知识图谱分析提高篇~R语言可视化分析专题一
视频教程详情请点击“阅读原文”查看吧！保准你收获满满啊！！！
R语言可视化分析专题一课程目录如下：
重点提醒：学习软件最好的方式就是看视频学习，我将会录制可视化系列视频，并结合核心论文进行讲解图谱，节省你自学的大量时间，时间最宝贵！
视频里我详细介绍了每个功能的应用，以免有些同学能做出图而不知如何解读！全是干货，提升自己的时候到啦啦啦啦啦啦！
今天我给大家录制了如何利用R语言进行数据的各种操作与可视化分析。
R语言可视化视频教程完整版
分两个专题：
第一专题包括【1数据收集与误差分析】和【2数据处理】 共包含四个视频，点击文末左下角“阅读全文”获取。
第二专题包括【3数据可视化】，开发中。
注意第一专题和第二专题分开的。
其中第一专题包括以下部分：
NO.1
1数据收集与简要概述
1.1数据收集
1.2以往分析误差原因
2数据处理与分析
2.1数据转化、合并与格式化
2.2数据去重
2.3各字段数据统计分析(作者、机构、关键词、来源期刊、国家、参考文献被引频次、作者被引频次等各字段)
2.4引文统计分析
2,5作者排名与作者评价指标统计分析
2.6具体单元分析趋势分布图(作者、机构、关键词、国家、引文各字段等)
2.7从标题、摘要等提取术语分析
2.7.1剔除无用的术语
2.7.2保留的原始术语
2.7.3合并的相近术语
一键输出结果如下【包含文献各种信息，不需要再自己去统计，浪费时间啦】：
①高产作者分布
②文献类型及分布
③文献个单元统计分布
④高被引论文分布
⑤国家发文分布
⑥国家引证分布
⑦期刊统计分布
⑧高频关键词分布
⑨作者发文量折线图
⑩国家发文分布
11 作者影响力分析
12 作者h指数分析
13 关键词时区图
。。。。。。
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至此你已经学会了利用R语言专题一的全过程啦，赶快试试吧！
免费的东西没人会在意，所以每个软件使用步骤视频都收取了一点点费用，一方面引起你对学习的重视，一方面激励一下我生产出更好的内容！ 在此保证内容远超这个白菜价。理解万岁。
其中第二专题包括以下部分，请期待：
NO.2
数据可视化
1， 主题演化分析
2， 战略坐标分析
3， 词云图
4， 历史引证网络分析
5， 双聚类分析
6， 作者耦合分析、文献耦合分析等
7， 国家（country）合作分析、机构（institution）合作分析等；
8， 作者（author）合作网络、作者共被引分析等；
9， 关键词（Keyword）共现分析、关键词（Keyword）聚类分析等；
10， 文献共被引分析，作者共被引分析，机构共被引等；
11， 作者、机构、国家、关键词共现节点统计表格；
12， 作者共现节点，关键词聚类的论文清单
另外：
截止目前已经公布了“CO-OC”、“SciHub Easy”、“GIGO”、“科研数据金库”、“Data数据园”软件，大家后台回复对应软件名字，获取对应软件，对应的教程均在本公众号以往推文里，自行寻找。
Data数据园1.1【数据提取与去重】（自动提取CNKI、CSSCI、Web of Science、国家社科基金数据库数据）
GIGO1.1【数据单元删除与合并】
Co-Occurence1.7【中英文共现】一步做共现矩阵，并且集合了常用可视化软件与其中。
SciHub Easy 一键免费下载Sci论文
后台回复各软件名称自动获取
有些电脑有杀毒软件，老是错误认为本公众号软件有病毒，在此说明只有从本公众号下载的软件没有病毒，一路同意就行，其他来源不敢保证。
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更多干货推文：
各可视化软件使用视频教程：在微信公众号 首界面“公开课”栏目下
