学术期刊发表的论文两年内被引用的平均次数被定义为“影响因子”。一个普普通通的变量，“两年平均引用次数”，为何要动用这样的一个唬人的术语呢？它与期刊影响力究竟有什么关系？如果不能正确回答这些问题，就无法确定用这个指标来进行科研管理是否可行、是否有效。这个术语，英文写为“Impact Factor”（简写为IF），来源于一家美国科技情报研究机构。该机构早期是提供科研信息服务的，主要是为研究者提供学术刊物信息，后来逐渐演变为盈利机构，通过提供科研服务来获取利润。这种变化有一个世界性的背景。20世纪后半叶，科技的重要性使得各发达国家，还有一部分后起的发展中国家，大幅度增加了科技投入。投入必然产出研究论文、报告、专利等物化成果。对于研究者个人来说，成果在哪里发表事关自己的学术生涯发展，是个大问题。发表论文的人，总希望自己的论文被同行所关注并引用。抓住这种心态，搞一个论文发表后两年内的平均引用次数，就成了指标的第一选择。你想，如果你是一位年轻研究者，一家期刊能够让你的论文发表后两年内就被多次引用，这难道不能让你动心吗？你博士毕业后计划做两年博士后，难道不渴望能在两年后晋升副教授职位吗？那么好，这家机构及时送来了这种信息，告诉你哪些刊物能帮助到你。为了让你容易记住，该机构还把这个指标比较靠前的一批刊物命名为“SCI刊物”。20世纪后期，有数千家期刊被选入SCI刊物名录。这下问题简单化了：一位年轻学者的投稿方向就是SCI刊物，而且“两年平均引用次数”越多，就越值得优先投稿。研究者这边的问题解决了，但要把这个指标卖出去，科研管理者那里也要搞定才行。最大的难点是如何让科技管理者信服这个指标。从科研逻辑上说，这个指标显然是不具备说服力的。为什么两年里引用次数多的论文是好论文？哪些人在引用、如何引用的问题是否也应该问一下？要打消管理者的此类顾虑，还要另下一番功夫。由于学术界看重的是学术影响力，管理者也必须尊重学术影响力。因此，如果能够指标描绘成一个学术影响力指标，就容易被管理者做接受。怎样才能做到呢？答案是把逻辑搞乱，“逻辑越混乱，结论越有趣”。在实际操作上，把两年平均引用次数说成是影响因子，要弄出一个复杂过程。首先要把关于学术影响力的要件拿过来，例如论文发表后的引用情况如何、哪些学者在引用、论文对他人的研究有何影响、作者发表论文之后得到了哪些声誉，等等。要件取得越完整，学术界就越认可。第二步是把情况简化，找到特定条件下的案例，说明有影响力的论文均与引用情况相关联，这种案例很多，很好找。第三步再往前推一步，说引用情况好的论文就是影响力大的论文，此类论文的载体就是好期刊。不幸的是，这种不成立的推论能蒙住很多人（有一部文学作品企图揭露这件事，所用的例子是：所有精神病患者都不承认自己有精神病，你拒不承认自己有精神病，因此你必然有精神病，应该关到精神病院里去）。最后一步是关键性的，就是要抛弃掉“两年平均引用次数”这个平凡名称，而改用一个“影响因子”名称，让人不自觉地将其与学术影响力相联系。有了这个高大上的名称，不怕科研管理者们不就范。只要有部分管理者开始接受，哪怕他们只是为了图省事而接受这个简单指标，就会迫使其他人也最终不得不接受这个指标。以上所述的，就是一个平凡变量演化为唬人术语的原因和过程。无论最初搞这些指标的人动机如何，后来确实就变成了逻辑混乱的一团糟。要澄清这种混乱，还需要多说几句。从源头上说，期刊影响力是由所发表的论文决定的，发表某个研究领域和方向的第一篇论文（称为“首发论文”），可以见证刊物编委会的眼界；在重要方向上系统性地发表有理论和技术突破的论文，可以表明编委会成员自身的学术造诣；而发表有才气、有智慧、有远见的论文，则是彰显了刊物的品位。这几个方面都很突出的刊物，肯定是影响力大的刊物。就引用次数而言，一般化的引用并不重要，被看出科学问题要点的人引用，被欣赏论文智慧的人引用，被做前沿研究的高水平学者引用，引用之后能产生新的研究方向、科学问题、应用成果，这些才是真正要紧的。显而易见，在“IF” 那里这些评价都是缺失的。作为科技信息的采集者，他们并没有下功夫在这些方面构建指标。这说明，关于学术影响力的内涵方面，管理者必须另加考虑，用所谓影响因子这样的指标是不靠谱的。以后的人们来研究科学史，会把根据“影响因子”对刊物进行排名、分区的做法当成超级玩笑。退一步讲，即便我们不讲内涵，只讲数量，两年平均引用次数能否作为影响因子呢？答案仍然是不能。设想，我们试图根据引用次数来比一比各位研究者水平的高低。前面提到的那家科技情报研究机构自身提供的数据就表明，每篇论文、每个学术期刊都有一个“期待引用次数”，即论文发表后可被学术界引用的预期平均总次数。根据定义，期待发表次数大于或等于两年平均引用次数与论文半衰期（即从论文发表之日到引用高峰出现的时间长度）乘积的两倍。举例而言，如果一个期刊的两年平均引用次数为三次，半衰期为十年，则其论文的期待引用次数将会大于或等于60次；另外一家期刊的上述参数分别为六次和三年，则其期待引用次数仅为约36次。从这个例子可以看出，由于两年平均引用次数并非期待引用次数的唯一控制变量，因此在所谓高影响因子刊物上发表的论文并不一定总引用次数也高。真实的情况也是，主流期刊无论IF如何，论文总引用次数都是靠前的。所以说，对于研究者而言，即便仅仅出于引用次数的考虑，也应选择期待引用次数高的刊物，而不是两年平均引用次数高的刊物。对于科研管理者而言，还有另外一个问题，即评价刊物和评价个人是不同的两件事。一个刊物有较好的期待引用次数，有可能是个好刊物，但涉及到研究者个人时，无论其论文在哪里发表，还是要看实际的引用情况。设想，某位研究者在两年平均引用次数为十的刊物上发表论文，而此后的两年里只被引用了五次，那么在引用次数这个指标上，这篇论文实际上是在拖刊物的后腿。综上所述，我们提出以下几点意见和建议。（1）搞科技情报工作，给研究者提供学术期刊信息，这本身是一种服务，没有错，给一些变量下定义起名字也是可以的，但“IF”错在术语表达不准确。把两年平均引用次数说成是影响因子，就如同把犯罪分子每年作案次数定义为行善指数一样，前者歪曲了“影响”的意思，后者歪曲了“行善”的意思。今后凡出现“影响因子”表述的地方，应该一律回归原意，用“两年平均引用次数”来取代。（2）对于研究者个人，建议在选择投稿刊物时，首先应考虑其学术声誉，与正规科学家为伍，你也就成了正规学者，就有学术生涯的真正发展。在数量指标上可考虑“期待引用指标”，投稿时选择那些两年平均引用次数与半衰期乘积较大的刊物。（3）科研管理者要区分对刊物的评价和对研究者个人的评价。对前者，在内涵上要考察刊登经典论文和重要论文的情况，以及作者学术声誉，在外延上要看刊物的期待平均引用次数；对后者，在内涵上要看所发表的论文是否有理论或技术进步，在外延上要看论文发表后被优秀学者的引用情况。对人的评价是一项细致的工作，不能马虎、偷懒、简单、粗暴。科研管理的有效性是管理者工作成绩的衡量标准，如果管理不当，投入再多也难以产出好的成果
影响因子（Impact Factor，IF）是汤森路透（Thomson Reuters）出品的期刊引证报告（Journal Citation Reports，JCR）中的一项数据。 即某期刊前两年发表的论文在该报告年份（JCR year）中被引用总次数除以该期刊在这两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标。影响因子现已成为国际上通用的期刊评价指标，它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。影响因子是一个相对统计量。影响因子并非一个最客观的评价期刊影响力的标准。扩展资料影响因子虽然可在一定程度上表征其学术质量的优劣，但影响因子与学术质量间并非呈线性正比关系，比如不能说影响因子为0的期刊一定优于影响因子为0的期刊，影响因子不具有这种对学术质量进行精确定量评价的功能。国内部分科研机构，在进行科研绩效考评时常以累计影响因子或单篇影响因子达到多少作为量化标准，有的研究人员可能因影响因子差1分而不能晋升职称或评定奖金等，这种做法绝对是不可取的。参考资料来源：百度百科-影响因子
影响因子现已成为国际上通用的期刊评价指标，它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。影响因子是一个相对统计量。 影响因子（Impact Factor，IF）是汤森路透（Thomson Reuters）出品的期刊引证报告（Journal Citation Reports，JCR）中的一项数据。 即某期刊前两年发表的论文在该报告年份（JCR year）中被引用总次数除以该期刊在这两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标。
一、影响因子的定义从国际上普遍认可的定义来讲：影响因子是美国科学情报研究所每年出版的《期刊引用报告》上的一项数据，指的是某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标，由美国科学情报研究所创始人尤金·加菲尔德博士在1960年代创立。其中的科学引文索引，即Science Citation Index，简称SCI，诞生于1964年，是最知名的文献检索工具之一。而被Web of Science收录的期刊需要满足以下四项标准要求：1、期刊出版标准包括期刊出版的时效性、国际编辑惯例、英文文献编目信息、同行评议过程和出版伦理等。严格的同行评议是保证出版质量的重要手段，非自然的刻意自引或互引有悖于出版伦理，这些都是编辑发展部专业人员在期刊遴选时重点关注的方面。2、编辑内容编辑发展部的专业人员会评估期刊的发表内容是否是该领域中高质量的学术成果，是否能丰富数据库中的已有内容，或是否这个研究课题已有多个期刊涉及。3、国际多样性对于面向全球的国际期刊，会从作者、编委、期刊的引用者考察其国际多样性，面向特定地区的区域性高质量期刊也会被评估后入选。4、引文分析通过所建立的引文数据库，编辑会得到许多引文数据。这些数据有助于确定对研究团体最重要、最有用和最有影响力的出版物，编辑还会通过对引文数据的分析衡量它的应用，通过衡量它的应用确定它的重要性和影响力。对于已被Web ofScience收录的期刊，也会应用上述标准进行持续监测和评估，达不到上述标准的期刊将会被中断收录。被中断收录的期刊一般可在3年后重新申请收录，若经评估达到收录标准将被重新收录。
影响因子(Impact Factor)是一个国际上通行的期刊评价指标，即某期刊前两年发表的论文在统计当年的被引用总次数除以该期刊在前两年内发表的论文总数。该指标是相对统计值，可克服大小期刊由于载文量不同所带来的偏差。一般来说，影响因子越大，其学术影响力也越大。影响因子的查询：1、查询外文期刊影响因子，可使用外文数据库Web of Science中的JCR（Journal of Reports），其中JCR Science Edition 用于查询自然科学类期刊，JCR Social Sciences Edition用于查询人文社会科学类期刊。2、查询中文期刊的影响因子，可使用中国学术期刊（光盘版）电子杂志社和中国科学文献计量评价中心联合推出的《中国学术期刊综合引证报告》（万锦堃主编，科学出版社）。
影响因子（Impact Factor，IF）是汤森路透（Thomson Reuters）出品的期刊引证报告（Journal Citation Reports，JCR）中的一项数据。 即某期刊前两年发表的论文在该报告年份（JCR year）中被引用总次数除以该期刊在这两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标。影响因子现已成为国际上通用的期刊评价指标，它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。影响因子是一个相对统计量。影响因子并非一个最客观的评价期刊影响力的标准。扩展资料影响因子虽然可在一定程度上表征其学术质量的优劣，但影响因子与学术质量间并非呈线性正比关系，比如不能说影响因子为0的期刊一定优于影响因子为0的期刊，影响因子不具有这种对学术质量进行精确定量评价的功能。国内部分科研机构，在进行科研绩效考评时常以累计影响因子或单篇影响因子达到多少作为量化标准，有的研究人员可能因影响因子差1分而不能晋升职称或评定奖金等，这种做法绝对是不可取的。参考资料来源：百度百科-影响因子
影响因子是1972年由E1加菲尔德提出的，现已成为国际上通行的一个期刊评价指标。学术期刊影响因子（Impact Factor）是指期刊近两年的平均被引率，即该期刊前两年发表的论文在评价当年被引用的平均次数。用公式表示为：影响因子=该刊前2年所发表的论文在第3年被引用的次数/该刊2年内所发表的论文总数从其定义可知，影响因子的三个决定因素分别为时间（2年）、论文总数（该刊连续2年内所发表论文总数）、被引用次数（上述论文在第3年被引用的总次数）。影响因子是一个相对数量指标，一般认为能够较好的反映期刊被使用的真实客观情况，可较公平的评价各类学术期刊，通常影响因子越大，期刊的学术影响力和作用也越大！我是润勉论文网的袁老师，以上是我了解到的资料，如果你还有什么问题，可以随时登陆我的网站详细咨询！
SCI是科学引文索引。EI是工程索引。SCI，即《科学引文索引》，英文全称是Science Citation Index，是美国科学情报研究所出版的一部世界著名的期刊文献检索工具，通过其严格的选刊标准和评估程序来挑选刊源。其检索对象主要是自然科学。EI即《工程索引》， 其不收录基础理论研究文章。系美国工程信息公司出版的一个著名工程技术类综合检索工具。SCI和EI都是刊物中等级较高的刊物，对于论文的收取来说自然是比较严格的，并且这些对于论文的投稿发表对于职称的晋升来说也是有很大帮助的。扩展资料：SCI评价的引入影响：1、不可否认，SCI评价的引入对鼓励科研人员瞄准国际一流，促进我国科研水平有过正面的引导提升作用。然而，随着时间推移，由此带来的负面后果也凸显。2、多而不精，引用率不高现象已经到了非重视不可的地步。一些学校领导习惯于比“SCI”，仿佛有了几篇顶级SCI，学校整体水平就提升了。对推动学术界整体浮躁起到催化剂作用。3、高校行政化管理将评判学者水平的权力交给一些行政人员。行政人员对学术不很了解，常常会把评判简单化、数字化，不会仔细考量某项具体成果在同行当中的切实影响。参考资料:百度百科：SCI 百度百科：EI
SCI是科学引文索引。EI是工程索引。美国《科学引文索引》（Science Citation Index, 简称 SCI ）于1957 年由美国科学信息研究所（Institute for Scientific Information, 简称 ISI）在美国费城创办，是由美国科学信息研究所（ISI）1961 年创办出版的引文数据库。SCI（科学引文索引）、EI（工程索引）、ISTP（科技会议录索引）是世界著名的三大科技文献检索系统，是国际公认的进行科学统计与科学评价的主要检索工具，其中以 SCI 最为重要。扩展资料：科学引文索引以布拉德福(S C Bradford)文献离散律理论、以加菲尔德(E Garfield)引文分析理论为主要基础，通过论文的被引用频次等的统计，对学术期刊和科研成果进行多方位的评价研究，从而评判一个国家或地区、科研单位、个人的科研产出绩效，来反映其在国际上的学术水平。因此，SCI是目前国际上被公认的最具权威的科技文献检索工具。《工程索引》The Engineering Index是供查阅工程技术领域文献的综合性情报检索刊物。简称EI，1884年创刊，年刊，1962年增出月刊本。由美国工程信息公司编辑出版。每年摘录世界工程技术期刊约3000种，还有会议文献、图书、技术报告和学位论文等，报道文摘约15万条，内容包括全部工程学科和工程活动领域的研究成果。参考资料：百度百科-SCI 百度百科-EI
研究生和博士学习期间，打交道最多的就是期刊论文。工作之后，能力和职称也需要论文来帮你实现。说到论文，捆绑话题就是影响因子了。那么影响因子是什么？
科睿唯安（Clarivate Analytics）发布TKDE影响因子：977；TKDE是IEEE旗下专注知识发现和数据挖掘的期刊。是计算机领域数据挖掘方向的顶级期刊。
数据分析师主要工作就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等发展前景很好，毕竟数据分析这一行在国内才刚刚起步，很多企业都需要这方面的人才，是很有潜力的，这一行偏商科，技术辅助。真正的大牛不是数据分析工具技术，而是用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升的人。像我本人就是自学的数据分析师然后毕业后去了决明工作，现在基本实现了财务自由，但想成为大数据分析师的话，需要日积月累坚持沉淀下去，相信你总有一天也能达到这个层次。
一般从事数据分析员的人都是统计学或数学专业的人。 数据分析师职位要求 ： 1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳； 5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神； 6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
数据分析员是一种职业，而想要成为一名数据分析员，可以选择以下专业：硬实力：数据分析师需要学生有一定的数学、计算机背景，从这个出发点来说，数学、统计、计算机科学等专业可以从事数据分析工作。这三个专业的同学可以虽然可以处理大量数据，并且拥有很强的数据分析能力，但是这类同学对于Business 和 Marketing缺乏了解。软实力：软实力要求学生懂业务、懂管理，从这个出发点来说，信息管理、市场营销、电子商务、社会学、金融学等专业毕业后也可以从事数据分析相关工作。不过，这几个专业在业务方面可能专业度非常高，但是缺点也是非常明显的：缺乏很强的数学和计算机背景，在实际操作中缺乏相关的专业技能。更本质的看，数据分析是一种技能，人人可以学，学了都有用。这是个要用数据说话的年代，懂点数据相关知识可以更好的服务工作与学习。
影响因子（Impact Factor，IF）是汤森路透（Thomson Reuters）出品的期刊引证报告（Journal Citation Reports，JCR）中的一项数据。 即某期刊前两年发表的论文在该报告年份（JCR year）中被引用总次数除以该期刊在这两年内发表的论文总数。这是一个国际上通行的期刊评价指标。影响因子现已成为国际上通用的期刊评价指标，它不仅是一种测度期刊有用性和显示度的指标，而且也是测度期刊的学术水平，乃至论文质量的重要指标。影响因子是一个相对统计量。影响因子并非一个最客观的评价期刊影响力的标准。扩展资料影响因子虽然可在一定程度上表征其学术质量的优劣，但影响因子与学术质量间并非呈线性正比关系，比如不能说影响因子为0的期刊一定优于影响因子为0的期刊，影响因子不具有这种对学术质量进行精确定量评价的功能。国内部分科研机构，在进行科研绩效考评时常以累计影响因子或单篇影响因子达到多少作为量化标准，有的研究人员可能因影响因子差1分而不能晋升职称或评定奖金等，这种做法绝对是不可取的。参考资料来源：百度百科-影响因子
内审和外审，服务对象有所区分，外审对公众负责，内审对公司负责（1）目的不同 内审从改善内部管理出发，通过对发现的问题采取相应纠正措施、预防措施，推动质量改进；外审是通过对实验室质量管理体系和技术能力的评价，为顾客承认或第三方认可/注册提供依据。 （2）审核组的组成不同 内审以实验室的名义组成审核组，由实验室最高管理者或质量主管负责聘任有资格的人员和有关人员实施；外审则由顾客或第三方委派审核组（实验室认可的现场评审，由CNAL确认的有资格的人员实施）。 （3）审核计划不同 内审可编制集中式或滚动式计划，一年覆盖全部要素（过程）和所有部门；外审则编制短期内（通常三天，时间的长短取决于申请人认可范围）审核所有要素（过程）和相关部门的现场评审计划。