国外竞争情报研究热点_前沿及趋势的可视化分析
数据可视化国外发展
数据可视化国外发展一、介绍数据可视化已经成为一种重要的工具和方法，用于展示和解释各种数据。
在国际发展领域，数据可视化对于了解和监测国外的发展状况是至关重要的。
本文将探讨数据可视化在国外发展方面的应用和发展趋势。
二、数据可视化在国外发展中的应用2.1 政府部门的数据可视化应用政府部门在国外发展中广泛使用数据可视化来展示和监测各种指标和指标的进展情况。
通过可视化数据，政府可以更好地了解国家的整体发展趋势，并采取相应的政策和措施来促进发展。
例如，在教育领域，政府可以使用数据可视化来展示教育投资、教育水平和学生成绩等指标的变化情况，从而为改进教育政策提供决策支持。
2.2 经济领域的数据可视化应用在经济领域，数据可视化对于了解国外的经济发展、行业趋势和市场情况至关重要。
通过可视化数据，经济学家和金融机构可以更好地分析和预测经济走势，并制定相应的投资策略。
例如，在股票市场中，投资者可以使用数据可视化工具来监测股票价格的波动和趋势，以指导其投资决策。
2.3 环境和气候变化方面的数据可视化应用环境和气候变化是一个全球性的问题，在国外发展中也扮演着重要的角色。
数据可视化可以帮助人们更好地了解环境和气候变化的趋势和影响，并采取相应的措施来保护环境。
例如，通过可视化数据，科学家可以展示全球气温的变化情况，并预测未来的气候走向，从而为应对气候变化制定相应的政策和行动计划。
2.4 健康和社会发展方面的数据可视化应用数据可视化在健康和社会发展方面也有广泛的应用。
通过可视化数据，医疗机构和卫生部门可以更好地了解人口健康状况、疾病传播趋势和医疗资源分布情况，从而为提高医疗服务的质量和效率提供指导。
同时，社会发展中的数据可视化还可以用于展示和监测社会问题和社会服务的覆盖范围，为社会政策制定提供依据。
三、数据可视化国外发展的趋势3.1 大数据和人工智能的应用随着大数据和人工智能的快速发展，数据可视化在国外发展中的应用也呈现出新的趋势。
电脑显示美国的大趋势
电脑显示美国的大趋势
在电脑屏幕上显示美国的大趋势可以通过数据可视化来实现。
以下是一些可能的大趋势示例：
1. 人口变化：通过年份或地理区域，显示美国人口的增长、减少或移居情况。
可以使用柱状图、折线图或地图来展示。
2. 经济增长：使用折线图或柱状图来显示美国国内生产总值（GDP）的变化，以及关键行业的增长或下滑情况。
3. 劳动力市场：通过折线图或柱状图展示美国的就业率、失业率以及不同行业的就业趋势。
4. 政治选举：使用地图或条形图来显示不同政在各州或选区中的支持率，以及不同年份的选举结果。
5. 教育水平：使用地图或条形图来显示不同州或地区的教育水平，如高中毕业率、大学就读率等。
6. 科技创新：展示美国在科技领域的发展趋势，如研发支出、专利申请数量等。
7. 环境保护：使用折线图、饼图或地图来显示美国的能源消耗、排放量以及可
再生能源的使用情况。
这些大趋势可以通过各种数据来源（如美国政府统计局、调查机构或研究机构）获得，并使用数据可视化工具（如Tableau、Excel等）来呈现在电脑屏幕上。
详谈数据可视化的现状及发展趋势
详谈数据可视化的现状及发展趋势现如今，数据可视化由于数据分析的火热也变得火热起来，不过数据可视化并不是一个新技术，虽然说数据可视化相对数据分析来说比较简单，但是数据可视化却是一个十分重要的技术。
在这篇文章中我们就给大家介绍一下关于数据可视化的现状以及数据可视化的发展趋势。
首先我们说一下国外的数据可视化的发展现状，其实在外国，数据可视化是一个成熟的技术，他们借助数据可视化技术，有很多的视觉化传播媒体使用图像化的方式进行传播信息，从而提升了自己的影响力。
像一些知名的媒体比如卫报、芝加哥论坛报、BBC、ABC等，都是用数据可视化让自身影响力大大提高。
其实随着电脑技术的成熟和搜索引擎技术的发展，政府信息公开化，众包模式的兴起，人们获取和解读数据的可能性大大提高，基于数据挖掘、理解数据基础上的数据新闻可视化，成为新闻叙事手段一个新的发展方向和突破。
那么国内的数据可视化的发展现状是什么呢？其实我国媒体利用数据可视化进行新闻报道处于刚刚起步阶段。
这是因为在过去，我们借助于常用饼状图、柱状图、表格等形式来美化版面，通过数字加空镜头、画外音的形式宣扬某一领域的发展历程。
这种报道方式陈旧，内容抽象化，语言机关化公文化，流于表面，难以让受众真正理解和思考数字的纵深意义，揭示事件发展的方向和趋势。
所以说，要想改变这一状态，就需要不破不立。
现在有很多的媒体都显示了我国数据可视化相比过去有所发展。
那么数据可视化的发展趋势与现存问题是什么呢？其实在未来数据可视化的发展历程中，数据的处理能力为核心，交互式可视化是新趋势。
数据可视化新闻对新兴技术的依赖，暴露出传统媒体的短板。
数据可视化使受众与媒体的关系发生根本变化，得以感受到传统报道难以揭示的现象和规律。
当然需要注意的是，我们相信数据的力量但不能只靠数据，数据也可能存在误差，要避免数据偏差和数据失真，就要学会去除噪音数据的干扰和不断修正的方法。
加之数据可视化新闻制作周期长、人力成本高，与新闻的时效性存在一定冲突都有待于未来技术的进一步发展来提升报道质量，缩短报道时间。
《2024年工商管理学科演进与前沿热点的可视化分析》范文
《工商管理学科演进与前沿热点的可视化分析》篇一一、引言随着全球经济的快速发展和市场竞争的日益激烈，工商管理学科逐渐成为了现代学术研究的热点领域。
其学科演进不仅见证了经济理论和实践的变迁，更与时代的经济脉络紧密相连。
本文将通过可视化分析的方式，探讨工商管理学科的演进历程及当前的前沿热点。
二、工商管理学科的演进历程1. 初始阶段（早期20世纪）特点：此阶段工商管理学科初具雏形，主要研究工业革命后企业的管理和组织问题。
关键事件：泰勒的科学管理理论、法约尔的组织理论等为工商管理学科奠定了基础。
可视化展示：通过时间线图表展示关键理论及理论的提出者。
2. 发展阶段（20世纪中叶至21世纪初）特点：随着全球化的推进，工商管理学科开始研究跨国公司、国际市场营销等议题。
关键理论：波特五力模型、SWOT分析等为战略管理提供了新的视角。
可视化展示：通过知识图谱展示不同理论间的关联及发展脉络。
3. 现代阶段（21世纪至今）特点：大数据、人工智能等新技术的应用，使工商管理学科更加注重实证研究和数据分析。
新兴领域：创业管理、企业社会责任等成为研究的新焦点。
可视化展示：通过柱状图或折线图展示不同时间段内新兴领域的研究数量和趋势。
三、工商管理学科前沿热点分析1. 数字化与电子商务研究内容：探讨数字化时代下企业的运营模式、电子商务的营销策略等。
可视化展示：通过雷达图展示不同国家在电子商务领域的优势和挑战。
2. 人工智能与企业管理研究动态：研究人工智能在企业管理中的应用，如智能决策支持系统等。
可视化展示：通过案例分析图展示成功应用人工智能的企业案例。
3. 可持续发展与企业社会责任研究趋势：关注企业在追求经济效益的同时如何履行社会责任，实现可持续发展。
可视化展示：通过饼状图展示不同行业在社会责任履行方面的投入比例和成效。
四、结论与展望通过对工商管理学科的演进历程和前沿热点的可视化分析，我们可以清晰地看到该学科的不断发展与进步。
从早期的理论探索到现代的数据驱动，工商管理学科正不断适应时代的发展需求。
竞争情报产业发展趋势
竞争情报产业发展趋势竞争情报产业是指通过收集、分析和利用竞争对手的信息来指导企业决策和战略规划的一种产业。
随着信息技术的不断发展，竞争情报产业也面临着新的发展机遇和挑战。
本文将分析竞争情报产业的发展趋势，并对未来的发展进行展望。
一、全球化趋势的影响随着全球化的不断推进，竞争情报产业也呈现出越来越明显的全球化特征。
企业的竞争对手不再局限于国内市场，而是来自于全球各个角落。
这就要求竞争情报产业必须具备全球化的信息收集和分析能力，能够获取来自世界各地的信息资源，并将其转化为企业的竞争优势。
随着互联网的普及和发展，全球范围内的信息交流和互动变得更加便利和频繁。
各种社交媒体、电子商务平台和信息搜索引擎等对竞争情报的收集和分析提供了更多的机会和挑战。
竞争情报从传统的纸质文献和专业数据库，逐渐向互联网等新媒体进行转移。
同时，互联网也为竞争情报的分析提供了更多的工具和方法，如数据挖掘、文本分析和人工智能等技术的应用，大大提高了情报的处理效率和准确性。
二、多元化趋势的发展竞争情报产业正呈现出日益多元化的发展趋势。
传统的竞争情报主要集中在市场营销和战略规划方面，以帮助企业了解市场需求、竞争对手和市场趋势为主要目标。
然而，随着信息技术的进步和行业竞争的加剧，竞争情报的应用领域也在不断扩展。
一方面，竞争情报逐渐向更多的领域渗透，如人力资源管理、新产品研发、供应链管理和风险管理等。
企业通过收集和分析竞争对手的人才招聘情况、技术研发进展、供应商合作关系和风险预警等信息，以优化自身的资源配置和决策制定。
另一方面，竞争情报的收集和分析工具也在不断丰富和发展。
传统的竞争情报主要依赖于人工搜集和整理，耗费时间和人力。
然而，随着信息技术的助推，竞争情报的收集和分析逐渐向自动化和智能化发展。
数据挖掘、机器学习和人工智能等技术的应用，可以大大提高竞争情报的处理效率和准确性。
同时，社交媒体、大数据和云计算等新技术的发展，也为竞争情报的收集和分析提供了更多的机会和挑战。
基于知识图谱的国外信息可视化研究热点和前沿趋势分析
Operations Research and Fuzziology 运筹与模糊学, 2023, 13(3), 1686-1699 Published Online June 2023 in Hans. https:///journal/orf https:///10.12677/orf.2023.133170基于知识图谱的国外信息可视化研究热点和 前沿趋势分析吴铁柱浙江理工大学艺术与设计学院，浙江 杭州收稿日期：2023年4月13日；录用日期：2023年6月10日；发布日期：2023年6月16日摘要数据时代，数据无处不在。
信息可视化是将数据映射为视觉图形，提高对数据的认知效率，传达数据背后的有效信息。
为描绘国际信息可视化领域的研究图景，本文借助CiteSpace 软件，收集和分析Web of Science 核心合集数据库中收录的2007年至2022年信息可视化研究的相关文献，通过构建信息可视化研究的时空分布、研究热点与前沿趋势三个方面的知识图谱，厘清信息可视化的研究范畴和发展趋势。
关键词信息可视化，数据可视化，CiteSpace ，知识图谱，前沿趋势Analysis of Research Hotspots and Frontier Trends of Information Visualization Abroad Based on Knowledge AtlasTiezhu WuSchool of Art and Design, Zhejiang SCI-TECH University, Hangzhou ZhejiangReceived: Apr. 13th , 2023; accepted: Jun. 10th , 2023; published: Jun. 16th , 2023AbstractIn the data age, data is everywhere. Information visualization is to map data into visual graphics, improve the cognitive efficiency of data, and convey the effective information behind the data. In order to describe the research landscape of international information visualization, this paper uses CiteSpace software to collect and analyze the relevant literature on information visualization吴铁柱research from 2007 to 2022 included in the Web of Science core collection database, and clarify the research scope and development trend of information visualization by building a knowledge map of information visualization research in three aspects: spatial and temporal distribution, re-search hotspots and cutting-edge trends.KeywordsInformation Visualization, Data Visualization, CiteSpace, Knowledge Graph, Frontier TrendsThis work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言随着大数据和人工智能时代的到来，数据已经渗透到各行各业，并逐渐成为核心的生产要素。
数据可视化技术的发展及趋势分析
数据可视化技术的发展及趋势分析近年来，数据可视化技术得到了飞速发展，成为了数据分析领域中不可或缺的一项技术。
它能够将数据以直观、易懂的方式展现出来，让人们更加深刻、全面地了解数据的本质和规律。
本文将分别从历史发展、应用领域、技术趋势等方面来探讨数据可视化技术发展的现状和未来趋势。
一、历史发展数据可视化技术的发展历史可以追溯到20世纪60年代，当时的计算机技术正在发展，开始涉足信息处理领域。
70年代初期，图形界面技术得到了广泛的应用和推广，各种图形处理软件如火如荼地发展。
到了80年代，Excalibur、Fahrenheit等数据可视化软件开始出现。
这些软件能够以曲线、花瓣图等方式展示数据，但限于当时硬件技术的局限，它们在数据处理能力和图形展示效果上还有差距。
90年代，随着计算机硬件和数据采集手段的不断改进，数据可视化技术得到了长足的发展。
从最初的静态可视化，到如今的交互式动态可视化，其技术水平和应用价值都取得了长足的进步。
特别是在大数据时代的到来，数据可视化技术更是迎来了新的发展机遇。
二、应用领域数据可视化技术的应用范围非常广泛，几乎涉及到人类社会发展的各个领域，比如商业、金融、医疗、教育、科研等。
以下是一些常见的应用场景：1.商业分析。
商业领域中，数据可视化技术被广泛应用于市场调研、顾客行为分析、产品销售情况监测等方面。
通过可视化的方式展现数据，企业可以更加深入地了解市场行情，及时调整市场策略。
2.金融风险控制。
金融领域中，数据可视化技术被广泛应用于风险控制、投资分析、交易监测等方面。
通过可视化的方式展现数据，金融机构可以更加深入地了解市场风险和投资机会。
3.医疗诊断。
在医疗领域中，数据可视化技术被广泛应用于病人信息的收集、分析与展示。
医生可以利用数据可视化的方式呈现病人的病情和病历，更加深入地了解病人的病情，从而提高治疗效果和效率。
三、技术趋势数据可视化技术发展的趋势主要体现在以下几个方面：1.可交互性。
近10年国际情报学领域研究进展的可视化分析
近10年国际情报学领域研究进展的可视化分析
杨良斌
【期刊名称】《情报杂志》
【年(卷),期】2013(000)012
【摘要】以SCI数据库的24种国际情报学期刊的2003-2012年10年间所载主
要论文为数据源，利用CiteSpace II对文献共被引、作者共被引、关键词共现和
突现词的时区分布进行可视化分析，构建了情报学领域的知识图谱。
分析结果表明，情报学领域近10年研究处于平稳发展时期。
最后获得了信息检索方向、文献计量学方向、图书馆学和数据库方向的演化趋势和数字图书馆等8个热点研究方向及
其所包含的关键词。
【总页数】6页(P104-109)
【作者】杨良斌
【作者单位】国际关系学院信息科技系北京 100091
【正文语种】中文
【中图分类】G350
【相关文献】
1.近10年来国际网络安全领域研究现状与趋势的可视化分析 [J], 杨良斌;周新丽;
刘益佳;胡林莉;曾锦霖
2.国际视野下的图书馆学、情报学与档案学研究进展——基于CiteSpace的信息
可视化分析 [J], 宋艳辉;杨思洛
3.近五年国际图书情报学研究热点、前沿及其知识基础——基于17种外文期刊知
识图谱的可视化分析 [J], 邱均平;吕红
4.近10年来国际情报学领域的研究热点和发展前沿的量化可视分析 [J], 宋艳秋;张夏沁
5.近30年国际图书情报领域知识服务研究可视化分析 [J], 刘鹏瑞
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我国竞争情报研究热点问题及趋势的可视化分析
我国竞争情报研究热点问题及趋势的可视化分析作者：董微微宋微史琳来源：《现代情报》2015年第09期〔摘要〕竞争情报是对竞争环境、竞争对手和竞争策略相关信息的收集、分析和加工。
本文以中国知网数据库为数据源，利用可视化文献分析工具CiteSpaceⅢ，对所搜集的有关竞争情报研究的文献进行聚类分析和共词分析，并从研究热点、核心作者及学科发展趋势3个方面对CiteSpaceⅢ生成的知识图谱进行量化分析和解读。
18个高频关键词、10个核心文献作者和10个突现词表征了竞争情报研究的热点与学科发展趋势，得出结论：竞争情报的研究经历了从宏观理论研究、分析方法研究到微观层面、应用型实践层面研究的历程；竞争情报理论的研究、知识管理的研究与竞争情报应用研究是竞争情报研究的三大热点；对竞争情报本身的研究、竞争情报相关理论的研究、竞争情报分析以及竞争情报应用研究是竞争情报的研究前沿和发展趋势。
本文旨在为现阶段及今后竞争情报研究工作的深入开展提供参考。
〔关键词〕竞争情报；知识图谱；可视化分析；文献计量DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.09.022〔中图分类号〕G203 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2015）09-0116-06〔Abstract〕Competitive intelligence is the competitive environment，competitors，and competitive strategy related information collection，analysis and processing.Known in China based on CNKI database as the data source，using visualization literature analysis tools CiteSpaceⅢ，for the collection of the literature of competitive intelligence research on clustering analysis and the analysis of common words，and from the development trend of research hot spots，core authors and subjects of CiteSpaceⅢ generated knowledge mapping of quantitative analysis and interpretation.18 high frequency keywords，10 core authors and 10 dash forward show words represent the research hotspot in the research of the competitive intelligence and the subject development tendency，concluded that the competitive intelligence research has experienced from the macroscopic theory research，the research to the micro level analysis method，applied in the research of practical level course；The theory of competitive intelligence research，the research of knowledge management and competitive intelligence and competitive intelligence application studies is the three major hot spots；The study of competitive intelligence itself，the related theory of competitive intelligence research，competitive intelligence analysis and application research of competitive intelligence is the competitive intelligence research frontier and developing trend.This paper aims at the present stage in-depth development of competitive intelligence research work to provide the reference.〔Key words〕competitive intelligence；knowledge map；visualization analysis；bibliometrics竞争情报简称CI，即Competitive Intelligence，也有人称之为BI，即Business Intelligence。
数据可视化技术的发展趋势及应用前景
数据可视化技术的发展趋势及应用前景数据是信息时代的核心，大数据的爆发与普及让人们开始了解信息管理的重要性。
而数据可视化技术则是贯穿整个信息管理的关键点，随着科技的发展，数据的可视化呈现也在不断发展。
本篇文章将介绍数据可视化技术的发展趋势及其应用前景。
我们将分别从以下几个方面来介绍：1. 数据可视化技术的起源与进化2. 数据可视化技术的发展趋势3. 数据可视化技术在不同领域的应用前景一、数据可视化技术的起源与进化数据可视化技术的起源可以追溯到19世纪初期。
在那个时候，人们已经开始使用图形和统计学方法来描述和分析数据。
当时，数据可视化技术还没有成为一个独立的领域，而是在统计学和信息图表中使用。
20世纪60年代开始，科学家们开始研究如何将计算机可视化技术应用到数据分析中。
随着计算机技术的飞速发展，数据可视化技术也随之发展，从简单的统计图表发展到3D图像、动态图和交互式可视化等多种形态。
二、数据可视化技术的发展趋势1. 算法与技术随着计算机技术的不断发展，数据可视化技术也不断进步。
其中，图像处理技术和深度学习技术是目前数据可视化发展的重要趋势。
这些技术利用神经网络模型、半监督学习和增强学习的方法，将数据可视化技术推向了一个新的高度。
数据可视化的精度和效率的提高也受益于深度学习技术和新的算法的应用。
2. 大数据目前，大数据技术已成为数据可视化技术发展的主要驱动力之一。
数据源广泛且复杂，数据处理时间长，而“大数据时代”对数据可视化技术提出了更高的要求。
因此，特别是在金融、医疗、智能制造等领域，发展更高效的数据可视化处理系统和算法，是一个发展趋势。
3. 可视分析可视分析是数据可视化技术的发展重点之一。
这种分析是在数据可视化的前提下，通过图形逻辑来实现数据的处理和分析的的。
它允许用户在数据可视化的基础上进行互动和探索。
国内外各大数学企业和学术界均在这一领域展开了重要的研究和实践。
4. 智能化智能化可视化是近年来数据可视化领域的一大趋势。
2017-2019年国外图书情报学研究热点与前沿可视化分析
2018 年影响因子 发文量 百分比
5.063
289 9.59
3.892
258 8.56
3.225
39 1.29
2.770
954 31.64
2.603
88 2.92
2.420
123 4.08
2.327
160 5.31
1.946
137 4.54
1.928
174 5.77
1.608
231 7.66
1.573
198 6.57
1.425
84 2.79
1.256
118 3.91
1.203
162 5.37
2 研究热点 本文利用 CiteSpace 软件对 3,015 篇文献的关
键词进行共词 （Co-words） 聚类挖掘分析，科学 直观描述了 LIS 领域的研究热点 （见图 1）。
络社团结构是显著的。Silhouette （S） 是用来衡量 网络同质性的指标，当其值＞0.5 时，表示聚类结 果是合理的，其值越接近 1，同质性越高。通过 LLR 算法，Ｍ＝0.4085，Ｓ＝0.6108，说明得出的 关键词聚类知识图谱合理、客观。图 1 中加粗字 体表示不同文献共同的关键词，“＃ 数字”表示 运用 LLR 算法对共同关键词提取后命名的聚类 词，每个色块表示由各类不同的文献组成的具有 相近研究主题的聚类。通过对关键词的聚类，得 到 LIS 领域的 4 个研究主题。聚类间有线条相连 的现象，表示这些聚类之间存在研究主题上的交 叉，其关系较为紧密，而与其他聚类间不存在连 线的色块，表示该类主题具备较为独立的研究性 质。以“＃０，＃１……”等形式对聚类进行编 号 （Cluster ID），聚类号越小，表示该聚类的经 典文献数量 （Size） 越多，Silhouette 值表示经典 文献之间的紧密程度，Mean （Year） 项表示平均 年份，可反映聚类中文献的时效性，Top Terms 即以 LLR 算法命名的聚类名称 （见表 2）。
近10年国际情报学领域研究进展的可视化分析
情
报
杂
志
Ｖｏ １ ． ３２ Ｎｏ． １ ２ Ｄｅ ｃ． ２０１ ３
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｉ ＮＴ ＥＬ Ｌ Ｉ ＧＥＮＣ Ｅ
近１ ０ 年国际情报学领域研究进展的可视化分析木
杨 良 斌
（ 国际关系学院信息科技系 摘 北京 １ ０ ０ ０ ９ １ ）
Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｆｉ ｅ ｌ ｄ ｉ ｎ Ｒｅ ｃ ｅ ｎ ｔ １ ０ Ｙｅ ａ ｒ ｓ
Ｙａ ｎｇ Ｌｉ ａ ｎ ｇ ｂｉ ｎ
（ Ｄ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ 。 Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ９ １ ）
中图分类号
Ｇ ３ ５ ０
文献标识码
Ａ
文章编号
１ ０ ０ ２ — １ ９ ６ ５ （ ２ ０ １ ３ ） １ ２ — ０ １ ０ ４ — ０ ６
Ｔｈｅ Ｖｉ ｓ ｕａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｐｒ ｏ ｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ
Ｖｊ Ｓ Ｈ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｓ Ｃ Ｉ ｄ ａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ， ｔ ａ ｋ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｓ ｔ ｅ ｒ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｏ ｆ ２ ４ ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｓ ｏ ｆ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｉ ｎ ２ ０ ０ ３ — ２ ０ １ ２ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ａ
2024年网络可视化市场前景分析
2024年网络可视化市场前景分析引言近年来，随着互联网的发展和大数据的普及，网络可视化技术逐渐成为各行各业的热门话题。
网络可视化是指利用图形和图表等可视化方式，将海量的复杂数据集以直观、易懂的形式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据。
网络可视化技术在市场研究、金融分析、医疗健康等领域有着广泛的应用前景。
本文将对网络可视化市场的前景进行分析。
1. 市场发展现状当前，网络可视化市场呈现出快速增长的态势。
越来越多的企业和机构意识到网络可视化带来的巨大价值和潜力，并纷纷开始探索和应用这一技术。
根据市场调研，网络可视化市场在过去几年中以每年20%的速度增长，预计在未来几年仍将保持较高的增长率。
2. 市场驱动因素网络可视化市场的增长得益于多个因素的共同推动。
首先，数据的爆炸性增长是网络可视化市场快速发展的重要原因。
随着互联网和物联网的普及，海量的数据被不断产生和积累，传统的数据处理方法已经无法满足人们对数据分析和可视化的需求。
网络可视化技术能够直观地展示数据，帮助我们从海量的数据中提取有用的信息和洞察。
其次，云计算和大数据技术的成熟与发展也为网络可视化市场的壮大提供了强有力的支持。
云计算和大数据技术的应用使得各类数据可以快速存储、处理和分析，为网络可视化提供了更好的数据基础和计算能力。
此外，人们对数据分析和决策支持的需求不断提升，也推动了网络可视化市场的发展。
在信息爆炸的时代，如何从海量的数据中提取有效信息，并基于这些信息进行决策，成为许多企业和机构关注的焦点。
网络可视化技术提供了一种直观、易懂的数据展示方式，帮助决策者更好地理解和分析数据，从而做出准确的决策。
3. 市场应用领域网络可视化技术在各个行业和领域都有着广泛的应用前景。
首先，网络可视化技术在市场研究领域的应用具有重要意义。
市场研究需要对市场和消费者数据进行深入分析，以了解市场趋势和消费者行为。
网络可视化技术能够将大量的市场数据以图表和图形的形式展示出来，帮助研究人员更好地理解市场现状和趋势，并进行精准的市场预测。
2024年数据可视化工具市场前景分析
2024年数据可视化工具市场前景分析1. 引言近年来，随着大数据分析的蓬勃发展，数据可视化工具在各个行业中得到了广泛应用。
数据可视化工具能够将复杂的数据转化为直观、易于理解的图表和图形，帮助决策者更好地理解和利用数据。
本文将对数据可视化工具市场的前景进行分析，并提出相关观点和建议。
2. 市场规模分析根据市场调研数据显示，数据可视化工具市场在过去几年中呈现出快速增长的趋势。
据统计，2019年全球数据可视化工具市场规模达到X亿美元，并预计到2025年将达到X亿美元。
市场规模的增长主要得益于以下几个因素：2.1 大数据时代背景下的需求增长随着大数据的普及和应用，各个行业对数据分析的需求日益增长。
传统的数据分析工具难以满足大数据处理和复杂数据分析的需求，数据可视化工具应运而生。
数据可视化工具通过图表和图形的形式，能够更直观地展示数据，帮助决策者更好地理解数据背后的意义。
2.2 技术发展促进市场增长随着技术的不断进步，数据可视化工具越来越成熟和易用。
新的数据可视化工具不仅提供了更多样化的图表和图形，还具备了更强大的数据处理和分析能力。
这些技术的发展为数据可视化工具市场的增长提供了有力支撑。
3. 市场竞争态势分析数据可视化工具市场竞争激烈，主要厂商之间的竞争主要表现在以下几个方面：3.1 产品创新能力数据可视化工具市场的竞争主要依靠产品的创新能力。
创新的产品可以提供更多样化和个性化的图表和图形，以满足不同用户的需求。
目前，市场上已经涌现出了许多具有创新能力的数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等。
3.2 用户体验和易用性用户体验和易用性是数据可视化工具市场的关键成功因素。
用户希望能够通过简单的操作实现复杂的数据可视化，而不需要过多的技术培训。
因此，厂商在产品设计上需要注重用户体验和易用性的提升。
3.3 服务和支持体系数据可视化工具的市场竞争还在于良好的服务和支持体系。
用户在使用过程中可能会遇到问题，良好的服务和支持能够帮助用户解决问题，提升用户满意度和忠诚度。
利用可视化工具分析论文数据趋势
利用可视化工具分析论文数据趋势随着科技的发展，大量的学术研究论文被不断产生。
这些论文数据蕴含着宝贵的信息，但是如何从庞大的数据中提取出有用的趋势和模式却是一个挑战。
幸运的是，现代科技为我们提供了一种强大的工具，即可视化工具，它可以帮助我们更好地理解和分析论文数据的趋势。
首先，利用可视化工具可以帮助我们了解论文数量的发展趋势。
通过将论文数据以柱状图或折线图的形式展示出来，我们可以清晰地看到论文数量随时间的变化。
这可以帮助我们了解某个领域的研究热点和发展趋势。
例如，我们可以发现某个领域近几年的论文数量呈指数增长的趋势，这可能意味着这个领域正在受到越来越多的关注和研究。
其次，可视化工具还可以帮助我们分析论文的研究方向和主题。
通过对论文数据进行文本分析和关键词提取，我们可以得到每篇论文的关键词和主题。
然后，我们可以利用可视化工具将这些关键词和主题以词云的形式展示出来。
词云可以直观地反映出某个领域的研究热点和关注重点。
例如，如果在一个领域的词云中，某个关键词出现的频率特别高，那么我们可以推断出这个关键词可能是该领域的一个重要研究方向。
另外，可视化工具还可以帮助我们分析论文的作者和合作网络。
通过对论文数据进行作者分析，我们可以得到每个作者的发表论文数量和合作情况。
然后，我们可以利用可视化工具将这些数据以网络图的形式展示出来。
网络图可以帮助我们更好地理解作者之间的合作关系和合作网络的结构。
例如，我们可以发现某个作者与其他作者之间有很多合作关系，这可能意味着这个作者在该领域具有较高的影响力和知名度。
除了以上提到的几个方面，可视化工具还可以帮助我们分析论文的引用情况、被引用次数和影响因子等。
通过对论文数据进行引用分析，我们可以得到每篇论文的引用情况和被引用次数。
然后，我们可以利用可视化工具将这些数据以图表的形式展示出来。
这可以帮助我们了解某个领域的研究影响力和学术质量。
例如，如果某篇论文被引用次数特别多，那么我们可以推断出这篇论文在该领域具有很高的学术影响力。
2024年网络可视化市场需求分析
2024年网络可视化市场需求分析1. 引言网络可视化是一种将数据以图形或图表的形式呈现，以帮助用户更好地理解和分析数据的技术。
近年来，随着大数据的快速发展和数据可视化工具的不断增加，网络可视化市场需求也逐渐增加。
本文将对网络可视化市场的需求进行分析，并探讨未来发展趋势。
2. 市场需求分析2.1 数据探索与发现网络可视化具有直观、直觉性好的特点，可以帮助用户更快速地探索和发现数据中的规律和趋势。
通过网络可视化工具，用户可以将复杂的数据转化为可视化图表，从而更容易发现数据中的隐藏信息，并提取有价值的洞察。
2.2 数据交互和协同网络可视化不仅能够将数据可视化，还可以实现数据的交互和协同。
用户可以通过交互式的方式，与可视化图表进行互动，进一步深入了解数据。
此外，网络可视化还可以实现多用户的协同工作，多人同时操作和查看可视化结果，提高工作效率。
2.3 决策支持和预测分析网络可视化对于决策支持和预测分析起到了重要作用。
通过可视化呈现数据，决策者可以更加全面地了解决策的影响和结果，从而做出更明智的决策。
此外，网络可视化还可以通过分析历史数据和趋势，预测未来的发展趋势，为决策提供科学依据。
2.4 行业应用需求网络可视化在不同行业有着广泛的应用需求。
例如，在金融行业，网络可视化可以帮助分析股票交易数据和市场趋势，辅助投资决策。
在医疗行业，网络可视化可以帮助医生更好地理解和分析患者的病历数据，提供个性化的治疗方案。
在教育行业，网络可视化可以帮助教师将复杂的知识呈现给学生，提高教学效果。
3. 未来发展趋势3.1 算法和技术的不断创新随着人工智能、大数据和云计算等技术的不断进步，网络可视化技术也在不断创新。
未来，我们可以期待更先进的算法和技术应用于网络可视化中，实现更高效、更智能的数据可视化效果。
3.2 移动端和云端的普及随着移动终端和云计算的普及，网络可视化将更多地应用于移动端和云端。
用户可以随时随地通过移动设备访问和操作可视化结果，提高工作的灵活性和效率。
我国竞争情报研究的可视化分析
我国竞争情报研究的可视化分析【摘要】本文以CSSCI为数据源，借助Citespace软件绘制了我国竞争情报研究的知识图谱。
通过对竞争情报的主要研究机构、研究代表人物、知识基础与关键节点、研究前沿与研究热点的可视化分析，客观呈现了竞争情报领域的研究现状。
【关键词】竞争情报；可视化；Citespace竞争情报是关于竞争环境、竞争对手和竞争策略的信息和研究[1]。
竞争情报活动起源于军事领域，“冷战”后情报力量和技术的“军转民”现象推动了竞争情报应用范围的扩大。
20世纪90年代开始，竞争情报作为知识经济与现代智能服务业的构成部分，日益成为企业界、学术界和教育界研究与实践的热点[2-3]。
信息可视化是“利用计算机支撑的、交互的、对抽象数据的可视表示，来增强人们对这些抽象信息的认知”的方法与技术，在信息数量呈几何级增长的信息时代里，信息可视化对于信息资源的开发利用具有重要意义[4]。
本文借助Citespace软件对我国竞争情报研究的文献进行处理和分析，旨在把握我国竞争情报领域的研究前沿、研究热点、知识基础等研究现状和趋势。
1 数据来源与分析方法本文研究数据来源于中文社会科学引文索引（CSSCI）中的文献，检索方法为：来源篇名（词）为“竞争情报”或者关键词为“竞争情报”，选择数据库为1998-2012年，检索时间为2013年3月10日，共检索到相关文献1272篇。
研究工具采用美国费城德雷克塞尔大学（Drexel）信息科学与技术学院陈超美博士开发的Citespace软件V3.5.R3版本[5]，由于Citespace不能识别CSSCI 数据库中下载的数据，因此首先通过大连理工大学刘盛博编写的软件CSSCIREC.jar进行处理，得到Citespace可以处理的数据，每条数据包含篇名、作者、关键词、出版物名称、参考文献及出版年等信息。
主题词来源选择文献标题、摘要、关键词和标识符，每2年为一个时间分区（time slice），每个时间段中提取30篇被引或出现最多的文献。
近10年国际情报学领域研究进展的可视化分析_杨良斌
4 Canadian Journal of Information and Library Science－Ｒevue Canadienne Des Sciences Del Information Et De Bibliotheconomie
5 College ＆ Ｒesearch Libraries
中图分类号 G350
文献标识码 A
文章编号 1002－1965（ 2013） 12－0104－06
The Visualization Analysis of Ｒesearch Progress of International Information Science Field in Ｒecent 10 Years
科学知识图谱不仅能够描绘、研究、分析所用的知 识资源，而且能够找出其相关联的地方，有助于了解和 预测科学前沿和 动 态，挖 掘 开 辟 新 的 未 知 领 域［2］。 科 学计量学和可视技 术 的 进 步，促 进 了 知 识 图 谱 应 用 的 广泛研究。知识图谱在教育科研、技术更新、智力结构
分析和社会问题等方面应用很多。 本文采用目前在国际上广泛使用 CiteSpace II 信
对文献共被引、作者共被引、关键词共现和突现词的时区分布进行可视化分析，构建了情报学领域的知识图谱。分
析结果表明，情报学领域近 10 年研究处于平稳发展时期。最后获得了信息检索方向、文献计量学方向、图书馆学和
数据库方向的演化趋势和数字图书馆等 8 个热点研究方向及其所包含的关键词。
关键词 情报学 文献共被引 作者共被引 关键词共现 可视化
图 2 2003－2012 年情报学领域论文被引频次按年分布
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情报杂志
第 32 卷
数字金融的研究现状、热点与前沿——基于Cite Space的可视化分析
数字金融的研究现状、热点与前沿——基于Cite Space的可视化分析数字金融的研究现状、热点与前沿——基于Cite Space的可视化分析摘要：随着信息技术的迅速发展，数字金融正成为金融领域的新热点。
本文利用Cite Space软件对数字金融研究的现状、热点与前沿进行了可视化分析。
研究发现，数字金融研究主要集中在金融科技、金融创新和金融风险管理等方面。
未来的研究方向包括区块链技术、人工智能和大数据分析等。
本文的研究结果对数字金融领域的学术研究和实践具有重要参考价值。
关键词：数字金融，研究现状，热点，前沿，Cite Space 1.引言随着信息技术的高速发展和金融行业的不断创新，数字金融作为一种新的金融服务形态，已经逐渐改变着人们的金融生活。
数字金融通过利用互联网、移动通信和大数据等技术手段，为金融机构和消费者提供更加便捷、高效和安全的金融服务，推动了金融业的创新和发展。
数字金融的研究一直是学者们关注的热点，其研究内容涉及金融科技、金融创新、金融风险管理等多个领域。
然而，由于研究范围广泛、涉及技术复杂，许多学者在进行相关研究时往往感到困惑。
为了更好地了解数字金融研究的热点和前沿，本文采用Cite Space软件对数字金融的研究现状进行了可视化分析。
2. Cite Space软件简介Cite Space是一种基于知识图谱的文献可视化分析工具，可以帮助研究者快速发现研究热点和前沿。
该软件将文献数据转化为节点和连接，根据文献的引用关系构建知识图谱，并通过分析节点间的连接结构和关键词的频次来揭示文献的研究动态和热点。
3. 数字金融的研究现状分析本文收集了2000年至2021年间的数字金融相关文献数据，并使用Cite Space对文献进行了可视化分析。
分析结果显示，数字金融的研究主要集中在以下几个方面：3.1 金融科技金融科技是数字金融研究的重要方向之一。
通过对文献数据的分析，我们可以看到，金融科技在数字金融研究中占据着重要的地位。
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国外竞争情报研究热点、前沿及趋势的可视化分析杨利军 魏晓峰中山大学资讯管理系 广州510006摘要 利用W eb of Science 的文献数据,借助C ite Space 软件绘制知识图谱,分析国外竞争情报研究的重要学科领域、知识基础、研究热点和前沿,预测未来竞争情报研究的趋势,为国内竞争情报研究和学科发展规划提供必要的参考依据。
关键词 竞争情报 信息可视化 知识图谱 分类号 G350V isualizati o n Analysis of t he Hot Topics ,Frontiers and Trends of R esearches on Foreign Com petitive Intel ligenceY ang L ijun W e iX iao fengSchoo l o f Infor m ation M anage m ent ,Sun Y at sen Un i v ers it y ,G uang z hou 510006Ab stract U si ng docu m en ts dat um fro m W eb o f Sc i ence and m app i ng v isua lized know ledge doma i ns by operati ng C iteSpace ,t h is pa per ana l yses i m portant sub j ects invo l ved ,kno w l edge base ,the hot top i cs and fron tiers of researches on foreign co m pe titive intelligence ,furt her predicts resea rch trends to prov i de essenti a l re ferences for furthe r research ,develop m ent and l ayou t o f sub j ect on do m esti c co m petiti ve intelligence .K ey word s competiti ve i n telligencei nfor m a tion v isuali zati on m app i ng know ledge dom a i ns收稿日期:2010-05-11 修回日期:2010-07-19 本文起止页码:62-66 本文责任编辑:王传清1 引 言竞争情报是当今市场激烈竞争和社会信息化高度发展的必然产物,是指以提高企业的竞争力为目的,关于竞争环境、竞争对手和竞争策略的情报。
它不仅包括竞争数据的收集和行业数据、竞争对手的分析,而且还体现出企业的一项核心能力,即通过对有关竞争对手、竞争环境和竞争策略信息的收集与分析,生成关于企业机会、威胁、优势与弱点的新知识和情报,并以此为依据制定出能够发挥和保持企业竞争优势的经营战略;它既是一种信息产品,又是一种信息活动和过程。
竞争情报已经成为企业等竞争实体核心竞争力的集中体现[1]。
国外在此方面的研究起步早于国内,研究成果及其转化应用也比国内成熟。
因此,有必要对国外竞争情报领域的研究状况进行总结,以供国内各方参考借鉴。
2 数据来源及处理2.1 数据来源本文所使用的数据来源于W e b of Science 数据库,检索时间为2010年1月20日。
检索表达式设定为Top ic=( co mpet it*i i ntelligence )OR Top i c=( co mpetiti*i nfor mati on )OR T opic=(co mpetiti *S AME i ntelligence)OR Topic=(co m pet it*iSA M E i nfor mation),学科类别范围是所有学科领域;入库时间设定为2000-2010年;文献类型只包含期刊论文(A rticl e)。
经过检索得到有效的文献记录为1522篇,总引文频次为10517,引证文献(去除自引)为9563篇,如图1和图2所示:图1 每年出版的文献数2.2 数据处理工具C iteSpace 是美国德雷赛尔大学(D rexel Un i versity)图2 每年出版文献的被引频次教授陈超美利用Java 编程语言开发的一种多元、分时、动态的应用程序和可视化软件。
该软件在绘制知识图谱和基于不同特征引文网络的可视化分析等方面具有较强的技术和功能优势,能用于对学科的知识基础、研究前沿(及两者之间的关系)、动态演化历程、研究热点、不同研究前沿之间的内部关系以及研究趋势的分析与探测[2]。
3 基于C iteSpace 的知识图谱分析3.1 竞争情报研究热点和前沿分析3.1.1 重要学科领域分析 从检索结果来看,关于研究竞争情报的主要学科(交叉学科)共13个,文献数最多的学科为227篇,最少为54篇;按文献数从高到低排列分别是:经济学、管理学、运筹学和管理学、计算机科学与信息系统、情报学与图书馆学、工程技术、工业、计算机科学和人工智能、电子与电气工程、计算机科学的跨学科应用、生态学、工程制造和商业金融。
将 术语 和 学科主题 作为网络节点,绘制竞争情报研究所涉及的学科领域图谱,有139个节点,248个连接,如图3所示:图3 竞争情报研究的学科领域分布图谱中主要有10个较明显的聚类,基本上各聚类之间联系紧密,充分表明了这10个关于竞争情报研究的主要学科领域之间具有密切的关系,呈现出学科间相互交叉和融合的特征和态势。
解析图谱,按节点中间中心度大小,并结合各学科内的文献数量及被引频次,可以客观和直接地反映出竞争情报研究所属学科的重要性和权威性。
基于此,按照被引频次从大到小排列,依次为计算机科学、工程学、经济学、管理学、商学、运筹学与管理学、信息科学(情报学)与图书馆学、心理学和生态学等学科。
这表明,当前国外竞争情报研究主要集中在计算机、经济学、管理学、图书情报以及工程技术等科学领域,并形成了较大的研究规模,具有比较丰富和重要的研究成果。
这一分析结果与上述检索数据的引文分析报告内容基本一致,与竞争情报活动最早兴起于工商与企业管理领域的现实相符合,同时也反映出这样一种客观情况,即包括经济学、管理学、以图书情报和计算机为代表的信息科学与技术等领域在内的学术界一直重视对竞争情报的研究。
另外,计算机科学领域具有唯一较高的突现度(为8.48),说明自2000年以来,随着互联网络在全球范围内迅速普及和广泛应用,以计算机和网络为核心的信息技术在竞争情报活动中的应用有着越来越突出和重要的地位和作用,在竞争情报研究中也得到越来越广泛的关注。
3.1.2 研究前沿的知识基础分析 知识基础反映出某一领域前沿的本质,具有相对的稳定性,有助于明确和预测研究前沿和动态趋势[3]。
以 参考文献 作为网络节点进行分析,可以得出一些竞争情报领域中权威学者的经典文献或奠基性文章,以展现其研究前沿不断演进变化的学科知识基础。
采用类似于3.1.1的方法,以 参考文献 作为共引分析的节点,以论文标题、摘要和关键词(包括描述词和标识符)作为前沿术语来源,分析竞争情报研究前沿领域的重要知识基础,得到9个主要的共被引文献聚类,共有962个节点,2946个连接,见图4。
基于文献的共被引关系,按照共被引频次,在引文网络中可以形成不同的文献聚类;同一聚类内的文献在专业属性和研究主题上具有较大的相似性,而不同聚类之间则具有较大的差异。
值得注意的是,在该图谱中处于中心的聚类代表了竞争情报研究领域的核心学术群体,周围还围绕着8个主要聚类,代表了具有一定规模的知识群,包括很多竞争情报研究领域的重要学者。
图谱中最明显的两个文献节点分别是 竞争战图4 基于文献共被引的网络知识图谱略 及 企业资源和持续性竞争优势 ,其中间中心度最高,均为0.22。
按被引频次排列,主要文献及其作者如表1所示:表1 竞争情报领域高被引核心作者及其重要文献序号被引频次中间中心度作者论著题名出版年1290.22迈克尔 波特(Port e rM E)竞争战略:分析产业与竞争者的技术 (Co mp etit ive st rategy:t echni quesfor anal yzi ng i ndust ries and co mp etit ors)19802270.22杰恩 巴尼(Barney JB)企业资源和持续性竞争优势(Fir m resources and sust ained co mp etit ive advantage)19913250.06迈克尔 波特(Port e rM E)竞争优势:建立与保持竞争绩效(Co mp etit ive advantage:crea t ing ands ust ai ni ng co m p etiti ve p er f or m ance)19854240.08迈克尔 波特(Port e rM E)信息如何为你提供竞争优势 (H o wi nfor m atio n g i ves you co m p et iti ve advant age)19855180.16阿姆斯特朗(A r m stro ng JS)评价邮件调查中的拒访误差(Estim ati ng nonres p o nse bias i n m ail survey s)19776180.14让 梯若尔(T i role J)产业组织学理论 (The t heory of i ndust ri al organi zatio n)19887170.04巴拉德瓦杰(Bharad wa j AS)基于资源的信息技术实力与企业绩效前景展望 (A resource based pers p ecti ve on i nfo r ma t ion t echno l ogy capab i lit y and f ir m perfor m ance:an e mp irical i nvesti gati on)20008170.03鲍威尔(Po w ell TC)以信息技术为竞争优势:人力、商业与技术资源角色 (Inf or m at iont echno l o gy as co m petiti ve advant age:T he role of hum an,busi ness and technol ogy res ources)19979170.14乔治 阿克洛夫(Akerlof GA)柠檬市场:品质的不确定性和市场机制 (T he m arket for le m ons:qualit ati ve uncert ai nt y and t he m ark etm echanis m)197010160.04梯斯(T eece D J)动态能力与战略管理 (D ynam iccapabilit ies and st rategicm anagem ent)199711160.02维夫斯(V i ves X)双头垄断市场信息的古诺和伯兰特平衡 (Duo p ol y i nfor m ati on equili bri um:Cournot and Bertrand)198412150.03伯格 沃纳菲尔(W ernerfelt B)一种基于企业资源的观察 (A res ource based vie w o f t he f i r m)1984表1中列出的学者及其代表性论著,总体上展现出国外竞争情报领域各阶段性研究成果和重要知识基础,为后来研究的不断深入和演进起到了关键性作用。