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•课程将于今天下午3:00正式开始 •在线交流：有问题，可在互动问答中留言； •课件下载：
科睿唯安网络交流研讨
2017年下半年网络课程内容 主讲人 课程回看链接
模块一 产业/行业分析 专题1：专利篇 郭溪川 副研究馆员 中国农业科学院 https://clarivate.com.cn/e-
clarivate/wos_information_1.htm 专题2：论文篇 卢垚 博士 中国农业科学院
模块二 竞争情报 专题1：专利竞争情报分析方法及流程 王琦 博士 科睿唯安
https://clarivate.com.cn/e-clarivate/wos_information_2.htm 专题2：专利分析的SMART策略
陈大明 副主任 中科院上海科技查新咨询中心/产业与技术情报研究中心
模块三 DI和DDA操练起来！
专题1：操练DI ——由木->林->森的在线专利分析平台
马丽娜 产品解决方案专家 科睿唯安 课程结束后，课件和视频会更新到科睿唯安在线学院（https://clarivate.com.cn/e-clarivate/wos_library.htm ）->“网络情报班”模块下
专题2：操练DDA ——分分钟做份分析报告
张丹丹 博士 科睿唯安
操练DDA ——分分钟做分析报告
张丹丹 博士 产品与解决方案部
科睿唯安
什么是DDA？用来干嘛？
全称是Derwent Data Analyzer（旧称Thomson Data Analyzer），是一种分析工具
本身没有数据，外部数据导入后，可进行数据清理、分析和可视化
4
DDA能分析什么数据？
DDA能分分钟出报告？
数据清理
数据可视化
操练DDA
01
02
03
04
问题1：DDA能分析什么数据及数据导入方法 问题2：DDA如何切换到中文界面 问题3：DDA过滤器的编辑及使用，以万方为例
5
问题1：DDA能分析什么数据及数据导入方法
6
问题1 DDA能分析什么数据？
Web of Science平台数据，比如SCI
上海知识产权局数据
Derwent Innovation的数据
所有字段都在同一行的excel
特殊结构化数据
万方
请注意： 只有所有字段都在同一行的excel才能选择❷入口导入。上海知识产权局的数据，尽管在Excel中，但因为其内部特殊的数据结构，只能选择❶导入。无论txt还是excel形式，如果是特殊数据结构则都需要❶导入。目前，DDA支持的格式有WOS平台、DI平台等，其他特殊数据结构需要自己编写过滤器。
❶
❷
其他
7
o 演示CNKI数据导入
当字段中有多项内容时，注意切分。比如作者字段中有多个作者，导入时可提前切分
o 演示SCI数据导入
多个文本可同时导入！
8
当字段中有多项内容时，注意切分。比如作者字段中有多个作者，导入时可提前切分。
Step 1：打开DDA文件后，选择xls形式导入（如❶ ），在弹出窗口导入待选文件（如❷ ）；
Step 2： 告诉❸待导入文件的字段所在的行；如果有字段需要切分，比如“作者”字段中有多个作者，需要选中该字段，比如点击❹后，在Field Type中选择Divide text。DDA会自动识别出切分符号。需要切分的字段都处理好后，点击OK。
CNKI数据导入
❶
❷
❸
❹
❺
9
可同时批量导入SCI中下载的多个文本
Step 1： SCI文件需要用过滤器导入，点击如图❶ 后，在弹出窗口中点击select Files添加文件（如❷ ），然后可按住shift键的同时，选中全部文件后（ 如❸ ），点击Open，然后点击Next。
SCI数据的批量导入
❶
❷
❸
10
Step 2：选择导入文件所使用的过滤器，SCI使用的是WoK-WoS（如❹ ）后，点击Next；
Step 3：务必勾选Show All Fields（如），否则有些字段会被隐藏（如❺ ）。在如❻所示中选择待导入字段。如果需要全部导入，按住shift键全部点选即可；如果只添加部分字段，则按住ctrl键同时点选。完成后点击Finish。
SCI数据的批量导入
❹
❻
❺
11
问题2：DDA如何切换到中文界面？
12
Step 1：无论您现在用的中文还是英文界面，如果要切换语言，请点击左上方 （如❶ ），然后选择language（如❷）；选择目标语言（如❸）；
Step 2：选好后，务必关闭当前DDA文件，重新打开DDA后，语言会成功切换。
问题2 DDA如何从英文切换到中文界面？
❶
❷
❸
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问题3：DDA过滤器的编辑及使用，以万方为例
14
问题3： DDA过滤器的编辑及使用，以万方为例
万方的文献类型
1) 期刊论文 2) 会议论文 3) 学位论文 4) 科技成果 5) 外文期刊 6) 外文会议 7) 中外专利 8) 中外标准
以万方的期刊论文为例
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编辑DDA过滤器，需要了解正则表达式
可以参考DDA帮助文档： Step 1：点击顶端导航栏“帮助”，点击“帮助…F1”（如果您的帮助文档是英文的，则需要把DDA切换为中文界面），如❶❷ Step 2：在弹出窗口选择“高级主题”->正则表达式（如❸）
Step1
Step2
❶
❷
❸
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正则表达式其他参考资料
顺序1
顺序2
信息来源： 霍亚飞编著.《Qt Creator快速入门（第2版）》P164-166，.北京航空航天大学出版社
18
正则表达式其他参考资料
顺序3
19
大致方法：
Step 1：打开DDA文件，顶端导航栏选择Editors->Import Filter Editor，如❶❷;
Step 2：在弹出窗口中，左端点击File，可以选择New，新建一个过滤器。但建议可open一个已有过滤器作为参考。因为本次目的是创建万方过滤器，万方主要收录论文，所以，open->选择WoK - WoS (Field-Tagged text).conf作为参考
问题3： DDA过滤器的编辑及使用，以万方为例
Step1
Step2
❶
❷ ❸
❹
❺
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Step3：借用已有过滤器进行编辑，需要注意界定每条记录的起始，并根据每个字段的特点设计选取规则
❻ 点击Databases中的WoK - WoS (Field-Tagged text).conf后，
❼会看到左下角Fields中出现很多字段，它们是DDA为WOS平台数据导入时，加工的字段。可在Filds中选择接近的字段处理，比如万方的摘要，在这里参考Abstract，机构、作者、期刊分别选择相应字段。
问题:3：DDA过滤器的编辑及使用，以万方为例
❽Record Definition：用来定义原数据的每条记录的起始。
❾Field Definition：用来编辑每一个字段的选取规则。 ❻
❼
❽
❾
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Step 4：万方过滤器编好后，最好放在DDA系统文件Import Filters文件夹中，方便后续直接调取使用。
比如此次演示中，DDA安装在电脑D盘->Program Files（X86）中，找到Derwent Data Analyzer->Import Filters后，把编好的万方过滤器放在里面。后续导入万方数据到DDA时，直接使用纯文本入口后选择此过滤器即可。
问题3：DDA过滤器的编辑及使用，以万方为例
❿
⓫
22
DDA能分析什么数据？
DDA能分分钟出报告？
数据清理
数据可视化
操练DDA
01
02
03
04
问题4：如何从DI平台下载数据供DDA分析 问题5：如何从WOS平台下载数据供DDA分析 问题6：分分钟出机构绩效报告（所、学院、重点实验室、团队等） 问题7：分分钟出产业/行业/课题报告
背景描述： 无论是绩效还是产业/行业/课题分析，论文和专利都是分析的主要文献类型，统计SCI、SSCI等论文产出可通过Web of Science平台；统计专利产出可通过Derwent innovation平台。可将来自Web of Science平台和Derwent innovation平台的数据下载后，直接放入DDA中出分析报告。 绩效：以中国农业科学院的某个ESI重点学科为例 课题：以大规模天线阵列系统为例
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问题4：如何从DI平台下载数据供DDA分析
示例：中国农业科学院2012年至今所有被DI收录的专利
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step1：登录https://www.derwentinnovation.com/login/平台后，输入用户名和密码，选择“专利检索”->❶直接使用“专利权人代码-DWPI”检索本机构专利产出（注意：已经做过机构清理的可直接使用专利权人代码DWPI）；
Step2：❷选择右下角“导出”后，❸在弹出窗口，选择待下载的数据量；❹如果要放入DDA分析，需要选择Derwent Data Analyzer格式；把❺中待导出字段添加至右侧；❻设置好后，点击“创建”。
在DI平台下载中国农业科学院的专利数据
❶
❷
❸
❹
❺
❻
25
Step3：但显示“当前可用”后，可点击下载即可。
❼
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问题5：如何从WOS平台下载数据供DDA分析
示例： 2007至今，中国农业科学院动植物科学学科为例
农科院被ESI收录的位列全球前1%的学科（检索时间：20171126）
27
❷
❶
Step 1：登录incites（https://incites.thomsonreuters.com/#/analytics）->选择Research Areas模块后->添加如下图左侧筛选条件后，得到中国农科院2007年至今ESI动植物科学的文章，点击文章量4628后，在弹出窗口中右上方下载
❸
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❹
❺
❻
❼
❽
❾
Step 3：❽点击“保存为其他文件格式”后； ❾在弹出的窗口中每500条进行数据导出，“记
录内容”选择“全记录”或者“全记录与引用的参考文献”；“文件格式”选择“纯文本”
step 2：将在incites中下载的农科院2007年至今动植物文章的入藏号放在Web of Science核心合集中进行检索，设置好时间及来源库（❹--❼）
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Step 4：从WOS平台下载的2007年至今农科院ESI动植物科学的所有文章，可批量导入DDA
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问题6：分分钟出产业/行业/课题报告，以大规模天线阵列系统为例
做领域报告，选择Report->Technology report即可
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Step 1：专利数据导入DDA后，点击Report->Technology report（如❶），在弹出窗口中可设置用于分析的字段（如❷）后，点击OK。
❶
❷
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问题7：分分钟出机构绩效报告，以中国农业科学院ESI动植物科学论文为例
做机构绩效报告，选择Report->company report即可
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问题6：分分钟出本机构绩效报告，以中国农业科学院ESI动植物科学论文为例
Step 1：WOS核心合集数据导入DDA后，若做机构绩效报告，可在author affiliations（organization Only）字段中把中国农业科学院的不同变体清理并归一化。双击author affiliations（organization Only）字段后，查找到所有相关变体，替换成一种写法。具体做法可参考（问题8）和（问题9）
❶
❷
35
❸
❹
❺
❻
Step 2：点击导航栏Report->Company Report后（如❸ ），在弹出窗口中设置字段（如❹ ）。随后按照提示确定即可。当出现如❺所示窗口时，需要点击机构字段中的中国农科院机构名称（如❻），然后点击❺中的Continue。
需要注意的是：添加字段有一定灵活度，比如
o固定字段organization和Country，因为country的显示度大于organization，此次演示想从机构层面呈现更多内容，故在organization
下设置了国家、在Country中设置了机构。
o此外，Technology可设置为学科、期刊、关键词等
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DDA能分析什么数据？
DDA能分分钟出报告？
数据清理
数据可视化
操练DDA
01
02
03
04
问题8：机构清理。以中国农科院ESI动植物学论文为例，清理主要发文机构 问题9：已有词表的使用。比如，每两个月要重新统计某ESI学科的下属机构贡献度，之前建好的二级机构词表可以直接用 问题10：作者清理
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问题8：机构清理。以中国农科院ESI动植物学论文为例，清理主要发文机构
涉及到的主要功能：
o手动查找分组后建立词表（Refine->Group with Thesaurus->Thesaurus Using Groups） o把已有excel词表加工为DDA识别的词表（ Analyze->Run a Script->Utility-Make Thesaurus）
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问题8：机构清理。以中国农科院ESI动植物学论文为例，清理主要发文机构
关键步骤： 在机构全称字段中提取本机构的所有变体，单独成立一个新字段（目的：保证查找时，不会有其他机构噪声。比如搜物理学院时，不会命中合作机构中的物理学院）；然后在新字段中，清理二级机构。边清理，边汇总各二级机构变体在excel表中
具体步骤： Step 1：双击Author Affiliations (Full) 字段后，ctrl+F查找所有中国农科院的变体，可使用正则表达式同时添加Chinese Acad Agr Sci、Chinese Acad Agr、CAAS，然后Select All->Add to Group，命名组比如Chinese Acad Agr Sci后，所有查找的变体都添加到新建组中
❶
❷ ❸
40
Step 2：选中新建组Chinese Acad Agr Sci后，点击导航栏中Refine->Create Field from->Group Items。这样，新建字段中全部是中国农科院机构名称。
❹
❺
41
Step 3：在新建的中国农科院字段中，继续使用ctrl+F方式，清理二级机构。可按照记录数从高到低清理。建议：边清理边整理二级机构变体列表，供后续再利用。
❻
42 Step 4：如果将分组结果建立词表，方便后续再利用，有两种方式：
其一，导航栏中Refine->Group with Thesaurus->Thesaurus Using Groups，在弹出窗口选中使用的组，点击OK后，命名即可。
❼
❽
44 Step 5：如果将分组结果建立词表，方便后续再利用，有两种方式：
其二，边清理同时，在excel中整理一份二级机构的变体列表，请注意：可把同一机构的多个变体机构放在如下表的子字段中，主字段需同时注明。然后，需要把手头的excel表转换成DDA可识别的词表。具体方法，选择DDA导航栏Home->New Analysis->Import from Excel file导入该excel表，成功导入后会看到如⓬所示窗口。
主字段 子字段 植物保护研究所 Inst Plant Protect
蔬菜花卉研究所 Inst Vegetables & Flowers
蔬菜花卉研究所 Vegetable & Flower Inst
蔬菜花卉研究所 Dept Plant Protect
作物科学研究所 Inst Crop Sci
油料作物研究所 Oil Crops Res Inst
饲料研究所 Feed Res Inst
饲料研究所 Inst Feed Res
饲料研究所 Inst Feed Sci
饲料研究所 Key Lab Feed Biotechnol
水稻研究所 China Natl Rice Res Inst
水稻研究所 China Rice Res Inst
水稻研究所 Natl Rice Res Inst
茶叶研究所 Tea Res Inst
茶叶研究所 Inst Tea Res
茶叶研究所 Tea Res Insititute
北京畜牧兽医研究所 Inst Anim Sci
北京畜牧兽医研究所 State Key Lab Anim Nutr
北京畜牧兽医研究所 Beijing Inst Anim Husb & Vet Med
北京畜牧兽医研究所 Inst Beijing Anim Sci & Vet
北京畜牧兽医研究所 Coll Anim Sci & Technol
北京畜牧兽医研究所 Key Lab Farm Anim Genet Resources & Utilizat
生物技术研究所 Biotechnol Res Inst
❿
❿
❿
❿
❿
⓫
⓬
45
Step6：在该文件窗口，选择导航栏Analyze->Run a Script-> Utility- Make Thesaurus，如⓭。
在弹出窗口设置好主字段和子字段后点击OK（如⓮）。
⓭
⓮
46
Step 7：打开建好的该词表，默认是精确匹配（正则表达式是^ $），建议批量替换去掉，逻辑关系是“包含”
基于手头词表建的DDA识别的词表 逻辑关系：精确匹配
逻辑关系：包含
该词表在使用时，请注意在只包含农科院机构名称的字段中使用
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问题9：已有词表的使用。比如，每两个月要重新统计某ESI学科的下属机构贡献度，之前建好的二级机构词表可以直接用
已有词表的使用，有两种方式：
o以组的形式匹配（Refine->Group with Thesaurus->Group Using Thesaurus） o直接替换原始字段中的内容（Refine-> Thesaurus->Thesaurus）
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问题9：已有词表的使用。比如，每两个月要重新统计某ESI学科的下属机构贡献度，之前建好的二级机构词表可以直接用 请注意：手头词表如果只包括二级机构名称（没有一级机构、城市、邮编等信息），则需要创建只包括本机构名称的机构字段。已有词表的使用方法一：以组的形式
具体步骤： Step 1：把从WOS平台下载的新数据导入DDA后，双击Author Affiliations (Full) 字段后，ctrl+F查找所有中国农科院的变体，可使用正则表达式同时添加Chinese Acad Agr Sci、Chinese Acad Agr、CAAS，然后Select All->Add to Group，命名组比如Chinese Acad Agr Sci后，所有查找的变体都添加到新建组中
❶
❷ ❸
49
Step 2：选中新建组Chinese Acad Agr Sci后，点击导航栏中Refine->Create Field from->Group Items。这样，新建字段中全部是中国农科院机构名称。
❹
❺
50
❻
Step 3：在新建的只包括中国农科院机构名称的字段中（如❻），利用Refine->Group with Thesaurus->Group Using Thesaurus调取已有词表（如❼）以组形式进行匹配；
Step 4：在弹出窗口中，可选择匹配当前整个字段或其中的某个组（如❽），然后Next；
❼
❽
❾
51
以组形式匹配词表的好处：
方便检查匹配结果的准确性，并方便查找其他未包含变体，利于后续词表的修改。词表修改的话，可直接在系统文件中打开词表，添加即可
Step 5：在弹出窗口中，通过Browse添加已有词表，然后Next（如❿-⓫）；
默认为以组的形式来体现，点击finish（如⓬）后，可以看到利用已有词表直接匹配出包含各二级机构的机构名称。
❿
⓫
⓬
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问题9：已有词表的使用。比如，每两个月要重新统计某ESI学科的下属机构贡献度，之前建好的二级机构词表可以直接用
已有词表的使用，有两种方式：
o以组的形式匹配（Refine->Group with Thesaurus->Group Using Thesaurus） o直接替换原始字段中的内容（Refine-> Thesaurus->Thesaurus）
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问题9：已有词表的使用。比如，每两个月要重新统计某ESI学科的下属机构贡献度，之前建好的二级机构词表可以直接用 关键步骤：手头词表如果只包括二级机构名称（没有一级机构、城市、邮编等信息），则需要创建只包括本机构名称的机构字段。已有词表的使用方法二：直接替换字段里的内容
具体步骤： Step 1：把从WOS平台下载的新数据导入DDA后，双击Author Affiliations (Full) 字段后，ctrl+F查找所有中国农科院的变体，可使用正则表达式同时添加Chinese Acad Agr Sci、Chinese Acad Agr、CAAS，然后Select All->Add to Group，命名组比如Chinese Acad Agr Sci后，所有查找的变体都添加到新建组中
❶
❷ ❸
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Step 2：选中新建组Chinese Acad Agr Sci后，点击导航栏中Refine->Create Field from->Group Items。这样，新建字段中全部是中国农科院机构名称。
❹
❺
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Step 3：在新建的只包括中国农科院机构名称的字段中（如❻），利用Refine-> Thesaurus->Thesaurus调取已有词表（如❼）直接替换本字段中的内容；
❻
❼
❽
❾
Step 4：在弹出窗口中，可选择待匹配的字段（如❽，
一般默认是当前字段），右侧选择要使用的词表（如❾），然后点击右下角Use；
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Step 5：这种方式直接替换字段中的文本内容。因为此次只清理了部分机构，所以可以看到下方还有一些原始机构信息
用词表直接匹配的好处：可直接用来作图。
比如选中清理之后的文本内容后（如❿），点击导航栏Report->Pie Chart后（如⓫），可视化图如⓬
❿
⓫
⓬
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问题10：作者清理
涉及到的主要功能： 自动清理（Refine->list cleanup）
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问题10：作者清理
❶
作者清理可使用自动清理功能。DDA有多种内置的自动化匹配词表，可自动清理机构、作者、文本词等。
具体步骤： Step 1：把从WOS平台下载的新数据导入DDA后，双击Author (Full Name) 字段后，点击Refine->List Cleanup->List Cleanup
❷
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问题10：作者清理
Step 2：利用DDA自带的词表自动清理，左侧可选择待清理字段（默认是当前字段），右侧可添加使用的词表类型（有作者、机构、文本三种类型匹配规则。 ❹用于匹配文本词， ❺用于匹配机构，其余用于匹配作者。同一种类型下有多种匹配规则，差别在于匹配的精确度不同）。这里，自动清理作者，选择❻后，点击有下方Use。
❸
❹
❺
❻
60
问题10：作者清理 Step 3：默认弹出窗口显示的是DDA自动清理后的项目列表（即“已合并项” ❼），可以人工复检系统清理的是否准确。此外，请注意：右侧窗口中还有“全部项”（❽）和“自定义项集合”（❾）两个入口。
o全部项：呈现的是该字段下的所有内容； o已合并项：是DDA自动清理后的项目列表，如果要修改其中某项内容，比如将Wen,X从Xie,Wen中移除（❿），则将鼠标放在Wen,X位置，点击右键，选择“移除组内子项”即可； o自定义项集合：如果想搜索该字段中包含某个词的所有项，则可使用自定义项集合
❿
❼
❽
❾
Step 4：自动清理、人工复检之后，点击Accept。如果需要保存清理之后的词表，则选择Save as Thesaurus。
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DDA能分析什么数据？
DDA能分分钟出报告？
数据清理
数据可视化
操练DDA
01
02
03
04
问题 底层数据及相应的可视化功能
问题11：如何综合分析两个指标，比如各国家的专利申请趋势（国家+申请年）、对标团队的研究差异（团队+关键词）
共现矩阵 Matrix Viever Bubble chart
问题12：某领域的交叉性研究 自相关矩阵 Matrix Viever Cluster Map
问题13：某领域研究相似的机构，看竞合态势 互相关矩阵 Matrix Viever
62
问题11：如何综合分析两个指标，比如各国家的专利申请趋势（国家+申请年）、各国家在全球的专利布局、对标团队的研究差异
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四支科研团队各自关注的科研领域
如何呈现对标团队的研究差异？
对标的四个团队： o中国农业科学院 o美国亚利桑那大学 o美国农业部农业研究局 o中国科学院动物研究所 数据来源：SCI
64 如何呈现对标团队的研究差异？
关键步骤：将对标团队的数据分别标引好后，融合在一个文件中，然后用共现矩阵解决
具体步骤： Step 1：将对标团队的数据在同一个窗口打开（如❶ ），用入藏号分别标引好。用入藏号标引比如❷ ，双击Arizon univ文件中入藏号后，把所有入藏号添加到Arizon组中，同样方法，其他每个团队的入藏号分别添加组。
❶四个团队的数据分别打开，但在同一窗口呈现
❷
65
Step 2：使用Refine->Dataset Fusion把四个团队的文件融合在一起（如❸ ）。一次操作最多整合两个文件，四个团队文件需要经过三次Dataset Fusion。
❸
❹
❺
❻ ❼
Step 3：在弹出窗口左侧数据集1中，如❹选择待导入文件后，点击❺ Add All Fields；同样方法，在数据集2（如❻ ）的位置添加另一个文件后，Add All Fields。这样，两个文件的所有内容被放入到新的数据集中（如❼ ），点击OK后会生成一个新的DDA文件，该文件中包含了Arizon和CAAS。同样方法，将其他文件整合在一起。
66
Step 4：打开整合了四个团队的文件，双击入藏号字段后会发现有四个组（如❽ ），这是后续识别四个团队的标识。
❽
Step 5：因为呈现四个团队的研究内容，需要以
四个团队为单位而不是入藏号，所以，需要点击Refine->Create Field From->Group Names后，选中四个团队（如❿ ），来处理成如⓫所示样式。
❾ ❿
⓫
67
⓬
Step 6：点击导航栏Analyze->Matrix后（如⓬ ），在弹出窗口选择Co-occurrence（如⓭ ），设置好行和列，比如行选择WOS学科、列选择通过上述Step 5创建的字段后，点击ok，就得到如⓮所示的团队比较矩阵。
⓭ ⓮
68
请注意，如果要对矩阵进行可视化，需要适当减少所选字段的条目。比如四个团队涉及到的WOS分类有30个，
全部呈现可读性会比较差，所以，最好以在字段中建组的方式减少可视化呈现条目。比如下图示例中在做共现矩阵前在Web of Science Category字段中已成立了一个组，提取了发文量≥4篇的学科。做共现矩阵时，可选择WOS分类下的这个组（如⓯ ）和四个团队单独创建共现矩阵
⓯
69
Step 6：建好矩阵后，在当前矩阵页面，点击Report->Matrix Viewer （如⓰）后，在弹出窗口中，选择Columns后（如⓱ ），可见如右图所示。
⓰
⓱
70
节点：只显示发文量≥50篇
自相关强度：只显示≥0.15
工程、环境科学与生态、水资源、海洋和淡水生物、渔业
工程、能源与燃料、生物技术与应用微生物、微生物、生物化学和分子生物学、农业、食品科学与技术
地学、气象和大气科学
问题12：某领域的交叉性研究
底层数据及相应的可视化功能
自相关矩阵 Matrix Viever 或Cluster Map
自然水体污染课题的学科交叉性
71 问题12：某领域的交叉性研究
关键步骤：选好要呈现的字段后（比如WOS分类或研究方向），提取有代表性条目（比如发文量多的学科）作为可视化代表使用自相关矩阵呈现，然后matrix viewer或cluster Map进行可视化。
具体步骤： Step 1：双击Research Area后，提取发文量≥40篇的学科建组（如❶ ），点击Analyze->Matrix后，选择Autocorrelation，行和列都选择Research Area字段中之前建好的组后，点击OK。
❶
❷ ❸
❹
72
Step 2：建好的矩阵，每行可以单独双击进行升序或者降序排列，数值约高代表交叉性越强（如❺ ）； Step 3：可点击Report->Matrix Viewer进行可视化（如❻ ）。
❺
❻
73
Step 4：用matrix viewer做出的图，可以调整图中节点的位置、显示的节点数量（如❼）及关系强度大小（如❽ ）。 图中点击Engineering后，可以看到与其存在学科交叉的学科，连线越粗表示交叉越显著。
❽ ❼
74
或者也可以点击Report->Cluster Map（如❾ ）来呈现自相关矩阵，在弹出窗口中选择要可视化矩阵的字段，比如还是刚才的Research Area，并选择其中的组（如❿）。
❾
❿
75
Report->Cluster Map是社会网络图。点击下图Environmental Sciences & Ecology后，849篇文章是本学科文章，没有出现在当前显示节点的其他学科中。连线另一头的694代表在它自身1687篇文章中，有694篇是和water resources交叉研究。
76
问题13：某领域的相似机构
底层数据及相应的可视化功能
互相关矩阵 Matrix Viever
专利量≥150件的专利权人 互相关矩阵
注塑机领域技术布局比较接近的专利权人
77 问题13：某领域的相似机构 关键步骤：互相关矩阵呈现有代表性内容
具体步骤： Step 1：双击专利权人字段后，提取发文量≥15篇的条目建组（如❶ ），点击Analyze->Matrix后，选择Cross-Correlation，行和列都选择专利权人字段中之前建好的组（如❹ ），右侧添加对比标准，比如IPCI、CPC、关键词等（如❺ ），点击OK。
❶
❷
❸
❹
❺
78
Step 2：建好的矩阵，每行可以单独双击进行升序或者降序排列，数值越高代表相似度越高（如❻ ）； Step 3：可点击Report->Matrix Viewer进行可视化（如❼ ）。
❻
❼
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Step 4：互相关矩阵可视化后的图，其中和三星布局比较接近的有阿尔卡特朗讯、华为、东南大学等
80
DDA能分析什么数据？
DDA能分分钟出报告？
数据清理
数据可视化
操练DDA
01
02
03
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01 DDA能分析什么数据？ 问题1：DDA能分析什么数据及数据导入方法 问题2：DDA如何切换到中文界面 问题3：DDA过滤器的编辑及使用，以万方为例 02 DDA能分分钟出报告 问题4：如何从DI平台下载数据供DDA分析 问题5：如何从WOS平台下载数据供DDA分析 问题6：分分钟出机构绩效报告（所、学院、重点实验室、团队等） 问题7：分分钟出产业/行业/课题报告 03 数据清理 问题8：机构清理。以中国农科院ESI动植物学论文为例，清理主要发文机构 问题9：已有词表的使用。比如，每两个月要重新统计某ESI学科的下属机构贡献度，之前建好的二级机构词表可以直接用 问题10：作者清理 04 数据可视化 问题11：如何综合分析两个指标，比如各国家的专利申请趋势（国家+申请年）、对标团队的研究差异（团队+关键词） 问题12：某领域的交叉性研究 问题13：某领域研究相似的机构，看竞合态势
科睿唯安网络交流研讨
课程内容 主讲人 课程回看链接
模块一 产业/行业分析 专题1：专利篇 郭溪川 副研究馆员 中国农业科学院 https://clarivate.com.cn/e-
clarivate/wos_information_1.htm 专题2：论文篇 卢垚 博士 中国农业科学院
模块二 竞争情报 专题1：专利竞争情报分析方法及流程 王琦 博士 科睿唯安
https://clarivate.com.cn/e-clarivate/wos_information_2.htm 专题2：专利分析的SMART策略
陈大明 副主任 中科院上海科技查新咨询中心/产业与技术情报研究中心
模块三 DI和DDA操练起来！
专题1：操练DI ——由木->林->森的在线专利分析平台
马丽娜 产品解决方案专家 科睿唯安 课程结束后，课件和视频会更新到科睿唯安在线学院（https://clarivate.com.cn/e-clarivate/wos_library.htm ）->“网络情报班”模块下
专题2：操练DDA ——分分钟做份分析报告
张丹丹 博士 科睿唯安
科睿唯安 北京市海淀区科学院南路2号
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