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京东面试必备:如何制作关键词云图 完成这张图后,你会发现自己真的很有才华!虽然可能用处不大,但至少能增加一些成就感。面试官看到后,或许能感受到你的诚意吧! ️ 工具推荐: 微词云:需要会员才能导出,但可以抠图。 WordArt:需要谷歌账号。 ⭐️ 制作步骤: 总结自我评价的关键词。 导入软件并附上词频(突出重要的词)。 在网上找到京东的logo。 调整后导入软件,软件会自动生成云图。 别忘了将生成的图放入PPT中,并使用修图软件抠图,使其透明。 适用于作品集、简历或可视化材料。祝大家顺利通过面试!ꀀ
如何用八爪鱼采集器抓取网络文本? 大家好!上期我们聊了聊ROST CM6网络文本挖掘分析工具的使用方法,很多朋友对数据获取这一块还是有点晕。今天我就以八爪鱼采集器为例,手把手教大家如何抓取网络文本。 第一步:词云图展示 首先,看看我们用八爪鱼采集器爬取的两千条网络文本做成的词云图。是不是很酷? 第二步:八爪鱼采集器界面 打开八爪鱼采集器,界面非常简洁。下面有很多热门模板,比如关键词、地图坐标、影评等等。今天我们以旅游景点的网络评价为例,来介绍如何自定义任务。 第三步:新建任务 点击“新建任务”,把需要爬取的网址复制上去,然后保存设置。接着,页面会跳转到你复制的网站。 第四步:自动翻页 因为我们需要爬取每一页的内容,所以在网页中点击“下一页”。然后在右侧的操作提示栏中,点击“循环点击下一页”,这样就能实现自动翻页了。 第五步:选择内容 在网页中点击需要爬取的内容,比如评论的文本、昵称、评分、发布时间、IP等等。这里我只选择了评价文本。然后点击操作提示中的“选中全部相似元素”。 第六步:文本内容 接下来,点击操作提示中的文本内容。 第七步:采集模式 𞊦选择的是本地采集中的普通模式,数据会保存在电脑上。 第八步:爬取速度 ⏱️ 爬取速度大概每分钟六百多条,速度还是挺快的。如果前面操作出错,就会一直卡在0,所以需要回去检查一下。采集完毕后导出数据,就可以进行后续的分析了。 第九步:导出数据 爬取完毕后,导出数据就可以进行后续的分析了。 希望这篇教程能帮到大家!如果有任何问题,欢迎在评论区留言哦!
MBTI中A和T的区别详解:个性与共性 在MBTI中,A和T的区别常常被简化为一两个关键词。为了更全面地了解这两个字母的差异,我们可以通过观察身边的人,用形容词和描述性词语来列举可能的差异。以下是一些观察结果和描述: 1️⃣ 观察与观测:这些描述基于对身边人的观察,但不限于此。 2️⃣ 个性与共性:虽然这些描述可能反映了某些共性,但个性差异也会存在。 3️⃣ 以个性为准:在个性与共性冲突时,以个性为准。 4️⃣ 以INFP-A和INFP-T为例:这些描述主要基于这两种类型的观察。 5️⃣ 列举可能性:这些描述只是可能性之一,欢迎大家补充更多可能性。 6️⃣ 形成更全面的词云图:通过大家的补充,我们可以形成更全面的词云图。 通过这些观察和描述,我们可以更深入地了解MBTI中A和T的区别,从而更好地理解自己和他人。
写论文必备5大工具,效率翻倍! 写论文的时候,选对工具真的能省下不少时间和精力!这里给大家推荐几款我常用的论文选题和写作工具,绝对是写论文的好帮手! 维普 维普是一个非常实用的学术资源平台,特别适合用来选题和查重。你可以通过关键词搜索找到相关的选题,还能获取参考文献和论文模板。操作也很简单,在维普首页选择“论文选题”,输入关键词后,系统会显示相关选题供你参考。 百度学术 百度学术的资源非常丰富,特别适合用来做可视化的选题分析。你可以通过标题或关键词搜索,查看研究走势、现状、关联及研究者与机构等信息。比如在百度学术中输入关键词,就能看到相关论文和研究趋势,还能通过词云图发现关联关键词。 中国知网(CNKI) 知网利用大数据技术提供智能选题分析、文献推荐和格式检查等功能。你可以通过输入主题或关键词,查看该领域近年发表的相关论文,从而了解研究热点和趋势。操作方法也很简单,在知网首页输入主题或关键词,点击“导出与分析”,选择“可视化分析”,再点击“全部检索结果分析”,就能看到该主题下的论文分布情况、研究趋势等信息。 ️ AI论文写作平台 这些平台融合了先进的AI技术,能够理解研究需求,快速生成高质量的论文大纲和初稿。你只需输入论文题目或大纲要求,就能获得自动生成的内容。比如千笔-AIPassPaper、文途AI、白熊AI论文写作助手、懒人论文、PaperBetter AI、梅子AI论文等,都是非常不错的选择。 国社科网 如果你在确定选题是否新颖或创新时遇到困难,可以在国社科网上查找历年国社科的题目作为参考。打开国社科网站,在首页“通知公告”里选择自己所需的项目结项情况,查看项目的成果名称等信息。 总的来说,论文选题工具种类繁多,大家可以根据自己的需求和实际情况选择合适的工具进行使用。同时,也可以结合多个工具的综合信息来确定最终的论文选题。希望这些工具能帮到你,让你的论文写作更加高效!
多种作图软件结合使用,轻松搞定论文图谱 蠤胩tespace、Histcite、Scimago、Vosviewer、Pajek、bibliometrix等多种软件进行作图,覆盖各种图谱需求。 小姐姐在读研究生,中英皆可,目前已出图上千,提供数据导出服务。 可接以下图谱: 关键词突现图谱 发文量图 作者共现图谱 机构共现图谱 国家共现图谱 关键词聚类图谱 聚类峰峦图 作者被引分析图谱 关键词共现图谱 文献被引分析图谱 参考文献聚类图谱 机构作者合作共现图谱 聚类时间线图谱 关键词时区图谱 施引期刊和被引期刊的双图叠加图 国家地理分布 国家和弦图 关键词演变 词云图 随性作图,礼貌者优先。默认按照特定作图方式与标准进行,如有特殊要求请提前说明。所有样图均为原创,未经允许请勿盗图。
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Python爬虫可视化,50个项目! 本文包含五十个精选项目,涵盖Python爬虫、数据可视化和数据分析的多个方面。 内容概览: Python爬虫:使用Python爬取数据。 数据可视化:使用pyecharts进行数据可视化。 词云图:生成词云图,探索数据中的关键词。 数据探索分析:进行数据探索和分析,了解数据的分布和特征。 可视化工具:使用matplotlib进行数据可视化。 变量分析:对数据进行变量分析,找出关键变量。 相关性分析:计算变量之间的相关性,探索数据中的模式。 多元回归:进行多元回归分析,预测未来数据。 数据分析:对数据进行全面分析,提取有用信息。 寸 运行环境: 所有项目均在Jupyter notebook中运行。 项目内容: 每个项目都包含源文件和数据集,方便用户直接运行和操作。 示例项目: 超市销售数据分析:使用Python爬取超市销售数据,并进行可视化分析。 超市销售数据自动化报表:自动生成超市销售数据的报表,方便管理。 其他文件: ChatGPT-数据分析大纲:提供数据分析的详细大纲。 order.csv:示例数据集,方便用户参考。 order-14.1.csv:另一个示例数据集,用于演示不同场景下的数据分析。 order-14.3.csv:第三个示例数据集,展示更多数据分析应用。 注意事项: 所有项目均需在Jupyter notebook中运行,确保环境配置正确。 每个项目都包含详细的注释和说明,方便用户理解和操作。
酷狗Top500,Python爬取 本文通过Python爬取了酷狗音乐排行榜中TOP500的歌曲数据,并进行了一系列可视化分析。 主要内容包括: 爬虫技术:使用Python爬取酷狗音乐Top500排行榜数据。 描述性统计:对爬取的数据进行描述性统计分析。 可视化分析:通过6个图表展示歌曲时长分布、歌手排名、词云图等。 娿行环境:Jupyter Notebook 歌曲时长分布情况:通过直方图展示歌曲时长的分布情况。 各歌手歌曲时长分布情况(前10位):展示排名前10位歌手的歌曲时长分布。 𖦭曲词云图:通过词云图展示歌曲中的关键词。 排名和时长的分布情况:展示排名与歌曲时长的关系。 名区间内的前10位歌手分布:展示不同排名区间内前10位歌手的数量分布。 运行步骤: 首先,使用Python爬取酷狗音乐Top500排行榜数据。 然后,对爬取的数据进行描述性统计分析。 最后,通过图表展示歌曲时长分布、歌手排名、词云图等。
Python酷狗音乐排行榜可视化全攻略 1. 𖠩 𗧋音乐排行榜数据采集与可视化展示 使用Python爬取酷狗音乐排行榜,并进行高级可视化展示。 数据集+爬虫代码+可视化代码 包含完整的数据集、爬虫代码和可视化代码,适合初学者和进阶用户。 项目目录 包含数据准备、描述性统计、可视化分析等多个部分。 歌曲时长分布情况 通过直方图展示歌曲时长的分布情况。 䠦팦𐩇排名前10的歌手 展示排名前10位歌手的歌曲数量和时长分布。 排名和时长的分布情况 通过箱型图展示排名和时长的关系。 𖠥歌手歌曲时长分布情况(前10位) 详细展示前10位歌手的歌曲时长分布。 歌曲词云图 使用词云图展示歌曲中的关键词。 蠥﨧化代码示例 提供详细的可视化代码示例,方便用户参考和修改。 酷狗音乐Top500排行榜xlsx 包含酷狗音乐Top500排行榜的数据集。 爬取酷狗音乐Top500排行榜 ipynb 提供爬取酷狗音乐Top500排行榜的Python代码。 䠥歌手歌曲时长分布 展示各歌手的歌曲时长分布情况。 排名和时长箱型图 通过箱型图展示排名和时长的关系。 𖠦名前10位歌手 展示排名前10位歌手的相关数据。
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