一入科研深似海，從此頭發是路人。 

身處海量數據和資料的時代，科研人員想找到真正需要的東西一點也不容易。

微信、QQ里躺著幾十個實驗組分群，本是為了能實時追蹤前沿文獻、學術資訊，及時抓住好時機發一篇好文章，結果每天盯著滿屏的小紅點消息，根本不想點開。

逛微博、知乎、各大論壇，一不小心回過神來，發現自己都刷半小時娛樂新聞了！

打開十幾個網站搜索，一篇一篇地翻文獻，不是見過很多次的，就是成果很舊的。

“我太難了！”

被實驗、論文虐到發際線不斷上移的科研人，一個假發片還夠用嗎？

歸根結底，還是因為不能玩轉數據！

“不懂數據的人，和咸魚有什么分別？”

對于科研人員來說，詳實的數據更是一切研究、實驗、論文的基礎。

2019年2月，Springer Nature與中國科學院文獻情報中心，合作完成并發布了一份有關中國科研人員數據管理和數據分享習慣的報告。

報告顯示，僅有58%的科研人員在一半或多于一半的科研項目中會制定數據管理計劃（DMP）。

 ▲ 資料來源 /《數據分享在中國的挑戰和機會》

在數據共享環境并不是很樂觀的今天，究竟如何才能快速、準確地找到，并利用好數據？

我室友前段時間寫論文，每天上網各種找資料、查數據，頭發掉得一把接一把，每次洗澡下水道都要堵住了。

 “凌晨兩點，我還在電腦前盯著密密麻麻的文字，感覺頭要炸了、眼要瞎了。真不知道我這個研究能賺幾個億……”室友和我瘋狂吐槽。

好不容易論文交出初稿，還被導師猛批：

文獻資料不充分

數據分析薄弱

案例論證單一

這讓他備受打擊，欲哭無淚。

后來，我讓一個會Python的同事，幫他爬取了論文需要的所有相關文獻和數據，再用Python的數據分析功能，繪制并輸出了該行業的研究現狀。

從爬取文獻到清晰篩除數據，從數據統計到繪制韋恩圖，竟然只用了幾十行代碼！

有了完整的文獻參考和數據支撐，他很快看到了問題所在，一個晚上就完成了論文修改。

后來他興奮地告訴我，這版論文順利通過，導師說他終于“開竅了”，還興奮地告訴我，自己也要學Python。

學會Python的他，很快就提升了自己的數據分析能力。不僅重新找回自信，還憑借Python資料爬取、數據分析的技能，得到導師的青睞，還提前拿到了國際知名企業的offer。

“能用幾十行代碼解決的事情，真的不想在自己費時間費力氣了。這感覺就像打游戲開了外掛一樣，又爽又輕松！”

“一切重復性工作，都應該自動化”

要想研究出點成果，每個科研人都要面臨大量重復性、機械性、讓人疲憊不堪又沒有成就感的工作。

一不小心就成了“熬夜小王子”。

如果能把這些時間用來休息、參加學術會議，和大牛們交流，學習新知識該多好啊~

能抽出一個小時和女朋友吃個飯、約個會就更好了，保證能能讓你滿血復活、科研力爆棚。

工欲善其事，必先利其器。

大數據時代，只要找準科研方向，沒有什么是一波優質的數據搞不定的。如果有，那就再配上信息挖掘和數據分析工具。

這時不妨學會借助Python這個小工具，提升效率，幫我們快速完成自動抓取資料、提取關鍵詞、分析數據、自動下載等工作。

這就如同在別人還在吭哧吭哧爬樓梯的時候，你已經坐上了直梯，當然更爽了！不僅能保住一頭飄逸的秀發，還能有更多時間擁有自己的生活！