以事实型数据为基石的科技情报研究探讨
大数据时代科技信息情报研究分析
大数据时代科技信息情报研究分析摘要：目前，我国是科技快速发展的新时期，大数据时代的来临让现代信息技术在各个行业和领域中得以普及运用，过去的科技信息情报工作也迎来了更大的挑战。
首先，在大数据时代中，科技信息情报服务特别是数据分析工作变得更加关键，同时也产生了很多针对科技信息情报研究的新技术方法，在很大程度上推动了科技信息情报服务工作的创新与转型；其次，在大数据时代背景下，各行业领域对科技信息情报服务的需求进一步提升，更多学科部门纷纷加入科技信息情报研究中来。
所以明确了解大数据时代背景下科技信息情报服务面临的挑战，抓住转型创新机遇，这是当前必须要深入研究的课题。
关键词：大数据时代；科技信息；情报；研究引言随着人工智能技术的兴起及加速演进，智能化趋势已席卷社会多个行业领域。
但目前学界针对“智能化”的内涵尚未达成共识。
维基百科定义“智能化”是“将人工智能纳入系统的过程”;百度百科定义为“事物在计算机网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，所具有的能满足人的各种需求的属性”;也有学者提出:“智能化是通过现代通信与信息、计算机网络、人工智能与控制等技术，与行业和专业技术融合集成的针对某一领域或者多方面应用的过程。
”本文认为，智能化是指将人工智能技术手段嵌入现有业务活动，驱动业务模式发生深层次变革重塑的状态。
1科技情报工作的发展简史和其他国家相比，我国的科技情报工作起步较晚，鉴于我国特殊的国情，科技情报工作可以追溯至建国初。
1956年中国科学院科学情报研究所的创立，标志着我国科技情报工作的全面开展。
和西方发达国家相比，我国的科技情报工作存在着不小的差距，这和建国初我国受到西方国家的封锁有关。
在60多年科技情报工作的发展历程中，人们对科技情报工作的概念存在诸多说法。
这其中包括严怡民教授所编著的《情报学概论》一书中列举的几种常见定义，有的人把科技情报、科技情报学以及科技情报工作和日常科技工作混为一谈；有的人视科技情报工作的内容、作用和任务不同来加以阐述；还有的人把科技情报工作简单的认为是知识传递的工作。
数据挖掘技术在科研机构情报分析工作中的应用研究
数据挖掘技术在科研机构情报分析工作中的应用研究
随着信息时代的到来，科研机构的情报分析工作也随之得到了很大的提升。
数据挖掘技术作为信息处理的重要一环，被广泛运用到情报分析工作中。
本文将结合实际案例探讨数据挖掘技术在科研机构情报分析工作中的应用研究。
首先，数据挖掘技术可以用于科研机构的文献分析。
由于文献数量庞大，科研人员难以精读每一篇文献，因此需要用到数据挖掘技术对大量文献进行分析和挖掘。
例如，科研机构可以利用文献数据库，使用文献关键词、作者、出版时间等信息，构建文献网络，通过分析文献之间的关联关系和发展趋势，得到更深入的见解。
再次，数据挖掘技术也可以用于科研机构的项目管理和决策制定。
科研机构通常会进行大量的研究项目，但这些项目的收益和成本往往难以估算。
使用数据挖掘技术，科研机构可以对项目管理数据进行分析，识别项目成功因素和失败因素，制订更有效的决策和策略。
综上所述，数据挖掘技术在科研机构情报分析工作中具有广泛的应用前景。
科研机构可以根据自身情况，选择适当的数据挖掘技术和方法，从而提高情报分析工作的效率和精度。
同时，科研机构还需要加强数据的安全保护和隐私保护，保障数据的安全性和规范性。
科技情报资料收集论文
科技情报资料收集论文摘要：虽然现在的科技发展给予了我们大量的科技情报资料信息，但是有理由相信，通过科学合理的收集方式，加上细致严谨的整理，再通过科学有效的利用手段，一定能在资料信息的海洋中发现有用的科技情报资料信息，并能发挥其实际价值，提高大众的科技文化素养。
随着社会的飞速发展，科学技术日新月异，每时每刻都有大量的科技情报资料呈现在公众面前。
在这些杂乱无章的科技情报资料中，需要有目的、有针对性的对其进行收集，应用合理有效的方式进行整理，然后根据各种资料的特性加以利用，这就是科技情报资料的收集、整理和利用工作。
每个环节都有其特有的工作性质，也需要注意整体工作的衔接性，切实有效地发挥科技情报资料的实际价值，以提高公众的科文化素养。
1 科技情报定义科技情报指的是通过公开的信息渠道获取有关科学发展、科技技术创新或者有关科技最新动态的有用信息。
科技资料是它的组成内容。
而科技情报工作是科技工作的基础，也是重要组成部分，是观察和分析国内外科技发展水平，引进先进科学技术必不可少的工作[1]。
2 科技情报的收集每一个情报机构都会根据自身的业务范围，有计划地收藏一定量的资料，以作为科技资料收集的基础。
但是，科学技术的高速发展，导致科技相关资料数不胜数，转眼之间，就有更新更有价值的科技资料出现了，层出不穷。
现有科技信息资料的海量和科技信息资料的增长速度，给科技情报的收集带来了一定的问题。
这就要求科技情报的收集必须采取正确的方法。
科技情报的收集方法有很多种，采购、信息交换、实际现场收集、委托他人或者机构收集、网络收集都是可行而且有效的方法。
科技情报采购。
有一些研究机构在发明新的技术之后，会对相应的科技技术申请专利。
而需要这些信息技术的机构或者部门，可以根据实际情况，参考科技技术的实际价值，然后进行采购工作，以求了解相关技术。
除此之外，有些研究进展中的进展信息也可以以采购的形式进行收集。
通过购买相关资料，加以利用，以求取得更大的科技技术突破。
基于大数据环境下的科技情报研究分析
基于大数据环境下的科技情报研究分析作者：潘家利刘俊卿来源：《科教导刊·电子版》2018年第28期摘要科技决定未来，我国的产业发展与经济建设都离不开科学情报的有效整合，这也充分体现了在大数据时代下，我国科学情报研究工作的重要性。
因此，科学情报研究相关工作需要立足于现实条件，不断进行技术上的创新，才能够在新的环境下充分发挥出其自身的作用，探索出以大数据为基础的情报解决方法，同时努力实现我国信息领域的全面普及和共享。
关键词大数据环境科技情报研究分析中图分类号：G353 文献标识码：A1大数据环境概述基于大数据环境的工作流程与内容，包括数据采集、预处理、存储与管理、分析与挖掘、展现与应用等。
大数据采集通过社交网络交互数据及移动互联网数据等方式，获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本；大数据预处理主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作；大数据存储与管理是指用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用；大数据分析与挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中、人们事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程；展现与可视化是反映数据的语义关系，允许用户在很短的时间内完成演绎、推理和决策，发现和理解有关规律，实现从抽象数据到可视化结构的映射，进而加快数据处理速度，提高数据的有效利用。
2大数据时代科技情报研究工作的内容大数据时代下，信息是重要的载体，科技情报研究工作能够为新工作的发展提供必要的技术与方法支撑，科技情报研究工作重要性有所增加，各个领域、各个学科都有效涉及到了科技情报研究工作，并将科技情报研究工作纳入了学科建设的重要范畴。
2.1情报研究大数据时代下情报研究工作呈现出新的特点：一是情报研究的分析方法多元化，大数据时代下，空间信息分析方法以及数据挖掘技术等都在情报研究工作中有着良好的应用，实现了情报研究工作技术层次的有效提升以及适用范围的扩大。
数据挖掘技术在科研机构情报分析工作中的应用研究
数据挖掘技术在科研机构情报分析工作中的应用研究随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术已经成为了信息分析领域的重要工具之一。
在科研机构情报分析工作中，数据挖掘技术的应用也越来越广泛，它能够帮助科研机构更好地利用大数据，挖掘出有用的信息和知识，从而为科研决策提供更加准确和有效的支持。
本文旨在探讨数据挖掘技术在科研机构情报分析工作中的应用研究，从而为相关研究和实践工作提供一定的借鉴和参考。
科研机构情报分析工作是指通过收集、整理、分析和利用各种情报资源，为科研人员提供有关科技前沿、学术动态和竞争对手情报等信息，以支持科研战略制定和决策管理。
而在这一过程中，数据挖掘技术的应用能够更好地帮助科研机构实现以下目标：1. 提高情报分析的效率：传统的情报分析工作需要人工收集和整理大量的信息，而数据挖掘技术可以帮助科研机构从海量的数据中快速挖掘出有用的信息，从而节省时间和人力成本。
2. 提升分析的准确性：数据挖掘技术能够通过对数据进行深入挖掘和分析，发现其中的规律和模式，从而帮助科研机构更准确地理解和把握相关信息。
3. 挖掘新知识和发现：数据挖掘技术不仅能够帮助科研机构从已有信息中挖掘新的知识和发现，还可以通过对不同数据源的整合和分析，从而发现之前未曾注意到的新的信息和趋势。
数据挖掘技术的应用可以为科研机构提供更多的信息资源和决策支持，同时也能够提高其情报分析工作的效率和准确性，是科研机构情报分析工作不可或缺的重要工具。
1. 文献数据挖掘科研机构经常需要从海量的文献中获取有关学术动态、科技前沿和研究热点的信息，而传统的检索和分析方式往往效率较低。
数据挖掘技术可以通过对大量文献数据进行分析和挖掘，快速提取出关键词、主题和作者等信息，从而帮助科研人员及时了解到相关领域的最新发展动态。
2. 科研项目数据挖掘科研机构通常会有大量的科研项目数据，包括项目申请书、中期报告、结题报告等，而这些数据中蕴含着大量有价值的信息。
数据挖掘技术可以帮助科研机构对这些数据进行整合和分析，发现项目之间的关联和趋势，从而为科研管理部门提供更准确和有效的决策支持。
科学研究基于实验证据
科学研究基于实验证据科学研究是人类认识世界、揭示自然规律的重要手段，其核心在于基于实验证据进行推断、验证和结论的形成。
无论是探索自然界的奥秘，还是解决实际问题，科学研究都需要以实验证据为基础，确保研究成果的准确性和可靠性。
实验证据是科学研究的基石，它是通过观察、测量和实验所获得的具体数据和事实。
科学研究者通过收集、归纳、分析实验证据，探索问题的本质，验证或推翻假设，并形成科学结论。
实验证据不仅能够为研究者提供真实可信的信息，还具有可重复性。
在科学研究中，必须使用清晰透明的实验方法和可靠的数据，确保实证研究的结果是可信的。
基于实验证据的科学研究具有如下特点：客观性、可重复性和一致性。
客观性要求研究者在进行实验和观察时，尽量排除主观干扰，以客观的态度记录数据。
可重复性强调研究结果可以被其他研究者以相同的方法和条件重复验证。
一致性要求不同研究者在相同的实验环境下能够得出类似的实验证据和结论。
在科学研究中，实验证据的收集和处理过程应符合科学方法的要求。
科学方法包括观察、提出假设、设计实验、收集数据、分析数据和得出结论等步骤。
观察是指对现象进行仔细的、有目的性的观察，从中获取信息和启发。
研究者在观察的基础上可能会提出一个或多个假设，然后设计实验来验证假设的有效性。
在实验中，必须精确控制和记录各种因素，以确保获得可靠的实验证据。
收集到的数据会经过统计和分析，以确定是否支持或反驳假设，并最终得出结论。
实验证据在科学研究中具有重要的作用。
一方面，它可以帮助科学家揭示自然规律，解释各种现象和问题。
例如，通过实验证据，科学家可以验证万有引力定律、光的传播规律等基本物理定律，并进一步发展相关理论。
另一方面，实验证据可以帮助解决实际问题，指导技术创新和发展。
例如，在医学研究中，实验证据可以用于验证药物的疗效、确定疾病的发病机制等，为临床治疗提供科学依据。
然而，科学研究必须注意实验证据的局限性和可靠性。
实验证据虽然能够提供客观的数据和事实，但它也受到实验设计、样本选择、测量误差等因素的影响。
科技情报资源与分析技术研究及应用
科技情报资源与分析技术研究及应用科技快速进步的时代，科技情报被称为指引科技发展方向的重要力量。
科技情报是以科技资料和信息为依据，采用科学的分析方法，对科学技术发展的态势和规律进行预测、评估和研究的知识活动。
它是科技创新和发展不可或缺的一个重要组成部分，对于推动科技创新和经济发展都有着至关重要的作用。
科技情报的资源可以来自于各种渠道和途径。
当代的科技情报资源越来越多样化和丰富化，包括各种学术期刊、研究报告、专利文献、科技新闻报道、技术标准、图书出版物和网络文献等。
这些科技情报资源都给科技工作者提供了丰富的信息学习和研究素材。
科技情报资源的价值体现在对科技产业和政府管理的指导作用上。
科技情报不仅可以反映科技前沿，更可以报备细则与其他地区的发展情况。
科技情报对于预测和评估重大科技项目的可行性、影响和未来发展趋势都有着至关重要的作用。
此外，科技情报资源在企业的竞争策略制定和市场推广策划上也有着不可或缺的作用。
科技情报资源分析技术是科技情报分析的核心内容，也是科技情报研究和实践中的重要工具。
科技情报资源分析技术包括情报获取、情报整理、情报处理、情报评价、情报预测等环节。
情报获取是指获取各种情报资源的方法和渠道，包括自主获取、网络检索获取、代理获取、交换获取和购买获取等。
情报整理是将获取的信息按照一定的规则和分类方式处理整合，以便于分析和利用。
情报处理则是将信息进行加工和分析，以获得有价值的信息。
情报评价是指对信息的来自可靠程度、真实性、局限性等进行评估，并判断其外在和内在矛盾性，以准确把握信息的质量和价值。
情报预测则是根据信息的趋势和规律，对未来的发展进行预测和分析，在制定科技政策和科学发展战略方面起着至关重要的作用。
科技情报资源与分析技术的研究和应用一直是科技界和经济界的热点问题。
如今，随着信息化和数字化的不断发展，科技情报资源获取的途径越来越多样化，资源质量有了更高的要求，分析技术也变得更加复杂和精细。
基于大数据环境下的科技情报研究分析
基于大数据环境下的科技情报研究分析摘要：我国当前的科学技术水平不断提升，国力日渐强盛，我国的应用市场潜力无穷，这也使得大数据时代下，我国必然会接受到信息技术变革所带来的冲击和影响，科技情报研究工作不仅能够有效探索出以大数据为基础的情报解决方法，同时也能够实现我国信息领域的全面普及和共享。
在当前的经济发展形势下，科技决定未来，我国的产业发展与经济建设都离不开科学情报的有效整合，这也充分体现了在大数据时代下，我国科学情报研究工作的重要性。
因此，科学情报研究相关工作需要立足于现实条件，不断进行技术上的创新，才能够在新的环境下充分发挥出其自身的作用，实现科技情报工作的历史转型。
关键字：大数据环境；科技情报；研究分析1大数据环境概述基于大数据环境的工作流程与内容，包括数据采集、预处理、存储与管理、分析与挖掘、展现与应用等。
其中，大数据采集是指通过ＲFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式，获得各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本;大数据预处理主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作;大数据存储与管理是指用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用;大数据分析与挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中、人们事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程;展现与可视化是反映数据的语义关系，允许用户在很短的时间内完成演绎、推理和决策，发现和理解有关规律，实现从抽象数据到可视化结构的映射，进而加快数据处理速度，提高数据的有效利用。
2大数据时代科技情报研究工作的内容大数据时代使得科技情报研究工作重要性有所增加，这主要是因为，科技情报研究工作能够为新工作的发展提供必要的技术与方法支撑，另外，大数据时代下，信息是重要的载体，各个领域、各个学科都有效涉及到了科技情报研究工作，并将科技情报研究工作纳入了学科建设的重要范畴。
数据挖掘技术在科研机构情报分析工作中的应用研究
数据挖掘技术在科研机构情报分析工作中的应用研究随着信息技术的不断发展，数据挖掘技术在科研机构情报分析工作中的应用得到了广泛关注。
数据挖掘技术可以通过对大量数据的分析和挖掘，发现其中潜在的规律和知识，为科研机构的情报分析工作提供有力支持。
本文将从数据挖掘技术的基本原理、在情报分析中的应用场景和研究方法等方面进行探讨。
我们来了解一下数据挖掘技术的基本原理。
数据挖掘是通过从大量数据中发现潜在模式、知识和规律的过程。
其主要包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘和模型评估等几个基本步骤。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等方法。
分类是将数据分为不同的类别或标签，聚类是将相似的数据归为一类，关联规则挖掘是发现数据之间的关联关系，异常检测是找出与一般数据模式不符的异常数据。
在科研机构的情报分析工作中，数据挖掘技术可以应用于多个方面。
数据挖掘技术可以用于文献分析。
科研机构需要对大量的科技文献进行分析，以了解最新的研究进展和热点领域。
通过数据挖掘技术，可以从大量的科技文献中提取出关键词、主题和作者等信息，帮助科研人员更好地了解研究热点和科研动态。
数据挖掘技术还可以用于学术论文评价。
科研机构需要对研究人员的学术成果进行评价，以了解其研究水平和学术影响力。
通过数据挖掘技术，可以挖掘出研究人员的学术合作网络、引用网络和研究领域等信息，用于评价研究人员的学术贡献和学术声誉。
在应用数据挖掘技术进行科研机构情报分析时，还需要选择合适的研究方法。
首先需要收集和整理相关的数据，包括科技文献数据、专利数据和学术论文数据等。
然后，需要选择合适的数据挖掘算法和模型，对数据进行分析和挖掘。
需要根据挖掘结果进行评估和应用，从而为科研机构提供有针对性的情报支持。
大数据时代科技情报工作研究
大数据时代科技情报工作研究摘要：近年来，随着我国科技的不断进步，大数据时代的到来影响着我国各行各业的发展。
互联网对数据的分析更加精密，为科技信息情报处理带来更多新的机遇。
本文通过简要分析大数据技术在科技情报工作中的相关应用情况，针对其中出现的相关问题，为做好科技情报工作提出相应对策。
关键词：大数据；科技情报；对策引言：随着我国十九大的顺利召开，为顺应科技全球化的发展进程，我国的应用市场不断扩大。
大数据时代的来临不仅为我国发展提供更多的机遇，更为我国科技情报处理工作带来更多便利。
人们越来越多的使用智能手机，互联网信息技术云平台，WIFI和移动5G网络全面覆盖，为科技情报工作开启新的发展篇章。
一、大数据技术在科技情报工作中的应用在我国，相当一部分情报研究和分析工作依旧延续传统的分析处理模式。
随着我国社会的不断发展，利用大数据技术。
针对军事层面和相关心理学的研究时，为给情报研究提供数据支持，情报研究部门通过借助互联网平台，对各方数据挖掘工作进行应用。
在研究某些专业性很高的问题和对象时，进行全方位系统化的了解，避免出现以偏概全的情况出现，保证科技情报分析工作更加完善。
在各国各行业的竞争中，通过互联网大数据平台，使用相关的搜索引擎就可以对所需的信息进行查找和筛选，将信息进行数据化的处理，保护信息安全的情况下，将情报价值发挥到最大化，保证情报信息的准确性。
在科学技术飞速发展的当下，互联网信息平台不仅需要拥有强大的容量存储信息，更需要针对海量的数据进行科学、统一的分析和处理，方便用户对信息进行准确查找和运用。
由于计算机设备操作复杂，为情报分析带来了更多不确定的因素。
二、大数据时代做好科技情报工作的对策（一）强化观念在进行相关情报信息的分析时，相关工作人员需要认识到互联网大数据技术带来的便利，分析大数据平台在情报研究工作中的新机遇，熟练掌握互联网信息技术。
针对这一情况，情报研究部门需要对情报研究人员展开专业性更强，更有针对性的培训工作，帮助他们熟练地掌握互联网信息技术。
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以事实型数据为基石的科技情报研究探讨摘要：科技情报工作随着经济以及科学技术的发展在不断的发展和进步，所以为了能够更好地进行相应的科技情报工作，我们就需要对科技情报进行相应的研究。
其中本文对以事实型数据为基石的科技情报研究进行了详细的分析以及探讨，全文分为三大部分，第一部分：对目前我国国内的科技情报工作的相关的研究方法的思考以及分析；第二部分：增强事实型数据资源库的相关建设对于相应的科技情报研究的重要意义；第三部分：对于国内外关于以事实型数据为基石的科技情报研究的进展详述。
关键词：事实型数据科技情报研究工作
现在，关于科技情报的相关研究工作已经成为了科技情报机构的非常主要的业务之一。
在进行科技情报的主要研究工作过程中，科技情报的研究方法论对提高科技情报的相关研究工作的整体水平，或者相关的科技决定的影响力来说具有非常重要的作用。
利用事实型数据作为工作前提以及基础，将事实型数据、专用方法的工具以及相关专家的智慧进行有效的综合集成的科技情报的研究方法是一种非常有效的方法论。
该种方法论进行工作的主要思路：相关的工作人员建造、积累以及更新相应的事实型数据库，之后对于特定的相关的科技问题，组织或者成立相关的研究工作队伍，与此同时利用各种定量方法以及定性方法的有效结合的系统集成的方法，对相应的事实型数据库进行认真的分析或者研究，从而根据这些分析以及研究结果中找到
某些规律，然后通过相关的方面的专家或者学者的专业知识以及智慧，提出一些具有实践性意义的指导性的意见以及建议。
现在很多科技情报机构的工作人员开始广泛的利用“事实型数据、专用方法的工具以及相关专家的智慧进行有效结合”的科技情报的研究工作方法，从而更好地完成相应的科技情报机构的相关的研究工作。
“事实型数据、专用方法的工具以及相关专家的智慧进行有效结合”的科技情报的工作研究方法论进行实际运用的前提以及基础，就是在现实的工作过程中真正的存在事实型的数据库。
1、对目前我国国内的科技情报工作的相关的研究方法的思考以及分析
我国的科技情报工作经历了大约50年的发展，其中相关的研究过程主要经历了五个阶段，具体阶段就是翻译报道、学科专业研究、情报综述以及评述研究、决策支持研究和参与决策的知识服务等等这五个阶段，随着科技情报工作的不断发展以及进步使得服务于国家的科技情报工作的研究以及决策能力在很大程度上有了提升。
同时，相关的科技情报研究方法也能够得到不断的丰富或者完善。
以前的科技研究方法主要有联合分析的方法、主要内容分析的方法、相关的技术路线图的方法以及情景分析的方法等等，与此同时在相关的情报学的研究方法自动化以及智能化的发展趋势的不
断作用以及影响下，使得网络分析的方法、相关文献计量的分析方法、专利地图的相关分析方法以及相应的数据发掘和知识发现等等很多具有一定的智能化特性的方法，在最近这些年的科技情报研究
工作过程有了非常迅猛的发展以及进步，从而在很大程度上提升了情报研究工作的理论以及实践的综合水平。
2、增强事实型数据资源库的相关建设对于相应的科技情报研究的重要意义
事实型的数据资源主要就是指经过长时间的不断的积累，从而形成能够和科技创新的整个过程有关的各种科技信息资源，与此同时涉及相关的客观描述科技创新决策以及详细的科技创新活动的整个过程中的各种科技信息资源。
我国现在正在努力的构造创新型的国家，从而能够在全面范围内提高自身的自主创新能力，所以在平时的工作过程中，需要定期的对于各种创新主体的创新能进行相应的分析，达到评估相应的制度、相关的体制以及工作实践的整体效果的目的，也需要向相关的应用对象提供比较有价值的研究意见，这样才能够更好的进行相应的工作。
但是现在的网络信息非常复杂，各种渠道来源的以及经过相应的加工之后的二次信息，经常会因为信息加工人员在认识上的不同，使得相应的信息出现不同程度上的失真现象，所以在进行相关的研究工作之前，需要找到相对比较准确、真实以及原始的相应信息或者相关数据的工作就成为工作人员必须进行的工作，为了能够适应这种发展趋势科技情报机构需要具备能够为一般的研究工作人员提供相应的数据资源的能力。
实际运用在相关的情报分析研究工作中的资源以及数据都是经过自建或者长时间的艰苦积累形成，
这些不能够通过金钱得到，也正是由于这个原因，才能够充分的体现出它的核心价值。
3、对于国内外关于以事实型数据为基石的科技情报研究的进展详述
3.1 国外关于以事实型数据为基石的科技情报研究的进展分析
在国外很多国家的科技信息研究机构对于事实型数据以及比较先进的专用方法工具进行相应的融合的相关研究工作十分关注以及重视。
美国的汤姆森公司经过不断的努力，开发了专利分析工具tda以及aureka，这些分析工具都能够与他的公司自有的专业深加工的相关数据库相匹配的分析产品，能够在一定程度上进行相关的专利信息的深度挖掘工作，与此同时能够相应的展开可视化的分析，最终能够为决定相应的研究战略以及发展趋势等相关的工作提供非常有价值的定量分析根据。
3.2 国内关于以事实型数据为基石的科技情报研究的进展分析
在我国国内中信所对事实型数据以及相应的方法工具进行融合的工作方面，率先进行了很多探究性的研究工作。
比如：我国的中信所以及美国的千年研究所进行合作，研究出来t21模型，这个模型能够通过对可持续性发展有关系的数据进行相应的拟合工作，发掘相关的各种不同因素间的主要关系，最终能够为相应的政策的调整工作提供一个有效的根据。
与此同时，我国国内的中信所承担的中国的“十一五”支撑计划的关键项目—科技文献信息服务系统关键技术研究以及应用示
范项目，这个项目对中文科技文献的相关信息资源开展拥有一定的自主知识产权的相应的深度分析方法工具以及相应的集成系统的研究以及开发的工作，更重要的是这个项目现在已经在一定程度上取得了比较好的成果。
从总体水平以及总体效果上看，我国国内的相关方法以及工作的研究、开发和利用方面与国外相比还有一定的差距，主要表现为没有能够在宏观上从战略的高度进行统筹的调配以及利用各种相应的信息资源，并且也没有在很大程度上高效的满足我国国内快速增长的科技信息的深度分析的需求量。
参考文献
[1]贺德方.基于事实型数据的科技情报研究工作思考[j].情报学报，2009（5）：22-27.
[2]贺德方.事实型数据：科技情报研究工作的基石[j].情报学报，2010（5），50-67.
[3]郑彦宁.我国科技情报行业创新发展的关键问题[j].情报学报，2008（6）：10-17.。