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  • 战略坐标图制作

    千次阅读 2020-09-23 14:20:47
    (说实话,整个过程确实有些麻烦,但是这是我找到的唯一可以制作出战略坐标图的方法=_=,大家伙如果有什么更好的方法,欢迎留言私信,小的将不厌其烦的感谢您,hahahha) 参考 1.战略坐标图制作的操作演示 2.《科学...

    一、软件准备

    1.spss(本文以IBM SPSS Statistics 26为例)
    2.书目共现分析系统(BICOMB)——安装
    3.excel(本文以excel 2019 为例)

    二、数据准备

    从CNKI数据库检索主题为“中国”的论文,导出前20篇文献信息,保存为NoteFirst格式。

    三、词篇处理(bicomb)

    包含主题词抽取、高频词截取和共词矩阵生成。

    1.新建项目

    在软件界面中,点击右侧的“增加”。然后在中间界面,按照要求输入项目编号(编号只允许使用数字或字母)、格式类型(包含CNKI、PubMed、Wos和万方)和项目说明(非必须)。

    • 项目建立完成后,会在Bicomb2的文件目录下产生一个以项目标号(我这里是0923)命名的项目文件夹。该项目文件夹,可以存储后续分析过程中产生的结果文件。
    • 在项目建立后,可以将CNKI中获取的Notefirst数据文件直接复制到该项目(这里是0923)文件夹中。——【注意】若为单文档,可以直接放在该文件夹下;若为多文档,可以在该文件夹中再建一个新的子文件夹,来保存多文档数据。
    • 选中项目,点击该界面右侧的“删除”按钮可以删除项目。
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    2.项目字段的提取

    点击页面底端的“提取”标签,切换到数据的提取界面(提取界面可以实现对数据的加载、知识单元的提取和批量修改)点击界面右侧的“选择文档",定位项目文件夹(这里是0923)中的txt文件。然后,点击“提取”来得到各个字段的基本抽取结果。

    • 提取结束后,可以在关键字段中选择查看作者、期刊名、标题、发表年代、引文等知识单元信息。(该步骤作为初步抽取信息结果,仅仅包含文章号和值两列)
    • 若需要使用其他软件配合进行分析,可以点击右侧“导出”功能,将文件保存为txt或xml格式。
    • 若要删除某个字段,可以点击“摘除”按钮。例如,文档中存在一些无意义的词汇,可以通过该方式直接删除掉。若字段中存在一些需要修改和更正的信息,可以点击“修改”按钮来实现对关键字段的整体替换和局部替换
      在这里插入图片描述

    3.频次统计

    字段信息抽取成功后,点击页面底端的“统计”进入数据的频次分析界面。在该界面“关键字”中选择需要分析的字段(这里以分析关键词为例),点击“统计”。分析结果包含字段的序号、频次、百分比及累计百分比。

    • 在该界面,选中某个关键词并右击鼠标,会提示将结果导出至txt或excel。选择后,软件会将所选择关键字段的原始文献信息导出,并自动打开。
    • 在软件界面中,可以根据实际的需要来导出词频的分布结果。例如,在“频次阈值"中输入3,然后点击导出至Excel,导出词频大于等于3的关键词词频结果到Excel中。
    • 此处【导出文件1“高频词.xlsx”】,按照分析需求,设置频次阀值,导出高频词excel列表(此处阀值设置为3,导出频次大于等于3的关键词词频结果)
      在这里插入图片描述
      文件1“高频词.xlsx“:在这里插入图片描述

    4.生成矩阵

    提取了关键词词频结果后,点击页面底端的“矩阵”标签,进入矩阵的生成界面。(根据上一步的分析,关键词的词频范围为1-8)参考关键词的词频分布,这里选取所分析的关键词词频范围为3-8。

    • bicomb可以生成两种矩阵,词篇矩阵(非对称的0-1矩阵)和共现矩阵(对称矩阵)
    • 生成词篇矩阵:点击“生成”以得到词篇矩阵。分析结束后,点击“导出矩阵至txt",将结果保存到txt文档中。此处【得到文件2“词篇矩阵.txt”】
    • 生成共现矩阵:在分析得到词篇矩阵的基础上,再依次点击“共现矩阵”、“生成”以得到共词矩阵。得到共词矩阵后,点击“导出矩阵至txt"保存结果。此处【得到文件3“共现矩阵.txt”】
      在这里插入图片描述

    四、聚类分析(SPSS)

    对不同类型矩阵的处理上,有研究表明作为非对称的矩阵——词篇矩阵,可以直接导入SPSS中进行层次聚类,而共现矩阵则不能直接导入SPSS进行聚类分析。
    以下内容为将词篇矩阵导入SPSS进行分析的步骤:

    • (1) 打开SPSS,并在菜单栏中点击文件->打开->数据->选择文件类型为“文本(* . txt、* .dat、* .csv和* .tab)->打开相应文件夹中的文件2“词篇矩阵.txt”->打开进入文本导入向导界面

    • (2)文本导入界面中:

      • 第1/6步:直接点击”下一步“
      • 第2/6步step1,在“文件开头是否包含变量名?”中选择“是”stpe2点击”下一步“
      • 第3/6步step1,“第一个数据个案从哪个行号开始?”选择“2”(依据自己数据情况,观察数据预览中的数据情况,千万别丢数据!)stpe2点击”下一步“
      • 第4/6步step1,在“变量之间存在哪些定界符?”中选择“制表符”stpe2点击”下一步“
      • 第5/6步step1弹出对话框“找到对此应用程序无效的变量名,已更改”选择“确定”stpe2“变量名”改为“mesh”stpe3点击”下一步“
      • 第6/6步:直接点击“完成”
    • (3)获取两个窗口:“IBM SPSS Statistics查看器” 和 “IBM SPSS Statistics数据编辑器”。在“IBM SPSS Statistics数据编辑器”的菜单栏中点击分析->分类->系统聚类,进行层次聚类分析。

    • (4)进入“系统聚类分析”界面后,step1将关键词名称列(刚刚在第5/6步,step2中设置的变量名,此处为mesh)加载(中间箭头)到“个案标注依据”(或“Label Cases by”)中,step2将其他列加载到“变量”(或“Variables”)中, step3“聚类”选择“个案”(即Cluster选择Cases )。
      在这里插入图片描述

    • (5)进一步对聚类分析中的三个关键参数进行设置。参数一:点击“统计”(或Statistics)模块,选中“近似值矩阵”(Proximity Matrix),点击“继续”。(该设置将在分析结果中呈现一个使用Ochiai标准化的共现矩阵,此矩阵可以导入SPSS中进行多维尺度分析,或导入其他网络分析软件进行网络可视化分析。)参数二:点击“图”(Plots)模块,在该界面中选中“谱系图”(Dendrogram),“冰柱图”选择“无”,点击“继续”。产生聚类的树状图。参数三:在”方法“(Method)模块中,聚类-组内联接,测量-二元(Binary)-落合(Ochiai),点击“继续”。
      在这里插入图片描述
      (6)设置完成后,在“系统聚类分析”(Hierarchical Cluster Analysis)界面中,点击确定,可得层次聚类的结果。在SPSS的结果输出界面中,主要的结果有Proximity Matrix(相似矩阵)和Dendragram (系统聚类图/谱系图)。前者为通过词篇矩阵得到标准化后的共现矩阵(相似矩阵),后者为本次聚类的结果。
      (对聚类结果的解读上,可以首先找出聚类树中各类别的核心,然后逐层累加语义信息。根据聚类分析的原理,同一类内找相同点,不同类间找相异处。由此总结归纳出各个类别的含义。)
      在这里插入图片描述

    根据谱系图,当阀值设为红线处时,该5个关键词(在“三词篇处理-3、频次统计”部分中“频次阀值”=3时获得的高频词数量)可大致分为3类,每类表达含义可参照各个关键词词组的语义关系。

    五、战略坐标分析(excel)

    1.获取分析基础数据

    • 重回 “IBM SPSS Statistics数据编辑器”,并在其菜单栏中点击分析->分类->系统聚类(同上文)。此时对于参数“统计”的设置为聚类成员-单个解-类别数(四中根据谱系图分析出的结果)-继续-确定,得层次聚类的结果。在这里插入图片描述

    • 将聚类结果中的“聚类成员”(谱系图上侧)结果导出。在“聚类成员”部分右击->选择“导出”->将“文件名”更改为“C:\Users\my\Documents\各类成员.xls”->点击“确定”(保存在桌面并且文件名称为各类成员.xls)。此处【得到文件4“各类成员.xls”】
      在这里插入图片描述

    • 将文件3“共现矩阵.txt”的后缀更改为“.xls”,即“共现矩阵.xls”。打开文件进行编辑,更改内容排版,具体如下:
      处理前:
      在这里插入图片描述
      step1:将“各类成员.xls”中的聚类情况粘贴至“共现矩阵.xls”中:
      在这里插入图片描述
      step2:利用“转置”粘贴(粘贴的一种方式),将聚类情况复制到横向关键词中:
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      step3:利用排序功能,将横纵轴进行排序,并按照组别进行区分(利用颜色)。同时,附加上5列:
      每行的和、对角线数值、该类的和、其他类的和、该类的和-对角线数值
      (下图中给出了求解相应位置的表达式,供参考)
      在这里插入图片描述

      其中
      - 每行的和:为每行所有数值的和
      - 该类的和:为纵向聚类分组与横向聚类分组相同的所有数值,在该行的和。即以第三行为例,“变异学”的分组为1,则该行的“该类的和”为纵向上分组也为1的部分的和——“变异学”“比较文学”“曹顺庆”下对应的次数。
      - 其他类的和=每行的和-该类的和
      - 对角线数值:
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    2.计算向心度和密度

    利用刚刚得到的表格(处理后的“共现矩阵.xls")进行计算:
    ”向心度“依据——其他类的和;”密度“依据——该类的和-对角线数值。

    • 每个类别的向心度:该类所有“其他类的和”的均值
    • 每个类别的密度:该类所有“该类的和-对角线数值”的均值
    • 所有类别的向心度(所有均值-向心度):所有“其他类的和”的均值
    • 所有类别的密度(所有均值-密度):所有“该类的和-对角线数值”的均值
      在这里插入图片描述

    3.计算横纵坐标值

    根据计算得出向心度和密度,即可计算得出各类别点的横坐标和纵坐标

    • 横坐标:各类别的向心度-所有均值(向心度)
    • 纵坐标:各类别的密度-所有均值(密度)
      在这里插入图片描述

    4.绘制战略坐标图

    此文案例最终计算结果:

    在这里插入图片描述
    绘制过程:

    • 任意选择单元格——选择插入图表——插入散点图——在生成的空图表上,右击——选择数据
      在这里插入图片描述
    • 选择“添加”,添加点数据(横纵坐标)
      在这里插入图片描述
    • 将系列名称、X轴系列值(横坐标)、Y轴系列值(纵坐标)添加至表中,点击确定。依次添加其余点。
      在这里插入图片描述
    • 获取最终结果。
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
    • 可以将最终表格进行编辑美化。
      在这里插入图片描述
      完成!!!
      (说实话,整个过程确实有些麻烦,但是这是我找到的唯一可以制作出战略坐标图的方法=_=,大家伙如果有什么更好的方法,欢迎留言私信,小的将不厌其烦的感谢您,hahahha)

    参考

    1.战略坐标图制作的操作演示
    2.《科学计量与知识网络分析: 方法与实践(第二版)》李杰著

    展开全文
  • 平行坐标图是信息可视化的一种重要技术。为了克服传统的笛卡尔直角坐标系容易耗尽空间、 难以表达三维以上数据的问题, 平行坐标图将高维数据的各个变量用一系列相互平行的坐标轴表示, 变量值对应轴上位置。为了...

    平行坐标图是信息可视化的一种重要技术。为了克服传统的笛卡尔直角坐标系容易耗尽空间、 难以表达三维以上数据的问题, 平行坐标图将高维数据的各个变量用一系列相互平行的坐标轴表示, 变量值对应轴上位置。为了反映变化趋势和各个变量间相互关系,往往将描述不同变量的各点连接成折线。


    以上来自万能的度娘,其实通俗点理解就是:一维数据分布可以用饼图或环形图来展示,二维数据分布可以用旭日图来表示,那么三维呢?三维以上呢?


    (BDP环形图、饼状图)

    (BDP旭日图)


    于是乎我们的平行坐标图就派上用场了,它可用一系列相互平行的坐标轴中来表示二维(及以上)变量数据之间的关系。


    说了这么多,还是举个例子辅助理解吧,从在BDP个人版中如何制作平行坐标图到如何利用平行坐标图来数据分析,将360度无死角的全方位讲解!


    1

    添加“平行坐标图”


    (1)选择添加自定义图表



    (2)在图库中选择分布图--平行坐标图--立即添加



    2

    制作平行坐标图


    (1)返回添加图表界面,选择工作表及平行坐标图



    (2)拖拽维度及数值字段并运行



    (3)可视化展示



    3

    分析平行坐标图


    (1)各维度占比



    第一个维度字段为卫视,每一种颜色代表不同的卫视,颜色的占比就代表了卫视收视率的占比,如图所示上海东方卫视的所有电视剧收视率占总体的26%;


    第二个维度字段为电视剧,当一部剧在热播时就会出现很多不同的卫视都播同一部剧的情况,如图所示《急诊科医生》在所有卫视收视率之和占总体的25%。


    (2)维度之间的变化



    当你是一部剧的制片人时,你一定会关注收视率,想知道哪家卫视为你的剧贡献了最多的收视率的话,平行坐标图就会帮你直观清晰的展示出哦,如图所示,东方卫视的《轩辕剑》收视率占总体的3%,江西卫视的《轩辕剑》收视率占总体的2%,所以东方卫视的平台较好,值得把电视剧版权交给他们。



    同理,你若是某卫视的台长,你关心的一定是哪部剧会给电视台带来收视,如图所示,北京卫视的三部剧中收视率最高的是《急诊科医生》、其次是《生逢灿烂的日子》,收视率最低的是《重案六组》,那么说明《急诊科医生》是影响力和国民关注度都较高,是一部得到观众认可的剧,也给北京卫视带了很高的收视。


    可视化工具:BDP个人版

    展开全文
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    1. 地图不显示
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    2. 安装地图库
    //全球国家地图
    pip install echarts-countries-pypkg
    //中国省级地图
    pip install echarts-china-provinces-pypkg
    //中国市级地图
    pip install echarts-china-cities-pypkg
    
    
    1. 清空浏览器缓存加粗了,很重要,可能看不到效果的
      成功:
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    使用坐标图,可以可视化日志文件样本数据中的地理信息。

         1.创建Coordinate map坐标地图并将搜索源设置为logstash *。
         2.在顶部菜单栏中,单击最右侧的时间选择器。
         3.单击绝对Absolute
         4.将开始时间设置为2015年5月18日,结束时间为2015年5月20日。
         5.单击Go。

    还没有定义任何存储桶,因此可视化是一个世界地图。

    现在映射日志文件中的地理坐标。

         1.在“Buckets存储桶”窗格中,单击“Geo Coordinates地理坐标”。
         2.将Aggregation聚合设置为Geohash,将字段设置为geo.coordinates。
         3.单击Apply changes

    地图现在看起来像这样: 

    可以通过单击并拖动来导航地图。 地图左上角的控件可让您缩放地图并设置过滤器。 试一试。

    使用名称Map Example保存此地图。

    https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/_coordinate_map.html

     

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如何制作坐标图