01
Nguồn dữ liệu lộn xộn
Dữ liệu nghiên cứu thường phân tán trên website, API, bảng tính, PDF, kho lưu trữ và cơ sở dữ liệu công khai.
Bộ dữ liệu sẵn sàng cho nghiên cứucho luận văn và nghiên cứu học thuật
Dữ liệu sạch, có tài liệu và có thể tái lập cho luận văn và dự án nghiên cứu.
Được tin tưởng bởi các nhà nghiên cứu và sinh viên từ...
Khoảng trống dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu thô là chưa đủ cho nghiên cứu nghiêm túc
Tìm dữ liệu thường khó hơn viết phần phân tích. Nguồn dữ liệu thiếu nhất quán, API khó sử dụng, và các bản ghi thu thập được vẫn cần làm sạch, lập tài liệu và xây dựng quy trình tái lập.
02
Tính khả thi chưa rõ
Trước khi thu thập, cần xác định nguồn có thể truy cập, được phép sử dụng, hữu ích và đủ ổn định hay không.
03
Làm sạch tốn thời gian
Bản ghi trùng lặp, giá trị thiếu, trường không đồng nhất, lỗi mã hóa và tệp xuất lộn xộn có thể làm chậm toàn bộ dự án.
04
Phương pháp phải giải trình được
Với luận văn và công bố khoa học, người phản biện có thể yêu cầu giải thích cách dữ liệu được thu thập, làm sạch và ghi chép.
Quy trình nghiên cứu
Cấu hình một lần. Thu thập có cơ sở.
01
Gửi chủ đề nghiên cứu
Cho chúng tôi biết chủ đề, dữ liệu mục tiêu, nguồn ưu tiên, các trường cần có, quy mô dự kiến và thời hạn.
02
Đánh giá tính khả thi
Chúng tôi xem xét nguồn, phương án truy cập, chất lượng dữ liệu, giới hạn và các rủi ro về đạo đức hoặc điều khoản nguồn.
03
Bộ dữ liệu mẫu
Bạn nhận một mẫu nhỏ để kiểm tra cấu trúc, trường dữ liệu, chất lượng và mức độ phù hợp.
04
Bàn giao cuối
Bạn nhận dữ liệu đã làm sạch, nhật ký nguồn, tài liệu và mã tái lập nếu nằm trong phạm vi dự án.
Mẫu đánh giá
Kiểm tra tính khả thi trước khi thu thập
Trước khi thu thập dữ liệu, chúng tôi lập bản đồ các nguồn có sẵn, các trường dự kiến, rủi ro truy cập và đề xuất đầu ra.
Báo cáo khả thi
Đánh giá trước khi thu thậpNguồn mở / APIĐã ghi nhận rủi ro
Chủ đề nghiên cứu
Áp dụng AI trong giáo dục đại học
Nguồn đề xuất
OpenAlex · Crossref · ERIC · Trang web trường đại học công
Trường dữ liệu có sẵn
title · abstract · DOI · authors · year · journal · keywords
Ghi chú truy cập
Ưu tiên các nguồn mở, có API và được sự cho phép của khách hàng
Rủi ro cần tránh
Cào dữ liệu Google ScholarNguồn yêu cầu trả phí không được phépDữ liệu cá nhân nhạy cảm
Đầu ra đề xuất
cleaned_dataset.csv · data_dictionary.xlsx · methodology_note.pdf
Các loại dữ liệu chúng tôi xử lý
Được thiết kế cho quy trình nghiên cứu thực tế
Các dạng dự án dữ liệu học thuật phổ biến mà chúng tôi hỗ trợ, được xác định theo câu hỏi phân tích của nghiên cứu.
Tổng quan tài liệu
Dữ liệu tổng quan tài liệu
Thu thập siêu dữ liệu bài báo như tiêu đề, tác giả, DOI, tóm tắt, năm, tạp chí, từ khóa và liên kết nguồn.
DOItóm tắttác giảnămtạp chí
Phù hợp cho: SLR, scoping review, nền tảng luận văn
Phân tích trắc lượng
Dữ liệu trắc lượng thư mục
Chuẩn bị dữ liệu công bố cho phân tích xu hướng, bản đồ trích dẫn, mạng lưới đồng tác giả, tổ chức và chủ đề.
trích dẫntác giảđơn vịchủ đề
Phù hợp cho: xu hướng, mạng lưới, bản đồ công bố
Nghiên cứu web công khai
Dữ liệu web công khai
Thu thập bản ghi có cấu trúc từ tin tuyển dụng, trang chính sách, chương trình đại học, danh mục công khai hoặc siêu dữ liệu tin tức.
URLphân loạingàymã bản ghi
Phù hợp cho: chính sách, việc làm, giáo dục, danh mục công
Danh mục bàn giao
Bạn sẽ nhận được gì
Mỗi bộ dữ liệu đi kèm các tệp giúp quy trình dễ kiểm tra, phân tích và giải trình hơn.
Gói bàn giaoTệp thô · Dữ liệu sạch · Tài liệu · Quy trình tái lập
.json
raw_data.json
Bản ghi gốc đã thu thập khi phù hợp.
.csv
cleaned_dataset.csv
Bộ dữ liệu có cấu trúc, sẵn sàng phân tích.
.xlsx
data_dictionary.xlsx
Giải thích các trường, định dạng và giá trị.
.csv
source_log.csv
URL nguồn, endpoint API, ngày truy cập và ghi chú thu thập.
.pdf
methodology_note.pdf
Giải thích dễ hiểu về quy trình thu thập và làm sạch.
.py
reproducible_script.py
Mã Python hoặc notebook để tái lập quy trình.
.md
README.md
Tổng quan dự án, mô tả tệp và hướng dẫn sử dụng.
Xem thêm tệp bàn giao
.pdf
methodology_note.pdf
Giải thích dễ hiểu về quy trình thu thập và làm sạch.
.py
reproducible_script.py
Mã Python hoặc notebook để tái lập quy trình.
.md
README.md
Tổng quan dự án, mô tả tệp và hướng dẫn sử dụng.
Giao thức truy cập
Đánh giá quyền truy cập nguồnGiao thức truy cập và đạo đức
Thu thập dữ liệu có cân nhắc đạo đức
Chúng tôi chỉ làm việc với nguồn công khai, được phép, có API, nguồn mở hoặc được khách hàng ủy quyền. Chúng tôi không vượt tường phí, thu thập từ tài khoản riêng tư hay lấy dữ liệu cá nhân nhạy cảm khi chưa có ủy quyền và phê duyệt đạo đức phù hợp.
Chúng tôi cảnh báo rủi ro về nguồn và quyền truy cập. Nhà nghiên cứu vẫn chịu trách nhiệm về các phê duyệt của tổ chức hoặc hội đồng đạo đức mà dự án yêu cầu.
Mỗi dự án có thể bao gồm một ghi chú phương pháp ngắn mô tả phạm vi thu thập, quyền truy cập nguồn, các bước làm sạch và những giới hạn đã biết.
Biện pháp kiểm soát
Đánh giá trước khi thu thập- Không vượt tường phí
- Không thu thập từ tài khoản riêng tư
- Không thu thập trái phép dữ liệu cá nhân nhạy cảm
- Tôn trọng giới hạn và quy tắc truy cập của nguồn
- Kèm nhật ký nguồn và ghi chú phương pháp
- Nguồn hạn chế cần có ủy quyền của khách hàng
Đã ghi
Cơ sở truy cập
Đã lưu
Ngày truy cập
Có kèm
Ghi chú nguồn
Đánh giá khả thi miễn phí
Cho chúng tôi biết dữ liệu bạn cần
Gửi chủ đề nghiên cứu, nguồn mục tiêu và đầu ra dự kiến. Chúng tôi sẽ đánh giá tính khả thi, rủi ro, các trường dữ liệu và bước tiếp theo phù hợp.
hoặc liên hệ trực tiếp