免费信息史书

不管你是写一篇学术论文,学习新技能,或者在Python代码,你需要找到所有必要的信息。这是教育的重要组成部分,特别是当你应该展示一个完整的理解一个特定的主题。但你如何检查所有关键信息?有一个难以想象的各种有价值的数据在互联网上,但无用的东西的数量是相当大的。你如何区分所有关键事实与垃圾及时和研究主题?与我们的信息史书,当然!

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关键词:
解释这个总结

仍然准备学习编程或者写一篇好辩的,不浪费时间和电力阅读在网上胡说八道?我们的工具当然是给你的。突出重要信息,我们的发电机将扫描整个身体的文本粘贴在上面的空间。接下来,它将决定包含核心关键词和句子的意思。它将结合在一个或几个段落的简短的摘要。因此,欢迎您来检查他们的原始文本。这是所有,使用它好运!

下面,你会发现不同类型的总结以及如何可视化信息为你的项目。

你如何可视化信息总结吗

如您所见,您可以总结信息与发电机,因此阅读和理解它更快。然而,将帮助你记住它吗?呈现在您的项目怎么样?在这些情况下,您将受益于学习如何可视化信息。在这里,我们已经解释如何做到这一点。

7的方法来可视化信息

创建一个视觉基本资料概述,您可以使用以下工具:

  • 词云

    词云是一种简单而有效的方式书面信息的可视化的重要部分。这些程序扫描文本和定位最常用的单词。然后各种尺寸所示,变得更大或更小的取决于他们常常出现在文章中,文章,网站等等。这个过程也揭示了两个给定的文本之间的差异。

  • 饼图

    使用百分比或比率?没有更好的方法比饼图显示它们。这种类型的数据可视化演示了几个部分之间的关系。这意味着不同的片饼图加在一起时应加起来是100%。

  • 有很多变化的图形可视化时,您可以使用您的数据。他们是一个方便的方式来描述数字信息。从传统的散点图更不寻常的东西,像流图,您可以使用其中的任何一个展示你独特的变量。

  • 区域地图

    如果你需要描述地理信息,您可以始终使用区域的地图。通过将不同选择的空间,你让观众见证他们的视觉分配。此外,它可以帮助识别模式和编目数据的密度。进一步提高你的区域映射,您可以使用点不同的大小和颜色。

  • 决策树

    当涉及到这种类型的数据可视化,您可以创建一个树状图显示不同决策及其后果。它非常适合分类和回归,在许多不同的领域。例如,程序员使用决策树在Python代码,开发机器学习,等。然而,他们可以对任何学生。你可以描述的过程达到的结论。或者使用决策树的原因来解释你的想法。

  • Vien图

    维恩图是由两个或两个以上的圆圈在中间穿过。中央部分演示了重叠的信息,而外面的数据显示了数据集之间的差异。维恩图可以用数字和文字材料工作。只要有类似变量,怎么都行!

  • 列图表

    管理所有数据收集多年来的研究可以麻烦。尤其是如果你写一篇论文,涵盖了一段时间。使你的工作更容易,你可以使用列图表。随着时间的推移它们比较方便变量。

⭐三种类型的信息摘要

有很多类型和子类型的总结,你可能需要在你的研究。有些人会很方便在写摘要,而一些援引消息时将是必要的。这就是为什么我们结合所有亚型分为三大类。下面详细解释。

当目标做一个总结
  • 主要思想总结。

    读过学术文章或学术论文吗?然后,您熟悉这种类型。主要观点总结主要关心的关键事实。它还提到的基本参数,文章的标题、作者。在某些情况下,它还包括所使用的资源。主要观点总结介绍了观众对阅读的文本,并提供上下文套用的论文。

  • 基本参数总结。

    有一个重要的区别基本参数总结和主要思想。而后者只提到了写作的重点,前者包括作者的思维过程和证据。在这种类型,您可能使用课文里的句子,所有的关键词,甚至直接引用。我们把基本论点总结当我们觉得彻底解释作者的意图是至关重要的。

  • 概述总结。

    概述总结复制文章的结构,它凝结。因此,您列出所有的关键思想,论证和反驳。他们都应该出现在文本中的顺序的轮廓。这个方法是有效的响应部分或接近作者的研究工作。概括总结的最长是三种类型,有时几个段落。

不要浪费时间担心细节,我们提供您使用我们的免费史书机器人。它是一种很好的工具,当您需要尽快缩短信息。祝你好运在你的学业!

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