学科分析

东华大学的学科科研发展报告，是我最近看到的一个还蛮有料的资源。如果你做教育领域的数据可视化或者科研趋势挖掘的项目，这份基于SCI-E和JCR 期刊分区的统计数据，真挺适合拿来参考一下。研究的角度比较全面：有学科结构分布、有国际合作、还有基金论文产出这些纬度，数据来源也靠谱，用的是 2005 到 2009 年间被 SCI-E 收录的论文，研究基础打得还不错。文中不仅给出了各学科产出能力的对比，还对东华大学未来科研方向做了点判断，蛮适合做横向院校对比。你要是做高校科研趋势、学术产出分布可视化，里面的结构和方式可以借鉴。顺手也一并整理了几个相关的数据资源，像SCI 期刊影响因子、东华大学 2008

共词分析法，通过分析文献中词汇对或名词短语的共现情况，揭示学科主题之间的关联。词汇对在同一文献中出现的频率越高，表明这两个主题的关系越紧密。 具体而言，共词分析法统计一组文献主题词两两之间在同一文献出现的频率，构建共词网络。网络中节点之间的距离反映主题内容的亲疏关系。 该方法利用包容系数、聚类分析等统计手段，将复杂的共词关系转化为直观的数值和图形，清晰地呈现主题词之间的关联。

这份数据是根据当前学科专业的分类而生成的MySQL表格格式，用户可以直接运行以生成该表。

大学学科分类具有13个主要门类，包括军事学。它采用三级联动结构，方便直接导入数据库使用。该数据库为大学教育提供了系统化的分类和管理工具。

数据挖掘是一个跨学科的领域，涉及到数据库技术、统计学、信息科学、机器学习、可视化等多个方面。要了解数据挖掘的基础，得从这些学科出发。其实，对于开发者来说，掌握这些技能会让你的工作变得更高效。比如，机器学习和数据可视化是常见的工具，是在复杂数据集时，搭配使用效果不错。你可以利用这些技术快速构建模型，数据，通过可视化展示结果，让数据变得更易于理解。如果你是做相关开发的，下面这些资源挺适合你，直接帮你找到一些实用的工具和资源，省下不少时间。

随着信息时代的迅猛发展，传统的人工管理已无法满足当前信息管理需求的急剧增长。因此，建立一个智能化的学科建设信息管理系统成为迫在眉睫的任务。该系统综合管理高校学科建设所需的各类信息，涵盖教学、科研、高层次学位管理、设备条件、图书资料建设及学术交流等多个方面。通过互联网快速查询，提高了信息管理的效率和保密性。还探讨了通用报表组件的研发过程，增强了用户与系统数据互动的能力，克服了传统报表的限制。在详细需求分析的基础上，确定了系统的功能要求、性能要求，并选择了最适合的系统模型和网络拓扑结构，优化了数据库设计。系统采用B/S与C/S相结合的软件体系结构，面向对象的开发方法，结合关系型与分布式数据库技术，

重庆师范学院学报(自科版)载文学科分布的统计挺有意思的，是对你关注期刊选题方向或在做数据可视化的同学来说，有参考价值。10 年间统计了 716 篇论文，分属 59 个学科，嗯，分类还蛮细的。像数学、生物、化学这些，数量上靠前。 动态变化也挺有意思，像物理、计算技术这些后劲足，论文数量后来追上来了。而化学嘛，就有点“滑坡”趋势了。拿去和别的高校学报一对比，差异还真不小——有统计学意义那种，不是随便说说的哦。 如果你是做期刊方向的、或者搞学术推荐系统的，这篇文章里的分类方法、数据整理方式就挺值得借鉴的。里面提到的中图分类法也比较标准化，方便你建模或者自动归类。 顺带给你挖了几个不错的资源，像 MA

从质量管理学科的技术发展角度看，信息化后的生产过程控制与传统生产管理存在显著差异：管理理念、管理工具及管理成果各不相同。

对青岛科技大学2004年发表的科技论文进行了详细统计分析，包括国际论文和国内论文的发表量及被引用情况。统计结果显示，国际论文数量显著增长，SCI论文排名提升至全国第66位，国际论文的引用次数增幅达到57.9%，国内论文的引用次数也有显著增长。SCI期刊的影响因子平均值从1.055上升至1.154，这反映了青岛科技大学科技论文在质量和影响力上的显著提升。此外，统计还显示国际论文的作者数量也在增加。

这是一个涵盖广泛的高等教育学科细分表，包含详细的分类信息。