专业和高效！ 𐟌Ÿ图表注释：让数据更有趣学习目标：学会在Excel中添加图表注释关键词：图表注释：是数据可视化的关键部分，它可以将枯燥的数据变成有趣且富有洞察力的信息。操作步骤：制作数据源并插入图表美化图表点击图表区域，选择菜单栏上的“布局-形状” 选择圆角矩形标注，并绘制标注形状编辑标注文字，设置外框颜色、填充颜色和字体颜色调整标注形状的位置和箭头方向插入矩形框进行备注 𐟔数据透视表：快速汇总数据学习目标：建立数据透视表利用数据透视表进行公式加总操作步骤：点击插入选项卡，进入Excel表格程序界面选择“数据透视表”功能按钮，弹出设置框选择数据区域，设置插入位置，点击确定按钮点击要筛选的字段，拖动到筛选器方框中选择要查看的数据，点击确定按钮将字段拖动到行或列区域，查看汇总结果 𐟓šExcel技能提升：为数据分析打下基础掌握Excel的图表注释和数据透视表功能，可以大大提升你的数据分析效率。希望这些小技巧能帮助你在数据分析的道路上走得更远！

𐟧젇EO数据库探秘：挖掘基因数据 𐟔 GEO数据库，一个免费的公共基因组学数据存储库，让你轻松探索基因的奥秘！无论你是基于阵列还是序列的数据爱好者，这里都能满足你的查询需求。𐟓Š 通过GSE number或关键词，轻松检索到实验和整理的基因表达谱数据。𐟒ᠦ— 论你是生物信息学新手还是老手，GEO数据库都是你不可或缺的数据挖掘工具！𐟌Ÿ 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚦ƒ𓨦更深入地了解基因数据？不妨试试GEO数据库，它或许能为你提供意想不到的发现！

科研必备：3大文献查询数据库推荐今天为大家介绍几个我常用的文献查询数据库，帮助大家更高效地进行科研交流与分享： 𐟔 X-MOL学术平台：只需输入期刊名、年份、卷号和页码，即可查看文献信息。此外，还可以关注不同期刊和领域的最新进展。 𐟔Ž Web of Science：通过输入关键词，可以查找相关文献，并查看其相关文献或被引文献。 𐟓š Sci-hub：输入DOI号即可查找并下载文献。这些数据库都是科研工作中非常实用的工具，希望对大家有所帮助！

公考备考第一步：如何收集关键数据？暑假即将来临，25考公的备考周期也即将开始。许多考生可能已经开始了备考之旅。在备考过程中，收集关键数据和分析信息是至关重要的。以下是一些实用的方法和渠道，帮助你快速收集到有用的数据。 𐟔 明确所需数据类型在开始收集数据之前，首先要明确你需要哪些数据。以下是一些关键数据类型：历年报考数据：包括报录比等。历年进面分数：部分省份会公布具体的进面分数和名单。历年面试打分情况：有些地区会公布面试打分情况。历年录取名单及其分数：目标地区和岗位的最终录取名单及其分数。 𐟓𑠦”𖩛†信息的平台以下是一些常用的收集信息的平台：微信：通过微信搜索相关关键词，可以获取大量公考信息。政府官方信息发布平台：如各省的公务员局或人社厅。百度、某雷达、百度、某二次元网站、某乎等：这些平台也可以提供丰富的公考信息。 𐟔Ž 搜索技巧使用微信搜索时，打开微信，点击右上角的放大镜图标，输入关键词，例如“2024浙江省考岗位表”，然后关注相关公主号，获取你需要的EXCEL表格。其他平台的使用方法类似，可以通过筛选和搜索来获取有用的信息。 𐟓Š 数据分析方法以历年的国考岗位表为例，打开下载的岗位表，选中第一行（非标题行），打开筛选功能，输入你的相关信息，如是否限应届、专业、性别、地区等，筛选出你能报考的岗位。通过以上方法，你可以更有效地收集和分析数据，为备考打下坚实的基础。祝大家备考顺利！

留学生必看！高效阅读英文文献的实用技巧大家好，我是你们的GPA救护车𐟚‘！留学生们，你们是不是经常被一堆堆的阅读清单搞得头大？尤其是面对满篇的英文文献时，很多人都会感到无从下手。别担心，今天我来给大家分享一些高效阅读英文文献的实用技巧，赶紧收藏起来吧！ 1️⃣ 如何搜集文献？图书馆资源：英国大学的图书馆真的是个宝藏地！不仅能找到丰富的纸质书籍，还可以下载电子书和查找各种信息数据库。你可以通过关键词检索、书目分类检索、索引工具书检索以及咨询等方式来找到你需要的信息。互联网资源：网上的资料真的是应有尽有，但一定要注重学术性。你可以在Google scholar、Research Gate、Sage Journal等数据库上查找。另外，IBISWorld、Mintel、Bloomberg这些网站上也能找到行业数据。记得做好Reference的记录哦！实体刊物：各大报刊杂志也是个不错的选择，关注你研究领域的动态，日常积累很重要。交流性收集：多参加lecture、seminar、tutorial、workshop等活动，多跟导师沟通，他们会提供一些阅读书目。 2️⃣ 如何选择有针对性的文献？关键词和主题词检索：选好关键词和主题词非常重要，这样可以保证你查找的内容全面。换个主题词可能会有新的发现哦！检索某个学者：查查SCI，看看在这个领域有建树的学者，找找他们近期发表的文章。参考综述：如果有与自己课题相关或有切入点的综述，可以根据相应的参考文献找到那些原始的研究论文。注意文章的参考价值：刊物的影响因子和文章的被引次数能反映出该文章的参考价值。但要注意引用这篇文章的其它文章是如何评价这篇文章的。由于篇幅有限，今天就先分享到这里，更多内容请期待下一篇哦𐟘˜！

职场高手的数据管理秘诀，你学会了吗？在职场中，那些高效能的同事们都有一个共同的特点，那就是他们非常擅长整理和归纳工作中接触到的信息，然后将其沉淀在自己的知识网络中，以便在需要时能够灵活提取和调用𐟑。以下是我从他们身上学到的五个数据管理经验，分享给大家：信息分层，但不要过度分层 𐟓š 信息的分层管理很重要，但不要过度分层。尽量将信息压缩到三个层级以内，这样可以锻炼自己提取和归纳核心信息的能力。这个取舍的过程也在提醒我们思考，通过日复一日的工作，我们到底沉淀了什么？用关键词命名文档 𐟓‚ 新建文档时，用关键词来命名，这样方便后续检索。比如月度规划、年末总结等。我刚工作时用时间来命名文档，结果需要翻找时老费时间。备份和整理文档 𐟗‚️ 数据的备份和文档的整理是一个持续的过程。刚开始可以多复制粘贴，但切记要时刻回顾自己的文档，看看哪些过时或重复的信息可以删去，哪些可以合并同类项，哪些是因果关系需要重新整理信息层级。区分冷、热数据 ❄️𐟔劧ƒ�𐦍臭€要频繁提取调用的数据，比如经常要查询的行业benchmark、投放策略、近期的项目等。这些数据需要更快的读取速度，对存储工具的性能要求较高。我会用西数⮠My Passport™随行 SSD 版移动固态硬盘和西数⮅lement™SE 新元素 SSD 移动固态硬盘，传输速度快也便携，数据提取速度也快。冷数据存储 𐟧Š 访问相对低频的是冷数据，比如前几年的项目结案、方法论沉淀、过往的提案或案例等。这类数据随时间累积会越来越多，更合适存储在移动硬盘里，比如西数⮠My Passport™随行移动硬盘或者西数⮍y Book台式硬盘，22TB的容量可以放心存，比网盘里效率高✨。当然，冷数据存储在移动固态硬盘中也可以，不影响移动固态硬盘的性能和使用寿命，只是从容量和成本出发，更大存储容量的移动硬盘会更合适✨。

找外文期刊？这些工具超实用！ 𐟔 想要找到外文期刊网站？这里有几个实用的工具推荐给你！ 1️⃣ 谷歌学术：输入关键词，即可搜索到相关外文文献。部分文献可能需要付费下载。 2️⃣ 科塔学术：提供常用的论文搜索引擎，如百度学术、CNKI学术搜索等，方便你查找外文期刊。 3️⃣ NCBI：全称National Center for Biotechnology Information，适合理科或医科学生。这个全英文网站提供丰富的生物技术信息，点击网页上方的翻译功能，可以更方便地搜索。 4️⃣ HeinOnline：法学全文数据库，收录了全球最大的法学文献数据库，提供PDF浏览格式的全文访问。 5️⃣ Web of Science：涵盖文献最多、最全面的数据库，包括三大引文数据库和两个化学信息事实型数据库。你可以在学校图书馆找到这个资源。 6️⃣ DBLP：专注于计算机类英文文献的集成数据库系统，提供丰富的计算机科学文献。 7️⃣ 谷歌学术镜像网站：通过Sci-hub输入DOI号，可以下载论文文献。 8️⃣ PudMed：包含各种生物医学文献引文，适合生物学和医学领域的研究者。 9️⃣ X-MOL：搜索英文期刊，支持中英文关键词、作者名、DOI或期刊名等多种搜索方式。 𐟔 这些工具可以帮助你轻松找到外文期刊网站，赶紧试试吧！

CFPS数据库上线在即，变量查找更便捷！ 𐟌Ÿ 数据库亮点： CFPS数据库：中国家庭追踪调查（CFPS2010-CFPS2020）的变量信息，助你轻松查找。 CGSS数据库：中国综合社会调查（CGSS2003-CGSS2017），数据全面覆盖。 CHNS数据库：中国健康与营养调查（CHNS1989-CHNS2015），健康与营养数据一网打尽。 𐟔 变量搜索平台使用指南：访问模式：非登录模式：直接通过网址访问，享受基础查询功能。登录模式：需要下载数据时，注册并登录平台。数据来源：平台目前包含多个权威调查数据，但不含微观数据。变量搜索功能：关键词查询：输入关键词，系统自动匹配相关变量。变量查询：输入变量名，获取不同年份的数据。详细查看：点击变量，查看其构建情况或原始变量描述。 ⚠️ 注意事项：目前平台仍在测试阶段，尚未正式对外开放。期待更多国内数据库的加入，如CLDS、CSS、CHARLS、CHIP、CHFS等，让数据查找更加便捷高效。 𐟓㠦œŸ待平台正式上线，打破信息差，让数据查找不再成为难题！