论文数据可视分析现状和趋势图谱分析是关于对不知道怎么写趋势图谱分析论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文经济趋势分析论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
摘 要： 以Web of Science中近20年2 709篇数据可视分析文献为研究对象,采用基于图谱分析的研究机构合作、文献共被引、关键词共现、突现词分析等方法,系统的回顾了数据可视分析方法研究的关注点、国际研究脉络及发展规律.研究发现,截止目前,已完成基础理论和体系架构研究,并在延伸新的典型应用领域.其中,美国和德国的研究机构具有较强科研水平,社交媒体数据、网络安全数据和地理信息数据已成为重要數据来源.分析结果有助于为我国数据可视分析领域的研究人员提供了研究现状及进展的参考.
关键词： 可视分析方法； 图谱分析； CiteSpace； 研究现状； 文献共被引； 数据分析
中图分类号： TN957.52?34； 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）14?0161?05
Map analysis for research status and development trend of data visual analysis
QIAO Sachula, Nurbol, SU Rui
（School of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830046, China）
Abstract： With 2 709 data visual analysis papers from Web of Science in recent 20 years as the research object, the focus points, international research context and development law of data visual analysis method research are systematically reviewed by using such map analysis based methods as research institution cooperation, literature co?citation, keyword co?occurrence, and burst term analysis. The research found that up to now, researchers have completed the basic theory and system architecture research, and are expanding to new typical application fields； the research institutions of the United States and Germany have a high scientific research level； social media data, network security data and geographic information data have become important data sources. The analysis results can provide a reference in research status and progress for Chinese researchers in the data visual analysis field.
Keywords： visual analysis method； map analysis； CiteSpace； research status； literature co?citation； data analysis
0 引 言
随着互联网的快速发展,大数据时代已经来临.面对海量数据,如何处理、分析以及存储是摆在人们面前亟待解决的问题,其中数据可视分析技术是大数据分析的重要方法,可以帮助数据分析人员更快地找到数据中隐含的规律和模式.数据可视分析技术从20世纪90年代开始发展,逐渐展现出其重要性,引起各国的重视.目前,国内虽然有专家从不同的角度对数据可视分析进行了研究综述,却对于分析国际上数据可视领域的研究现状和趋势并不全面.鉴于此,本文以Web of Science的核心数据库为数据源,利用CiteSpace工具的文献计量方法对收集到的文献进行统计分析并绘制出知识图谱,解决下面的三个研究问题：
1） 国内外近20年来在数据可视分析领域的主要研究机构有哪些?
2） 国内外近20年来数据可视分析领域的研究热点有哪些?
3） 国内外数据可视分析领域的研究脉络的发展有什么规律?
本文的具体工作如下：首先阐述了数据来源和研究方法,接下来对数据可视分析研究进行描述分析,得到该领域的主要研究机构、研究热点及演化脉络.最后对分析结果进行讨论和比较,力图客观和形象地展示国内外数据可视分析领域研究的现状和趋势,为我国数据可视分析领域的研究人员提供有力参考.
1 数据来源和研究方法的说明
1.1 数据来源
本文的文献来源于Web of Science信息检索平台的核心数据库.Web of Science是全球最大、覆盖学科最多的综合性学术信息资源.本文的数据源采用以下方式收集：
1） 主题词检索方法,TS等于（（data "visual analysis"）or（data "visual analytics"））.
2） 文献时间跨度为1998—2017年.
总结:这篇趋势图谱分析论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
参考文献：
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