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论文爬虫工具权威发布_永久免费的爬虫软件(2024年12月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

论文爬虫工具

史上最全科研工具合集，博士必备！ 𐟔 文献检索 PubMed：全球最权威的生物医学数据库，学术界的黄金标准。 Web of Science：全球最大的综合性期刊数据库，覆盖学科广泛。 Scopus：一键找到特定作者的所有文章，科研界的好帮手。 𐟓堦–‡献下载 SCI-Hub、SCI-down：如果学校没有下载权限，可以通过DOI免费下载PDF格式文献。科研通：一个文献求助平台，解决下载难题。 𐟓š 文献管理 Zotero：分类管理下载的文献，支持阅读、翻译、引用等多种功能。 EndNote：写论文时自动插入参考文献，方便快捷。 𐟓砦–‡献追踪 X-MOL和文献鸟：通过邮件第一时间收到研究领域最新发表的论文。 𐟒𛠦高科研效率的浏览器插件 easyScholar和easyPubMed：在检索页面自动显示文献期刊分区、影响因子等信息，方便筛选。沙拉查词：网页内划词翻译，无需复制粘贴，方便快捷。 𐟓Š 数据分析与编程 SPSS和Stata：常用的统计软件，推荐观看郑老师的医学统计课程，结合SPSS讲解。 Python：功能强大，适用于数据分析、爬虫、数据可视化，但相对较难。 𐟖𜯸 数据可视化 GraphPad、origin、python：将数据以图表形式呈现，至少掌握一种作图工具。 ✍️ 论文赶due神器 Academic Phrasebank：海量写作模板，来自英语母语者的学术论文。 Grammarly：在线语法纠正和校对工具，检查单词拼写、纠正标点符号等。 Writefull：一键口语改学术，一键生成摘要。 MyBib：一键生成Reference List。 Turnitin：英文论文查重工具。

学术论文必备网站推荐，高效写作不再难！中期答辩终于顺利通过啦！𐟥𓠤𛊥䩦奈†享几个帮助我完成论文的必备网站，真的超级好用，强烈推荐给大家！科研者之家 𐟏 这是一个全面的一站式SCI写作网站，从选题、写作到回复审稿意见，都有对应的辅助工具。特别推荐他们的AI写作助手工具（见图P2），输入中文就能自动生成与已发表文献相似的语句，还提供了文献来源和影响因子。每天有一定的免费次数限制，但可以注册多个账号，只要输入手机号接收验证码就行。 DeepL 𐟌 来自德国的学术翻译工具DeepL，个人觉得比Google和有道都要好用。它有网站版和Word的内置插件，我个人更喜欢网页版。DeepL有两个主要功能：翻译和AI优化（见图P3,P4）。AI优化声称使用了爬虫和机器学习，还可以选择不同的优化模式，其中学术写作模式非常标准，强烈推荐！ Sider 𐟌 这是一个Chrome和Microsoft Edge浏览器插件，功能非常全面，包括搜索结果生成、写作、阅读网页文献或PDF文档并总结主要内容等（见图P5-P6）。最重要的是，目前不需要翻墙就能使用！虽然有免费次数限制，但对我来说完全够用。Sider打开全屏后可以选择不同的AI，包括chatGPT3.5、bing等（bing好像只有翻墙才能用），还有很多功能等着大家去探索。这些网站真的帮了我大忙，大家一定要试试哦！𐟘‰

如何快速上手数据报告：简单七步搞定！ 𐟎›‡明确选择你熟悉或感兴趣的领域/行业，这样你能更深入地分析问题，得出有价值的商业洞察。选择一个小的细分领域/行业，这样你的报告会有一个清晰的主线。确保这个领域/行业有公开的数据或用户生成的内容（如论坛帖子、用户点评等），这样你就有数据可分析了。 𐟓Š 数据获取确定你需要哪些数据，然后通过以下三种方法获取：从公开数据的网站上复制或下载数据，如统计局网站或各类行业网站。使用专门做数据整理打包的网站或APP，如淘宝上的某些数据服务。自行收集所需数据，可以使用爬虫工具爬取点评网站的商家评分和评价内容，或者手工复制数据，或者通过免费问卷网站做一份问卷。 𐟧𙠦•𐦍…洗排除异常值、空白值、无效值和重复值，确保数据的准确性。 𐟓Š 数据整理将数据整理成适合进一步分析的格式，如Excel表格，并计算一些二级指标，如同比、环比和占比分布。 𐟓Š 描述分析分为数据描述和指标统计两部分：数据描述：对数据进行基本情况刻画，包括数据总数、时间跨度、时间粒度、空间范围、空间粒度和数据来源等。建模时还要看数据的极值、分布和离散度。指标统计：用来分析实际情况的数据指标，分为变化、分布、对比和预测四类。变化：指标随时间的变动，表现为增幅（同比、环比等）。分布：指标在不同层次的表现，如地域分布（省、市、区县、店/网点）、用户群分布（年龄、性别、职业等）和产品分布等。对比：分为内部对比（团队对比、产品线对比）和外部对比（市场环境和竞争者对比）。内部对比更侧重找出好或坏的原因，外部对比则更多用于找出好或坏的地方。预测：根据现有情况，估计下个分析时段指标值。 𐟧 洞察结论挖掘数字变化的真正影响因素。这涉及到问题的拆分和逻辑线的建立。洞察要越过数据推测和理解真实情况，得出有价值的结论。 𐟓 报告撰写完整的数据报告至少包含以下内容：报告背景：说明报告的目的和背景。报告目的：决定报告的逻辑，即解决什么问题。数据来源和数量：告诉对方用了什么数据，可信度如何。分页图表内容及本页结论：按照一定逻辑构建，目标仍是解决目的中的问题。各部分小结及最终总结：必不可少。下一步策略或对趋势的预测：为报告加分。与议论文相似，立论（背景）——破题（目的）——列举论据（图表+结论）——论证论点（小结及总结）——结题（策略或预测）。

MPACC论文数据？这样找！ 𐟎“ 撰写MPACC论文时，数据获取是一个关键步骤。以下是一些实用的方法，帮助你找到所需的数据： 𐟔 利用常规数据库：如CSMAR、CNRDS等。建议利用好学校的数据库资源，学校越好，数据库越全面。 𐟒𛠦•𐦍„理工具：对于需要加工的数据，可以考虑使用Jupyter和Anaconda。对于完整项目，Pycharm是一个不错的选择。 𐟌 网页爬虫：对于无法直接下载的数据，尤其是在案例研究初期，可以使用Python进行全网爬取相关文本。 𐟓š 总的来说，查找论文数据需要扩大数据库范围，利用Anaconda处理实证论文数据，并学会使用Python进行全网爬取获取案例论文数据。

实证研究指南：从数据到论文发表最近有不少朋友问我关于成本粘性模型的问题，尤其是毕业论文的压力下，大家都在忙着找数据、写代码、做实证。今天我就来聊聊这个话题，希望能帮到大家！数据从哪里来？𐟓ˆ 首先，数据真的很重要！尤其是那些看起来很复杂的模型、需要爬虫爬取的文本数据，或者学校可能没有权限的数据库数据。一般来说，这些数据可以在经管之家上找到，但需要付费（淘宝上好像有代下载的服务，不过我没用过）。我自己买过一些数据，比如Weiss成本粘性模型和真实盈余管理模型。如果你有需要，可以联系我，价格很亲民的，毕竟我也是个穷孩子，想回点血嘛！用啥软件做实证？𐟒𛊦ˆ‘用的是Stata14，不过老师推荐的是SPSS。个人觉得难度排序是：Excel < SPSS < Stata < Python < R。SPSS最人性化，不需要编程，按照图表点就行，但结果需要加工才能用。相比之下，Stata虽然要简单编程，但结果可以直接用，对不想排版的人很友好。Python和R功能最强大，但需要一定的编程基础。软件不会用怎么办？𐟘𕊥ˆ릋…心！小破站是个学习的好地方。Stata的话，推荐连享会，公主号和知乎上都有很多资源。另外，陈强老师的《计量经济学》和一些实证论文的教材也很不错。不用太在意数学推导，主要是多练习。论文没有头绪怎么办？𐟓 平时要多看论文！注意看理论是如何推导的，研究思路、用的什么变量和模型、进一步研究和稳健性研究是怎样做的、创新点在哪、如何与现实结合、解决了什么问题。时间来不及的话，可以在知网上搜索一些顶刊，比如《会计研究》和《管理世界》，看看大牛们都在研究什么。或者点击感兴趣的关键词，会出来关注指数、最多被引、文献综述等信息。注意！⚠️ 写论文不是炫技，要找最能解决问题的模型。最重要的是讲清楚故事线，推导要搞明白（毕竟只要数据够多，啥关系都是显著的）。实证研究就是不断试错的过程，模型不显著或者结果不满意很正常的，不要着急。写在后面𐟓œ 其实我的经验也不多啦（马上大三），只是之前独自参加了一些论文比赛。虽然还没学计量经济学，但平时挺感兴趣的。来问我的各位基本都是大四的学长学姐们，大家肯定比我厉害！加油！希望这些小建议能帮到你们，祝大家论文顺利！

不会编程？爬虫神器来啦！嘿，大家好！我是粥粥，一个从编导专业转行做新媒体运营的自媒体人。刚踏入互联网行业的文科妹子们，你们是不是也常常为数据采集和分析头疼不已？𐟘䊊以前我总是坚持手动采集数据，直到发现了这些超好用的爬虫工具，工作效率瞬间提升了不止一倍！𐟌Ÿ 今天就来给大家推荐五个非常实用的爬虫工具，各有千秋，赶紧收藏吧！八爪鱼八爪鱼有中文版和英文版，国内的小伙伴们用中文版就足够了。这几年他们做了不少营销，用户量也在不断增长。整体评价不错，特别适合小白用户。而且有免费版，付费版的价格也在可接受范围内。后羿采集器相比八爪鱼，后羿采集器有时会出现一些莫名其妙的问题，但功能上稍微强一些。最棒的是，导出数据没有限制！不过，虽然有免费版，但付费版的价格比八爪鱼贵一点点。火车头采集器这是一个非常老牌的爬虫工具，用户最多，功能也最强大。不过，上手门槛较高，适合有一定知识储备的用户。而且付费版按年收费，对于新手来说不太划算。 web scraper 这是一款非常受欢迎的Chrome插件，作为浏览器插件运行，比前三个工具更轻量。特别适合小白用户。虽然官方网站只有英文版，但可以用浏览器自动翻译（虽然不太准确）。付费版的价格和后羿差不多。 NoCoding Data Scraper 这是一款非常小众的浏览器插件，由网友推荐给我。官方网站支持中文，是这几个工具中最简单的。以前是全免费，但推出付费版之后，免费版的功能就很有限了。付费版的包月价格和八爪鱼一样。其实不仅仅是站长需要数据搜集，整个互联网行业的数据分析无处不在。连写论文都需要这些工具来提升效率！所以，赶紧试试这些免费工具吧！𐟑Œ 如果你有更多经验和想法，欢迎在评论区讨论！

文科生如何快速入门网络爬虫 𐟌 一、什么是爬虫？爬虫（也称为网页蜘蛛）是一种自动抓取网络信息的程序。它能够抓取网站上的数据，并以有用的数据格式保存，或者作为另一个程序的输入。 𐟌 二、爬虫的用途 1️⃣ 科研支持网络爬虫可以抓取网站上的文本、图片、视频等信息，并将其存储起来，以便以后分析和使用。例如，对于文科生来说，掌握基础的爬虫技术可以帮助写论文。想象一下，在论文中加入相关的数据作为佐证，是不是一下子就显得更有说服力了！ 2️⃣ 工作辅助有时候，工作中的决策需要相关数据的支持。这时候就可以借助爬虫。比如，作为一个品牌策划，想要把微博上过去两个月与自己品牌相关的内容全部爬出来，然后进行分析，看看能不能得到一些有价值的洞察。 𐟌 三、如何快速入门爬虫？ ⚠️ 注意：这里分享的是快速掌握爬虫的方法，不需要有编程基础。主要是借助一些现成的工具，这些工具都是经过实际使用的，效果不错。但如果你需要更个性化和更系统化的爬虫功能，建议还是学习一下Python。 1️⃣ 八爪鱼八爪鱼网页数据采集器支持全可视化操作，无需编写代码，内置海量模板。特别适合微博等平台的爬取，效果非常好。比如我就曾经用它爬过豆瓣的影评。不过需要注意的是，如果爬取量较大的话，数据导出是需要收费的。 2️⃣ 后羿采集器由前谷歌技术团队打造的这款爬虫软件，号称是基于人工智能技术，只需输入网址就能自动识别采集内容。最重要的是它几乎是完全不收费的，爬取速度和效果也不错。 3️⃣ 火车头采集器这是一款非常经典的爬虫采集器，使用人数最多。特别适合复杂界面的爬取，比如在一个页面里需要爬取多个参数的情况。通过这些工具，你可以快速入门爬虫技术，无论是用于科研还是工作辅助，都能带来不小的帮助。

如何在华为杯数学建模中拿高分？ 𐟌Ÿ什么是研究生数学建模？全国研究生数学建模竞赛是“全国研究生创新实践系列活动”的一部分，由教育部学位与研究生教育发展中心主办。因为这个比赛在上海地区的外地应届生落户政策中加分最多，所以有些人称之为“上海研究生落户大赛”。 𐟌Ÿ关于奖项研究生数学建模没有赛区制度，直接发放国家奖。只要你的论文入围，就能获奖。 ⚠️如何做好准备研究生数学建模一共有六道题目，每道题目基本有4-5个小问。前两个题目通常涉及通信领域，中间两个涉及人工智能和大数据，最后两个一般是综合规划类的。找准自己适合的赛题，了解的领域是重要的。因为赛题的专业性比较强，比如之前的无人机导弹、智能识别犯罪分子等题目。 TIPS: 数据处理能力：研究生数学建模题目的数据量很大，如何处理和收集数据是关键。Matlab和SPSS基本够用，可能还需要一点Python爬虫，但也不难。尽量把数据做到可视化，多给点色彩斑斓的图片，结果一目了然。专业领域的论文检索：即使是相关专业的同学，拿到赛题后也可能不知道题目中提到的专业模型是什么。那么抓紧检索相关论文就很关键了。建议大家尽量去检索SCI文献，虽然是英文的，阅读有困难，但很多先进的理念和模型首发都在一区二区的期刊里。之前就遇到过赛题其实国外已经研究过了的情况，可以作为直接的借鉴。专业的写作：尽量在排版上做到好看、规范。公式过多可以使用LaTeX排版，这也是不错的选择。写作是第一印象，一定要保证最后能拿出两个小时左右的时间通读你们写的论文，做到没有遗漏和逻辑错误。准备好了这些，你在华为杯数学建模中拿高分就不再是难事啦！𐟒ꀀ

大学生必学！Python编程让你脱颖而出 𐟎�𙠐ython的最佳方法就是实践！从编程小白到掌握指针和语法，再到学习爬虫和数据分析，Python的魅力在于它的实用性和灵活性。以下是一些使用Python的场景： 1️⃣ 实习工作𐟒𜯼š在6月份的一个项目中，我负责处理超过10万条数据，进行后台数据分析和撰写调研报告。 2️⃣ 赛事挑战𐟏†：在大创、互联网+、挑战杯等全国性赛事中，Python是我的得力助手。数据获取用爬虫，数据分析用Python语句。 3️⃣ 数学建模𐟓ˆ：在数学建模竞赛中，Python与Matlab的结合让我在炉温曲线项目中取得了满意的成绩。 4️⃣ 论文作业𐟓š：无论是本科还是研究生毕业论文，Python都是我的得力助手。小组期末作业中，Python也能助我一臂之力。 𐟔 之前学习了夜曲的Python入门课程，特别适合刚毕业的高三学生和大学生。课程结构完整，图文交互，不枯燥，每天都能学到新知识。 𐟌Ÿ 掌握Python，让你在未来的学习和工作中更加游刃有余！

𐟓š科研新手？数据获取与论文攻略！ 𐟔 你是不是刚开始踏入科研领域，对数据获取和论文查找感到迷茫？别担心，这篇笔记来帮你！ 𐟓– 如何找到心仪的论文？ 1️⃣ 在哪里搜寻？中文论文可尝试“中国知网”和“万方数据库”，英文论文则可在“web of science”或“谷歌学术”中探寻。 2️⃣ 如何定位专业领域？在检索框输入关键词，如“碳排放权交易”或“经济研究”，轻松找到相关论文。 𐟓Š 论文数据从何而来？ 1️⃣ 灵感来源于哪些文章？仔细阅读论文，数据获取途径通常隐藏在数据说明或实证部分。 2️⃣ 利用数据库资源，如中经网、CSMAR等，或通过知网的“知识源检索”-“统计数据”功能查询。 3️⃣ 编程小能手们，还可以尝试爬虫技术，用Python轻松爬取所需数据。 𐟤” 论文选题难题怎么破？ 1️⃣ 关注领域内大咖的研究方向，通过阅读专业顶刊和参加学术论坛，把握研究热点和创新点。 2️⃣ 梳理研究脉络，思考A与B、B与C的关系，从而推断A与C的可能联系，为选题提供思路。 𐟒ꠧ瑧 ”之路虽艰难，但有了这篇攻略，相信你能更加从容地应对挑战！加油，未来的科研大咖！

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