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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
【社会热议】近日,一则关于“家庭分享瑞士卷”的短视频引发舆论关注。蜜度旗下政企舆情大数据服务平台@新浪舆情通数据显示,10月28日16时至11月6日13时,全网相关信息量41.2万条。 据统计,“瑞士卷”全网信息量10月仅2.2万条,11月增加至40.58万条。通过全网信息量变化图可见,10月1日至28日,全网信息量少,日均信息量仅422条。视频发布后,日信息量逐步增长,于11月5日达到全网信息峰值18.30万条。 10月28日16时至11月6日13时,共84个相关话题登上抖音、快手、百度、小红书等平台的热搜榜。其中“瑞士卷是什么梗”登上快手热搜榜第一位,在榜时间2772分钟。“全网老公都在回答吃几个瑞士卷”登上百度热搜榜第一位,在榜时间1966分钟。 关键词云图中,“丈夫”“男人”被提及最多,表明舆论对男性在家庭中承担的责任和扮演的角色的关注。“8个”“2个”被频繁提及,表明舆论对视频争议细节的关注。“全职”“宝妈”也被提及较多,表明舆论对全职母亲这一角色在家庭中地位和作用的关注。
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!
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。
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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。
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Python电商评论情感分析实战指南 探索电商评论的情感世界!从原始数据到情感洞察,我们带你一步步走过这段旅程。 第一步:数据准备与词云预览芦𐦍𖩛:通过API或爬虫,从电商平台收集用户评论。 词云生成:使用matplotlib和wordcloud库,生成初步词云图,直观感受高频词汇。 第二步:分词与停用词剔除✂️ 分词处理:使用jieba(中文)或NLTK(英文)进行分词。 停用词移除:移除如“的”、“和”、“但是”等常见但对情感分析无贡献的词汇。 第三步:关键词打标 - 正负向词汇表𗯸 构建词库:手动或半自动构建正负向关键词库,例如“好评”、“满意”为正向,“差评”、“失望”为负向。 词语打标:对每条评论进行分词后,检查是否包含关键词,并打上相应的情感标签。 第四步:评论得分计算 权计分:对每条评论中的正负向关键词进行计数,并乘以相应权重,得到总情感得分。 判断情感倾向:设定阈值,如0为中性,大于0为正面评价,小于0为负面评价。 第五步:结果展示与应用✨ 情感分布图:制作柱状图或饼图,展示正面、负面、中性评论的比例分布。 深入分析报告:根据情感得分,挖掘产品或服务的具体问题点与亮点。 实时反馈系统:建立实时监测机制,及时响应消费者情绪变化,提升客户满意度。 通过以上步骤,你可以深入了解消费者的真实声音,高效管理电商平台上产品的市场表现。现在,你已经掌握了从原始评论到深度情感洞察的全过程,快去实践一下吧!갟쀀
如何制作正大杯国奖经验分享词云图? 先分享一下我的经历吧,我以专业第一的成绩保研到了985华南理工大学,本科和硕士期间都拿到了国家奖学金。在A类学科竞赛中,我获得了2个国家级和6个省部级奖项。一路上踩过不少竞赛的坑,多亏了热心肠的学长学姐们的帮助,现在我也来传递这份温暖,希望每个分享都能帮到学弟学妹们! 词云图是什么?简单来说,它是一种可视化工具,通过将文本数据中的关键词以视觉方式呈现,让我们更直观地了解文本中的重要主题和关键词分布。 关键词突出显示:词云图能突出显示文本中出现频率较高的关键词,帮助我们迅速识别文本的主要主题和关注点。 可视化数据:通过图形方式呈现文本数据,词云图让信息更易于理解和解释,特别是对于非技术人员或大众受众。 发现主题和趋势:通过观察词云图,可以识别文本中的主题和趋势,有助于分析文本内容,了解关键信息。 情感分析:在文本中使用词云图进行情感分析时,可以突出显示与正面或负面情感相关的关键词,帮助更好地理解文本的情感倾向。 摘要提取:通过词云图,可以迅速了解文本的主要内容,有助于提取文本的摘要信息。 文本可视化比较:可以使用词云图比较不同文本之间的关键词分布,从而发现它们之间的差异和相似之处。 教育和培训:在教育领域,词云图可用于帮助学生快速了解一篇文章的主要概念和重要词汇。 品牌分析:企业可以使用词云图来分析社交媒体上关于他们品牌的言论,了解公众对品牌的看法和反馈。 希望这些信息对大家有帮助!如果有任何问题或需要更多指导,随时欢迎留言哦!退
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