Bicomb共词可视化分析方法操作过程150122
bibliometrix的使用指南
bibliometrix的使用指南摘要：一、bibliometrix 简介1.bibliometrix 的定义2.bibliometrix 的作用二、bibliometrix 的使用方法1.安装和运行bibliometrix2.准备数据3.运行分析三、bibliometrix 的主要功能1.数据导入与处理2.指标计算与分析3.结果可视化四、bibliometrix 的应用案例1.研究领域的识别2.研究热点分析3.研究合作网络构建五、bibliometrix 的优缺点1.优点a.开源免费b.功能强大c.易于使用2.缺点a.数据处理能力有限b.对计算机性能要求较高正文：bibliometrix 是一款用于科学计量学和科技管理研究的开源软件，它可以帮助用户分析科研文献的引用、关键词、作者等信息，从而揭示研究领域的知识结构、研究热点和发展趋势。
本使用指南将详细介绍bibliometrix 的安装、使用方法和主要功能。
一、bibliometrix 简介bibliometrix 是一个基于R 语言的科学计量学工具，主要用于对科研文献进行引文分析、共词分析、作者合作网络分析等。
它可以为用户提供研究领域的识别、研究热点分析、研究合作网络构建等功能，从而帮助用户更好地理解科研文献的内在联系和演化规律。
二、bibliometrix 的使用方法1.安装和运行bibliometrix首先，用户需要安装R 语言和R 包管理器（如installr 或packrat）。
然后，通过运行以下命令安装bibliometrix：```Rinstall.packages("bibliometrix")```安装完成后，载入bibliometrix 包：```Rlibrary(bibliometrix)```2.准备数据要使用bibliometrix，用户需要准备一份包含文献信息的CSV 文件，文件应包含以下字段：作者、出版物名称、出版年份、卷号、期号、起始页码、结束页码、DOI 等。
bibliometrix的使用指南
bibliometrix的使用指南【实用版】目录1.引言2.bibliometrix 的功能介绍3.使用 bibliometrix 的步骤4.常见问题与解答5.结论正文【引言】bibliometrix 是一款功能强大的文献计量学工具，适用于科研人员、学术编辑和图书馆工作人员等。
它可以帮助用户分析、可视化和比较各种学术文献的指标，为用户提供全面而深入的文献分析结果。
本文将为您介绍如何使用 bibliometrix，让您轻松掌握这一强大的工具。
【bibliometrix 的功能介绍】bibliometrix 主要提供以下功能：1.检索和导入文献：用户可以通过输入关键词、作者、期刊等信息检索文献，并支持从 Web of Science、CNKI 等数据库导入文献数据。
2.文献指标分析：bibliometrix 支持多种文献指标分析，如文章数量、引用次数、H 指数、i10 指数等。
3.文献可视化：用户可以利用 bibliometrix 生成各种可视化图表，如引文分布图、合作网络图、作者分布图等。
4.批量处理：bibliometrix 支持批量处理文献数据，提高分析效率。
【使用 bibliometrix 的步骤】1.安装和登录：首先，您需要访问 bibliometrix 官网下载并安装软件。
安装完成后，用您的账号登录。
2.创建项目：登录后，点击“新建项目”创建一个新的文献分析项目。
3.导入文献：在项目中，点击“导入文献”添加您需要分析的文献。
您可以通过检索或从已有数据库中导入文献。
4.分析文献：在项目中，选择需要分析的文献指标，如文章数量、引用次数等。
bibliometrix 会自动分析并生成结果。
5.可视化分析：在项目中，选择需要可视化的指标，如引文分布、合作网络等。
bibliometrix 会自动生成可视化图表。
6.导出结果：分析和可视化完成后，您可以将结果导出为 Excel、PPT 等格式，方便分享和展示。
BICOMB使用说明书
书目共现分析系统（Bibliographic Items Co-occurrence Matrix Builder，BICOMB2.0）使用说明书中国医科大学医学信息学系开发沈阳市弘盛计算机技术有限公司协作开发2014年1月前言 (1)安装 (2)运行 (3)数据收集 (4)建立项目 (13)提取字段 (15)频数统计 (21)矩阵生成 (23)词篇矩阵 (23)共现矩阵 (23)附录 (26)SPSS聚类分析 (26)生物医学文献正在爆炸式的增长，同时随着网络技术和文献电子化的发展，书目文献数据库中收集了巨大数量的文献信息，单凭人工在浩瀚的文献海洋中发现和获得自己需要的信息变得困难重重，但这也同时为生物医学文本挖掘提供了广阔的舞台。
《书目共现分析系统》（Bibliographic Items Co-occurrence Matrix Builder，以下简称BICOMB）便是在此背景下应运而生。
该软件系统由中国卫生政策支持项目（HPSP）资助开发，后又受中国医科大学《“十二五”医学教育科学研究课题》的资助进一步升级改进为2.0版本，采用目前技术成熟、流行的数据库语言开发，可对医学文献数据库中的书目信息进行快速读取、准确提取字段并归类存储、统计，并生成书目数据的共现矩阵，为进一步研究提供全面、准确、权威的基础数据。
作为文本挖掘的基础工具，BICOMB可对国际上权威的生物医学文献数据库PubMed、引文数据库Science Citation Index（SCI）、中国知网（CNKI）和万方数据等数据库的文献记录进行读取分析，并允许用户对系统功能进行修改、增加等拓展。
本软件系统作为文本挖掘的基础工具，希望在情报分析中得到广泛而充分的应用，为生物医学及其他学科的研究开展做出贡献。
一、电脑的准备：软件系统在安装了Windows98/2000/NT/XP/Visat等操作系统的电脑上均可正常运行。
不建议使用Windows ME/2003等版本。
应用bicomb2处理excel数据软件生成共现矩阵案例
应用BICOMB2处理EXCEL数据软件生成共现矩阵案例东北农业大学翟洪江最近做了一个关于文件计量的研究。
由于本人没有任何基础，所以做起来比较难。
在网上收集了很多资料，发现崔雷老师的BICOMB2软件很适合我的研究。
第一，这个软件针对于中文数据制作，我的数据主要来自于cnki；第二，我已经将所以论文的数据导入到EXCEL之中，这个软件对格式的自定义功能可以让我处理这些数据，不必在从cnki 上重新下数据。
由于本人没有学习过文献计量学的软件，所有用起来比较难，尽管有崔雷老师的指导，但是仍然做了很多次试验才操作成功。
为了让如我这样笨的菜鸟少走弯路，我写下这个案例，供大家参考。
本案例只适合于没有任何文献计量学基础的人使用。
我的文件结构如下图（案例中文献是我在cnki中主题，输入“文献计量学”，被引前150的文章）。
我要做的是作者的共现分析。
由于BICOMB不支持EXCEL格式（好像所有的文献计量学软件都不支持），我们要把它转化成TXT文件，但直接另存为txt文件可不可以呢？答案是否定的。
在转化之前我们要制作节点。
要制作两个节点：一个是文章节点，它要使软件能区分哪些作者是一个文章出现的；一个是字段节点，抽取作者字段从哪里开始。
单独将作者这一列加入到新的表中，在前面加一列，写上抽取字段节点字符，似乎写什么字符都可以，我是按照cnki里面给的代表作者的字符写的。
下一步制作文章节点。
稍微有些复杂。
在c列输入2、4、6、8……等差数列，在d 列输入1、3、5、7……等差数列，在E列输入文章节点字符，我输入的字符就是“文章节点”。
（c、d、e列输入比较简单，只输入前两行，然后点住单元格右下角“黑方点”双机即可。
但也不排除有人不会用EXCEL）将d列和e列整体选中，剪切，将d列数字与c列数字相接。
然后以c列为主要关键字进行排序。
排列完如下图。
C列和d列换一下。
在e列插入函数=CONCATENATE(A1,B1,C1,)，这个函数是将所选单元格中的字符串合并，可以学习一下这个函数的相关说明。
学习使用PowerBI进行数据可视化和报告的方法
学习使用PowerBI进行数据可视化和报告的方法随着大数据时代的到来，数据可视化和报告成为了企业和个人处理和分析数据的重要环节。
而PowerBI作为一种流行的商业智能工具，具有强大的数据可视化和报告功能，成为了很多专业人士的首选工具。
本文将介绍学习使用PowerBI进行数据可视化和报告的方法。
一、PowerBI简介PowerBI是由微软推出的一套商业智能工具，用于将各种数据源的信息可视化和报告展示。
它有多个组件，包括PowerBI Desktop、PowerBI Service和PowerBI Mobile等，可以满足不同场景下的需求。
二、PowerBI的安装和准备工作1. 下载和安装PowerBI Desktop：打开微软的官方网站，搜索PowerBI Desktop并下载安装程序。
按照向导提示进行安装。
2. 注册PowerBI账号：在安装完成后，打开PowerBI Desktop，点击“注册”按钮，填写相关信息进行注册。
3. 准备数据源：PowerBI支持多种数据源，包括Excel、SQL Server、SharePoint等。
如果数据存储在Excel文件中，可以直接导入数据；如果数据存储在其他数据库中，需要在连接设置中进行配置。
三、PowerBI的基本操作1. 导入数据：打开PowerBI Desktop，点击“获取数据”按钮，选择数据源类型并进行连接。
根据提示选择要导入的数据表或文件，点击“加载”按钮导入数据。
2. 数据转换：PowerBI提供强大的数据转换功能，可以对导入的数据进行清洗和处理。
比如删除多余的列、填充空值、更改数据类型等。
3. 数据建模：PowerBI支持多种数据关系模型，包括一对多、多对多和多对一等。
可以通过拖放和连接表格的方式建立数据关系。
4. 创建可视化图表：在PowerBI Desktop中，点击“可视化”按钮，选择要创建的图表类型。
根据需求拖放字段，调整样式和布局，完成图表的创建。
共词分析法的基本原理及实现
1、建立词库：首先需要对文本中的词汇进行分词和标注，建立词汇库。这 个步骤可以通过一些现有的分词工具和词典来完成。
2、计算共现频率：在建立词汇库的基础上，对于每一对词汇，计算它们在 文本中共同出现的频次。
3、构建相似度矩阵：根据词汇之间的共现频率，可以计算出它们之间的相 似度，从而构建一个相似度矩阵。
4、应用聚类算法：使用一些常用的聚类算法，如K-means、层次聚类等，根 据相似度矩阵将词汇聚成一个类别。
5、分析聚类结果：对聚类结果进行分析，可以发现文本的主题和热点，进 一步挖掘文本数据的有用信息。
总之，共词分析法作为一种有效的文本挖掘方法，可以广泛应用于信息处理 和文本分析中。共词聚类分析法作为其中的一种重要方法，具有简单易行、可操 作性强等特点，可以发现文本的主题和热点以及词汇之间的关联程度，为深入研 究文本数据提供更多有用信息。随着大数据时代的到来，共词分析法将会得到更 加广泛的应用和发展。
等是机器学习的核心概念，同时还可以了解到机器学习在不同领域的应用情 况。这些信息可以作为文章论述的基础，使文章内容更具说服力和可信度。
总结共词分析法是一种有效的文本挖掘和分析工具，可以帮助我们揭示文本 中词汇之间的关联和规律，提取有用的知识结构。它的优点在于可操作性强、适 用范围广，能够从大量文本数据中挖掘出有用的信息。
2、基于主题的共词分析
基于主题的共词分析能够更深入地挖掘文献之间的和相似性。该方法首先通 过主题建模技术（如LDA、PLSA等）从文献中提取主题，然后对每个主题进行共 词分析。该方法适用于领域分析和主题挖掘等场景。
3、基于实体和关系的共词分析
基于实体和关系的共词分析能够从文献中提取实体和实体之间的关系，并对 这些实体和关系进行共词分析。该方法适用于知识图谱构建、实体关联和领域知 识挖掘等场景。
利用数据可视化工具分析大数据集的步骤
利用数据可视化工具分析大数据集的步骤数据可视化是一种将数据以图形方式呈现的技术，可以帮助我们更好地理解和解释大数据集。
通过数据可视化工具，我们可以直观地展示大量数据，发现数据之间的关联性和趋势，并从中获取有价值的信息。
下面将介绍利用数据可视化工具进行大数据集分析的步骤。
第一步是数据准备。
在分析大数据集之前，我们需要确保数据的准确性和完整性。
这包括对数据进行清洗，处理缺失值和异常值，并对数据进行标准化或归一化处理。
此外，还可以根据需要选择合适的数据子集进行分析。
第二步是选择合适的数据可视化工具。
目前市面上有很多常用的数据可视化工具，如Tableau、Power BI、R等。
选择适合自己的工具可以提高分析效率和结果质量。
在选择工具时，可以考虑工具的功能和易用性，并与自己的需求进行匹配。
第三步是选择合适的可视化图表类型。
不同的数据类型和分析目的适合不同的可视化图表类型。
常见的可视化图表类型包括折线图、柱状图、饼图、散点图、热力图等。
在选择图表类型时，需要考虑表达数据的目的、数据之间的关系以及对比等因素。
第四步是进行数据分析和图表设计。
在进行数据分析时，可以根据自己的需求选择合适的分析方法，如趋势分析、关联分析、聚类分析等。
在图表设计时，需要考虑布局的合理性、颜色的选择、标签的清晰度等，以使图表更具有可读性和吸引力。
第五步是进行数据可视化分析。
在完成数据分析和图表设计后，可以使用所选的数据可视化工具将分析结果呈现出来。
通过对数据进行可视化分析，可以更好地发现数据之间的关联和趋势，从而得出有价值的结论和见解。
此外，还可以对数据进行交互式探索，通过调整参数和筛选条件来进一步深入分析。
最后一步是解读和分享分析结果。
对于大数据集的分析结果，需要进行解读和说明，以便他人理解和使用。
可以撰写报告、制作演示文稿或直接与他人进行分享。
在分享过程中，可以通过图表演示、数据对比和解释等方式帮助他人更好地理解分析结果。
综上所述，利用数据可视化工具分析大数据集的步骤包括数据准备、选择合适的工具和图表类型、进行数据分析和图表设计、进行数据可视化分析以及解读和分享分析结果。
B1希沃可视化工具的使用介绍
B1希沃可视化工具的使用介绍B1希沃可视化工具是一款功能强大的数据可视化工具，可以帮助用户将数据转化为易于理解和分析的图表和图形。
本文档将介绍B1希沃可视化工具的基本功能和使用方法。
安装和启动2. 选择安装语言和安装目录，并点击“下一步”进行安装。
3. 安装完成后，双击桌面上的B1希沃可视化工具图标即可启动软件。
导入数据1. 打开B1希沃可视化工具。
2. 点击菜单栏的“文件”选项，选择“导入数据”。
3. 在弹出的对话框中，选择要导入的数据文件，并点击“打开”。
4. 在导入设置中，选择数据文件的格式和相关选项，并点击“确定”。
5. 数据导入完成后，可以在软件界面上查看导入的数据表格。
创建图表1. 选择要使用的数据表格。
2. 在左侧的工具栏中，选择要创建的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等。
3. 在右侧的图表设置中，设置图表的标题、X轴和Y轴标签等。
4. 点击“创建”按钮，即可生成图表并显示在软件界面上。
编辑和调整图表1. 选中已创建的图表。
2. 在右侧的图表设置中，可以编辑图表类型、修改图表标题、设置图表颜色等。
3. 可以通过拖拽调整图表的大小和位置。
4. 点击“保存”按钮，保存对图表的编辑和调整。
分析和导出图表1. 使用鼠标在图表上进行交互，可以查看具体的数据值或进行放大缩小等操作。
2. 在菜单栏中选择“分析”选项，可以对图表进行数据分析，如排序、过滤等。
3. 在菜单栏中选择“导出”选项，可以将图表导出为图片或PDF 格式，以便与他人分享或打印。
帮助和支持1. 在菜单栏中选择“帮助”选项，可以访问B1希沃可视化工具的官方网站和在线帮助文档。
2. 如遇到问题或需要技术支持，可以联系B1希沃可视化工具的客服团队。
以上就是B1希沃可视化工具的基本使用介绍，希望对您有所帮助。
如有其他问题，请查阅官方文档或联系客服团队获取更详细的帮助和支持。
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1、首先打开中国知网，按主题或者篇名搜索需要的文献。
2、选中需要的文献，点击导出参考文献（每次只能导出500篇）
3、全部选中，点击导出参考文献
4、点击自定义模式。
5、按需要选择相应的输出字段，如图所示，然后点击导出，保存在相应的文件夹中。
格式为.TXT
6、打开导出的文本文件，如下图，将所有的英文去掉，具体做法为编辑—替换。
将英文替换为空格，即可去掉英文，成为如下版本。
接着根据研究需要进行关键词的合并，合并成功后，选择另存为，文件编码一定要改成ANSI。
7、打开bicomb，点击增加，建立一个新的项目，编号自己随意输入一个数字，格式类型为cnki自定义。
8、点击最下方的提取，进入提取界面。
关键字段选择为关键词，点击选择文档，打开刚才导出的txt格式的文档，打开成功后，点击提取。
9、点击最下方的统计，进入统计界面。
关键字段选择为关键词。
域值一般为6，根据实际情况可调整，然后点击红色的统计按钮。
关键词的排位顺序就会统计出来。
10、点击最下方的矩阵按钮，进入矩阵界面。
关键字选择为关键词。
阈值一般大于之前选择的最低阈值，比如12，小于统计出来的最多的关键词出现的频次，上图可发现关键词最多出现202.然后点击生成按钮，可出现词篇矩阵。
共现矩阵操作方法同样。
最后点击导出矩阵TXT。
保存在相应文件夹。
11、打开spss19.0.点击文件—打开—数据，打开刚才导出的词篇矩阵。
注：一直点击下一步，直到完成。
12、点击工具栏的分析—分类—系统聚类。
出现对话框后，将左边框内的V1选择为标注个案，其他剩下的变量全选，放在右边的变量框中。
13、点击统计量，出现对话框，选择相似性矩阵。
在选择单一方案，聚类数根据自己的研究情况选择，一般是4到6类，如选择5类。
然后点击继续。
14、点击绘制按钮。
选择树状图。
然后点击聚类的指定全聚，停止聚类树为5，就是你所要聚的类树。
如聚6类，那么停止聚类就输入6。
然后点击继续。
15、然后点击方法按钮，区间选择为Euclidean。
二分类选择为Ochiai，然后点击继续。
16、最后回到主对话框。
点击确定，即可在输出对话框中产生结果。
战略图的制作过程。
【视频】
1、同样的打开spss19.0，打开导出的TXT文件。
选择分析—分类类—系统聚类。
2、在打开的对话框中，点击工具栏的分析—分类—系统聚类。
出现对话框后，将左边框内的V1选择为标注个案，其他剩下的变量全选，放在右边的变量框中。
3、点击统计量。
选择相似性矩阵，点击继续。
然后点击方法按钮，区间选择为Euclidean。
二分类选择为Ochiai，然后点击继续。
回到主对话框，点击确定，生成相似性矩阵。
4、右击生成的相似性矩阵，选择导出，将其导出到任意文件夹中，格式保存为.excel
5、打开保存的相似性矩阵，将其转换为相异矩阵，方法不在此多说。
然后保存，关闭。
（一定要在保存完毕后关闭excel）
6、在spss里打开刚才保存的相异矩阵，打开后点击分析—度量—多维尺度（ALSCL(M)）,在出现的对话框中，将除了V1之外的变量全部选择到右边的变量对话框中。
7、点击选项按钮，选择组图，点击继续。
8、在对话框中距离选项中，首先选择“数据为距离数据”，点击确定，即可生成战略图，如果无法生成战略图，则按照以上步骤再操作一遍，但是最后一步距离选项中，要选择“从数据创建距离”。
注：一般选择选择“数据为距离数据”，实在不行再选择“从数据创建距离”。