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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!
词云图怎么做?看这三个最常用的词云生成工具 词云图是一种将文本数据中出现频率较高的关键词以不同大小和颜色显示的可视化工具,它可以帮助我们直观地理解文本的核心内容。以下是3款常用的词云生成工具的简介: 1、Word Art Creator:这是一个无需注册即可免费使用的在线工具,没有词量限制。用户可以通过访问Word Art Creator来创建自己的词云图。不过,由于这是一个外国网站,中文字体有限,可能会出现乱码的情况。 2、Wordsift:这是一个操作界面简单明了的工具,用户可以轻松上手。访问Wordsift即可开始制作词云图。尽管模板样式较少,但其简洁性使得用户可以快速生成词云图。 3、易词云:这是一个功能完整、模板丰富的词云生成工具,操作简单,适合各种需求。用户可以通过易词云来创建个性化的词云图。它提供了丰富的模板和功能,使得用户可以轻松地制作出专业级别的词云图。 以上三款工具各有特点,无论是对于需要快速制作词云图的用户,还是对设计有特定要求的用户,都能提供相应的解决方案。如果制作中文的,可以选择第三款。
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。
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!
探索创意无限的词云世界:词云图大师(WordCloudMaster)
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
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。
如何分析一个宠物品牌?以鲜朗为例 194小时的深度思考,全面分析宠物品牌鲜朗的案例。 销售概览:了解品牌的整体销售情况,包括销售额、增长趋势等。 热度趋势:分析品牌在社交媒体上的热度变化,了解消费者关注度。 关联商品:找出与品牌相关的其他商品,了解品牌的产品线。 商品评论关键词:通过分析消费者评论中的关键词,了解消费者对产品的关注点和需求。 消费者画像:描绘目标消费者的基本特征,包括年龄、性别、职业等。 消费者分析:深入了解消费者的购买行为、偏好和需求。 商品使用场景:分析消费者在不同场景下使用产品的需求,了解产品定位。 需求痛点分析:识别消费者在使用产品过程中遇到的痛点,提出解决方案。 宠物品牌分析模板:提供一个全面的宠物品牌分析框架,帮助理解品牌运营的各个方面。 电商销售分析:通过电商平台的销售数据,了解产品的销量、价格段分布等。 主要商品分析:对品牌的主要商品进行详细分析,包括销售量、用户评价等。 主要带货达人:找出品牌的主要带货达人,了解他们的影响力和带货能力。 营销分析:对品牌的营销策略进行深入分析,包括广告投放、社交媒体运营等。 品牌统合分析(SWOT分析):对品牌进行全面的SWOT分析,了解品牌的优势、劣势、机会和威胁。 营销词云:通过词云图展示品牌的营销关键词,了解品牌的宣传重点。 关联达人:找出与品牌相关的其他达人,了解品牌的合作伙伴。 商品评论关键词:通过分析消费者评论中的关键词,了解消费者对产品的关注点和需求。 竞品对比:将品牌与竞争对手进行对比,找出品牌的优势和不足。 舆情分析:对品牌的舆情进行深入分析,了解消费者对品牌的评价和反馈。
自闭症研究,词云揭秘 探索自闭症领域的关键词动态 在R Studio中,我们可以深入分析自闭症出版物中的关键词。通过词云图,我们可以直观地看到哪些关键词在自闭症研究领域中最为重要。例如,“Autism”和“Children”这两个关键词在2006年后开始快速增长,表明自闭症及其谱系障碍的研究在2004年以后呈现爆发式增长。 关键词共现网络分析 除了词云图,我们还通过关键词共现网络(KCN)分析来进一步了解自闭症领域的趋势。KCN揭示了文献中关键词之间的联系,从而深入了解了该领域的知识结构。例如,一些关键词在网络中具有更大的影响,它们与其他较小的关键字紧密相连,表明这些关键词在自闭症研究领域中占据重要地位。 图分析 树状图为我们提供了可能的关键字组合的视觉表示。通过这些图示,我们可以更清晰地看到各个关键词之间的关系。例如,在“医疗旅游”研究领域中,我们可以看到不同关键词之间的连接,从而更好地理解该领域的研究趋势和焦点。 出版物关键词分析的重要性 关键词分析是调查领域趋势和学者关注焦点的重要工具。通过出版物中的关键词,我们可以快速确定该领域的主题和重点。例如,在自闭症出版物中,词云图显示了经常使用的关键词,如“Autism”、“Children”、“Social Skills”、“Education”等,这些关键词共现频率较为平均,表明自闭症研究将继续围绕这些主要方面进行。
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。
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