文献数据

我需要下载一些积分以获取数据库作业文件。实际上，我并没有查看其中的具体内容，只是出于下载的目的而上传了文件。

论文统计分析：利用文献计量学分析论文发文量、分布和机构等，评估科研水平和力量。 论文引文分析：利用统计学方法分析论文引用现象，揭示科学结构和发展规律： 引文数量分析：评价期刊和论文质量。 引文网状分析：揭示学科相关性。 引文链状分析：探索科学发展过程。

文献计量指标的自己算工具，还挺实用的。你有没有被 Google Scholar 的作者列表截断搞烦？或者遇到重名作者的数据也混进来？这套叫的小算法，思路就直接——不靠爬虫、不靠网页搜索，纯靠你的引用数数组来计算像、这样的常见指标，简单干净。 没有复杂配置，也不用填一堆字段。就一个bibliometrics(C, Y, A)函数，C是论文引用数的数组，是必填的。其他两个参数Y和A是可选的，用来扩展年份和作者信息，如果你想做得更细。 跟Publish or Perish或者 Google Scholar 比起来，它不自动抓数据，但胜在结果干净，逻辑透明。适合你自己有数据的时候，想快点出结果，不想一

这份文献汇编收录了计算机科学领域数据挖掘领域的经典英文文献，适用于毕业设计和相关研究工作。

大学生毕业论文设计所需的外文文献，涵盖了MySQL数据库的相关资源。

Inmon, W.H., “Building the Data Warehouse”, Johm Wiley and Sons, 1996. Ladley, John, “Operational Data Stores: Building an Effective Strategy”, Data warehouse: Pratical Advice form the Experts, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1997. Gardmer, Stephen R., “Building the Data warehouse”, Communicat

示例合成控制法数据、stata操作示例及数据、多种文献案例，供个人学习和按需下载。

数据仓库与数据挖掘的论文和文献，内容还蛮全的，适合搞大数据的同学收藏一波。讲了不少实战用得上的东西，比如怎么用SQL和NoSQL海量数据，怎么选特征，怎么挖掘模式这些，讲得挺接地气。里面还带了案例，比如零售、电商、医疗这些场景，看完脑子里会更有画面感。要说亮点，我觉得是数据流程讲得比较细，从预到聚类、分类再到关联规则，整个流程串得挺顺。是像Apriori、K-means这些，直接点出使用方法和优缺点，省得你到处找资料。如果你是刚上手数据挖掘，或者做项目时有点懵，这批资料还蛮靠谱的，能帮你把底子打扎实。对了，隐私和合规也提了一下，比如GDPR和数据脱敏，不然用户数据可是要踩坑的。如果你平时搞 E

威廉·H·因蒙, “建立数据仓库”, 约翰·威利父子公司, 1996。 约翰·拉德利, “运营数据存储：制定有效策略”, 数据仓库：专家实用建议, 普伦蒂斯·霍尔出版社, 纽泽西州恩格尔伍德悬崖, 1997。 斯蒂芬·R·加德纳, “建立数据仓库”, ACM 通讯, 1998 年 9 月, 第 41 卷, 第 9 期, 52-60。 道格拉斯·哈克尼, Http:// www.egltd.com, DW101：实用概述, 2001 彼得·R·米姆诺, “宏伟蓝图 - 布里欧如何在数据仓库市场中竞争”, 向布里欧技术公司的演示文稿 - 1998 年 8 月 4 日。 亚历克斯·伯森, 斯蒂芬·

文献结果的复现。这份Excel文件是Rocu0001ıo Deanna等人在2023年发表于《New Phytologist》期刊的文章《Fossil berries reveal global radiation of the nightshade family by the early Cenozoic》的附件。我已将用于NMDS分析的数据单独保存在这里，以便使用。