读者借阅行为的统计分析
图书馆读者行为研究与数据分析
图书馆读者行为研究与数据分析在数字化时代的今天，图书馆不再只是传统的纸质书籍资源聚集地，而是成为了信息获取与知识共享的重要场所。
随着人们对知识的需求越来越高，图书馆也开始关注读者行为的研究和数据分析，以满足读者的需求并提供更好的服务。
一、图书馆的读者行为研究1. 读者行为的定义与范围图书馆的读者行为涵盖了读者在图书馆内的一系列活动，包括信息查找、图书借阅、阅读习惯等方面。
通过研究读者行为，图书馆可以了解读者的需求和兴趣，进一步提供个性化的服务。
2. 读者行为研究的方法读者行为研究可以采用多种方法，例如观察法、问卷调查、访谈等。
观察法可以通过观察读者在图书馆内的行为和活动来获取数据，问卷调查可以收集读者对图书馆服务的满意度和建议等信息，而访谈则可以深入了解读者需求的细节。
3. 读者行为研究的意义通过研究读者行为，图书馆可以了解读者的偏好和需求，进而有针对性的提供更好的服务。
比如，通过分析读者在馆内的活动轨迹，可以优化图书馆的布局设计，提升读者的浏览和借阅体验；通过了解读者的信息查找行为，可以改进图书馆的信息组织和检索系统，提高读者获取信息的效率。
二、图书馆的数据分析1. 数据收集与整理图书馆需要收集和整理各类数据，如读者借阅记录、图书馆流量统计、读者留言反馈等，以支持后续的数据分析工作。
这些数据可以通过图书馆管理系统、自助借阅设备等进行收集和记录。
2. 数据分析的方法和技术图书馆的数据分析可以采用数据挖掘和机器学习等技术，帮助挖掘大量数据背后的信息和规律。
例如，通过对读者借阅记录的分析，可以发现读者的兴趣偏好，从而为图书采购提供参考；通过对图书馆流量统计的分析，可以了解图书馆的繁忙时段，优化人员配置和服务安排。
3. 数据分析的意义与应用图书馆的数据分析有助于了解图书馆的运行情况和服务效果，从而提供决策支持和改进方案。
同时，通过数据分析还可以发现一些隐藏的问题和机会，进一步提升图书馆的服务水平。
例如，通过分析读者对电子资源的使用情况，图书馆可以根据需求增加相应的订阅资源，提供更多的在线阅读选择。
基于图书馆借阅行为数据的分析及研究
基于图书馆借阅行为数据的分析及研究胡杰(宁波工程学院图书馆浙江宁波315211)摘要：多个维度分析与挖掘高校图书馆读者的图书借阅行为规律，以便更好地提供个性化服务与精准的阅读推广，为图书馆的智慧化运营与采购决策提供新的思路。
该文在分析相关研究现状的基础上，对大数据时代如何科技赋能高校图书馆的智慧化建设进行了一定思考。
以宁波工程学院为例，通过PL/SQL Developer 平台采用SQL对该校图书馆图书近5年的图书借阅数据进行预处理、数据挖掘、结果分析等流程，对处理后的数据进行统计与分析得出读者借阅书籍与不同因素之间的多角度关系。
并利用这些数据，为图书馆智慧化服务与精准推荐提供数据依据，对图书馆提高读者服务能力、图书阅读推广及图书资源采购等方面具有借鉴意义。
关键词：借阅数据图书馆高校数据分析中图分类号：G25文献标识码：A文章编号：1672-3791(2022)06(b)-0193-04随着数字化改革在各行各业不断的深入，大数据正在以不同的形式和方式影响着人们的生活与工作。
信息化时代的今天，在各个领域中都会产生海量的数据，而数据挖掘可从海量的生产数据中挖掘出反映用户的属性以及信息行为等有效的信息。
在这种大环境下，高校图书馆每日产生大量的读者图书借阅数据，其中包含了大量十分有价值的信息，而如何通过海量的借阅行为的数据去观察预测读者的借阅习惯与喜好，从而进一步完善智慧图书馆的建设，不断提升借阅服务水平值得思考。
1研究背景在大数据蓬勃发展的时代背景下，各个行业都不可避免地受到其影响，大数据技术正以自身的巨大魅力推动着社会上方方面面的深刻变革。
高校图书馆的建设过程中，依托数字信息技术等新型科技力量赋能高校图书馆的服务升级，打造智慧化图书馆服务新生态，已逐渐成为了现代高校图书馆的发展方向。
现阶段，数据的分析和挖掘在图书馆领域中的研究较多，已有许多该领域的学者发表了大量的相关研究文章。
但大多成果还处于理论研究状态，投入图书馆实际工作应用中的还比较少。
读者借阅行为的时间序列分析及预测
１日到 ２ ０ １ １年 １ ２月 ３ １日为 限 ， 收集 一 校 三 区 图书
馆（ 石 牌校 区 、 大学 城 校 区 、 南 海校 区） １ １年 以来 的
读者 最 主要 的信息 行 为之 一 ， 对 读 者 借 阅历 史 行 为
的客 观记 录进 行分 析 ， 可 以 改变 读 者 工 作 主观 经 验 积 累的现 状 ， 也 是 图书 馆 开 展深 层 次 服 务工 作 的前
见 的一种 方 法 ， 它 是在 加 权 移 动 平 均法 的基 础 上形 成， 可 以对不 规 则 数 据 加 以平 滑 ， 从 而 获 得 其 变 化 规 律和趋 势 ， 以此 对 未来 的数 据 进 行 预测 ＿ ４ ］ 。主 要
有 明显 的趋 势 性 、 波动性 、 伴 有 周 期 性 的季 节 变 动
随着信 息研 究范 式从 “ 以系统 为 中心 ” 到“ 以用 户为 中心 ” 的转 变＿ １ ］ ， 对 用户 信息行 为 的全 面分析 日 益成 为 图 书馆 学 研 究 的 热 点 。读 者 的借 阅行 为 是
用途 。本 文根据 读 者借 阅数 据 的序 列 特 点 ， 选 取其
中适 合 的三种模 型分 别进行 比较 分析 。 通过华 南 师 范 大 学 图书 馆 （ 以下 简 称 本 馆 ） 汇 文 文献信 息服务 系统 中的统计模 块 ， 以２ ０ ０ ０年 １月
图4指数平滑模型拟合值图33arima随机时序模型arima是自回归综合移动平均模型autoregressiveintegratedmovingaveragemodels是随机性时间序列分析的代表性方法2也是时间序列分析模型中非常通用的方法6最常用于含有季节成分时间序列的分析7对于同时存在趋势性和季节性的序列其模型一般记为arimapdqpdqs其中pq为季节性的自回归和移动平均阶数d为季节差分的阶数s为季节周期
公共图书馆读者借阅行为分析
（ ）选取 借 书量 前 ５ １ ０名读 者 （ 些读 者 单 这
月借 书都超 过 ５ ０本 ）
发 现他们 借书 的种类 几乎 和借 书排行 靠前 的 种类完 全吻合 ，并 体现 出一定 的总体 规 律 。女 性 读者 主要 阅读 网 络 言 情 小说 ，一 种 是 渲 染 所 谓 “ 玛丽苏 ”情结 （ 女 主角 万 能 ，人 见 人 爱 ） 的 即 小说 ，一种 是 白领 职场小说 ，还有一 种 是 电视 剧 小说 以外 的书籍 在排行 榜前 列 的名 额被小 说 打压 地 所 剩 无 几 ，彼 此 之 间 也 没 有 空 间 拉 开 距 离 ，显得 较为 平均 。颇 为有趣 的是 ，从 与小说 关 系作 为密 切 的历 史传 记 到 最 阳春 白雪 的 艺 术 类 原著小 说 。男性读 者在 阅读 网络盗 墓 、玄幻 、穿 越小 说 的 同时 ，保 持 对 官 场 商 场 小 说 、历 史 演
义 、武侠小说 的喜 Biblioteka 。总体来 说 ，男性 读者 人数
明显 多于女 性读者 。 这部分 读者 中的年 轻读 者还表 现 出一个 新鲜 的阅读现象 ，即有 的女 性读 者开始 读起 了以女性
（《 新编花 鸟画 谱 丛 书》 、最 为冷 门 的社 会 学 类 ） （《 组织 行为 学》） ，都 有热 门书籍分 布其 间 。 其 中 Ｂ类 书 籍 中最 有 代 表 意 义 的是 《 国 中 思想 家评 传 丛 书 》 。这套 书单 册借 阅次 数 为 ５ ， ６
额 。只是 ，曾经 的大 项——传 统 言情 小说 越来越
益 受到关 注 。 Ｄ类 、Ｆ类 、ＴＰ类 都 偏 重 于 应 试 。Ｄ 类 的
屈指 可数 ，在 女性 阅读 中也 多让位 给 了后 宫争 斗
高职院校图书馆图书借阅率统计分析
高职院校图书馆图书借阅率统计分析【摘要】这篇文章围绕着高职院校图书馆图书借阅率展开研究，通过对现状进行分析，探讨了影响借阅率的因素，并提出了提升策略。
结合案例分析和数据分析，可以更具体地展现问题和解决方案。
在对研究进行总结，并展望未来的研究方向。
同时指出研究中存在的不足之处，为以后的研究提供参考。
这篇文章旨在帮助高职院校图书馆提升借阅率，提高读者的阅读意愿和阅读效果，从而更好地服务学生和教师，促进教学科研工作的开展。
【关键词】高职院校、图书馆、借阅率、统计分析、现状、因素、提升策略、案例分析、数据分析、结论、展望、研究不足、研究背景、研究目的、研究意义1. 引言1.1 研究背景高职院校图书馆一直是高等教育中不可或缺的重要资源之一。
随着高职院校教育的不断发展，图书馆的建设和管理也日益受到重视。
借阅率作为图书馆服务的重要指标之一，直接反映了学生对图书馆资源利用的情况。
目前，随着信息技术的发展和互联网的普及，学生获取信息的方式越来越多样化，传统的图书馆借阅服务正面临着新的挑战。
研究高职院校图书馆图书借阅率的现状及影响因素，对提高图书馆服务质量，促进教学科研的发展具有重要意义。
通过对高职院校图书馆借阅率的统计分析，可以为图书馆管理者提供科学的决策依据，优化图书馆资源配置，提升图书馆的服务水平和读者满意度。
深入探讨影响借阅率的因素，制定针对性的借阅率提升策略，对于解决当前图书馆借阅率较低的问题，具有积极的推动作用。
1.2 研究目的研究目的是为了深入了解高职院校图书馆图书借阅率的现状，探讨影响其借阅率的因素，提出有效的策略和措施来提升借阅率。
通过对不同高职院校图书馆的实际情况进行案例分析，结合数据分析，找出借阅率较高的案例和借阅率较低的案例之间的差异点，从而为提高高职院校图书馆借阅率提供参考。
希望通过本研究的结论总结和进一步展望，为高职院校图书馆未来的发展提供一定的决策参考，同时指出本研究存在的不足之处，以便今后的研究能够进一步完善。
图书馆数据统计与分析方法
图书馆数据统计与分析方法图书馆作为学术研究和教育的重要支撑，承载了大量的知识与信息资源。
为了更好地管理和运营图书馆，数据统计与分析成为了不可或缺的重要工作。
本文将介绍图书馆数据统计与分析的方法，以帮助图书馆更好地管理资源、服务读者。
一、数据统计的重要性数据统计是图书馆管理工作中不可或缺的组成部分，它可以帮助图书馆了解自身的经营情况、读者需求以及资源利用情况等。
通过数据统计，图书馆可以针对性地进行资源采购、服务改进和组织调整，以满足读者的需求和提高服务质量。
二、数据统计的方法1.统计数据的采集图书馆可以利用现代化的信息系统来收集各类数据，比如借阅数据、访问数据、资源使用数据等。
通过条码技术、自助借还机等设备，可以方便地获取图书借还记录；通过网络日志和行为分析工具，可以追踪读者在图书馆网站和数据库的访问记录；通过用户调查和意见反馈，可以了解读者对图书馆服务的满意度和需求。
2.数据分类与整理采集到的图书馆数据应根据不同的指标进行分类与整理，以便于后续的分析与应用。
常见的分类指标包括图书类别、读者群体、时间段等。
通过分类整理后的数据，图书馆可以更加清晰地了解不同领域的需求，为读者提供更精准的服务。
三、数据分析的方法1.统计分析统计分析是对数据进行整体性和全面性的性质分析，旨在揭示数据本身的特征和规律。
比如，通过对借阅数据的统计分析，图书馆可以了解到哪些类别的图书受欢迎程度高、哪些时间段的借阅量较大等，以便合理地安排资源和服务。
2.数据挖掘数据挖掘是通过运用各种数据分析技术，从大量的数据中找出隐含的、先前未知的有用信息，并将其应用于决策支持和问题解决。
图书馆可以利用数据挖掘技术对读者行为进行分析，比如通过关联规则挖掘发现读者借阅某类书籍后还借阅了哪些书籍，从而推荐相关书籍，提高读者的满意度。
3.可视化分析可视化分析是将分析结果以图形化方式呈现，使数据更加直观易懂。
图书馆可以利用数据可视化的工具，将统计分析的结果通过图表、地图、仪表盘等形式展示出来，方便图书馆管理人员进行决策和评估。
图书馆的读者统计与数据分析
图书馆的读者统计与数据分析近年来，图书馆作为知识传播和文化交流的重要场所，不仅仅提供了丰富的图书资源，还扮演着统计和分析读者数据的角色。
图书馆的读者统计与数据分析，对于图书馆的发展和改进服务至关重要。
1. 读者统计的重要性读者统计是了解图书馆服务对象的必要手段。
通过统计读者的数量、年龄分布、性别比例等信息，图书馆可以了解读者的整体特征，进一步明确服务目标和调整图书采购策略。
例如，如果统计数据显示某个年龄段的读者比较多，图书馆可以增加该年龄段读者喜欢的图书馆藏，以满足他们的需求。
2. 数据采集方法为了进行准确的读者统计与数据分析，图书馆需要采用有效的数据采集方法。
首先，可以利用图书馆系统的借阅记录和借还册数等数据，进行整理和分析。
此外，可以通过在线调查、访谈等方式获取读者的反馈意见，进一步了解他们的需求和评价。
3. 数据分析的工具和方法在数据获取的基础上，图书馆可以借助多种数据分析的工具和方法，进行深入的数据挖掘和分析。
比如，可以使用Excel等电子表格软件进行读者数据的整理和可视化呈现，以直观地展示读者特征和变化趋势。
同时，还可以运用统计学方法，如回归分析、聚类分析等，探索读者的行为模式和需求特征。
4. 读者数据分析在图书馆服务中的应用通过对读者数据的分析，图书馆可以更好地优化服务和改进管理。
例如，分析读者的借阅记录和偏好，图书馆可以调整图书馆藏和增加热门书籍的数量，提升读者满意度和借阅率。
此外，还可以根据统计数据，制定推广活动和文化活动，吸引更多读者进入图书馆，扩大图书馆的社会影响力。
5. 面临的挑战与对策尽管图书馆的读者统计和数据分析有很多好处，但也面临一些挑战。
例如，保护读者隐私和信息安全的问题，需要图书馆建立完善的数据保护机制。
另外，数据分析的复杂性和专业性也是挑战之一，需要图书馆培养专业人才或借助外部专业机构的支持。
总结：图书馆的读者统计与数据分析对于图书馆的发展和服务改进至关重要。
通过准确获取读者数据、运用合适的工具和方法进行数据分析，图书馆可以更好地了解读者需求并优化服务。
图书流通情况报告
图书流通情况报告引言本文将对某图书馆的图书流通情况进行分析和报告。
图书流通是图书馆的核心工作之一，它反映了读者对图书馆资源的需求和利用情况。
通过对图书流通情况的分析，我们可以评估图书馆的服务质量，优化图书馆资源的分配，并为图书馆的发展提供参考。
数据收集与处理为了进行图书流通情况的分析，我们首先需要收集相关的数据。
在这个案例中，我们选择了某大学图书馆的数据作为研究对象。
该图书馆每月都会生成一份图书流通报告，其中包含了图书借阅、归还、续借等数据。
我们通过获取这些报告，并将其转化为电子格式进行进一步处理。
接下来，我们需要对数据进行清洗和整理。
由于图书流通数据通常是以文本文件或表格形式存在，我们可以通过编程语言或数据处理软件对数据进行清洗和整理。
清洗和整理数据的过程包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等。
通过这些步骤，我们能够得到一份规范且可靠的数据集。
图书借阅分析图书借阅是图书馆最常见的服务之一，它反映了读者对图书馆资源的需求程度。
通过分析图书借阅数据，我们可以了解到哪些图书受到读者欢迎，以及借阅量的季节性和变化趋势。
首先，我们可以通过统计每本图书的借阅次数，得到一个借阅排行榜。
排行榜可以帮助图书馆了解哪些图书受到读者的热捧，从而决定是否加大采购力度或增加图书的复本数。
此外，排行榜还可以作为读者推荐图书的参考。
其次，我们可以根据借阅数据的时间信息，分析借阅量的季节性和变化趋势。
通过统计每月或每季度的借阅量，我们可以了解到读者借阅图书的高峰期和低谷期。
这些信息对于图书馆的资源调配和服务安排非常重要。
图书归还分析图书归还是图书馆流通服务的另一个重要环节。
通过分析图书归还数据，我们可以了解到读者归还图书的时间和方式，以及图书归还率的情况。
首先，我们可以统计每本图书的归还次数和归还率。
归还次数反映了图书被多少读者借阅过，归还率表示读者归还图书的比例。
通过分析归还次数和归还率，我们可以判断图书的流通状况和读者的归还行为。
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读者借阅行为的统计分析
作者：谭杨
来源：《中文信息》2017年第08期
摘要：用借阅数据对读者借阅行为进行统计描述及分析，从两个视角探索读者的借阅行为特征，一是从图书借阅的时间角度展现整体读者在图书借阅过程中的时段、周时间及月时间等方面的特征，最终找出读者借阅行为的时间特点；二是以读者所在院系和借阅图书的中类为重点，根据不同院系读者用户的借阅特征，最终挖掘出读者借阅的群体性特征。
关键词：借阅量统计分析时间特征群体性特征异常值
中图分类号：G25 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2017）08-0020-02
一、引言
随着现代图书馆数字化和系统化程度的不断提高，图书馆信息技术部门需要处理和提供更为广泛和复杂的数据信息。
高职院校图书馆借阅系统的数据库可以导出大量的读者用户借阅数据，从这些看似杂乱无章的数据信息中提取其内在联系和大量有价值的知识信息能够为图书馆管理者及学校提供决策支持。
本文利用铜仁职业技术学院图书馆从2012年2月到2017年2月的读者借阅数据进行统计描述及分析，探索读者的借阅行为特征。
二、数据分析
本节的统计分析主要从时间和院系两个角度进行，
1.读者借阅图书的时间分析
1.1 一天内按小时的读者借阅情况
铜仁职业技术学院图书馆的开放时间是从早上8点半到晚上10点，读者可以在此期间借阅图书。
我们以每小时为一个间隔，借阅时间可分为14个时段。
把每一个小时段内图书的借阅量进行汇总统计，得到图1。
从图中可以看出，该校每天在16点到21点为第一借阅高峰期，10点到15点为第二高峰期。
通过查询该校作息时间可知，读者很少一大早借阅图书。
上午第二节课下课之后时9点40分，距离第三节课上课时间10点10分有半个小时，一部分读者会去图书馆借阅图书，包括后面没有课程的读者。
上午第四节课结束的时间为11点50分，可以看出，12点到13点之间的借阅量达到极大值，一方面显示读者的积极性，另一方面表明图书馆各书库的工作人员在吃饭时间仍有较大的工作量。
然后13点到16点，是午休及下午上课时间，但仍有部分读者借阅图书，部分下午无课读者也在借阅图书，午休及下午上课时间（13点到16点）的借阅量占到总量的30%左右，可以说，相当很多读者经常牺牲部分午休及吃饭时间到图书馆借阅图书馆，比较刻苦努力。
下午第二节课下课时间为16点10分，大部分
学生下午没有第三、四节课，则在16点到17点之间，图书借阅量达到一天当中的最大值，这一个小时的借阅量占总借阅量的15%以上。
17点开始是晚餐时间，借阅量开始下滑，但18点开始借阅量又有上升。
最后，21点到22点的最后一个小时，读者借阅量很小了，读者开始离开图书馆，图书馆工作人员开始整理图书上架，准备闭馆了。
1.2 一周内按天的借阅情况
高校图书馆除了要了解每一天当中的图书借阅情况的变化规律之外，还应该了解每一周当中的变化情况，才能充分做好准备，更好的为广大师生服务，适当的调整资源配置。
这里我们以周为单位，汇总统计了一周当中的借阅量变化情况，如图2所示。
从图中可以看出，周二到周六的图书借阅量比较平均，这五天的总借阅量占到总量的90%以上。
周一和周日的借阅量很小。
其中，图书馆在周日的开放时间较其他时间有所减少，因此相应的图书借阅量自然很小。
而周一，是正常开放，相应的借阅量也是很小，通过调查得知，大部分读者由于前日星期日休息的原因，周一还处于一个调整期，因此图书借阅欲望不强。
1.2按月份的借阅情况
从图3可以看出，一年中的图书借阅了起伏很大，一般是2月到3月及8月到9月为开学时间，大部分学生还处于假期调整期，图书借阅欲望不强，特别是寒假的春节过后的开学初期。
然后随着学期的进行，借阅量逐步上升，并且在期中的5月和11月达到极大值。
另外，从期中到期末的时间内，借阅量逐步下降，期末的6月和12月也有较高的借阅量。
而通过观察，期末时间段的图书馆人流量是最大的时间，而借阅量却不是最大。
调查访谈之后了解到，期末人流量大的原因是大部分入馆读者是在复习准备期末考试，并没有借阅行为。
最后，寒、暑假期间，绝大部分学生离校，借阅量自然很小。
根据相关的月份信息图书馆管理者可以做好资源配置及读者服务工作。
2.从读者所在院系分析
从整体的数据情况可以看出，文学（I）的借阅量最大，达到了总借阅量的34.3%，期受欢迎程度很高。
其次是医药卫生（R），这也从侧面印证了铜仁职业技术学院是一所在医药卫生类专业非常突出的这一特征，且该校护理学院、医学院、药学院三个学院的总人数占到整个学校九个学院总人数的58.9%。
，因此读者借阅医药卫生（R类）图书的量较大。
排在第三位的为语言、文字类（H）图书。
其他图书借阅量如图4所示。
大学校园里，由于读者用户所在的院系和专业的不同，其所学的知识由较大的差异性，这也的差异性在读者借阅图书的过程中也会有一些较为明显的院系特征。
下面我们根据图4所示，排除了借阅量普遍小的图书类，选取了排序在前十二类（借阅百分比超过1.5%）的图书借阅数据。
如下的表1表示不同学院读者每类图书的借阅量。
为了能够迅速的找到不同院系图书借阅量的特征，我们通过寻找特征值的方法找出数据的异常值。
我们的选取标准是距离均值一倍标准差以外的数据均认为是异常值。
其中“1”称为“正异常”，表示大于均值超过一倍标准差；“-1”称为“负异常”，表示小于均值超过一倍标准差；“0”表示正常值。
其结果如表2所示。
从表2可以看出：
（1）工学院学生读者在图书借阅过程中，哲学宗教（B类）、社会科学总论（C类）、政治法律（D类）、艺术（J类）、历史地理（K类）、自动化和计算机（TP类）、建筑科学（TU类）等图书的借阅量为正异常值。
TP类与TU类与工学院开设的专业非常相关，因此该两类图书借阅量非常高也不足为奇。
另外，该学院学生对哲学宗教（B类）、社会科学总论（C类）、政治法律（D类）、艺术（J类）、历史地理（K类）等其他领域都有很高的借阅量，说明工学院学生爱好广泛，并不局限于工科类本专业知识，具有全面发展的特点。
（2）国际教育学院学生读者在哲学宗教（B类）、社会科学总论（C类）、政治法律（D 类）、语言文字（H类）、文学（I类）、艺术（J类）、历史地理（K类）等图书的借阅量均为负异常值，即这几类图书的借阅量非常少。
一方面由于该学院有部分外国留学生，学生总数也很少，仅占全校学生总数的1.1%；另一方面，哲学宗教（B类）、社会科学总论（C类）、政治法律（D类）文学（I类）、艺术（J类）、历史地理（K类）等图书借阅量很少是由于与该学院专业的相关度很小。
但是，语言文字（H类）与该学院专业的相关度很高，其借阅量反而非常小，说明了该学院学生的学习积极性很差，既不注重本专业的学习，也忽略了很多其他方面的知识。
（3）护理学院只是在经济（F类）出现正异常值，这说明该学院学生对各类图书的借阅量较为平均，特征不太明显。
但护理学院学生对经济（F类）知识非常有兴趣，这是一个很有趣的现象，以后我们将会深入研究。
（4）经管学院在各类书籍的借阅上都是正常水平，包括与其专业相关的经济（F类），也没有突出的表现，说明该学院学生对经济（F类）图书的需求与其他学院学生一样，并没有因为专业的关系而有更大的兴趣。
（5）农学院、人文学院和医学院，都是在与其专业相关的农业科学（S类）、艺术（J 类）和医药卫生（S类）的借阅量上出现正异常值不足为奇，在其他类图书的借阅上处于全校平均的正常水平，说明该学院学生只注重本专业的学习，比较忽略全面发展。
（6）信息工程学院学生读者借阅量在与其专业相关的自动化和计算机（TP类）出现很高的借阅量，而在哲学宗教（B类）、语言文字（H类）、文学（I）、历史地理（K类）的借阅量出现负异常，说明该学院学生非常不注重专业外知识的获取，非常严重的忽略全面发展，尤其是全校借阅量最高的文学（I类）。
（7）药学院学生读者借阅量在与其专业相关的医药卫生（S类）出现很高的借阅量不足为奇，并且该学院学生在学宗教（B类）、社会科学总论（C类）、语言文字（H类）、文学（I）、历史地理（K类）的借阅量也是非常的高，说明该学院学生非常注重本专业知识的获取，而且和工学院一样都非常关注自身的全面发展。
我们从时间和院系这两个角度对铜仁职业技术学院学生读者借阅量数据进行统计描述及简单分析，一方面有助于该校图书馆管理者了解读者借阅的时间特征，可以更好的优化人力资源配置；另一方面，由于能够了解到学生读者图书借阅了的院系特征，图书馆管理人员可以将相关信息反馈到学校的教学工作和学生管理部门作为一定的指导和建议，更好的为“全民阅读”活动服务。
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