大数据写图书馆行为分析

偏头痛的大数据 2019-01-11 06:37:30

图书馆行为分析包括有哪些方面

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偏头痛的大数据 2019-04-25

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是不是还得分析一下热点图书排名之类的

偏头痛的大数据 2019-03-05

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然后需要对年级的看书的人统计

vitaminbat 2019-01-13

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统计你的看过的书，并归类

借阅行为大数据应用于高校图书馆服务创新的路径分析.pdf

大数据与图书馆服务 大数据与图书馆服全文共14页，当前为第1页。摘要：通过对大数据特征和国内外现状的详细分析，对大数据时代的图书馆服务提出了三点思考，对图书馆利用大数据提出了期望。关键词：大数据；图书馆服务 大数据与图书馆服全文共14页，当前为第2页。 大数据概论 大数据（bigdata），或称海量数据，是用来描述海量的结构化和非结构化数据的专业术语，包括业务流程数据，如天文望远镜拍摄的图像视频数据、气象学里面的卫星云图数据等；企业大数据，如物联网、联通、移动、电信等通信和互联网运营商的数据等；社会大数据，如社会性网络服务（SNS）、微博、新闻媒体、视频网站、电子商务、招聘信息等；个人大数据，如个人实时位置、状态、见闻、言论等；科学大数据，如各种学科数据库等。大数据所描述的数据量规模巨大到无法通过传统的数据库和软件技术进行存储、管理和处理。作为这两年的热词，大数据是继Web2.0、数据仓库、数据挖掘和云计算之后为计算机界所主要研究的对象。在感知上，大数据是指难以用常用的软件工具在可容忍时间内抓取、管理以及处理的数据集合，大数据之所以可能成为一个"时代"，在很大程度上是因为这是一个可以由社会各界广泛参与的社会运动，而不仅仅是少数专家学者的研究对象。 大数据与图书馆服全文共14页，当前为第3页。 大数据特征数量Volume 第一个特征也是最重要的，大数据描述的是大批量数据，数据量级一般可以达到PB（1024TB）级规模，根据互联网数据中心（IDC）的监测，全球在2010年正式进入ZB（10243TB）时代，2011年全球数据量将达到1.8ZB，预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量。日益庞大的数据量使得人们对数据的有效利用日益重视，从而衍生了大数据概念。大数据需要处理的是各类统计、用户行为等数据，如企业的经营交易信息、商品物流信息、社会网络交流信息、位置信息等，数据规模极为庞大，有着自己独特的处理方案。多样性Variety 大数据种类繁多，在编码方式、数据格式、应用特征等多个方面存在差异性，多信息源并发形成了大量的异构数据，因此不能再用处理结构化数据的方法来进行处理。速度Velocity 大数据对数据实时处理有着极高的要求，需要实时反馈结果，捕捉、分析、处理每一瞬时出现的数据，因此通过传统数据库查询方式得到的当前结果很可能已经没有了价值。真实性Veracity 大数据策略可以提供更为真实的数据，通过对大量数据的分析，在用户行为、数据总结和未来预测方面做出准确的判断，为政府、企业、科研决策提供了真实可靠的依据。 大数据与图书馆服全文共14页，当前为第4页。 大数据技术及应用现状 大数据的研究是近几年开始的，为了适应大数据日益迅猛的发展，其技术发展很快。就目前来看，大数据技术主要涵盖的领域有可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据管理以及Hadoop、Map-Reduce、HDFS等。在大数据存储方面，有分布式缓存、基于MPP的分布式数据库、分布式文件系统和NoSQL数据库技术，通过这些技术，大数据的优势得以发挥，其数据才得以整合和利用，从而为社会带来效益的提升。近几年，大数据在国内外都有较快的发展。 大数据与图书馆服全文共14页，当前为第5页。国外发展现状 大数据的重要性已经得到了世界各国的共识，在2010年7月，联合国发布了《大数据促发展，挑战与机遇》白皮书，白皮书中指出，大数据时代已经到来，如今人们可以使用极其丰富的数据资源，包括旧数据和新数据，来对社会，对人口进行前所未有的实时分析。 2012年1月，在瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是主题之一，会上发布的报告《大数据，大影响：国际化发展的新机遇》宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。同时各国也在积极研究和利用大数据。 2012年5月，美国政府发布了《大数据研究和发展计划》，此项带有2亿多美元推动资金的倡议，旨在通过推动和改善与大数据相关的收集、组织和分析工具及技术，提升从海量和复杂的数据集中获取知识和洞察分析能力，推动政府与公司、大学的合作结盟，全民动员来应对"大数据"时代的挑战。美国政府推动的大数据计划也涵盖了图书馆部分，例如美国国家医学图书馆，开展了整合生物学及临床信息项目（i2b2：InformaticsforIntegratingBiologyandtheBedside），旨在创造能够整合和交换医疗保健和生物医学研究数据的方法和工具。通过i2b2开发的软件工具整合、挖掘和表现的数据，能够通过开源共享，在全球50多个组织进行使用。该项目就利用了大数据对于数据整合和共享的优势，实现了生物学和临床信息数据的共享。美国有名的IT大公司，包括谷歌、Amazon、IBM、FACEBOOK、甲骨文等都在进行

大数据分析视频教程，该课程以微博为例，分析大数据在微博舆情分析的整体架构，大数据平台对数据的分析与处理方法。

科技创新导报 2014 NO.30 Science and Technology Innovation Herald 图书馆论坛科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald 181 1992年，美国政府公布了"信息基础建设与科技法案" ， 1994年9月， "数字图书馆 首创计划" 一期工程，在美国国家基金立项共投入2440万美元，并与次年成立国家数字图书馆联盟。 1998年，美国图书馆协会制定了学生的信息素养标准， 2009年10月1日，为了强调公民信息素养的作用，白宫发布了总统签署的公文，将每年10月定为全民信息素养意识月。 2012年3月29日，为了提高从大数据的分析和利用能力，转变学习方式，加快科技创新，美国总统宣布启动"大数据研究与开发计划" 。高校图书馆除了为师生服务，还要为科研和企业服务、更重要的是为决策部门的知识支持服务。不仅仅是文献信息的提供中心和为教学、科研服务的学术性机构，逐步向学习研究中心，校园文化建设的主阵地职责倾斜。高校图书馆工作是一个较为复杂的系统工程，其工作内容既有行政和业务，又有思想政治工作；工作对象既包括广大读者，又包括本馆职工。随着数据信息量的空前丰富和交流技术手段的突飞猛进，如何利用数据信息增强组织机构的竞争力，如何了解世界、产业的发展动向，如何支持战略性的创新和研发活动，以及传统的业务（如科技查新、竞争情报等）如何转型，对于图书馆 情报界而言，既是一个严峻的挑战，也是一次发展的机遇。具体来说，就是要紧紧围绕全面提高高等教育的质量这一主题，进行变革、拓展、传承，探讨大学图书馆面对不断变幻的信息环境，面对不断变化的用户需求，如何通过技术革新、服务创新、管理变革等谋求发展， 图书馆在做好传统的文献支撑工作的同时，在大学生信息素质、知识产权意识、创新意识培养方面承担更多的责任，践行文化育人的职能；充分适应教育信息化，向社会进一步开放；新形势下不断拓展新服务，更好地为学校教学、科研、战略发展提供高质量服务。全面系统的研究高校图书馆各项工作的过去、现在和未来，明确新时期图书馆工作任务之际，张福俊于2014年2月在中国时代经济出版社,出版了《大数据时代高校图书馆工作研究》，仔细读来给人豁然开朗的感觉。该书第一章主要回顾了图书馆学发展历程，综述了大数据的相关研究，展望了大数据为图书馆带来的契机与影响，指出数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。第二章主要介绍了大数据时代图书馆资源建设，作者认为馆藏资源建设经历了从藏书建设到文献资源建设再到信息资源建设的过程，随着 大数据时代的来临，非结构化读者互动数据也成为高校图书馆的重要建设资源，图书馆的资源建设将过渡到数据监护时代。本章主要研究了大数据时代文献资源建设和数字化电子资源建设和各种来自读者的非结构化数据收集，比如：用户借阅流通数据，馆藏书目数据和电子数据库，数据库利用数据，各种评论数据，读者自行分类和 TAG数据，入馆读者数据，在线咨询数据，文献传递数据，科技查新数据，无线射频识别数据、社交网络交互数据、移动互联数据及各种传感器数据等。第三章， 大数据时代读者工作,主要阐述了读者分析特别是读者行为分析的方法，介绍了大数据时代图书宣传与阅读指导的工作特点和工作范式，研究了基于读者大数据的个性化推荐系统和虚拟参考咨询以及文献传递工作。第四章主要研究了大数据时代信息素质内在结构体系的构建和信息素质教育课程模式及实施组织模式；第五章主要介绍了图书馆开展基于决策支持的竞争情报工作的方法，不但论述了理念、理论，还结合多年的工作实践举例说明，特别值得一提的是，指出了科技查新服务工作向基于大数据、基于知识的情报咨询服务转型问题，比如书中给出了F T O 检索案例和基于单位和竞争单位的内生增长研究报告以及基于学科或行业发展研究报告的做法。第六章，基于大数据的信息化建设，是本书的重点，特别是云数据中心搭建部分，从架构到设备配置介绍的比较详细，但未见述及横计算和万物互联等时代前沿问题。综合布线、安防系统、自动化集成系统、第五代Wi-Fi无线网络系统的应用部分理念也比较先进，介绍的也比较详细， 图书馆资源数字化及服务系统部分详述了资源数字化的方法及存储设计，资源管理服务系统部分只研究了规划，理念还不够先进，有待于著者进一步研究，比如基于大数据的移动应用问题

该项目是一个使用Python语言开发的图书馆大数据可视化分析系统。 1. **系统设计**：项目旨在为图书馆管理者和读者提供一个数据分析和可视化的平台，以帮助他们更好地了解图书馆的运营情况和读者的借阅行为。 2. **技术实现**： - 利用了Python编程语言进行开发，结合数据处理和分析库如pandas和numpy。 - 使用了数据可视化库如matplotlib或seaborn，以帮助用户更好地理解分析结果。 - 数据库技术可能用于存储和管理图书馆藏书信息、借阅记录等数据。 3. **功能特点**： - 系统支持图书馆藏书信息的录入和借阅记录的统计。 - 提供了书籍借阅排行、读者借阅偏好分析等功能，帮助图书馆了解读者需求。 - 实现了数据可视化展示功能，以便用户直观地查看和探索图书馆数据。 4. **资源内容**： - 完整的Python源代码，包括数据处理、分析和可视化等模块的脚本。 - 详细的系统文档说明，描述如何安装、运行系统以及如何使用系统的各项功能。 - 可能还包括一些用于开发的依赖库和工具。 5. **应用价值**： - 对于图书馆管理者来说，该系统可以帮助他们更好地了解图书馆的运营情况和读者的需求，从而优化图书馆的服务和管理。 - 对于读者来说，该系统可以提供有关图书馆藏书和借阅情况的信息，有助于他们更好地选择和利用图书馆资源。总的来说，这个图书馆大数据可视化分析系统项目不仅提供了实用的工具和资源，也为数据分析、决策支持和图书馆管理领域的研究和应用提供了有价值的参考。

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