“文件夹信息统计及数据分析”版本间的差异
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− | + | 按照一定检索式收集的文献,其元数据本身隐含了很多该研究方向的信息。例如年份分布展示了研究的热度趋势;关键词分布展示了研究切入点的情况;来源分布展示了哪些刊物更关注这类研究的进展;作者的频次分布展示了该研究领域的牛人;通过计算关键词的共现频次矩阵,可以得到相关系数矩阵,进一步进行聚类分析及可视化展示各要素之间的相关关系,这些都对明晰我们所关注的科学问题提供了帮助。 | |
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2018年12月20日 (四) 16:35的版本
按照一定检索式收集的文献,其元数据本身隐含了很多该研究方向的信息。例如年份分布展示了研究的热度趋势;关键词分布展示了研究切入点的情况;来源分布展示了哪些刊物更关注这类研究的进展;作者的频次分布展示了该研究领域的牛人;通过计算关键词的共现频次矩阵,可以得到相关系数矩阵,进一步进行聚类分析及可视化展示各要素之间的相关关系,这些都对明晰我们所关注的科学问题提供了帮助。
针对单一元数据字段的频次分布可以使用文件夹信息统计功能。
针对多值字段的共现频次矩阵、相关系数和相异系数矩阵计算,以及词云图和路径关系图的绘制可以使用数据分析功能。
所有的统计图表都支持导出,以供进一步使用。