日常生活和经济全球化之间存在密切的关系。经济全球化是一个涉及全球范围内经济活动、贸易、投资、金融等方面的概念，它使得各国经济相互依存、相互联系，形成一个全球范围的有机经济整体。这种全球化的趋势对人们的日常生活产生了深远的影响。

以购物为例，经济全球化使得人们可以轻松地购买到来自世界各地的商品。无论是在大型超市、电商平台还是实体店，我们都可以看到来自不同国家的商品琳琅满目。这些商品可能包括食品、衣物、电子产品等，它们不仅丰富了我们的选择，也提高了我们的生活质量。

负责对每个省份的销量数据进行统计和分析，关注主要销售热点地区和潜在的市场机会

-提取出关键的销售变化和趋势，使用Python数据可视化，直观展示产品销售的月度和

地域分布，为市场部提供了有价值的数据洞察，支持关键的市场策略决策。

本章介绍了研究所选数据获取来源和途径，通过爬取的方式获取大部分文献数据与元数据，对元数据进行基本处理，为后续分析提供帮助。随后为了最大程度提高向量知识库的可信程度，对文献数据进行筛选，使用Unstructured库进行数据预处理使其转化为结构化数据

在信息技术和网络技术的快速发展下，共享信息资源的规模也在迅速增长，人们在工作和生活中使用各种多样的信息资源，包括语音、短视频、聊天信息等。然而，日常生活中更多的信息以自由形式存在，包括文本文档、图像、音视频、社交媒体帖子以及电子邮件等。这些不同于以往明确定义和固定结构的数据，被称为非结构化数据，通常不容易用表格或数据库的形式来组织和存储。这种数据的形式和内容各异，包括文本、图像、音频、视频等形式。大数据技术的兴起，越来越多的非结构化数据被记录和存储，例如传感器数据、日志文件、社交媒体数据等。这些数据的规模庞大、类型多样，传统的数据库系统已经不能很好地处理，需要新的处理和分析技术来应对。而人工智能和机器学习技术的发展，处理非结构化数据的能力得到了进一步提升。自然语言处理、计算机视觉等技术使得计算机能够更好地理解和分析文本、图像等非结构化数据，从中提取有用的信息和知识。文献则是科技研究者获取和积累知识的重要来源之一。文献中的理论研究成果和发现为科技研究提供了重要的理论支撑和研究基础，有助于研究者在实践中应用和推广。而英文作为国际通用语言，在全球范围内广