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本文回顾了与“大数据”和“商业智能”相关的学术文献,以探讨其发展和研究趋势。我们使用文献计量学方法分析了1990年至2017年在科学引文索引扩展(SCIE)、社会科学引文索引(SSCI)和艺术与人文引文索引(AHCI)中收录的期刊上发表的论文。我们绘制时间趋势图、学科分布图、高频关键词图来展示新兴话题。研究结果表明,计算机科学和管理信息系统是推动与大数据和商业智能相关研究的两个核心学科。“数据挖掘
本博客介绍:在Windows X64系统上安装R软件(R和RStudio),首先下载并安装R 3.5.1,然后下载并安装RStudio,然后更新R(如果有必要的话),最后使用相应的桌面快捷方式打开RStudio。
本博客主要介绍visio绘图中可以用到的矢量图资源获取以及常用模板获取。visio绘图高阶一点的操作是图形操作、页面设置以及数据可视化,这些可以自主学习。
本文介绍了几个常用的DOI解析网站,包括CrossRef、Resolve a DOI Name和China DOI。这些网站不仅可以通过文献检索获得DOI,还能通过DOI查找全文信息。对于外文文献,用户可在CrossRef输入篇名检索到DOI链接,并跳转至文献来源数据库的全文页;Resolve a DOI Name则专门解析外文文献DOI。对于中文文献,China DOI提供直接使用DOI查找文献
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注意:该篇文章代码在页面读取板块仍存有一定问题,正在着手改善,本篇博客:利用python爬取web of science 上特定关键词的作者信息、摘要、被引频率等信息。
第一,本博客为本人进行学习所作的,所爬取数据为国家统计局公开数据,仅是个人学习使用。第二,爬虫所爬取的内容受严格限制,可参考我之前的博客,请勿在违法犯罪边缘试探。第三,配备环境说明:jupyter notebook(交互式感觉对爬虫来说更方便)与Chrome浏览器。
本文主要介绍了考虑非期望产出的超效率模型的原理及实现过程,需要提醒的是非期望产出的模型集中的非期望产出一般对于自己的系统是负向影响。
python实现标准差椭圆分析的代码,但个人推荐使用Arc Map,这个软件只需要通过数据连接、设置简单系数即可(参见引用文献二),操作便捷度比python要高。
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