从web of science下载数据并用bibexcel分析
如何从web of science下载数据并用bibexcel分析
文献计量分析中，经常会用到web of science的检索数据，然后用bibexcel进行相关分析，现就这两个最初步骤做一个入门级的教程
首先进入web of science，一般是从高校的代理进入（以武大图书馆为例）：
好了，进入web of science了：
你也可以多加两个搜索框
或者更改限制时间和其他设置选项
好，先举个例子，检索肿瘤相关的文献，我用cancer或carcinoma作为检索策略，年限为2014年：
点击检索，就出来结果了
左上是搜出来的所有文献的数量，如果我只想要统计article，那么我就点击左边的“精炼”，左边有很多精炼项，自己看着选
精炼出来了
这个默认每页显示10条，这样太少了，我们改成50条
欧了
接下来我们准备导出数据，首先选中你要导出的条目，我们就全选吧
勾选以后点击“添加到标记结果列表”
右上角标记结果列表多了个50，然后下一页
或者勾选以后直接点下一页，也可以添加进入结果列表
变成100了
继续，一直到500，因为标记结果的导出只支持500个，所以只能到500了，点击标记结果列表就进入这样一个页面，选择你需要的条目，各个大学购买的条目数量不等，这里显示的比较少
然后点击下拉菜单，选保存为其他文件格式
选择“纯文本”
点发送
保存下来就行了，然后点击清除标记结果列表
返回检索列表
继续下一个500条结果的导出。
好，现在我们得到了一系列的txt文档：
打开就是这个样儿
然后我们把这些个txt合成为一个，就是简单的复制粘贴，把所有的这些txt复制到一个txt 里面，然后删掉多余的“FN Thomson Reuters Web of Science?”和“EF”，只留一头一尾，这样就把这些导出的数据全部汇总了。
然后可以打开bibexcel分析数据了，分析之前，要先转换格式，将txt转为tx2，再转为doc，操作如下：
现在就得到了可以用来作分析的doc文件，尽量不要用word打开它，有可能会改变它的设置而使其不能被bibexcel分析，转换成doc的中途，所有都选“是”。
本人只是略懂皮毛，发个教程助大家入门，希望有使用bibexcel的大神能够发个进阶版的教程给大家参考，比如如何做共词分析，如何统计某一段时间内某个杂志一个主题的文章的总被引频次之类的，在此先谢谢了。
数据挖掘与分析心得体会
正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！ 由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。 数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各
数据清洗、数据分析、数据挖掘
数据清洗 1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉",指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 ?残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 折叠错误数据
这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 折叠重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题， 解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误，同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结 论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实 用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的
分析报告、统计分析和数据挖掘的区别
分析报告、统计分析和数据挖掘的区别 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。 孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。
数据分析与挖掘在金融方面的应用
数据挖掘在操作风险的量化和管理中的应用 根据《新巴塞尔资本协议》（）给出的定义，“操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件所导致的直接或间接损失的风险。”这一定义侧重于从操作风险的成因包括法律方面的风险，但将策略风险和声誉风险排除在外。随着世界经济和银行业的发展，多种可供分析的操作风险管理方法正在逐渐的形成，商业银行多年来一直试图对它进行一定程度的控制，定性并尝试测量这一风险，作为非金融机构的财务公司也不例外。在量化模型技术的推动下，操作风险量化测评和管理的技术获得了相当大的发展。操作风险管理能通过减少风险、改善服务质量和降低经营成本，从而形成一种竞争优势并在股东价值中得到相应体现。本文拟从数据分析与挖掘角度入手，对财务公司操作风险的量化测评和管理进行初步探讨和简要分析。 一、解决问题的整体思路 财务公司要实现科学且合理的对操作风险进行量化测评与管理，一般要进行以下几个步骤的工作：数据挖掘→数据分析→模型构建→模型检验。其具体思路如下图所示： 图：操作风险量化测评和管理的整体思路
分类梳理，明确其业务流程，找出关键节点，并在关键节点处科学设置风险监测指标，通过对风险监测指标的观测来纵向监控各业务模块的操作风险。需要注意的是，依据对操作风险模型构建的要求，财务公司在设置风险检测指标时，将这些指标划分为操作风险事件发生频率指标（以下简称为“频率指标”）和操作风险事件损失指标（以下简称为“损失指标”）。在完成风险指标设置的工作后，财务公司对上述指标进行横向分类，即按照人员、系统、流程和外部事件所引发的四类风险，将上述风险监测指标分别归类于七种表现形式：内部欺诈，外部欺诈，聘用员工做法和工作场所安全性，客户、产品及业务做法，实物资产损坏，业务中断和系统失灵，交割及流程管理。财务公司通
A12 “数”说营销----大数据挖掘与营销应用实战(SPSS)
“数”说营销 -----大数据挖掘与营销应用实战培训 【课程目标】 这是一个互联的世界，点与点的数据的交换，线与线的信息的连接。如何理解你所看到的数据？如何探索数据的模式？如何寻找数据间的相关性？如何从你所有的数据中去挖掘商业机会？一切等待思考和解答…… 本课程从实际的市场营销问题出发，构建数据分析与数据挖掘模型，以解决实际的商业问题。并对大数据分析与挖掘技术进行了全面的介绍，通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘客户行为特点，实现精准营销，帮助市场营销团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。 通过本课程的学习，达到如下目的： 1、了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用。 2、了解基本的营销理论，并学会基于营销理念来展开大数据分析。 3、熟悉数据挖掘的标准过程，掌握常用的数据挖掘方法。 4、熟悉数据分析及数据挖掘工具，掌握Excel和SPSS软件应用操作。 5、学会选择合适的分析模型来解决相应的营销问题。 【授课时间】 2天时间 【授课对象】 系统支撑、市场营销部、运营分析部相关技术及应用人员。 本课程由浅入深，结合原理主讲软件工具应用，不需要太深的数学知识，但希望掌握数据分析的相关人员。 【学员要求】 1、每个学员自备一台便携机(必须)。
2、便携机中事先安装好Excel 2013版软件。 3、便携机中事先安装好SPSS v19版软件。 注：讲师可以提供14天的试用版本软件及分析数据源。 【授课方式】 理论精讲+案例演练+实际业务问题分析+ Excel实践操作+ SPSS实践操作 本课程突出数据分析的实际应用，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，进行大数据的收集与处理、数据分析与挖掘，以及数据呈现与报告撰写，全过程演练操作，以达到提升学员的数据综合分析能力，支撑运营决策的目的。 【课程大纲】 第一部分、大数据营销的概述 1、大数据时代带来对传统营销的挑战 2、大数据营销的特点 时效性 个性化 关联性 3、大数据时代的新营销模式 如何选择互联网的营销模式——微博营销、网页营销等 客户关系管理CRM——“旧貌焕发新颜” 精确营销——装上了GPS，实现“精确打击” 4、如何在海量数据中整合数据，形成你对消费者的独特洞察力 客户的群体特征——“人以群分”，找准你的准客户 大数据用户画像——互联网时代不再“是否是狗” 5、如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率 互联网时代渠道分类 如果进行广告的精确投放——广告受众分析
Web of science数据库分析
摘要：本文主要使用了百度、谷歌等搜索引擎和Web of science数据库对包信和院士的研究内容及其研究成果进行了分析，通过百度、谷歌、个人主页对包信和院士的基本信息进行了解；通过Web of science数据库对包信和院士的研究方向、引文数据、合作者、基金资助机构、出版物进行了了解。并对其2014年5月的一篇文章进行了深入的分析。 一、基本信息 包信和，理学博士，研究员，博士生导师、中科院院士、物理化学家，中国科学院大连化学物理研究所研究员，现任中科院沈阳分院院长，复旦大学常务副校长，兼任中国科学技术大学化学物理系主任。 他的个人工作经历为： 1989年至1995年获洪堡基金资助，在德国马普学会Fritz-Haber研究所任访问学者，1995年应聘回国。 1995年至2000年在中科院大连化学物理研究所工作。 2000年8月至2007年3月任大连化学物理研究所所长。 2003年3月起任中国科技大学化学物理系系主任。 2009年3月起任沈阳分院院长。 2009年当选为中国科学院院士。 2015年9月经教育部研究决定，任命包信和为复旦大学常务副校长 其次在大连化学物理研究所的个人介绍和包信和院士的课题组主页里搜集了对其研究方向的简介： 包信和研究员主要从事表面化学与催化基础和应用研究。发现次表层氧对金属银催化选择氧化的增强效应，揭示了次表层结构对表面催化的调变规律，制备出具有独特低温活性和选择性的纳米催化剂，解决了重整氢气中微量CO造成燃料电池电极中毒失活的难题。发现了纳米催化体系的协同限域效应，研制成碳管限域的纳米金属铁催化剂和纳米Rh-Mn催化剂，使催
化合成气转化的效率成倍提高。在甲烷活化方面，以分子氧为氧化剂，实现了甲烷在80℃条件下直接高效氧化为甲醇的反应；创制了Mo/MCM-22催化剂，使甲烷直接芳构化制苯的单程收率大幅度提高。 二、研究成果分析 利用Web of Science搜索包老师的文章，总共搜索到497篇文章，对检索报告创建引文报告，如图2.1所示。文章被引总频次达到12804次，平均每篇文章被引25.76次，h-index值为56，表示在包老师所发的文章中，每篇被引用了至少56次的论文总共有56篇左图为每年出版的文献数图标，2000年以来，每年出版的文献数量基本稳定，在30篇左右，研究状态保持稳定。其中2015年发表文章篇数最高，2015年是个高产年。 根据每年的引文数图标可以看出，每年的引文数不断上升，表明其发表的文章是有生命力、有价值的。也表明每年发文的质量不断在上涨。 图2.1创建引文报告 对检索结果进行分析。图2.2是对作者进行分析，得到如下图所示的结果，可以看到合作者的信息，其中与293名作者有过合作。其中合作最多的为韩秀文老师（大连化物所）、马丁老师(北京大学)。
大数据、数据分析和数据挖掘的区别
大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 简而言之： 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。
数据分析与挖掘实验报告
数据分析与挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30)
1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数
据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组
SAS EG和SAS EM大数据挖掘课程课纲
SAS EG数据挖掘与数据库交互课纲 课程定位与课程目标 1.从实际应用出发：结合讲师多年金融行业SAS与数据库结合实际应用开发实战经验，所有程序都是基于实际应用开发角度讲解。 2.实例化讲解、清晰易学：每一个应用程序，都通过详细语法解读，同时进行实际运行操作讲解。 3.内容丰富、深度解析：内容包括SAS对各类数据文件和数据集处理方法和技巧以及数据处理应用案例分析与解读，BASE SAS所有常用的语句处理数据集的实际应用、SAS与数据库数据交互处理实际应用与开发步骤和SQL结构化查询语言，结合企业应用进行深度解析。 课程设计： 课程编号：21090203016 授课课时: 5天 内容摘要：第一部分：SAS基础与数据挖掘（2天） 第一章 1.案例分析：SAS在金融行业的大数据应用 ?某国有商业银行-大数据平台建设 ?某城市农商行-商业智能平台建设 ?识别和修正句法错误 2.大数据无法转化为“大价值”的原因是什么? ?汇丰银行-风险管理 ?Kabbage-开辟新商业模式 3.大数据征信如何提升金融机构风控能力
?汇丰银行-风险管理大数据征信开启风控新格局 ?客户基本系信息和不良率的关联分析 ?大数据评估和不良率的匹配情况 第二章SAS基础强化 1.学习SAS句法 ?掌握基本概念 ?识别和修正句法错误 2. 熟悉SAS数据集 ?查看描述部分和数据部分 ?访问SAS数据库 4.读入SAS数据集 ?读入数据入门 ?将SAS数据作为输入 ?选取部分观测和变量 ?增加永久性变量属性 5.读入Excel格式数据 ?读入Excel格式数据 6.读入固定格式的原始数据文件 ?读入标准的分隔符数据
webofscience数据库的检索与利用
Web of Science 数据库的检索与利用 解放军医学图书馆杜永莉? 一、引文检索概述 （一）基本概念 1. 引文（Citation）：文献中被引用、参考的文献(Cited Work),也称施引文献，其作者称为被引着者（Cited Author）。 2. 来源文献（Source）：提供引文的文献本身称为来源文献，其作者称为引用着者（Citing Author）。 3. 引文索引（Citation Index）：通过搜集大量来源文献及其引文，并揭示文献之间引用与被引用关系的检索工具。 4. 引文检索：是以被引用文献为检索起点来查找引用文献的过程。 （二）引文的历史回顾 引文的创始人Garfield博士是美国科学信息研究所（ISI）的创始人，现在仍然是科学信息研究所的名义董事长，还是美国信息科学协会的前任主席、The Scientist董事会的主席、Research America董事会的成员。另外他还是文献计量学的创始人。 “Citation Indexes for Science: 于1955年在Science上发表了具有化时代意义的学术论文： A New Dimension in Documentation through Association of Ideas.”他在这篇文章中描述科研人员可以利用引文加速研究过程、评估工作影响、跟踪科学趋势；阐明引文是学术研究中学术信息获取的重要工具。1957 他创建了美国科学信息研究所(Institute for Scientific Information，ISI)。
1961 年，ISI 推出了Science Citation Index ，SCI 。一种5卷印刷型刊物，包括613种期刊140万条引文的索引。1966年，ISI发布磁带形式的数据，1989年推出CD-ROM光盘版，1992年ISI为汤姆森科技信息集团接管（Thomson Scientific），1997年推出系列引文数据库（Web of Science)，2001年建立具有跨库检索功能的（ISI Web of Knowledge）。 20世纪30年代中期，另外一个着名计量学家布拉德福（在对大量的期刊分布进行研究之后，得出了布拉德福定律(二八定律），揭示出各学科核心期刊的存在，这些核心期刊组成了所有学科的文献基础,重要论文会发表在相对较少的核心期刊上；因此从文献学的角度,没有必要将已经出版的所有期刊全部收录，从数据库的质量上说，则需要有一套科学的流程筛选高质量期刊，为读者提供高质量的学术信息。 Garfield 博士从建立引文数据库开始，经过几十年的时间，建立了一整套期刊筛选的工作流程，每年从全球出版的学术期刊中，筛选出各学科中质量高、信息量大、使用率高的核心期刊。由于这套流程对期刊一些客观指数的长期跟踪，衍生出了另外两个数据库：期刊引证报告（Journal Citation Reports，JCR)和基本科学计量指标（Essential Science Indicators）。 （三）引文的作用 了解某一课题发生、发展、变化过程；查找某一重要理论或概念的由来；跟踪当前研究热点；了解自已以及同行研究工作的进展；查询某一理论是否仍然有效，而且已经得到证明或已被修正；考证基础理论研究如何转化到应用领域；评估和鉴别某一研究工作在世界学术界产生的影响力；发现科学研究新突破点；了解你的成果被引用情况；引文检索为科研人员开辟了一条新颖、实用的检索途径；同时为文献学、科学学、文献计量学等分析研究提供参考数据，如衡量期刊质量、测定文献老化程度、观察学科之间的渗透交叉关系、评价科研人员的学术水平，引文数据库是不可缺少重要工具。 二、Web of Science的检索途径 （一）科学引文索引简介
《大数据时代下的数据挖掘》试题和答案及解析
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
【IT专家】python数据分析与挖掘实战
本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 python数据分析与挖掘实战 2018/03/29 11 第六章分别使用了LM神经网络和CART 决策树构建了电力窃漏电用户自动识别模型，章末提出了拓展思考--偷漏税用户识别。 ?第六章及拓展思考完整代码https://github/dengsiying/Electric_leakage_users_automatic_identify.git ?项目要求：汽车销售行业在税收上存在多种偷漏税情况导致政府损失大量税收。汽车销售企业的部分经营指标能在一定程度上评估企业的偷漏税倾向，附件数据提供了汽车销售行业纳税人的各个属性和是否偷漏税标识，请结合各个属性，总结衡量纳税人的经营特征，建立偷漏税行为识别模型。 ?项目步骤： ?数据初步探索分析数据预处理模型选择与建立模型比较1.数据初步探索分析?一共124个样本，16个属性。 ?先用Excel看下不同销售类型和销售模式下的输出频率分布。 ? ?图1 不同销售类型下的偷漏税频率分布? ?图2 不同销售模式下的偷漏税频率分布?可以看到所有销售类型和销售模式都有异常偷漏税情况，由图1可以看出来国产轿车异常数最高，但是与正常数相比，可以明显看出来大客车的异常数远高于正常数，说明大客车更多的存在偷漏税情况。同样由图2可以看出来一级代理商、二级及二级以下代理商的更多的多的存在偷漏税情况。 ?接下来用python进行分析。分异常和正常两类看下数值型经营指标。 ?datafile = ‘Taxevasion identification.xls’df = pd.read_excel(datafile)#print(data.describe().T)df_normal = df.iloc[:,3:16][df[u”输出”]==“正常”]df_abnormal=df.iloc[:,3:16][df[u’输出’]==‘异 常’]df_normal.describe().T.to_excel(‘normal.xls’)df_abnormal.describe().T.to_excel(‘abn
Web of Science数据库的检索与利用
1、引文的创始者是（A） A、Eugene Garfield B、S.C.Bradford C、Billings,S.A D、Harris,C.J 2、引文的创始单位是（A） A、ISI B、NLM C、CDC D、NIH 3、ISI推出系列引文数据库（Web of Science）的时间是（D ） A、1956年 B、1989年 C、1990年 D、1997年 4、SCI的局限性不包括（B ） A、主要限于基础科学方面 B、不能囊括多数国际多学科高质量科学期刊 C、收录第三世界国家期刊较少 D、论文被引用情况复杂 5、ISI推出了SCI的时间（C） A、1950年 B、1955年 C、1961年 D、1970年 6、关于引文的作用，以下说法错误的是（D ） A、了解某一课题发生、发展、变化过程 B、引文检索为科研人员开辟了一条新颖、实用的检索途径 C、为文献学、科学学、文献计量学等分析研究提供参考数据 D、直接查找全文数据 7、Web of Knowledge包含的数据库有（D） A、Web of Science B、科学会议录索引、化学反应数据库 C、化学索引数据库、Medline数据库 D、以上皆是 8、关于Web of Science的特点，以下说法错误的是（D ） A、跨学科、精选内容，可以进行引文检索
B、增加了分析、跟踪、写作和管理功能 C、从文献相互关系的角度，提供新的检索途径 D、从著者、标题、分类等角度提供检索途径 9、ISI推出CD-ROM光盘版的时间是（A ） A、1970年 B、1961年 C、1982年 D、1991年 10、在SCI中公共卫生所在的数据库是（B ） A、Web of Science Expanded B、Social Sciences Citation Index C、Arts & Humanities Citation Index D、其他
136042-数据仓库与数据挖掘-专业课教学大纲
菏泽学院计算机学院 《数据仓库与数据挖掘》课程教学大纲 课程编号：136042 课程名称：数据仓库与数据挖掘/Data Warehouse and Data Mining Technology 课程类别：专业方向课 课程总学时/学分：80/4（实践80学时，任务驱动方式融入教学内容） 适用对象：计算机科学技术.NET方向 一、课程简介 数据仓库与数据挖掘技术出现于20世纪80年代，90年代有了突飞猛进的发展，并可望在新的千年继续繁荣。数据仓库与数据挖掘是一个多学科领域，从多个学科汲取营养。这些学科包括数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息检索、高信能计算和数据可视化。 二、教学目的和任务 根据学校“一体两翼，三经四纬，五个保障”的宏观人才培养模式，以及计算机类专业人才培养方案要求，通过本课程学习，使学生能对数据仓库和数据挖掘的基本方法和基本概念有整体的了解，掌握建立数据仓库的原理和方法,从理论上掌握数据仓库、OLAP联机分析的基本概念、原理、主要算法及应用系统解决方案，熟练掌握数据挖掘的关联规则，分类方法，聚类方法等算法，并能够在软件开发过程中熟练掌握这些方法加以应用。 三、教学基本要求 本课程的内容从知识、素质、能力、德、智、体、美七个维度形成教学内容方阵，每一次课一般安排3-5个知识点，从七个维度组织内容，分课内、课外开展教学。 素质养成主要包括以下内容： 1.思想政治素质 具有中国特色社会主义共同理想，秉承社会主义核心价值观；具有爱国主义精神；具有责任心和社会责任感。 2.文化科技素质 具有不断更新知识和自我完善的能力；具有持续学习和终身学习的能力；具有一定的创新意识、创新精神和创新能力；具有一定的人文和艺术素养；具有良好的人际沟通能力。
数据分析与挖掘论文
数据挖掘算法——神经网络模型 摘要：通过分析数据挖掘中现有的算法的研究现状以及它们的局限性，介绍一种基于数据库的数据挖掘算法——神经网络模型，本文最后也提出了神经网络模型在数据挖掘中存在的一些问题和发展前景。 关键字：神经网络模型，数据挖掘 引言: 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。它的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务。 数据挖掘技术的方法： ①神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。 ②遗传算法：遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。 ③决策树方法：决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。 ④粗集方法：粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息；简化输入信息的表达空间；算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统，为粗集的数据挖掘奠定了坚实的基础。但粗集的数学基础是集合论，难以直接处理连续的属性。而现实信息表中连续属性是普遍存在的。因此连续属性的离散化是制约粗集理论实用化的难点。 ⑤覆盖正例排斥反例方法：它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则。 ⑥统计分析方法：在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示，但仍是相关确定性关系)，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计(求大量数据中的最大值、最小值、总和、平均值等)、回归分析(用回归方程来表示变量间的数量关系)、相关分析(用相关系数来度量变量间的相关程度)、差异分析(从样本统计量的值得出差异来确定总体参数之间是否存在差异)等。
Web of Science(SCI,SSCI,AHCI,CPCI)数据库资源介绍
Web of Science (SCIE,SSCI,AHCI,CPCI) 登录https://www.360docs.net/doc/7319277351.html, 资源简介： Web of Science 是汤森路透科技集团（Thomson Reuters）的产品，Web of Science 包括著名的三大引文索引数据库(SCIE,SSCI,A&HCI)。本馆开通试用的数据库如下： 科学引文索引（Science Citation Index Expanded，简称SCIE），被公认为世界范围最权威的科学技术文献的索引工具，能够提供科学技术领域最重要的研究成果。提供8600多种涵盖176 个学科的世界一流学术科技期刊的文献信息。 社会科学引文索引（Social Sciences Citation Index，简称SSCI），收录3100多种涵盖56个学科的世界一流学术性社会科学期刊的文献信息。 艺术与人文引文索引（Arts & Humanities Citation Index，简称A&HCI），收录艺术与人文学科领域内1,600多种学术期刊，数据可回溯至1975年。同时还从Web of Science 收录的8,000多种科技与社会科学期刊中，筛选出与艺术人文相关的学术文献。 会议论文引文索引（Conference Proceedings Citation Index，简称CPCI），汇聚了全球最重要的学术会议信息，包括专著、丛书、预印本以及来源于期刊的会议论文，提供了综合全面、多学科的会议论文资料。其内容分为两个版本：Conference Proceedings Citation Index - Science (CPCI-S，原ISTP）；Conference Proceedings Citation Index - Social Science & Humanities (CPCI-SSH，原ISSHP）。 Web of Science (SCIE,SSCI,A&HCI,CPCI)数据库的特色 利用Web of Science可以快速检索科研信息，可以全面了解有关某一学科、某一课题的研究信息。在提供文献的书目与文摘信息的同时，Web of Science(SCIE,SSCI,AHCI,CPCI)设置了"引文索引"（Citation Index），提供该文献所引用的所有参考文献信息以及由此而建立的引文索引，揭示了学术文献之间承前启后的内在联系，帮助科研人员发现该文献研究主题的起源、发展以及相关研究。还可通过Email和RSS定制主题及引文跟踪服务，随时把握最新研究动态,跟踪国际学术前沿。 Web of Science收录各学科领域中权威、有影响力的期刊，由于其严格的选刊标准和引文索引机制，使得Web of Science(SCIE,SSCI,AHCI,CPCI)在作为文献检索工具的同时，也成为文献计量学和科学计量学的最重要基本评价工具之一。 免费学习资源： 数据库使用指南下载：https://www.360docs.net/doc/7319277351.html,/productraining/
A01 大数据分析与挖掘综合能力提升实战(初级)
大数据分析与挖掘综合能力提升实战 【课程目标】 本课程为初级课程，面向业务部门的数据分析综合能力提升，主要使用统计分析方法，解决业务问题。 一般情况下，在企业中有80%的数据分析工作（比如业务分析、经营分析等等），都可以使用简单的统计分析方法来解决，关键在于发现企业运营过程中的业务规律及业务问题，进而提出业务策略及建议，供企业领导进行决策。 本课程覆盖了如下内容： 1、数据分析基础，数据分析过程 2、数据分析方法，数据分析思路。 3、数据可视化呈现，数据报告撰写。 本课程从实际的业务需求出发，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍（从数据收集与处理，到数据分析与挖掘，再到数据可视化和报告撰写），通过大量的操作演练，帮助学员掌握数据分析和数据挖掘的思路、方法、表达、工具，从大量的企业经营数据中进行分析，挖掘客户行为特点，帮助运营团队深入理解业务运作，以达到提升学员的数据综合分析能力，支撑运营决策的目的。 通过本课程的学习，达到如下目的： 1、了解数据分析基础知识，掌握数据分析的基本过程。 2、学会数据分析的框架和思路，掌握常用数据分析方法来分析问题。 3、熟悉数据分析的基本过程，掌握Excel高级数据分析库操作。
4、熟练使用图表制作工具，掌握图表美化原则，正确使用图表来表达观点。 5、掌握数据分析报告的写作技巧及要点，全面正确地呈现分析结果。 【授课时间】 2天时间 【授课对象】 销售部门、营业厅、业务支撑、经营分析部、网管/网优中心、运营分析部、呼叫中心等对业务数据分析有基本要求的相关人员。 【学员要求】 1、每个学员自备一台便携机(必须)。 2、便携机中事先安装好Excel 2010版本及以上。 3、便携机中事先安装好IBMSPSS v19版本及以上。 注：讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。 【授课方式】 数据分析基础+方法讲解+实际业务问题分析+ Excel实践操作 采用互动式教学，围绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。 【课程大纲】 第一部分：认识数据分析 问题：数据分析是神马?数据分析基本过程？ 1、数据分析面临的常见问题 不知道分析什么（分析目的不明确） 不知道怎样分析（缺少分析方法） 不知道收集什么样的数据（业务理解不足）
数据挖掘与数据分析的区别(经典)
数据挖掘与分析的区别（ByGanlin） 最牛解释： 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。
孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。 解释一：