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LovelyPlots庫 | 格式化科學(xué)論文、論文和演示文稿的可視化圖形

在科學(xué)研究中，數(shù)據(jù)的獲取及分析是最重要的也是最棘手的兩個(gè)環(huán)節(jié)！

(資料圖)

在前大數(shù)據(jù)時(shí)代，一般使用實(shí)驗(yàn)法、調(diào)查問卷、訪談或者二手?jǐn)?shù)據(jù)等方式，將數(shù)據(jù)整理為結(jié)構(gòu)化的表格數(shù)據(jù)，之后再使用各種計(jì)量分析方法，對這些表格數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但大數(shù)據(jù)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)成為各方學(xué)者亟待挖掘的潛在寶藏，大量商業(yè)信息、社會信息以文本等非結(jié)構(gòu)化、異構(gòu)型數(shù)據(jù)格式存儲于海量的網(wǎng)頁中。那么對于經(jīng)管為代表的人文社科類專業(yè)科研工作者而言，通過Python可以幫助學(xué)者解決使用Web數(shù)據(jù)進(jìn)行科研面臨的兩個(gè)問題：

Python跟英語一樣是一門語言

數(shù)據(jù)類型之字符串

數(shù)據(jù)類型之列表元組集合

數(shù)據(jù)類型之字典

數(shù)據(jù)類型之布爾值、None

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從編碼/解碼視角重新理解文本

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如何將多個(gè)txt文件整理到一個(gè)excel中

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總結(jié)-文本分析在社科(經(jīng)管)領(lǐng)域中的應(yīng)用

在這里我把技術(shù)細(xì)分為詞頻、詞袋、w2v建詞典、w2v認(rèn)知變遷四個(gè)維度，整理了經(jīng)管7篇論文。大家可以閱讀這7篇論文，掌握文本分析的應(yīng)用場景。

[1]沈艷,陳赟,&黃卓.(2019).文本大數(shù)據(jù)分析在經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融學(xué)中的應(yīng)用:一個(gè)文獻(xiàn)綜述.經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊),18(4),1153-1186.[2]王偉,陳偉,祝效國,王洪偉.眾籌融資成功率與語言風(fēng)格的說服性-基于Kickstarter的實(shí)證研究.*管理世界*.2016;5:81-98.[3]胡楠,薛付婧,王昊楠.管理者短視主義影響企業(yè)長期投資嗎？——基于文本分析和機(jī)器學(xué)習(xí)[J].管理世界,2021,37(05):139-156+11+19-21.[4]KaiLi,FengMai,RuiShen,XinyanYan,MeasuringCorporateCultureUsingMachineLearning,*TheReviewofFinancialStudies*,2020[5]LoughranT,McDonaldB.Textualanalysisinaccountingandfinance:Asurvey[J].*JournalofAccountingResearch*,2016,54(4):1187-1230.AuthorlinksopenoverlaypanelComputationalsocioeconomics[6]Berger,Jonah,AshleeHumphreys,StephanLudwig,WendyW.Moe,OdedNetzer,andDavidA.Schweidel."Unitingthetribes:Usingtextformarketinginsight."*JournalofMarketing*84,no.1(2020):1-25.[7]Cohen,Lauren,ChristopherMalloy,andQuocNguyen."Lazyprices."*TheJournalofFinance*75,no.3(2020):1371-1415.[8]孟慶斌,楊俊華,魯冰.管理層討論與分析披露的信息含量與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)——基于文本向量化方法的研究[J].*中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)*,2017(12):132-150.[9]Wang,Quan,BeibeiLi,andParamVirSingh."Copycatsvs.OriginalMobileApps:AMachineLearningCopycat-DetectionMethodandEmpiricalAnalysis."*InformationSystemsResearch*29.2(2018):273-291.[10]Packard,Grant,andJonahBerger.“Howconcretelanguageshapescustomersatisfaction.”_JournalofConsumerResearch_47,no.5(2021):787-806.[11]冉雅璇,李志強(qiáng),劉佳妮,張逸石.大數(shù)據(jù)時(shí)代下社會科學(xué)研究方法的拓展——基于詞嵌入技術(shù)的文本分析的應(yīng)用[J].南開管理評論:1-27.[12]曾慶生,周波,張程,陳信元.年報(bào)語調(diào)與內(nèi)部人交易:“表里如一”還是“口是心非”?[J].管理世界,2018,34(09):143-160.[13]彭紅楓,&林川.(2018).言之有物:網(wǎng)絡(luò)借貸中語言有用嗎?——來自人人貸借款描述的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].金融研究,461(11),133-153.[14]吳非,胡慧芷,林慧妍,and任曉怡.“企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)——來自股票流動性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].”管理世界(2021).

公眾號和博客積累了大量社會科學(xué)文本挖掘資料，涵蓋文本分析概念、技術(shù)、代碼、數(shù)據(jù)等。全部理清楚感興趣的可以關(guān)注收藏。

https://hidadeng.github.io/blog/the_text_analysis_list_about_ms/

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