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可以使用 版本软件。
文献很多时候是pdf，转换为文本分析难度很大，DiVoMiner平台推出了pdf识别功能，上传pdf后，自动识别为文本，就可以提取出原始数据了。
可以使用内容分析法做大量的数据处理，运行算法编码等。
支持慧科Doc、Text和HTML格式，本次更新增加了对Factiva数据库的文档解析支持，方便小伙伴们使用更为广泛的研究数据源！
在传统的分析方法中，我们首先需要逐一阅读每一篇文本，找出关键词，标记好后进行统计分析，得出最终的分析结果，对于分析结果中每一个关键信息的来源也需要逐一翻阅汇整。
总结如下：
相比较传统的内容分析方法中无法快速找出关键词的来源文本，DiVoMiner®平台除了快速探索海量数据的关键信息外，也提供了分析结果的追踪溯源功能，只需一键点击图中的任意关键词，即可直接显示该关键词的来源文本。
论文数据查找方法如下：
第一、通过实验的方法：
化学、物理、医学等专业的论文，需要通过实验来获取自己的数据，因为只有通过实验的方式才能获得与自己论文一致的数据。
第二、通过调查的方式：
同学们也可以通过到实地进行调研、考察等方式来获取自己所需要的一些数据。
第三、互联网查询：
通过国家数据网络和国家统计网络搜索数据。国家数据网络包含了大量的数据，这一些数据包括年度、季度、月度等实时数据。
第四、进行问卷调查：
很多大学毕业生在写毕业论文的时候，很多研究数据都来自于我们的生活调查，所以我们也可以参考问卷调查。把问卷放到网上之后，用户填写完之后就可以收集整理问卷，然后我们就可以得到我们需要的数据。
有很多人会问，一定要是准确的数据吗，答案是必须是准确的数据的。否则就涉及学术造假了。涉及学术造假这个问题就比较严重了，所以同学们也不要抱着侥幸的心理去捏造数据，这也是很容易就会被拆穿的。在我们论文完成之际，导师也会查阅你的论文，数据这一块肯定是会看的。
1、Gnuplot
Gnuplot是一个命令行的交互式绘图工具。用户通过输入命令，逐步设置或修改绘图环境，并以图形描述数据或函数。优点是画图速度快、画风清爽，软件开源且免费，图片质量相当专业。缺点是：需要写代码。
2、Matplotlib
Matplotlib是著名Python的标配画图包，其绘图函数的名字基本上与 Matlab 的绘图函数差不多。优点是曲线精致，软件开源免费，支持Latex公式插入，且许多时候只需要一行或几行代码就能搞定。缺点是需要Python编程基础。
3、visio
Microsoft Visio是Windows 操作系统下运行的流程图软件，它现在是Microsoft Office软件的一个部分。Visio可以制作的图表范围十分广泛，利用Visio的强大绘图功能绘制地图、企业标志等。最主要还是用来画流程图、示意图。
4、Origin
Origin是简单易学、操作灵活、功能丰富全面的画图软件，既可以满足一般用户的制图需要，也可以满足高级用户数据分析、函数拟合的需要。缺点是操作系统不太友好、易崩溃，只支持Windows系统。
5、Tecplot
Tecplot从简单的二维曲线曲面图，到复杂的三维动态图都可以实现。它的特色在于可快捷的将大量数据资料转化为容易理解的图片，例如等高线、向量图、网格图、剖面图、流线图等等。
看你是什么图，一般的可以用word有的用到AutoCAD CAXA
毕业论文查询步骤如下：
1、用户在电脑中打开百度浏览器，在百度浏览器中搜索知网查重，点击进入查重首页。
2、在查重首页选择合适的查重系统，进入查重页面后，输入论文的标题和作者，并点击开始上传按钮，将论文上传至查重系统中。
3、确认无误后，点击开始检测按钮，等待30分钟-60分钟左右的查重时间后，点击下载检测报告按钮，输入论文查重订单编号，用户即可下载知网查重报告单至电脑中。
毕业论文的意义
毕业论文（graduation study），按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。
从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行 科学研究探索的具有一定意义的论文。目的在于培养学生的科学研究能力；加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练；从总体上考查学生学习所达到的学业水平。
大学生要写好毕业论文，努力提高自己的写作水平，让写作这一社会主义物质文明和精神文明建设的重要工具在今后的工作中发挥出更大的作用。
论文中这种图怎么画，用什么软件？？ 你百度visio，是微软的软件，可以画你这种图，很多教材都是用这个软件画的；还可以网上搜别人做好的库，导进去更方便.这是我随手画的一个，你看效果可以的话，悬赏给我吧 请教大家写论文都用什么画图软件啊 是画论文里的滤波器结构分解图，我做的多层结构的滤波器 请问写毕业论文怎么作图?在Word中可以画图吗?还是必须要用什么软件？ 普通的毕业流程图，用Microsoft Office Visio，我的毕业设计论文用的Microsoft Office Visio 2003，更多怎么画、论文插图教程直接在附件，因为图太多了、字数太多了，就不举例了。 写论文用什么软件画图 一般可用excel，专业点的可用origin与Matlab软件，都很不错！你可以试试！科研论文制图用什么软件 origin用的比较多吧 毕业论文用什么软件画图 普通的毕业流程图，用Microsoft Office Visio，我的毕业设计论文用的Microsoft Office Visio 2003，更多怎么画、论文插图教程直接在附件，因为图太多了、字数太多了，就不举例了。 毕业论文中常用的画图工具有哪些？ 毕业论文中常用的画图工具有Windows画图、MSVISIO、还有Photoshop等， 请问论文里面的图要用什么软件画 auto cad 或者各学科的专业的画图工具 硕士论文用什么软件画座标图比较好 您好，我来为您解答： 一般的图表用Excel、origin 做较多。我都是用matlab的。 其它的像maple，mathcad数学软件都行。再就是一些专门用于论文画图的小软件，可以到verycd上搜索下，很多的。 如果我的回答没能帮助您，请继续追问。 毕业论文用什么画图软件画一般的图 求财务管理的毕业论文题目有大纲最好泰州哪有大学毕业论文范文毕业论文展示设计会计毕业论文不会写有谁能给点提示有关债务重组的毕业论文人民大学商学院自考本科毕业论文的字体与大要求画出来既美观又规范的。再加一条：比较好使用的答:我做的财务分析的论文，就是用的word插入图表就行，因为你要让老师点击图表时看到数据库。截图下来的图表是不能在论文中使用的
浅析水体景观在,没问题的，大神
5000字的论文不难啊已经发到你邮箱了
我博客里边有些文章 或许您能参考下！
摘 要 通过天津地铁二期工程的岩土工程勘察,分析了沿线地下水类型、特征、富存条件及各类地下水间的相互关系,结合地铁工程性质及施工工艺分析评价了不同类型地下水对工程的影响,为设计方案的选择提供了依据。 关键词 地铁 浅层地下水 水文地质条件 分析评价 天津地铁二期详勘工作始于2003年8月份,目前累计完成勘探量67000多m。为查明水文地质条件,结合不同的工程类型,有针对性地投入了大量的勘察工作,并结合工程施工情况和区域水文地质特征,对沿线水文地质条件进行总结和分析研究,为设计提供了准确的依据。1 地质条件 天津地铁2、3号线沿线为冲积平原,皆为新生界沉积层覆盖,以陆相沉积为主。第四纪晚期受海进海退影响,形成了海陆交互相沉积层。线路沿线沉积的海陆交互相沉积层具有明显沉积韵律,各地层沉积厚度、沉积层位、岩性特征在线路不同地段虽有差异,但在成因上有明显的规律性。1 1 地层岩性 地层分布自上而下依次为:人工填土层①、新近沉积层②、第Ⅰ陆相层③、第Ⅰ海相层④、第Ⅱ陆相层⑤、第Ⅲ陆相层⑥、第Ⅱ海相层⑦、第Ⅳ陆相层⑧、第Ⅲ海相层⑨。1 2 各地层地质条件 第四系全新统人工填土层:杂填土、素填土,多分布于市区内,厚薄不均,差别较大。该层土密实程度差,易变形。
使用库函数log函数原型 #include<> float log(float x);参数 x:浮点数。功能说明 求X的自然对数。返回值 X的自然对数值，浮点数。log10函数原型 #include<> float log10(float x);参数 x:浮点数。功能说明 求x的以10为底得常用对数值。返回值 X的以10为底得对数值，浮点数。
取自然对数。ln(1+e^x)^1/x=1/x*ln(1+e^x)
论文中相对数指标变量要取对数的原因：平时在一些数据处理中，经常会把原始数据取对数后进一步处理。之所以这样做是基于对数函数在其定义域内是单调增函数，取对数后不会改变数据的相对关系。
缩小数据的绝对数值，方便计算。例如，每个数据项的值都很大，许多这样的值进行计算可能对超过常用数据类型的取值范围，这时取对数，就把数值缩小了，例如TF-IDF计算时，由于在大规模语料库中，很多词的频率是非常大的数字。
适用性
是乘积形式、商的形式、根式、幂的形式、指数形式或幂指函数形式的情况，求导时比较适用对数求导法，这是因为：取对数可将乘法运算或除法运算降格为加法或减法运算，取对数的运算可将根式、幂函数、指数函数及幂指函数运算降格成为乘除运算。
可以先利用搜索引擎学习。简单爬虫不难，无非发起http访问，取得网页的源代码文本，从源代码文本中抽取信息。首先要自己会写代码。学习爬虫可以从下面一些知识点入手学习。1、http相关知识。2、浏览器拦截、抓包。3、python2 中编码知识，python3 中bytes 和str类型转换。4、抓取javascript 动态生成的内容。5、模拟post、get，header等6、cookie处理，登录。7、代理访问。8、多线程访问、python 3 asyncio 异步。9、正则表达式、xpath等。。。。10、scrapy requests等第三方库的使用。
当用python爬取大量网页获取想要的数据时，最重要的问题是爬虫中断问题，python这种脚本语言，一中断
进程就会退出，怎么在中断后继续上次爬取的任务就至关重要了。这里就重点剖析这个中断问题。
第一个问题: 简单点的用动态代理池就能解决，在爬取大量数据的时候，为了速度不受影响，建议使用一些缓
存的中间件将有效的代理 ip 缓存起来，并定时更新。这里推荐 github 这个仓库
， 它会做ip有效性验证并将 ip 放入 redis ，不过实现过于复杂
了，还用到了 db ，个人觉得最好自己修改一下。困难点的就是它会使用别的请求来进行判断当前的ip是否
是爬虫，当我们过于聚焦我们的爬虫请求而忽略了其他的请求时，可能就会被服务器判定为爬虫，进而这个ip
会被列入黑名单，而且你换了ip一样也会卡死在这里。这种方式呢，简单点就用 selenium + chrome 一个一个
去爬，不过速度太慢了。还是自己去分析吧，也不会过复杂的。
第二个问题： 网络连接超时是大概率会遇到的问题，有可能是在爬取的时候本地网络波动，也有可能是爬
取的服务端对ip做了限制，在爬取到了一定量级的时候做一些延迟的操作，使得一些通用的 http 库超时
（ urllib ）。不过如果是服务端动的手脚一般延迟不会太高，我们只需要人为的设置一个高一点的
timeout 即可（30 秒），最好在爬取开始的时候就对我们要用的爬取库进行一层封装，通用起来才好改
动。
第三个问题: 在解析大量静态页面的时候，有些静态页面的解析规则不一样，所以我们就必须得做好断点
续爬的准备了（ PS : 如果简单的忽略错误可能会导致大量数据的丢失，这就不明智了）。那么在调试的过
程中断点续爬有个解决方案，就是生产者和消费者分离，生产者就是产生待爬 url 的爬虫，消费者就是爬取
最终数据的爬虫。最终解析数据就是消费者爬虫了。他们通过消息中间件连接，生产者往消息中间件发送待
爬取的目标信息，消费者从里面取就行了，还间接的实现了个分布式爬取功能。由于现在的消费中间件都有
ack 机制，一个消费者爬取链接失败会导致消息消费失败，进而分配给其他消费者消费。所以消息丢失的
概率极低。不过这里还有个 tips ， 消费者的消费超时时间不能太长，会导致消息释放不及时。还有要开启
消息中间价的数据持久化功能，不然消息产生过多而消费不及时会撑爆机器内存。那样就得不偿失了。
第四个问题： 这种情况只能 try except catch 住了，不好解决，如果单独分析的话会耗费点时间。但在
大部分数据 （99%） 都正常的情况下就这条不正常抛弃就行了。主要有了第三个问题的解决方案再出现这
种偶尔中断的问就方便多了。
希望能帮到各位。
Python的爬虫库其实很多，像常见的urllib，requests，bs4，lxml等，初始入门爬虫的话，可以学习一下requests和bs4(BeautifulSoup)这2个库，比较简单，也易学习，requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面，下面我以这2个库为基础，简单介绍一下Python如何爬取网页静态数据和网页动态数据，实验环境win10+，主要内容如下：
Python爬取网页静态数据
这个就很简单，直接根据网址请求页面就行，这里以爬取糗事百科上的内容为例：
1.这里假设我们要爬取的文本内容如下，主要包括昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段：
打开网页源码，对应网页结构如下，很简单，所有字段内容都可以直接找到：
2.针对以上网页结构，我们就可以编写相关代码来爬取网页数据了，很简单，先根据url地址，利用requests请求页面，然后再利用BeautifulSoup解析数据（根据标签和属性定位）就行，如下：
程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：
Python爬取网页动态数据
很多种情况下，网页数据都是动态加载的，直接爬取网页是提取不到任何数据的，这时就需要抓包分析，找到动态加载的数据，一般情况下就是一个json文件（当然，也可能是其他类型的文件，像xml等），然后请求解析这个json文件，就能获取到我们需要的数据，这里以爬取人人贷上面的散标数据为例：
1.这里假设我们爬取的数据如下，主要包括年利率，借款标题，期限，金额，进度这5个字段：
2.按F12调出开发者工具，依次点击“Network”->“XHR”，F5刷新页面，就可以找到动态加载的json文件，具体信息如下：
3.接着，针对以上抓包分析，我们就可以编写相关代码来爬取数据了，基本思路和上面的静态网页差不多，先利用requests请求json，然后再利用python自带的json包解析数据就行，如下：
程序运行截图如下，已经成功获取到数据：
至此，我们就完成了利用python来爬取网页数据。总的来说，整个过程很简单，requests和BeautifulSoup对于初学者来说，非常容易学习，也易掌握，可以学习使用一下，后期熟悉后，可以学习一下scrapy爬虫框架，可以明显提高开发效率，非常不错，当然，网页中要是有加密、验证码等，这个就需要自己好好琢磨，研究对策了，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你上有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。
这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为例，实验环境win10+，主要内容如下：
抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事百科网站数据为例
1.这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：
对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：
2.对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：
程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：
抓取网站动态数据（数据不在网页源码中，json等文件中）：以人人贷网站数据为例
1.这里假设我们爬取的是债券数据，主要包括年利率、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息，截图如下：
打开网页源码中，可以发现数据不在网页源码中，按F12抓包分析时，才发现在一个json文件中，如下：
2.获取到json文件的url后，我们就可以爬取对应数据了，这里使用的包与上面类似，因为是json文件，所以还用了json这个包（解析json），主要内容如下：
程序运行截图如下，已经成功抓取到数据：
至此，这里就介绍完了这2种数据的抓取，包括静态数据和动态数据。总的来说，这2个示例不难，都是入门级别的爬虫，网页结构也比较简单，最重要的还是要会进行抓包分析，对页面进行分析提取，后期熟悉后，可以借助scrapy这个框架进行数据的爬取，可以更方便一些，效率更高，当然，如果爬取的页面比较复杂，像验证码、加密等，这时候就需要认真分析了，网上也有一些教程可供参考，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。