建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
作為現(xiàn)代大數(shù)據(jù)時代的主要儲存工具，數(shù)據(jù)庫在各行各業(yè)中得到廣泛應用。對于很多開發(fā)者、數(shù)據(jù)分析師以及系統(tǒng)管理員來說，熟練掌握并且使用數(shù)據(jù)庫是一個必經(jīng)的學習和實踐過程。本文將介紹數(shù)據(jù)庫相關的知識和經(jīng)驗，為讀者提供一份全方位的數(shù)據(jù)庫實踐指南。
成都創(chuàng)新互聯(lián)是一家專業(yè)從事網(wǎng)站制作、網(wǎng)站建設的網(wǎng)絡公司。作為專業(yè)的建站公司,成都創(chuàng)新互聯(lián)依托的技術實力、以及多年的網(wǎng)站運營經(jīng)驗,為您提供專業(yè)的成都網(wǎng)站建設、全網(wǎng)整合營銷推廣及網(wǎng)站設計開發(fā)服務！
之一章：什么是數(shù)據(jù)庫？
介紹：數(shù)據(jù)庫是文件倉庫，其功能是存儲、管理和查詢數(shù)據(jù)，是現(xiàn)代應用程序（如網(wǎng)站、應用程序等）的核心組成部分。而關系數(shù)據(jù)庫是一種常見的數(shù)據(jù)庫，其中數(shù)據(jù)存儲在表中，并使用一種特定的語言進行查詢和操作。
在本章，我們將詳細介紹何為數(shù)據(jù)庫，常見的關系型數(shù)據(jù)庫以及其他類型的數(shù)據(jù)庫。
1.1 關系型數(shù)據(jù)庫（RDBMS）
介紹：關系型數(shù)據(jù)庫（RDBMS）是一種使用結構化查詢語言（SQL）來管理和處理數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。在此類數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)以表格的形式組織，并且表格之間有邏輯關系。 RDBMS更大的優(yōu)勢是可以用標準的SQL語言進行查詢和操作數(shù)據(jù)。
但是，關系型數(shù)據(jù)庫也有其不足，例如數(shù)據(jù)量過大時可能存在性能問題，且不適合存儲半結構化和非結構化數(shù)據(jù)。
1.2 非關系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）
介紹：除了關系型數(shù)據(jù)庫，還有非關系型數(shù)據(jù)庫，也被稱為NoSQL數(shù)據(jù)庫。與RDBMS不同的是，NoSQL數(shù)據(jù)庫使用一種非結構化的數(shù)據(jù)模型進行存儲，例如文檔型數(shù)據(jù)庫、鍵值型數(shù)據(jù)庫以及圖形數(shù)據(jù)庫等。
優(yōu)勢：這些數(shù)據(jù)庫在存儲大型非結構化數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，并且能夠進行更快速的讀取和寫入操作，因為它們不需要在查詢或更新數(shù)據(jù)時執(zhí)行復雜的組合操作。
但是，當需要進行復雜的查詢操作時，使用NoSQL數(shù)據(jù)庫可能會導致查詢速度相對較慢，并且需要更高的學習和維護成本。
1.3 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）
介紹：數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）是一種軟件，用于管理、操作和維護數(shù)據(jù)庫。 DBMS充當客戶端和服務器之間的橋梁，以及處理用戶請求和服務提供計算機之間數(shù)據(jù)流通的媒介。
在DBMS中，用戶可以使用SQL等編程語言與數(shù)據(jù)庫進行通信，并且在導入、查詢、創(chuàng)建和刪除數(shù)據(jù)方面具有很高的靈活性。
第二章：如何選擇數(shù)據(jù)庫？
介紹：根據(jù)業(yè)務需求選擇適合自己場景的數(shù)據(jù)庫是至關重要的。在這一章中，我們將介紹一些影響數(shù)據(jù)庫選型的因素以及該如何選擇適合自己場景的數(shù)據(jù)庫。
2.1 性能
介紹：對于需要處理大量數(shù)據(jù)并需要保證查詢速度和響應時間的業(yè)務，高性能的數(shù)據(jù)庫是關鍵。需要評估數(shù)據(jù)庫服務器的硬件配置以及網(wǎng)絡拓撲。 從數(shù)據(jù)庫引擎、數(shù)據(jù)庫緩存和索引機制等方面綜合考慮數(shù)據(jù)庫的性能。
在處理大數(shù)據(jù)集時，RDBMS性能會受到一些限制，NoSQL數(shù)據(jù)庫通常比RDBMS更適合這些場景，因為NoSQL數(shù)據(jù)庫更側重于橫向擴展。
2.2 可靠性和穩(wěn)定性
介紹：當數(shù)據(jù)質(zhì)量和穩(wěn)定性是業(yè)務核心的時候，數(shù)據(jù)庫的可靠性和穩(wěn)定性非常重要。關系型數(shù)據(jù)庫在事務處理方面十分成熟，對于要求高一致性和數(shù)據(jù)安全的業(yè)務非常適用。但是在大規(guī)模負載情況下，這些數(shù)據(jù)庫可能會出現(xiàn)性能問題。
NoSQL數(shù)據(jù)庫專注于處理多節(jié)點架構和數(shù)據(jù)分布式存儲，因此能夠存儲大量數(shù)據(jù)和處理高負載。但是，當節(jié)點故障時，數(shù)據(jù)可靠性方面需要比RDBMS更加關注。
2.3 精細化權限控制
介紹：如果有多個應用程序和多個用戶具有不同的訪問權限，并需要控制每個用戶的可訪問性，那么數(shù)據(jù)庫的權限管理功能將變得至關重要。關系型數(shù)據(jù)庫通常包含這些功能，并可以靈活地配置用戶權限、數(shù)據(jù)連接和授權策略。
第三章：如何使用數(shù)據(jù)庫？
介紹：在此章節(jié)中，我們將通俗易懂地介紹如何使用數(shù)據(jù)庫，并提供一些實用技巧和更佳實踐。
3.1 數(shù)據(jù)庫建模
介紹：在數(shù)據(jù)庫中建模是將數(shù)據(jù)轉換為可管理的格式，主要使用ER模型進行建模。建模時要特別關注核心數(shù)據(jù)、取值范圍和約束條件等內(nèi)容。
3.2 數(shù)據(jù)庫規(guī)范化和反規(guī)范化
介紹：數(shù)據(jù)庫規(guī)范化是將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分解為較小的表格，并通過外鍵關聯(lián)來建立邏輯關系。規(guī)范化可以提高數(shù)據(jù)的一致性和性能，但會增加查詢的復雜性。
反規(guī)范化則將數(shù)據(jù)組合在一起，并將其寫回到較大的表格中，由于反規(guī)范化通常涉及冗余數(shù)據(jù)，因此需要在存儲和讀取過程中保持數(shù)據(jù)一致性。一般情況下，反規(guī)范化適用于數(shù)據(jù)訪問頻度高、數(shù)據(jù)更新較少的場景。
3.3 數(shù)據(jù)庫索引
介紹：數(shù)據(jù)庫索引是用于加速數(shù)據(jù)檢索操作的數(shù)據(jù)結構?？梢允褂弥麈I、外鍵和唯一標識符等結構來索引表，以便更快地搜索和訪問數(shù)據(jù)。
但是，過多的索引可能會導致查詢性能變差、數(shù)據(jù)占用空間變大和數(shù)據(jù)更新變慢，因此需要權衡索引的數(shù)量和類型。常見的索引類型包括聚集索引、非聚集索引和全文索引等。
3.4 數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化
介紹：為了提高數(shù)據(jù)庫的查詢性能和響應時間，需要實施性能優(yōu)化策略。這包括優(yōu)化查詢語句、優(yōu)化索引、優(yōu)化硬件配置和使用緩存機制等。還可以使用查詢分析工具來尋找瓶頸，并進行優(yōu)化。
第四章：個人實踐與結論
在本文中，我們介紹了數(shù)據(jù)庫的基礎知識、數(shù)據(jù)庫選擇的關鍵因素以及數(shù)據(jù)庫的更佳實踐。然而，作為一名從事數(shù)據(jù)管理和分析工作的開發(fā)者、數(shù)據(jù)科學家和系統(tǒng)管理員，學習和實踐數(shù)據(jù)庫知識是非常必要的。
在個人實踐中，需要考慮業(yè)務需求、數(shù)據(jù)大小、數(shù)據(jù)一致性、查詢速度和安全性等因素來選擇和配置適合自己場景的數(shù)據(jù)庫。同時，需要不斷學習和掌握最新的數(shù)據(jù)庫技術和發(fā)展趨勢，如云數(shù)據(jù)庫、容器化數(shù)據(jù)庫和分布式數(shù)據(jù)庫等。
結論：使用正確的數(shù)據(jù)庫可以使數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)管理變得更加高效和準確。通過本文介紹的數(shù)據(jù)庫相關知識和實踐指南，可以幫助我們更好地了解、選擇和使用數(shù)據(jù)庫。
相關問題拓展閱讀：
- 論文關鍵詞有什么要求？
- 數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識？
論文關鍵詞有什么要求？
?
征稿
近年來，中國學者每年發(fā)表的科技論文有數(shù)百萬篇，如何在浩瀚的論文海洋中脫穎而出，吸引讀者的注意力，提高論文傳播力和顯示度，關鍵詞起著十分重要的作用。關鍵詞是能夠明確表達學術論文的主體研究內(nèi)容或中心思想的詞或詞組，其最初是為了滿足
計算機系統(tǒng)
編制各種文獻索引的需要而產(chǎn)生。作為文獻檢索的重要依據(jù)，關鍵詞應具有專指性、全面性、規(guī)范性等特點。
但實際情況是，科技論文中存在大量的含義寬泛、無實質(zhì)內(nèi)容的無效關鍵詞，如“應用”“分析”“問題”“研究”等等，大大降低了科技論文的檢索效率和傳播效果。
此前，已有學者對無效關鍵詞展開研究，但其主要針對高校社科學報論文以及農(nóng)業(yè)科技類論文，針對更廣泛領域內(nèi)的科技論文中常見無效關鍵詞的計量學研究較少。
為此，本文以
中國知網(wǎng)
為文獻來源數(shù)據(jù)庫，結合文獻［3-5］及編校實踐經(jīng)驗，選取10個科技論文中出現(xiàn)頻率較高、指向性不強、含義空泛的關鍵詞，分別檢索其在2023—2023年發(fā)表的科技論文中的出現(xiàn)頻率，分析其年度分布規(guī)律及關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡。隨后分別限定“大學學報”和“學院學報”以及“博士論文”和“碩士論文”(即博士和碩士的學位論文)為文獻來源，對比分析常見無效關鍵詞在不同類型期刊以及不同學歷作者所著科技論文中的詞頻分布。最后分析常見無效關鍵詞產(chǎn)生的原因及應對措施，以期提高科技論文作者和審讀編校人員對關鍵詞標引質(zhì)量的認識。
1.檢索范圍和方法
檢索范圍:文獻來源限定為中國知網(wǎng)“
基礎科學
”“工程科技Ⅰ輯”“工程科技Ⅱ輯”“農(nóng)業(yè)科技”“醫(yī)藥衛(wèi)生科技”“信息科技”6類目錄下的期刊、會議、學位論文等(即本文所指科技論文)，“大學學報”和“學院學報”，“博士論文”和“碩士論文”;文獻語種限定為中文;關鍵詞限定為
“應用”“對策”“問題”“管理”“設計”“措施”“影響”“現(xiàn)狀”“研究”“發(fā)展”;
發(fā)表時間限定為—。
檢索方法:以“關鍵詞+發(fā)表時間”“關鍵詞+發(fā)表時間+文獻來源”為組合檢索條件，在中國知網(wǎng)6大類科技文獻目錄下進行檢索，獲得各關鍵詞在不同檢索條件下的詞頻分布。為確保檢索結果的有效性，每檢索一次均隨機選取若干篇論文，并核對這些論文中是否包含目標關鍵詞。最后，將所得結果輸入Excel軟件進行統(tǒng)計分析(檢索時間為—03-09)。
2.無效關鍵詞的定義和分類
2.1無效關鍵詞的定義
無效關鍵詞是指詞義寬泛、不能準確傳達論文主題內(nèi)容、不利于檢索的詞或詞組，或是未經(jīng)公認的縮寫詞等。它們與論文主題
相關性
不大，不能反映單篇科技論文的特點，不具檢索價值。
2.2無效關鍵詞的分類
無效關鍵詞的分類目前尚無統(tǒng)一標準。本文根據(jù)文獻［3.6］將無效關鍵詞分為以下3類:1)表示國別或地域的泛而不專的名詞，如“中國”“美國”“德國”等;2)“不能表示所屬學科專用概念的不足以反映實質(zhì)內(nèi)容的詞”，如“方法”“問題”“試驗”“研究”“分析”等;3)加了
限定詞
的復雜短語或是未經(jīng)公認的縮略詞等，如“新型甘藍型油菜品種”“AP”等，它們雖然能反映文章主題，但不利于計算機檢索、識別。
3.10個無效關鍵詞計量學分析
3.1不同年份科技論文中10個無效關鍵詞頻率分布
結合已有研究及編校實踐經(jīng)驗，本文針對第2類無效關鍵詞展開研究。分別選取
“應用”“對策”“問題”“管理”“設計”“措施”“影響”“現(xiàn)狀”“研究”“發(fā)展”
這10個科技論文中出現(xiàn)頻率較高的無效關鍵詞，限定文獻來源為科技論文，在中國知網(wǎng)進行檢索。10個無效關鍵詞在2023—2023年發(fā)表的科技論文中的頻率(以檢索記錄表示)及其累計詞頻(10個無效關鍵詞檢索記錄條數(shù)之和與當年發(fā)表的科技論文總篇數(shù)的比值)分布如表1所示。由表1可見，整體看，不同年度無效關鍵詞頻率分布相對穩(wěn)定，按檢索記錄數(shù)排序，從高到低依次為“應用”“對策”“問題”“管理”“設 計”“措施”“影響”“現(xiàn)狀”“研究”“發(fā)展”，呈現(xiàn)出明顯規(guī)律性。2023年，科技論文發(fā)表總量為篇，這10個無效關鍵詞檢索記錄之和達82 732條(未排除有2個或多個無效關鍵詞同時出現(xiàn)在同一篇科技論文中的情況)，每100篇文章里就有約4篇文章的關鍵詞里包含這10個無效關鍵詞之一，可見無效關鍵詞的使用相當普遍。2023—2023年，“應用”這一關鍵詞出現(xiàn)頻率更高，且其檢索記錄在2023和2023年分別達20 267和20 203條，明顯高于其他9個無效關鍵詞的出現(xiàn)頻率，說明科技論文作者選擇“應用”作為關鍵詞的比例較高?？v向來看，2023—2023年這10個無效關鍵詞檢索條數(shù)隨年度的變化并無明顯規(guī)律性，累計詞頻范圍為3.7%～4.1%，其中2023和2023年的無效關鍵詞累計詞頻均為3.7%左右(表1)，說明科技論文作者并未有意地減少無效關鍵詞的使用，無效關鍵詞將會伴隨著科技論文作者的寫作習慣而長期穩(wěn)定地存在。
▼ 表1 2023—2023年科技論文中10個無效關鍵詞頻率及累計詞頻分布
3.2 10個無效關鍵詞共詞分析
共詞分析法是指通過分析共同出現(xiàn)在同一篇文獻中的關鍵詞或主題詞，從而鑒別某一學科知識結構和研究熱點的方法。目前，基于關鍵詞的共詞分析法已被廣泛應用于文獻計量、信息系統(tǒng)、人工智能等領域。
本文以10個無效關鍵詞為研究對象，分析其在2023—2023年共現(xiàn)關鍵詞(即2個關鍵詞同時出現(xiàn)在同一篇文獻中的現(xiàn)象)分布情況，結果如圖1所示。圖1中，2023—2023年10個無效關鍵詞“應用”“對策”“問題”“管理”“設計”“措施”“影響”“現(xiàn)狀”“研究”“發(fā)展”的檢索記錄總數(shù)分別為94 100、50 287、41 644、37 074、34 989、30 565、26 275、23 905、22 225和18 448條。 數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)，本文僅展示頻率排序第1～15的共現(xiàn)關鍵詞。
▼ 圖1 2023—2023年10個無效關鍵詞共詞分析
從圖1可以看出，2023—2023年同一篇科技論文中同時出現(xiàn)2個無效關鍵詞的現(xiàn)象相當普遍。例如，以“問題”為檢索關鍵詞，與其共現(xiàn)頻率更高的關鍵詞為“對策”，共現(xiàn)頻率達15 223(圖1(c))，也就是說，在一篇以“問題”為關鍵詞的科技論文中，有大于1/3的概率會同時出現(xiàn)“對策”這一關鍵詞。分析其余9個無效關鍵詞的共詞分布情況也可發(fā)現(xiàn)，與這些關鍵詞共現(xiàn)頻率較高的往往為無效關鍵詞。例如，按照關鍵詞共現(xiàn)頻率排序，2023—2023年與關鍵詞“應用”共現(xiàn)的無效關鍵詞依次為“發(fā)展”“設計”“研究”，共現(xiàn)頻率分別為2 188、1878和1 642(圖1(a));與關鍵詞“現(xiàn)狀”“研究”“發(fā)展”共現(xiàn)頻率較高的幾乎均為“對策”“問題”“應用”等無效關鍵詞(圖1(h)～(j))，可見無效關鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡不僅不能反映學科知識結構和研究熱點，而且造成了信息資源的浪費。值得一提的是，在本文選取的10個無效關鍵詞排名前15的共現(xiàn)關鍵詞中，有7個共現(xiàn)關鍵詞中出現(xiàn)了“建筑”或“建筑工程”，這可能與該領域的科技論文發(fā)文總量較大有關:以“建筑”為主題詞進行檢索，2023—2023年累計發(fā)文篇，約占科技論文總發(fā)文量篇的3%。
3.3不同期刊科技論文中10個無效關鍵詞頻率分布
以本文篩選出的10個無效關鍵詞為檢索條件，同時限定文獻來源為“學院學報”和“大學學報”，檢索得到2023—2023年不同類型期刊發(fā)表的科技論文中的10個無效關鍵詞頻率分布及其累計詞頻分布如表2所示。由表2可見，2023—2023年，發(fā)表于“大學學報”的科技論文明顯比“學院學報”的科技論文多，但“學院學報”科技論文中無效關鍵詞的出現(xiàn)頻率明顯比“大學學報”科技論文的高。例如，2023年，“大學學報”共檢索到67 598篇文獻，其中以“應用”為關鍵詞的文獻為100條;“學院學報”共檢索到42 620篇文獻，其中以“應用”為關鍵詞的文獻為305條，二者差異顯著。由表2還可看出，2023—2023年，“大學學報”科技論文中的無效關鍵詞累計詞頻分別為0.73%、0.72%、0.69%、0.58%和0.54%，“學院學報”科技論文中的常見無效關鍵詞累計詞頻分別為3.36%、3.34%、2.89%、2.65%和2.56%，二者均隨著年度的變化而逐漸降低，呈現(xiàn)出明顯的規(guī)律性。同時，“大學學報”科技論文無效關鍵詞累計詞頻明顯比同期“學院學報”科技論文的低，說明前者關鍵詞標引質(zhì)量比后者的高。
▼ 表2 2023—2023年不同類型期刊科技論文中的10個無效關鍵詞頻率及累計詞頻分布
3.4不同學歷作者所著科技論文中10個無效關鍵詞累計詞頻分布
以本文篩選出的10個無效關鍵詞為檢索條件，同時限定文獻來源為“碩士論文”和“博士論文”，檢索2023—2023年不同學歷作者所著科技論文中無效關鍵詞頻率分布及其累計詞頻(即10個無效關鍵詞檢索條數(shù)之和與“博士論文”和“碩士論文”總篇數(shù)的比值)分布，如表3所示。
▼ 表—2023 年不同學歷作者所著科技論文中的 10 個無效關鍵詞頻率及累計詞頻分布
由表3可見，2023—2023年“碩士論文”總篇數(shù)顯著高于“博士論文”總篇數(shù)，前者為后者的8.1～10.5倍;同時，“碩士論文”中10個無效關鍵詞出現(xiàn)頻率明顯比“博士論文”的高，如2023年“碩士論文”中以“設計”為關鍵詞的檢索記錄為203條，而“博士論文”中的檢索記錄僅為1條。由表3還可見，2023—2023年“碩士論文”中的無效關鍵詞累計詞頻明顯降低，分別為10.43‰、8.84‰、8.32‰、6.93‰和5.32‰，與2023年相比，2023年“碩士論文”無效關鍵詞累計詞頻降幅達48.9%。2023—2023年“博士論文”中的無效關鍵詞累計詞頻整體上也呈下降趨勢，分別為2.39‰、1.70‰、1.71‰、1.57‰和1.40‰，5年間“博士論文”無效關鍵詞累計詞頻降幅達41.4%。同時，“博士論文”中無效關鍵詞累計詞頻明顯比同期“碩士論文”中的低，說明無效關鍵詞的出現(xiàn)頻率與論文作者學歷有一定關系。
4.10個無效關鍵詞出現(xiàn)原因及應對措施
4.1 10個無效關鍵詞出現(xiàn)的原因分析
綜合分析結果可知，雖然在2023—2023年博士和碩士作者群體已逐漸減少無效關鍵詞的使用，但是在2023和2023年發(fā)表的科技論文中，這10個無效關鍵詞累計詞頻并無明顯變化(約為3.7%)，說明無效關鍵詞存在此消彼長的現(xiàn)象。本研究認為無效關鍵詞出現(xiàn)的主要原因包括以下幾個。
一是多數(shù)科技論文作者未接受有效的指導，不知道如何撰寫合適的關鍵詞。
有研究表明，多數(shù)高校學生承認自己未接受過系統(tǒng)的科研寫作訓練。屈李純等針對328名碩士研究生展開調(diào)研，發(fā)現(xiàn)僅有17.39%的研究生熟悉關鍵詞的選取。其實早在1987年，我國GB/T 7713—1987《科學技術報告、學位論文和學術論文的編寫格式》明確規(guī)定:每篇論文應選取3～8個詞作為關鍵詞，如有可能，盡量用《漢語主題詞表》等詞表中提供的規(guī)范詞語。2023年，國家新聞出版署發(fā)布了針對關鍵詞的行業(yè)標準CY/T 173—2023《學術出版規(guī)范關鍵詞編寫規(guī)則》，其中闡述了關鍵詞的定義和基本要求。遺憾的是，高等院校中有關科技論文寫作的課程和培訓仍然較少，很多作者甚至從未聽說過《漢語主題詞表》，其他企事業(yè)單位中的作者接觸到最新的標準、規(guī)范、寫作培訓和指導的機會更少，這也就導致了低質(zhì)量科技論文和無效關鍵詞的穩(wěn)定存在。例如，在未包括“質(zhì)量”“分析”“技術”“原因”等無效關鍵詞的情況下，2023—2023年，僅本文選取的10個無效關鍵詞檢索記錄總數(shù)達條;進一步分析這些無效關鍵詞的累計詞頻可發(fā)現(xiàn)，其整體呈先增加后降低的趨勢，但變化幅度不大，可見科技論文作者使用無效關鍵詞的現(xiàn)象依然普遍。
二是部分作者未從思想上重視關鍵詞對于論文檢索的重要作用。
有些中文科技論文作者只在乎論文是否能發(fā)表，是否能助其拿到學位或晉升職稱，而對論文的關鍵詞標引質(zhì)量以及論文發(fā)表后的學術影響并不關心，這就導致科技論文中存在大量無檢索價值的關鍵詞。進一步分析圖1還可以發(fā)現(xiàn)，作者在選取關鍵詞時，往往只是根據(jù)刊物要求，簡單地將論文題目拆分為3～8個關鍵詞，而未仔細鑒別這些關鍵詞是否能夠準確地反映該篇論文的特點，導致同一篇論文中無效關鍵詞共現(xiàn)的情況也相當普遍。例如，2023—2023年篇名中同時含“應用”和“研究”的科技論文檢索記錄達條，篇名中同時含“影響”和“研究”的科技論文檢索記錄達條，這也反映了部分作者從論文標題中選取關鍵詞的隨意性。
三是論文審讀編校群體(包括論文指導教師和同行評議人員)把關不嚴。
目前，仍然有相當一部分的編校人員秉持著“改錯不改好”的理念，在審讀科技論文時僅僅關注變量符號和單位使用不規(guī)范、圖表和公式編排不合理等，而針對論文關鍵詞等能體現(xiàn)文章亮點的內(nèi)容就抱著無所謂的態(tài)度，雖然也是“為他人做嫁衣裳”，但難免有不夠走心之嫌。例如，2023—2023年來源于“學院學報”的科技論文總數(shù)為篇，其中10個無效關鍵詞的累計詞頻為14.80%;而來源于“大學學報”的科技論文總數(shù)為篇，其中10個無效關鍵詞的累計詞頻為3.26%(表2)，前者累計詞頻約為后者的4.5倍，可見“學院學報”的編校群體對關鍵詞的標引質(zhì)量控制嚴格程度比“大學學報”編校群體的低。同時，高等院校教師忙于申請項目、開公司，疏于指導學生進行學術研究及寫作的現(xiàn)象依然存在，論文作者因學術不端而被撤稿或是撤銷學位的報道也屢見不鮮，可見高等院校中部分導師和同行評議人員對學生學術論文的主體內(nèi)容審讀尚不夠仔細，遑論論文中的關鍵詞了。例如，2023—2023年“博士論文”總數(shù)為篇，其中10個無效關鍵詞的累計詞頻為8.78‰;而“碩士論文”總數(shù)為篇，其中10個無效關鍵詞的累計詞頻為39.84‰，后者約為前者的4.5倍(表3)，可見“碩士論文”的審讀群體對關鍵詞的標引質(zhì)量控制嚴格程度比“博士論文”審讀群體的低。
4.2無效關鍵詞的應對措施
我們認為降低科技論文中的無效關鍵詞出現(xiàn)頻率的措施主要包括以下幾個方面。
一是進一步加強對科技論文作者的指導與培訓。
這就要求高等院校、各科技期刊編輯部以及其他企事業(yè)單位形成合力，建立合理的培訓機制，定期開設寫作課程或開展寫作培訓，對作者進行系統(tǒng)而全面的科技論文寫作訓練，使其加深對論文結構、論文要素、論文寫作標準及規(guī)范的認識，提高綜合寫作能力，減少論文無效關鍵詞的選取。例如，吉林大學《中國獸醫(yī)學報》編輯部針對科技論文寫作者開展“移動課堂”網(wǎng)絡教學，取得了較好的效果。
二是科技論文作者應從思想上重視關鍵詞對于文獻檢索的重要作用，同時在操作上嚴格執(zhí)行關鍵詞的編寫規(guī)則。
作者應充分認識到關鍵詞是科技論文檢索的信息點，是表達論文主要學術觀點的關鍵性因素，在論文寫作中應避免使用無效關鍵詞。CY/T 173—2023規(guī)定:關鍵詞編寫一般包括論文審讀、主題分析、選詞和編排;關鍵詞應準確并充分揭示論文主題內(nèi)容，重要的可檢索內(nèi)容不應遺漏?？萍颊撐淖髡吒鶕?jù)編寫規(guī)則選取適宜的關鍵詞后，還應以讀者的身份進行反推:要檢索這一研究領域的科技論文，是否會選擇這樣的關鍵詞?合理、科學地標引關鍵詞有助于提升文獻利用率。
三是論文審讀編校群體需對無效關鍵詞進行嚴格把關。
關鍵詞能夠反映期刊研究熱點和發(fā)展方向，關系著期刊的學術質(zhì)量。論文審讀編校群體應重視關鍵詞的標引工作，選取合適的關鍵詞有利于學術文獻的有效傳播和充分利用，從而有助于提高論文和期刊的學術影響力。例如，已成功入選“中國科技期刊卓越行動計劃梯隊期刊”的《中南大學學報(自然科學版)》嚴把期刊學術質(zhì)量關，2023—2023年共發(fā)表論文2 385篇，其中10個無效關鍵詞的出現(xiàn)頻率為0;而《湖南城市學院學報(自然科學版)》同期共發(fā)表論文933篇，其中10個無效關鍵詞的檢索記錄為68條，累計詞頻達7.3%?？梢?，論文審讀編校群體在關鍵詞的標引質(zhì)量控制過程中發(fā)揮著重要作用。
結束語
在科學技術日新月異的今天，通過關鍵詞檢索相關研究領域的最新文獻早已成為科研工作者最常用的檢索方式之一。一方面，科技論文作者應主動學習科研寫作標準和規(guī)范，參加科研寫作課程學習或培訓，根據(jù)論文主題選取恰當?shù)摹⒅赶蛐詮姷年P鍵詞;另一方面，作者和審讀編校人員都應從思想上重視關鍵詞的標引，進一步加強對關鍵詞標引質(zhì)量的控制，避免使用無效關鍵詞，以期實現(xiàn)科技論文快速而廣泛的傳播，提高科技論文的檢索利用率和學術影響力。
本文來源中國知網(wǎng)，載于《編輯學報》2023年第4期，原題《科技論文10個無效關鍵詞計量學分析》。
引文格式：伍錦花,陳燦華.科技論文10個無效關鍵詞計量學分析.編輯學報,2023,32(04):.
本文為節(jié)選，為閱讀及排版便利，本文刪去了注釋與參考文獻等內(nèi)容，敬請有需要的讀者參考原文。
作者：伍錦花，陳燦華老師，《中南大學學報(自然科學版)》編輯部。
轉載自：社科學術圈。版權歸原作者所有。如涉及版權問題，請及時與我們進行聯(lián)系。
《二語寫作》正在征稿，歡迎國內(nèi)外專家、學者和廣大外語教師及研究者掃碼入群賜稿！（詳情見最后一條推送）
精彩推文回顧
1、首先明確，論文關鍵詞是論文中出現(xiàn)頻率更高，同時也是最為核心的詞匯
2、論文關鍵詞一般放在摘要后面
3、關鍵詞要求簡潔明了，概括性極強，但一定不要自創(chuàng)
4、論文關鍵詞來源，在題目找到1-2個核心關鍵詞，另外再從論文中找2-3個關鍵詞就可以了。
論文的關鍵字通常和你這個論文的主要內(nèi)容有關系，比如說你做的是一個乘機管理系統(tǒng)，那么你的關鍵字就要寫管理系統(tǒng)，還有乘機這兩個字，除此之外還有你實現(xiàn)的技術，比如說Java PHP。
1、根據(jù)論文的標題提取關鍵詞。2、根據(jù)論文的主題提煉關鍵詞。3、關鍵詞的設計長度要3至8個詞匯之間，并且排在“提要”的左下方。
數(shù)據(jù)分析需要掌握哪些知識？
首先應當可以熟練的使用辦公軟件，熟練使用各種數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘念嘩工具軟件，熟悉各種做高好網(wǎng)站分析軟件的應用。熟悉Linux操作系統(tǒng)，具備純鉛良好的行業(yè)分析、判斷能力以及文字表達能力。
數(shù)畢并據(jù)分析需要學習以下幾點：
一、統(tǒng)計學。二、編程能力。三、數(shù)據(jù)庫。四、
數(shù)據(jù)倉庫
。五、數(shù)據(jù)分析方法。六、數(shù)據(jù)分析工具。
想要成為
數(shù)據(jù)分析師
應該重點學習州鉛以下兩點：
1.python、SQL、
R語言
這些都是最基礎的工具，python都是更好的數(shù)據(jù)入門語言，而R語言傾向于統(tǒng)計分析、繪圖等，SQL是數(shù)據(jù)庫。既然是數(shù)據(jù)分析，平時更多的時間就是與數(shù)據(jù)分析打交道，
數(shù)據(jù)采集
、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化等一系列數(shù)據(jù)分析工作都需要上面的工具來完成。
2.業(yè)務能力
數(shù)據(jù)分析師存在的意義就是通過數(shù)據(jù)分析來幫助企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務增長，所以業(yè)務能力也是必須。企業(yè)的產(chǎn)品、用戶、所處的市場環(huán)境以及企業(yè)的員工等都是必須要掌握的內(nèi)容，通過這些內(nèi)容建立幫助手跡跡企業(yè)建立具體的業(yè)務指標、輔助企業(yè)進行運營決策等。
當然這些都是數(shù)據(jù)分析師最基本也是各位想轉行的小伙伴需要重點學習的內(nèi)容，以后想要有更好的發(fā)展，還需要學習更多的技能，例如企業(yè)管理，人工智能等。
關于數(shù)據(jù)分析師的學習可以到CDA數(shù)據(jù)分析認證中心看看。全球CDA持證者秉承著先進商業(yè)數(shù)據(jù)分析的新理念，遵循著《CDA職業(yè)道德和行為準則》新規(guī)范，發(fā)揮著自身數(shù)據(jù)專業(yè)能力，推動科技創(chuàng)新進步，助力經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展。
1. Excel
提到Excel大家都不陌生，很多小白非常喜歡用Excel來進行數(shù)據(jù)分析銀罩。即使是專業(yè)的分析人員，他們也會使用Excel處理聚合數(shù)據(jù)。
2. SQL語言
SQL(結構化查詢語言)是一種用于處理和檢索關系數(shù)據(jù)庫中存儲的數(shù)據(jù)的計算機語言，是關系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的標準語言。
3. 可視化工具
將數(shù)據(jù)可視化可以讓人更加理解數(shù)據(jù)。人類都是視覺動物，圖形往往比密密麻麻的文字更易于理解。
4. Python
Tableau、FineBI這一類的可視化工具，的確可以自動生成報告。但是，如果想要進行更深入的探索，你需要學習Python來進行數(shù)據(jù)挖掘。
Python是一種面向對象的高級編程語言，主要用于Web以及應用程序的開發(fā)。Python擁有圖形和可視化工具、以及擴展的分析工具包，能夠更好地幫助我們進行數(shù)據(jù)分析。
5. SAS
SAS(統(tǒng)計分析軟件)是一套模塊化的旅迅大型集成應用軟件系統(tǒng)。它由數(shù)十個專用模塊構成，功能包括數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)儲存及管理、應用開發(fā)、圖形處理、數(shù)據(jù)分析、報告編制、運籌學方法、計量經(jīng)濟學與預測等等。因此，SAS能夠對數(shù)據(jù)進行深層次的拆搏此挖掘和分析。
6. Alteryx
Alteryx是一種自助服務分析工具。用戶可以快速混合和準備數(shù)據(jù)，即便沒有任何編程能力的人，也可以在Alteryx中構建數(shù)據(jù)工作流。同時，Alteryx的運行速度也非常快。使用拖放式工作流程和數(shù)據(jù)清理技術，僅需幾分鐘，你就能得到輸出結果。
數(shù)據(jù)分析定義
數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，提取有用信息和形成結論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質(zhì)量管理體系的支持過程。
數(shù)據(jù)分析分類
數(shù)據(jù)分析劃分為描述性統(tǒng)計分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗證性數(shù)據(jù)分析；其中，探索性數(shù)據(jù)分析側重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，而驗證性數(shù)據(jù)分析則側重于已有假設的證實或證偽。
數(shù)據(jù)分析饑慧常用方法
1、PEST分析：
2、SWOT分析：
3、5W2H分析：
4、7C羅盤模型：
數(shù)據(jù)分析常用工具
日常數(shù)據(jù)分析用的最多的還是辦公軟件尤其excel、word、ppt，數(shù)據(jù)存儲處理可能用到一些數(shù)據(jù)庫結合access用，另外目前一般公司小型關系數(shù)據(jù)庫用mysql的還是比較多免費、輕量級，還有較多的也在用pg。
根據(jù)我總結的經(jīng)驗，一個合格的、高級的大數(shù)據(jù)分析師必須要掌握以下9種技能：
統(tǒng)計分析：大數(shù)定律、鉛和抽樣推測規(guī)律、秩和檢驗、回歸、預測；
可視化輔助工具：excel、BI工具、python
大數(shù)據(jù)處理框架：Hadoop、storm、spark
數(shù)據(jù)庫：SQL、MySql、槐肢盯DB
數(shù)據(jù)倉庫：SSIS、SSAS
數(shù)據(jù)挖掘工具：Matlab、R語言、python
人工智能：機器學習
挖掘算法：數(shù)據(jù)結構、一致性
編程語言：Java、python
首先應當可以熟練的使用辦公軟件，熟練使用各種數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘念嘩工具軟件，熟悉各種做高好網(wǎng)站分析軟件的應用。熟悉Linux操作系統(tǒng)，具備純鉛良好的行業(yè)分析、判斷能力以及文字表達能力。
關于數(shù)據(jù)庫實踐經(jīng)驗的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
成都網(wǎng)站推廣找創(chuàng)新互聯(lián)，老牌網(wǎng)站營銷公司
成都網(wǎng)站建設公司創(chuàng)新互聯(lián)(www.cdcxhl.com)專注高端網(wǎng)站建設,網(wǎng)頁設計制作,網(wǎng)站維護,網(wǎng)絡營銷,SEO優(yōu)化推廣,快速提升企業(yè)網(wǎng)站排名等一站式服務。IDC基礎服務：云服務器、虛擬主機、網(wǎng)站系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗、服務器租用、服務器托管提供四川、成都、綿陽、雅安、重慶、貴州、昆明、鄭州、湖北十堰機房互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心業(yè)務。
文章名稱：探索數(shù)據(jù)庫：經(jīng)驗總結與實踐指南 (數(shù)據(jù)庫實踐經(jīng)驗)
鏈接分享：http://m.fisionsoft.com.cn/article/dpgjdos.html
