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PPT制作效率低?试试这4个神器! 作为策划,经常需要制作各种品牌方案、活动复盘和工作汇报。然而,PPT制作不仅费时,还可能不够美观。以下4个网站或许能帮到你: ✅图表魔方 在做方案时,经常需要展示各种图表。直接插入表格可能不太美观,而这个网站可以帮你生成各种专业且美观的图表,让数据展示高大上,像行业报告一样专业。 ✅微词云 在制作方案时,经常会遇到关键词分析、消费者洞察和人群画像等内容。使用这个网站可以生成形象生动的词云图,让人眼前一亮。 ✅Canva可画 可画是PPT中的黑科技,提供大量免费且流行的模版,紧跟流行趋势,非常出彩。支持DIY修改,修改后直接输出,手机端也可下载,使用起来非常方便 ✅Uigradients 这是一个渐变色背景生成网站,虽然有了可画后不太需要,但有时做简单版PPT背景时还是可以用到的,可以下载背景图片𘣀 这些工具可以帮助你提高PPT制作效率,让你的方案更加专业和美观。
如何通过专利信息洞察竞争对手? 商场如战场,这句话真是道出了商业竞争的残酷。想要在竞争中占据优势,就必须对竞争对手了如指掌。通过深入分析竞争对手的专利信息,你可以洞察他们的技术发展、市场布局以及长远目标。这样一来,你就能在市场上抢占先机,或者在受到威胁时迅速应对。 专利检索前的准备工作 在开始专利检索之前,首先要收集完整的竞争对手信息。如果竞争对手是企业,你需要收集公司名、简称、原名、别名、曾用名、子公司、分公司、控股公司以及公司董事长或法人代表等名称。特别是要注意收集竞争对手的外文名称的各种书写方式。 基本检索步骤 分析竞争对手:收集竞争对手的名称,特别是企业名称的各种形式。 确定检索要素:根据收集的名称,确定检索要素、时间范围、领域和国家或地区。 编写检索式:根据检索要素编写检索式。 选择检索系统:选择合适的检索系统,可以是各国家知识产权官网或商业数据库。 优化检索式:根据检索结果,提取新的关键词或IPC等检索要素,优化检索式,并进行补充检索。 分析检索结果:根据检索结果进行分析,得出结论,并找出相应的应对策略。 选择合适的检索平台 选择合适的检索平台是专利检索的关键。目前,常用的专利检索平台包括国知局和各大地方政府搭建的专利数据库,以及一些收费平台如佰腾、智慧芽等。这些平台各有特点,需要根据具体需求选择合适的平台。 个人推荐 我个人比较喜欢用的是 gbaipr.cn(粤港澳创新创业知识产权综合服务平台)。这个平台主要可以查询内地港澳的专利和商标数据,数据全,检索速度快,支持高级检索、二级检索、表格检索、批量检索和词云图展示专利核心关键词,还有内地港澳三地对比功能,最重要的是免费!赶紧去试试吧! 通过这些步骤,你可以全面了解竞争对手的专利情况,从而制定出更有效的竞争策略。祝你在商业竞争中旗开得胜!
西湖评论分析,Python来助力! 本项目旨在通过Python对杭州西湖景点的用户评论进行情感分析和主题建模,数据集包含8800条用户评论。 砦𐦍析流程: 文本预处理:将评论转换为适合分析的格式。 分词:使用jieba库进行分词。 词频统计:统计每个词的频率。 可视化:绘制词云图,直观展示关键词。 情感分析:判断评论的情感倾向。 主题建模:通过主题模型分析评论的主题。 🐨ጧ異:Jupyter Notebook 项目报告:包含数据集、分析代码、停用词列表和词云图背景图。 代码示例: 分词与词频统计 ```python import jieba from collections import Counter def load_stopwords(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = set([line.strip() for line in f]) return stopwords stopwords_file_path = "停用词列表.txt" stopwords = load_stopwords(stopwords_file_path) def tokenize_and_remove_stopwords(text): words = jieba.lcut(text) words = [word for word in words if word not in stopwords] return ' '.join(words) ``` 情感分析与主题建模代码将在后续章节中详细展示。
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。
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。
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
达瓦更扎天气预测:星空云海不再遥不可及 探索达瓦更扎的宝子们都知道,这里的天气变化多端,让人捉摸不透。有些勇敢的探险者甚至尝试了多次,仍未能在达瓦更扎的巅峰见证星空、云海、日出的壮丽景象。䯸 那么,如何科学预测达瓦更扎的天气,避免白跑一趟呢?毸 答案就在一个专门为户外登山爱好者服务的网站上。这个网站实时更新各大著名山峰的天气信息,包括星云图。䯸 达瓦更扎的对面是贡嘎山,我们可以通过查看贡嘎山的星云图来预测达瓦更扎的天气。 例如,如果你计划在11月19-20号前往达瓦更扎,那么根据网站上的信息,你将有很大机会看到星空、云海、日出。 䯸 那么,如何找到这个网站并查看相关信息呢?你可以通过搜索引擎输入相关关键词来找到它。 当然,如果你计划在山顶帐篷中度过一个难忘的夜晚,那么一定要选择一个晴朗的日子。️ 只有这样,你才能不辜负大自然赐予你的美丽景色。䯸
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!
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。
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