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2015-2023年国家自然科学基金管理科学部立项名单（25000+项，全新整理）

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简介：
本资源为2015至2023年间国家自然科学基金委员会管理科学部所有获批项目清单，涵盖逾25000个项目，内容全面更新。 1. 资源内容包括2010年至2023年国家自然科学基金立项名单（管理科学），数据经过精心整理。 2. 代码特点：今年全新发布，手工精细整理，确保引用时的安全性与准确性，数据来源于权威机构，并且控制变量的数据更为准确，适合用于撰写论文进行实证研究。不会出现数据造假问题。 3. 适用对象包括大学生、本科生和研究生等初学者群体，易于上手使用。 4. 可应用于经济学、地理学、城市规划及城市研究、公共政策与管理以及社会学等多个学科领域。 ## 数据指标说明 1. 样本量：总共有25000多个样本，其中： - 2020年有1960项 - 2021年有1982项 - 2022年有2081项 - 2023年则为1567项 ## 统计项目包括： - 年份 - 题目名称 - 单位信息 - 负责人姓名

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    本资源为2015至2023年间国家自然科学基金委员会管理科学部所有获批项目清单，涵盖逾25000个项目，内容全面更新。 1. 资源内容包括2010年至2023年国家自然科学基金立项名单（管理科学），数据经过精心整理。 2. 代码特点：今年全新发布，手工精细整理，确保引用时的安全性与准确性，数据来源于权威机构，并且控制变量的数据更为准确，适合用于撰写论文进行实证研究。不会出现数据造假问题。 3. 适用对象包括大学生、本科生和研究生等初学者群体，易于上手使用。 4. 可应用于经济学、地理学、城市规划及城市研究、公共政策与管理以及社会学等多个学科领域。 ## 数据指标说明 1. 样本量：总共有25000多个样本，其中： - 2020年有1960项 - 2021年有1982项 - 2022年有2081项 - 2023年则为1567项 ## 统计项目包括： - 年份 - 题目名称 - 单位信息 - 负责人姓名
     
  • 2018年度国家自然科学基金管理学部项目清单完整版.xls
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    该文件为2018年国家自然科学基金委员会管理科学部所资助项目的详细清单，包含各项目的编号、名称、负责人及研究概述等信息。 2018年国家自然科学基金项目的完整清单。
     
  • 2022-2023年度国家自然科学基金委地学部项目批准清单.xlsx
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    该文件包含了2022至2023年间国家自然科学基金管理的地学部各类科研项目的详细信息和审批结果，是相关研究人员的重要参考资料。 特点：今年全新发布，数据经过手工精心整理并确保引用安全可靠；所有数据均来自权威来源，并且控制变量方面的准确性远超同类资源，非常适合用于学术论文中的实证研究，避免了可能的数据造假问题。 适用对象：适用于大学生、本科生和研究生等初学者使用，易于上手操作！ 课程应用领域包括： - 经济学 - 地理学 - 城市规划与城市研究 - 公共政策与管理 - 社会学 - 商业与管理 ## 数据指标说明： 2022年至2023年国家自然科学基金地球科学部立项名单，包括以下内容： 1. 样本量：总共包含6800多个样本数据点。其中，2022年的有3300多项，而到了2023年则增至约3500项。 2. 统计项目涵盖如下信息： - 年份 - 课题名称 - 主办单位及负责人等 这些数据为学术研究提供了坚实的基础。
     
  • 国家自然科学基金项目的全面查询
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    本平台提供关于国家自然科学基金项目的信息检索服务，用户可以便捷地获取各类科研项目的详细资料和进展，助力科学研究与学术交流。 为申请国家自然科学基金的同学们准备了一款软件，该软件具有以下功能： 1. 国家自然科学基金项目综合查询：支持依托单位、申请代码、项目主题词等模糊查询。 2. 自动生成申请代码、项目名称、负责人信息、依托单位及金额和起止年月，并导出至文本段落件，方便后续使用。 声明： 1）一旦国家自然科学基金委网站程序更新，则该软件可能无法正常使用； 2）本软件未来可能会推出升级版本，请通过电子邮件联系作者：hujunyi@163.com。
     
  • 国家自然科学基金项目申请（信息科学类）
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    本项目聚焦于信息科学领域的前沿课题，旨在通过国家自然科学基金的支持，开展创新性研究，推动学科发展与技术进步。 本项目申请旨在研究大数据与无线传感器网络的结合应用。通过分析大量数据集并利用无线传感器技术，我们计划开发一套创新的信息采集、处理及传输系统。该系统的目的是提高数据收集效率，并为用户提供更准确的数据解析服务。 我们的工作将侧重于优化现有的算法和技术以适应大规模数据环境下的需求，同时确保低功耗和高可靠性。此外，我们将探索新的方法来增强无线传感器网络的稳定性和安全性，从而支持更加复杂的应用场景。 本项目预期成果包括一系列创新的技术方案、专利申请以及高质量的研究论文。我们相信这项研究将对相关领域的发展产生积极影响，并为未来的科研工作奠定坚实的基础。
     
  • Python国家自然科学基金项目数据抓取.zip
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    本资料包提供关于如何利用Python编程技术进行科研领域中国家自然科学基金项目的网络数据自动采集与分析的相关教程和代码实例。适合从事科学文献研究及数据分析的专业人士参考使用。 Python是一种广泛应用于数据分析、科学计算、机器学习以及网络爬虫领域的高级编程语言。在名为“Python国家自然科学基金项目数据爬取”的项目中，我们可以推测这是一份使用Python进行的针对国家自然科学基金项目的爬虫程序。这个项目可能包含了从官方网站或者其他相关数据源抓取数据的代码，用于收集和分析基金项目的相关信息，如项目名称、负责人、资助金额、研究领域等。 我们需要了解Python中的网络爬虫基础。网络爬虫是通过自动化的方式遍历和下载网页的程序，它通常由三部分组成：请求网页（requests模块）、解析网页（BeautifulSoup或lxml）、存储数据（如CSV或数据库）。在这个项目中，开发者可能使用了requests库来发送HTTP请求获取网页内容，然后用BeautifulSoup或者lxml这样的HTML解析库来提取所需的数据。 接着，为了更高效地爬取大量数据，可能会涉及到多线程或异步IO（如asyncio库）的使用，这可以提高爬虫的并发能力，减少爬取时间。此外，为了避免过于频繁的请求导致被目标网站封禁，可能还使用了延迟策略（time.sleep()）或者随机等待时间（random库），以及代理IP池等技术。 对于国家自然科学基金项目的数据，可能会涉及到特定的数据结构设计，如字典或类来表示每个项目的信息，包括项目ID、项目名称、负责人、研究团队、开始日期、结束日期、资助额度等字段。这些数据可能被存储在CSV文件中，便于后续的数据分析和可视化。 在数据分析阶段，Python的pandas库是一个常用工具，它可以方便地处理和清洗数据，进行统计分析。对于项目之间的关系探索，可能需要用到networkx库构建项目网络图。如果需要进一步的可视化，matplotlib和seaborn库可以帮助我们创建美观的数据图表，如直方图、散点图或词云等。 在实际操作中，为了确保代码的可读性和复用性，开发者可能遵循了良好的编程规范，如使用面向对象编程，定义清晰的功能模块，并通过注释和文档字符串来解释代码逻辑。此外，版本控制工具如Git也可能被用来管理代码版本，协同开发。 Python国家自然科学基金项目数据爬取项目涵盖了Python爬虫、数据解析、数据存储和初步分析等多个环节，涉及到了许多Python的实用库和技术。通过这个项目，我们可以学习到如何利用Python有效地从网络上获取并处理结构化数据，这对于数据驱动的决策支持和科学研究具有重要的价值。
     
  • 国家自然科学基金申请表
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    《国家自然科学基金申请表》是科研人员向中国国家自然科学基金会提交项目资助请求的重要文件。它详尽地记录了研究项目的背景、目标、创新点及预期成果等关键信息，旨在促进基础科学研究的发展与应用。 这款整理发布的国家自然科学基金申请书适用于日常学习、参考和借鉴。该文档是一份优质的参考资料，具有较高的参考价值，感兴趣的读者可以下载查看。
     
  • 2022年国家自然科学基金学科分类与代码指南
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    《2022年国家自然科学基金学科分类与代码指南》提供了详尽的学科分类及代码信息，旨在指导科研人员准确申报项目，促进基础研究的发展。 2022年国家自然科学基金学科分类目录及代码表提供了详细的学科划分与编号体系。
     
  • 2024年最全经管类国自然与国社科立项名单揭晓（含68份国自然标书）
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    本资料汇集了2024年度最新的经济学和管理学领域国家自然科学基金及社会科学基金获批项目名单，并附带68个详细的自然科学基金申请书范例，为研究者提供宝贵的参考信息。 今年全新整理的数据集现可供使用。这些数据经过手工精心编排，并且引用自权威来源，每项数据均标注了《数据来源》，确保其准确性远超同类资源中的控制变量部分。因此非常适合用于撰写论文及进行实证研究，避免任何可能的数据造假问题。 该资料适用于不同学术水平的学生群体，包括大学生、本科生和研究生等初学者也能轻松上手使用。此外，这些数据集广泛应用于经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策与管理以及社会学等多个学科领域，并且同样适合商业管理和相关课程的学习需求。
     
  • (全新整理版)最新30多万条国自然与国社科历年立项清单（不含标书）
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    本资料集汇编了最新的30多万项国家自然科学基金和国家社会科学基金的历史资助项目清单，为研究者提供全面详实的参考信息。 资源内容包括了2015年至2023年国家自然科学基金管理科学部的立项名单（超过25,000项），以及涵盖该时间段内管理科学领域的所有国自然项目数据。此外，还提供了从2017至2023年的医学部立项名单和近七千项的地学部立项信息（时间范围为2022-2023年）。另外还包括了自2021年以来各学科的国家自然科学基金项目的详细清单。 这些数据经过精心整理，适合用于撰写论文或进行实证研究。其特点在于数据来源权威且准确度高，避免了常见的控制变量问题和潜在的数据造假风险。该资源适用于各个层次的学生（包括大学生、本科生及研究生）使用，并能够帮助他们在经济学、地理学、城市规划与城市研究、公共政策管理以及社会学等领域进行深入学习。 上述所有统计项均包含了年份、题目、单位及相关负责人等重要信息，为使用者提供了全面的数据支撑。