数据治理论文发表期刊

学术堂整理了一份在核心期刊上发表论文的技巧,供大家参考:1、投稿要对路每个刊物都有自己的办刊方针以及刊文方向.在投稿之前必须做到心中有数,首先要了解刊物的发文方向,如果刊物是社科类的期刊,那么你发数学、物理、生物这些就有点不太合适了.其次还要了解刊物的出版周期,出版周期有双月刊、季刊、月刊……有的作者可能认为出版周期是小事,是编辑部的事情,跟我们投稿有什么关系呢?这样想就打错特错了,出版周期越长说明文章见刊的时间越长,文章的录用率可能会更低一些,如果是评职称用的话,一定要参考一下出版周期,这决定了你的准备时间.再次,了解刊物的栏目.栏目决定了刊物的发文方向,一般有两种情况:一、栏目是固定不变的.那么你在发文章的时候就可以根据栏目去投稿了,比较有针对性.二、栏目是变动的,比如说今年是建国七十周年,大部分刊物会出建国的专栏,你可以根据这个栏目进行专项写稿.变动的栏目一般都在年初的时候再刊物上做一个预告,如果你有意向投稿,一定要去关注一下,避免写出来的稿件与刊物方向不符,导致退稿.最后,在投寄时最好在信封上注明栏目名称,以便于编辑人员及时准确地处理稿件.2、注意把握时机教研论文按时效性大体可分为两类:一类时效性强,与教学进度配合(例如《中学化学教学参考》的新教材教学参考,各种同步练习等),另一类时效性不强,与教学进度无关.后者什么时候投稿都行,而前者必须掌握一定的提前量,到底提前多长时间投稿,一般报刊都会通过报刊启示提醒读者和作者.正常情况下,如果报刊没有规定,与教学进度配合的稿件,双月刊、月刊应提前4-6个月.总的说来,新闻类稿件越及时越好,报刊发行周期越短,提前量相应要小些.论文发表就像是新闻报道,越新的选题越近的时间越容易被录用.但是学术期刊毕竟不是"日报",就出版周期而言,滞后性太强,你投稿的时候还是一个热点,等到出刊的时候可能已经没有话题度了.3、注意格式要规范现在大部分都是邮箱投稿,需要形成电子版文档,建议投稿之前先观察一下刊物的排版习惯,最好能够将格式调整成刊物的标准格式.如果刊物没有提供参考格式,也一定要整理一下,最起码要美观、可读.编辑部每天都会收到大量的稿件,如果每一篇文章格式都是乱的,极不方便编辑审稿,如此一来,被退稿也是很常见的.建议一定要规范格式,另外如果有基金一定要带上,提高录用率.当然,这些并不是投稿被录用的决定性因素.关键还是要看稿件的质量,提高命中率的根本还在于稿件质量.4、适当控制字数不同的刊物,对论文字数的要求不同,而且差别很大,有的喜欢长篇大论,有的喜欢短小精悍,投稿时应对各刊物发表的文章进行研究,总结归纳出一些规律,这样投稿才有针对性.一般说来,寄给报刊发表的文章,应尽量短些,选题最好小一点,内容实用些,可操作一些,让别人看了能受到启发教育或拿过来就可以用;而参加评选的论文,理论性应强些,选题可稍大点,字数亦应适当多一些,这样才能将问题说清说透.通常组织论文评选的部门下通知或发启示时,对论文选题、格式、字数都有明确要求,撰写时应充分注意,如果没有要求,笔者以为参加评选的论文字数以3000- 5000字为宜,一般不要少于3000字,也不要多于7000字,根据选题只要论述清楚了就行,不必把过多的注意力放在字数多少上.不论哪类文章,在控制字数的同时应十分注意文章的科学性和可读性.所谓科学性是指文章的观点不能出错,引用的论据资料应准确无误,论证过程应经得住推敲;所谓可读性主要是指文字表述要让人喜闻乐读,一看题目就想看内容,一看内容就让人爱不释手,非一口气读完不可,当然这不是一日之功,需要长时间磨炼,文字功底是练出来的.5、讲究投稿策略刚开始投稿的人,将稿子投出后总希望尽快得到编辑部的回音.事实上,由于编辑部每天要处理的稿件无以数计,所以,不少刊物收到稿件后常常连收稿通知都懒得发,这挫伤了不少作者的积极性.还有个别刊物大量地照顾"关系稿件",眼睛只盯住几个"名人",结果使很多新人退避三舍.但应该承认,任何刊物都会考虑自己的信誉,真正有生命力的刊物在用稿上一定会坚持认稿不认人的原则,只要稿件对路时机合适,质量属于上乘之作,任何编辑部都没有舍优求次的道理.

一、文章质量要符合发表的基本要求文章的质量是一个很抽象的东西，但也有一个大致通用的标准，即，观点正确，文字通畅，逻辑严密，结构合理，结论有创新，等等。如果您有了这样的文章，就可以进行下一步投稿的事情了。但是，由于我国学术界的特殊情况，文章质量达到发表的要求并不是太难的事情，或者经过我们的修改就可以发表。关于质量，可以参考日本质量专家的话，质量的核心是实用性。二、文章的选题要符合刊物的定位，不能乱投稿大家都知道，每一个刊物或者杂志都有自己特定的宗旨、栏目和专业定位，投稿前必须先对此进行了解，弄清楚目标杂志是哪个方面的。还要搞清是季刊、双月刊、月刊还是半月刊、周刊，这直接影响您的稿件发表的速度。三、文章格式要规范，还需控制字数学术性期刊的格式是非常严格的，论文的格式可以参照你所投刊物的要求去做。至于字数，因为很多刊物是按计空格字数收费的，所以，您要根据需要确定文章的字数，省得花冤枉钱。比如，高校评中级职称一般3500字就可以了，社会上评高级会计师、高级工程师等，3000字以上即可。还要注意，如果文章有图表，则要适当增加版面。四、提前投稿，尽量提前2—3个月投稿一般的学术刊物，从接收稿件到样刊出来，需要2-3个月。如果是核心刊物，则需要半年，或许更长时间。虽然最近几年，有很多刊物变成了月刊、半月刊，甚至旬刊，但还是提前准备为好。投稿云平台就是一个可靠的服务平台

论文范文是指论文写作参考方面的范文，主要涉及到论文写作规范、论文格式要求、论文内容要求、不同的学校要求不同，但基本都是细微的差别，总体基本都相似。由于论文范文本身的内容和性质不同，研究领域、对象、方法、表现方式不同，因此，论文范文就有不同的分类方法。论文范文分为专题型、论辩型、综述型和综合型四大类。论文范文是指论文写作参考方面的范文，主要涉及到论文写作规范、论文格式要求、论文内容要求、不同的学校要求不同，但基本都是细微的差别，总体基本都相似。为了探讨和掌握论文的写作规律和特点，需要对论文范文进行分类。由于论文范文本身的内容和性质不同，研究领域、对象、方法、表现方式不同，因此，论文范文就有不同的分类方法。按内容性质和研究方法的不同可以把论文范文分为理论性论文范文、实验性论文范文、描述性论文范文和设计性论文范文。按议论的性质不同：可以把论文范文分为立论文范文和、驳论文范文。立论性的论文范文是指从正面阐述论证自己的观点和主张。一篇论文侧重于以立论为主，就属于立论性论文范文。立论文要求论点鲜明，论据充分，论证严密，以理和事实服人。驳论性论文范文是指通过反驳别人的论点来树立自己的论点和主张。如果论文范文侧重于以驳论为主，批驳某些错误的观点、见解、理论，就属于驳论性论文范文。驳论文范文除按立论文对论点、论据、论证的要求以外，还要求针锋相对，据理力争。

1、投稿原则欢迎任何领域、任何国家、任何行业人士投稿。（不可包含任何政治议题或破坏国家主权的内容）本期刊分为《元域宙-理论》何《元域宙-实践》。2、实行会员制无论是科研界、工业界、服务界、直播精英、家庭自主生活人士等等，都可以免费申请成为本期刊会员，遵守本期刊的发表原则以及规定。会员之间的交流互动与本期刊无关。成为会员步骤：（1）提交申请意愿登录以下任意管道或通过本期刊任一学术编委提交申请：·《Metaverse》期刊官网：https://site-5431064-4471-7831.mystrikingly.com/·承办出版社YipChing Publishing House Limited（HKSAR)官网：https://site-5431064-9723-4795.mystrikingly.com/·投稿与学术秘书邮箱： / （2）接收邮件，填写会员信息，签署会员遵守协议（3）期刊编辑部审核会员信息（4）期刊发送会员编号，接收邮件（5）通过邮箱或官网投稿（观点、政策、学术论文、创新发明等），请附带会员编号3、稿件形式学术期刊：8000字左右，图表分析、程序设计代码、参考文献等字数不限制。观点：300字以内，简明扼要能表达自我观点。政策：包括提案在内5000字左右，图表分析、程序设计代码、参考文献等字数不限制。·投稿与学术秘书邮箱： / 、稿件主题1.元域宙总体构架；2.元宇宙的域治理；3.元域宙的资信体系；4.元域（宇）宙金融基础设施；5元域宙的信息化基础设施；6.教育元宇宙（元育宙）；7.创新元宇宙；8.工匠元宇宙；9.认知（出版、自治）元宇宙；10.智库元宇宙的域治理；11.元宇宙的道德生态体验；5、稿件参考内容应用场景研究1、新兴零售业电子商务解决方案利用云服务处理流量波动问题，扩展业务运营、降低成本2、电商直播迅速简捷设定全方位实时购物平台3、新零售解决方案新零售时代下，实现传统零售业转型4、零售业大资料咨询服务协助零售商迅速规划数码化旅程5、全局资料中台专为大数据建设、管理及应用的全局解决方案6、网上商店专用云端 POS 和远程支付解决方案所有操作集中于同一云端 POS 系统之中7、对话式 AI 服务全管道内置 AI 人工智能驱动、拟人化、多语言对话的聊天机械人8、金融服务云端金融科技为云端商家提升客户满意度9、金融科技数据库解决方案善用专为金融科技而设的云端原生数据库解决方案10、数码信贷透过大数据及人工智能减低信贷与诈风险11、外汇建立快捷且安全的全球外汇平台12、媒体电商直播迅速简捷设定全方位实时购物平台13、体育赛事与盛会现场直播在互联网上流畅直播体育赛事与盛会，与全球观众同步14、农场远程建设将内部算图农场连接云端15、个人化内容推荐建构探索服务，有助客户寻找最适合的内容16、媒体存盘保障您的媒体存盘17、游戏解决方案针对页游、手游等不同场景根据业务需求弹性伸缩的游戏解决方案18、游戏专用云端数据库解决方案19、网上教育迅速建构网上教育平台，专为遥距教学而设的加速全球联网方案，在教学系统与遥距学生之间建立快速稳定的环球网络联机20、电信云端电讯解决方案，透过统一数据驱动平台，全程提供贯彻始终的客户服务21、电讯商适用的超级应用程序建构全方位电讯与数码生活风格平台22、内部公用云端符合数据保护法规，极致提升利润23、为各国电讯公司而设的客户互动平台提供多渠道流畅客户体验24、医疗保健与生命科学CT 影像分析，缩短 CT 影像分析时间，弹性高效能运算加速药物与疫苗研发，全基因组定序分析，提升病毒扫描及侦测效率，疫症预测，对疫症进行预测25、用智慧技术数字化运动赛事，降低成本的人工智能体育赛事直播服务，专业的广播转码与讯号分发管理服务，智能互动赛事指南

数据治理论文投稿期刊

数据治理是一项管理数据的全方位过程，它涉及到数据的定义、分类、质量、安全、使用和维护等方面。随着数字化时代的到来，数据已经成为了企业成长的核心竞争力之一，而数据治理则是保障这一竞争力的重要保障。首先，数据治理需要定义数据的含义和分类。对于同一种数据，不同的团队和部门可能会有不同的定义和分类方式。因此，明确数据定义和分类，能够消除误解和沟通障碍。其次，数据治理需要确保数据质量。数据质量不佳会导致企业决策的偏差和效率降低。数据治理需要确保数据准确、完整且有价值，以确保最佳效益。另外，安全是数据治理的一个非常重要的方面。在数字时代，数据安全面临各种风险，包括黑客入侵、病毒攻击和数据丢失等等。通过建立严格的数据安全规则和权限管理，数据治理能够降低这些风险并提升数据安全性。最后，数据治理还需要确保正常使用和维护。数据的持续增长和变化可能会导致数据架构变得混乱，而数据治理可以确保数据的规范化，以方便维护和查询。总之，数据治理是一项全方位的数据管理过程，它不仅仅关乎对数据的定义、分类、质量、安全和维护等方面的管理，而且需要整合技术、流程和人员资源，以确保数据的规范化运作，从而提升企业的竞争力。

来自德勤咨询：德勤Deloitte

上期文章，我们从顶层设计的视角，解读了银行如何在数据治理整体架构下制定数据战略并设计组织架构。有道是“不立规矩，无以成方圆”，对于一家金融机构，顶层设计的落地与实现，需要通过建章立制来指导和规范数据治理各项日常工作的开展，从而达到数据质量真正有效提升，并最终使得数据赋能企业的发展。

本期，我们将聚焦数据治理建章立制工作，通过“明确组织职责”、“构建制度体系”与“持续运行优化”三个步骤，介绍如何结合银行业金融机构的数据管理现状，搭建数据治理制度体系，激活各参与方的数据治理工作，形成常态化、科学化管理机制。通过制度运行阶段的持续优化，使银行能够不断与时俱进，响应内外部的管理要求，助推自身数字化变革。

数据治理的顶层设计，明确了数据治理的归口管理部门。而推动数据治理工作在全行的落地生根，离不开银行各参与方的协同与配合。明晰各参与方的职责，理顺银行各部门间、各级机构间工作的协同关系，梳理数据治理领域各主要板块的管理流程，是构建制度体系的基础。

数据治理领域的协同工作，涉及银行前、中、后台众多部门，在数据治理归口部门的统筹下，各参与方依托各自部门的专业能力与数据管辖权，协同配合归口部门，开展数据治理工作。

其中，业务与职能部门，作为各自部门数据的所有者和负责人，在源头上接触一手数据，熟悉数据属性和内涵，是银行数据的“业务管家”，协同承担数据标准制定、数据质量管理与数据分析应用职责。而IT部门则负责建立、完善、维护企业的数据架构，建立专业的数据管理平台与工具，承担数据管理的技术支撑和信息安全职责，是内部数据的搬运者、维护者或加工者，负责支撑数据的分析和应用，是银行数据的“技术管家”。

“指引”要求银行的数据治理体系覆盖所有的分支机构与附属机构，这意味着数据治理工作必须自上而下，从总行或母行全面覆盖到各个分行、支行、附属公司、甚至境外机构。从这个角度出发，对银行而言，总行不再单单扮演银行的总部去实施数据治理工作，同时也应定位于集团母行、母公司，去从集团的角度推动数据治理工作。所以，应该建立总行（母公司）与分支机构、附属公司之间的数据管理的沟通渠道，针对属地管理及不同附属公司的不同要求，采用“一体化”与“个性化”的管理策略，推动数据治理工作全方位开展。

➤一体化：各分支机构与附属公司应对自身数据负责。根据总行数据治理工作的统一要求，承担自身数据产生、存储等各环节的数据质量控制与数据安全保护等职责。由总行发现的质量等问题，涉及分支机构与附属公司的，应由该机构自身承担整改责任。以BCBS239（国内称RDA-Risk data aggregation）为例，在推动全球系统重要性银行满足有效风险数据加总和风险报告的原则中，要求母公司应统筹的推进集团范围内的数据治理工作，以此保障集团能够收集加总跨国家、跨业态的不同机构内的风险数据，用于分析决策或监管报送。

➤个性化：面向不同的属地法规要求，银行应制定相应的数据管理策略。以GDPR为例，中资银行如在欧盟境内设立有分支机构，该分支机构将被作为责任主体来强制执行GDPR（General Data Protection Regulation 通用数据保护条例）法律要求。有鉴于此，银行需在现有数据治理体系的基础上，优化个人数据隐私保护等管理内容，满足GDPR的要求。

第十八条银行业金融机构应当制定全面科学有效的数据管理制度，包括但不限于组织管理、部门职责、协调机制、安全管控、系统保障、监督检查和数据质量控制等方面。

第二十五条银行业金融机构应当加强数据资料统一管理，建立全面严密的管理流程、归档制度，明确存档交接、口径梳理等要求，保证数据可比性。

第三十三条银行业金融机构应当建立数据质量现场检查制度，定期组织实施，原则上不低于每年一次，对重大问题要按照既定的报告路径提交，并按流程实施整改。

第三十七条银行业金融机构应当建立监管数据质量管控制度，包括但不限于：关键监管指标数据质量承诺、数据异常变动分析和报告、重大差错通报以及问责等。。

——《银行业金融机构数据治理指引》

构建银行数据治理制度体系，首先应符合银行的数据战略，其次应充分结合数据治理组织架构与管理现状，体现、贯彻和落实数据治理顶层设计要求，逐步将数据治理体系纳入全行的管理实践中。

根据数据管理的层次和授权决策次序，数据治理制度体系框架分为章程、专项办法、工作细则三级梯次，该框架标准化地规定数据管理的具体领域、各个数据管理领域内的目标、遵循的行动原则、需完成的明确任务、实行的工作方式、采取的一般步骤和具体措施等。

《数据治理章程》是银行最高层次的数据治理政策，是为指导全行数据治理、管理活动和防范数据风险的基础性政策，是建立和完善数据体系所必须遵循的基本原则和纲领，是确保数据治理工作得以有效开展，支撑各数据管理专项领域进行质量管理和最终应用的基本准则。

《数据治理章程》具体包含数据治理总则、管理范围、组织架构、专项规定、问题处理机制与相应的附则或附件。章程贯穿数据和信息的创造、传输、整合、安全、质量和应用的全过程，数据治理专项办法和细则，都应在符合《数据治理章程》原则和纲领的基础上制定。

数据治理工作涵盖内容广泛，涉及专业领域众多。银行需在《数据治理章程》的指引下，依托数据治理原则与组织架构职责，根据数据治理各专项领域的工作特点，制定各专项领域的管理办法，用来指导各项工作在全行的有序开展。

数据治理专项办法上承《数据治理章程》，下接工作细则，包含该专项工作的总则、工作内容与范围、组织架构与职责，定义了该专项工作下的主要工作任务。

以各专项管理办法为基础，进一步细化至各项工作的操作流程。通过各项流程细则的制定，将顶层设计贯穿至数据治理的日常工作之中，打通了数据治理在执行操作层面的“最后一公里”，指导一线工作人员按照规范化流程开展数据治理工作，为全行数据治理和提升奠定基础。

数据治理工作覆盖范围广泛，与业务运营、IT管理、信息安全等多个领域密切相关。在构建数据治理工作体系时，需厘清数据治理各专项领域的工作内容，划定工作范围，并明确数据治理工作与各相关工作的内涵差异和职责边界。落实到制度文本与流程细则，需确保数据治理制度体系整体内容的完整性，以及与各周边相关工作能有效衔接。

银行业金融机构应当根据监管要求和实际需要，持续评价更新数据管理制度。

第十九条银行业金融机构应当制定与监管数据相关的监管统计管理制度和业务制度，及时发布并定期评价和更新，报银行业监督管理机构备案。制度出现重大变化的，应当及时向银行业监督管理机构报告。

——《银行业金融机构数据治理指引》

随着银行数字化能力的日新月异，银行间数据资产应用能力的较量愈发白热化，但决定其数据资产价值能否放大的根本，在于是否拥有科学的数据管理体系支撑。与此同时，各类数据相关监管要求也在不断深入，正所谓“数据治理没有完成时”，对银行而言，数字化转型的进程，以及数据资产的增值，有赖于数据治理这一项长期持续性的工作。以制度体系作为基石，需要定期开展“体检”工作，确保其运行得益，与时俱进。

➤定期自查，分析制度体系运作情况

通过开展数据制度体系自查工作（如制度定期评估或内控评价工作），分析数据治理各项管理流程的运转情况，定期评估运作效果，识别运转不畅、效率低下的流程节点和原因，并予以解决和优化。

随着数据管控平台的普及，众多银行已开始将标准管理、质量检核、问题分发等流程纳入数据管控平台进入统一管理。通过数字化、智能化的方式，提升数据治理整体工作实效，也有助于银行及时发现流程运转过程中遇到的问题，帮助银行优化数据治理管理体系。

➤与时俱进，确保制度体系的前沿性

银行应结合数据治理的日常宣贯工作，掌握金融科技与监管科技的前沿动向，结合监管要求与行内自身情况，不断优化行内数据治理工作的技术能力与运行效果，并通过制度流程加以固化，确保数据治理工作的持续发展。

数据治理制度体系的形成，是对银行整体制度体系的补充与完善。规范的制度体系是数据治理这棵参天大树生长的土壤与养分，在它的滋养下，数据治理的持续发展与深入便“有法可依，有章可循”。本文作为数据治理系列文章的第三期，探讨了如何通过建立制度体系，激活工作机制，推动数据治理体系的长效和良性运转，下一期我们将从考核体系的建立，数据管理奖惩机制的有效运行来进一步保障银行数据治理体系的落地运行。

数据管理类期刊投稿

论文发表是衡量作者学术水平的重要标准之一,它常常与申请职称、保研、取得论文答辩资格、申报科研项目等挂钩,那么管理学专业论文该如何发表呢?如何能在众多竞争对象中获得编辑青睐呢?学术堂整理了一些"管理学论文发表技巧",帮助大家快速、成功完成发表事宜.一、管理学论文发表的途径:发表论文的途径有很多种,这里介绍最重要的三种:1、在导师指导下的科研项目成果如果你和导师关系比较好,导师比较厉害,你可能会在他的指导下完成一些实验或者是课题的研究(一般都是导师手上的科研项目),但前提是,你自己得有一定的科研或者学术能力,能帮助导师完成一些资料的收集,数据的分析等.一般这种情况下,研究获得一定成果之后,你可能和导师共同发表文章.2、独立写作,直接在网站或者邮箱投稿可以针对管理学专业内的一些热点、难点写一些文章进行投稿,正规的期刊一般都有自己的官方网站和投稿邮箱,你可以通过在线投稿或者邮箱发送的方式,中国知网首页上有作者投稿一栏,根据自己的专业和论文方向,搜索相关期刊的网站链接即可.3、参加学术论坛的征文活动,文章被收录一些学术氛围浓厚的大学经常会举办一些学术论坛,并且面向高校师生征集相关稿件,你可以关注浏览各大高校的网站,也可以直接在百度上搜索相关新闻和公告,按照要求写,如果有幸你的文章被大会收录到论文集,那么你的文章就可以免费发表了.二、如何正确选择期刊杂志?1、看期刊是否正规合法无论选择哪本期刊,都要首先确认自己要投稿的期刊是否正规合法,建议大家亲自去国家新闻出版总署查看一下,能查询到的为正规期刊,反之为假刊,发表无效.2、看期刊级别是否合适对评职称的人来说,期刊级别是非常重要的问题,期刊级别的高低限制着你评职称的等级,如果评初、中级职称,省级期刊就可以;如果是评高级职称,则必须是国家级期刊!在期刊级别这点上,大家一定要注意看单位的要求,有些单位会要求核心级的期刊,那么大家在选择发表论文的期刊时就要注意了.3、看期刊收稿方向是否符合每本期刊都有自己的研究领域,有自己的侧重点,选择一本符合你论文发表方向的期刊,能够确保文章快速通过审核,也更能证明你论文的学术价值.三、管理学论文发表注意事项.1、审稿周期即期刊编辑部对论文的内容和类别进行审核、确定能否发表所需的时间.评职称也好,大学生发表论文也好,都是有时间要求的,所以大家必须看你所选择的期刊是否能够及时见刊,审稿周期太长的不建议选择.2、录用通知和版面费部分期刊在决定用稿后会出具一个盖有编辑部公章的录用通知,告知用稿及刊发在哪一期上;版面费就是部分刊物在发表稿件时所收取的费用,也有一些期刊给予作者一定稿酬.所以看见版面费不要觉得是子,仔细核实,确认后及时支付版面费,期刊才会安排出刊.3、第一作者第一作者很重要,在科研论文、专利、调研报告等创新性作品的署名中,对于多个作者共同完成的情况,对作品贡献最大的人通常署名在最前面.特别对于科研论文的署名,各期刊都有更细致的规定;而当论文署名用于职称评定时,第一作者的分量显然比第二、第三作者要重,而比单独署名的要轻.以上就是"管理学论文发表技巧"的全部内容,希望大家可以细读发表注意事项,避免一些发表失效的情况发生.

给您推荐一个自助投稿网站——万维书刊，上面的刊物非常全，包括各类的刊物，期刊简介、电子邮箱基本都有，并且大多还能连接登录他们的官方网站。此投稿网用着很方便，过去看看吧！此投稿网的特点：自助投稿、非中介、高校教师创办、免费、直接投稿编辑部、可以收藏期刊、保存投稿记录、期刊点评、连接期刊官网等，功能齐全。每个刊物的电子邮箱都来自官网或者知网、万方等权威网站。请收藏并且介绍给同学们吧，让他们投稿时也省一份心！祝投稿顺利！心情愉快！您谷歌键入“万维书刊”，首页便是！

如果是以下这些领域，可以考虑汉斯出版社的《数据挖掘》期刊：数据结构、数据安全与计算机安全、数据库、数据处理、知识工程、计算机信息管理系统、计算机决策支持系统、计算机应用其他学科、模式识别、人工智能其他学科。

发表论文数据处理

写作点拨：

一、开题报告封面

论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师

二、论文的背景、目的和意义(目的要明确，充分阐明该课题的重要性)：

论文的背景、理论意义、现实意义

三、国内外研究概况(应结合毕业设计题目，与参考文献相联系，是参考文献的概括)：

理论的渊源及演进过程、国内有关研究的综述、国外有关研究的综述

四、论文的理论依据、研究方法、研究内容(思想明确、清晰，方法正确、到位，应结合所要研究内容，有针对性)

五、研究条件和可能存在的问题

六、预期的结果

七、论文拟撰写的主要内容 (论文提纲)

八、论文工作进度安排(内容要丰富，不要写得太简单，要充实，按每周填写，可2-3周，但至少很5个时间段，任务要具体，能充分反映研究内容)

开题报告的内容一般包括：题目、理论依据(毕业论文选题的目的与意义、国内外研究现状)、研究方案(研究目标、研究内容、研究方法、研究过程、拟解决的关键问题及创新点)、条件分析(仪器设备、协作单位及分工、人员配置)、课题负责人、起止时间、报告提纲等。

综述开题报告的综述部分应首先提出选题，并简明扼要地说明该选题的目的、相关课题研究情况、理论适用、研究方法。提纲开题报告包含的论文提纲可以是粗线条的，是一个研究构想的基本框架。

可采用整句式或整段式提纲形式。在开题阶段，提纲的目的是让人清楚论文的基本框架，没有必要像论文目录那样详细。

据统计是实验性SCI论文所必备的。数据统计的作用就是用科学地分析手段证实研究所得结果的合理性。在SCI论文写作方面，数据统计部分有一些习惯性的用语。在此，做简要归纳。提到数据统计部分的内容主要体现在材料与方法（Materials & Methods）、结果（Results）与讨论（Discussion）部分。材料与方法部分主要陈述用某软件（如SPSS 13.0），采用某种分析进行数据统计。该部分内容的写作举例如下：Statistics was performed with SPSS 13.0 Software. Statistical significance was detected by X2 test.结果部分的统计，多数为组内与组间有无显著性差异。注意，如有显著性差异，请记得标明具体的P值。写作时常用的句子包括：statistical difference was detected/observed/examined between or within the group(s) (P value). 组内与组间有无显著性差异（P值=）。Statistical difference was observed/detected/examined in group A compared with that of group B. 或A组与B组相比，在XX方面具显著性差异。Significant/Remarkable decrease/reduction was observed in the expression of XX protein in group A compared with that of group B (P value). A组与B组相比，A组蛋白表达水平明显降低（P值）。我们常会遇到这样的句子：“A组与B组相比，蛋白C、D表达存在差异性。其中C蛋白表达上调，D蛋白表达下调。”这样的句子在翻译时要根据英文论文的撰写特点，重新排序。其实该句在翻译时完全可以这样写：A组与B组相比，C蛋白表达量上调（A组表达水平VS B组表达水平，P值），D蛋白表达量下调（A组表达水平VS B组表达水平，P值）。之所以这样写就是因为中英文论文行文特点的不同，译员要在读懂中文论文的基础上将原来的内容经过“解码”后才会译出原汁原味的英文句子来。参考译文为：Compared with group B, up-regulation of Protein C was detected in group A (xx vs xx, P value). In addition, down-regulation of Protein D was detected in group A compared with that of group B (xx vs xx, P value). 值得一提的是，多数作者在行文时往往没有SCI论文内的标准格式撰写，但是翻译人员在进行翻译时却极有必要指出这些。因为这些能体现出一个人的科研素养。有心留意的译员就会发现很多时候客户的文章写作统计方面存在一些欠缺或不足，这些都需要译员指出来，这些细节对论文的接受可能没有实质性的改变，但是这是一种素质的体现。因为只有专业才能成就卓越！以上自辑文编译转载

论文发表数据处理

如果论文已经正式发表了，但是发现里面有数学上的错误，第一个方法是联系编辑进行撤稿，将错误修改后重新进行发表。第二个方法是不用撤回原稿，而是重新发一个更正声明，说明论文原稿中的错误，并且表达歉意。以上两种方法都可以解决论文发表后发现数据出错的问题。小论文发表过后发现数据出现错误的时候，我们可以进行撤销，更改之后从新发表。

我在这里想总结一下在做毕业论文过程中关于“如何进行文献整理以及数据处理”的经验。数据录入：1. 在施测之前，就要对变量的排列有总体的规划，尽量每一次施测的变量排序一致，那样以后录入时才不会混淆；2. 数据录入时，往往用的是数字代码，此时务必做好各个代码所代表的含义的备份，建议用记事本保持，以防时间长了遗忘，带来不必要的麻烦；数据处理：1. 务必做好数据备份，对不同的转换，建立不同的文档；2. 建立数据处理日志，以防当你的数据处理逐渐增多、数据有所转换之后不至于混淆，以及方便进行数据回述和检查；3. 建立“数据”和“结果”文件夹，分开保存数据和处理结果，避免不必要的混乱；4. 在給数据处理的程序命名时，建议按照处理顺序写上“序号.程序处理名称”，如“1.频数分析”、“2.因素分析”，这样可以一目了然地了解你的数据处理过程和数据处理内容；5. 保存具有代表性的数据处理的程序，这样做的好处是，一方面日后进行相同的数据处理时可以直接“copy”“paste”，很方便；另一方面也避免时日一长遗忘了部分程序；文献整理：1. 所收集的中外文献卷帙浩繁，建议保存文件名包括一下内容：“年份.序号.标题”；如“2007.1.parent-children communication.pdf”、“2007.2.gender dif.pdf”；2. 对所有收集的文献进行归类整理，分别放置于不同的文件夹;3. 有时你需要对外文文献摘要整理和翻译，此时建议你把摘要保存于当前文献所在的文件夹；或者专门建立“摘要整理/翻译”文件夹，以保存各类专题的摘要翻译，以防文献一多便混乱了，想要的时候找不到；4. 外文文献摘要整理文件名格式：“摘要整理.专题名.整理日期”。

发表一篇学术论文（特别是SCI、SSCI）不是一件很简单的事情，往往需要经历一个相对漫长的过程。对于科研新手而言，可能比较好奇发表一篇学术论文需要经过哪些步骤，今天就以理工科生发表SCI为例来谈一谈。第一步，数据收集要想发论文，首先得有拿得出手的东西，对理工科生来说，就必须有值得发表的数据，因此收集数据是发表一篇学术论文的第一步（此处忽略选题、文献调研等前期工作）。一般来说，理论性的论文可以将一些理论计算、仿真分析等结果作为数据，构成一篇论文；工程性的论文，往往需要实验数据，如果再结合一些理论分析（增加实验结果的可信度），会给文章加分不少。看过这么多文献，我发现比较牛逼的文章往往有深厚的理论分析。收集数据是第一步，也是最难、最耗时间的一步，因为你的数据是否漂亮一定程度决定了论文的创新性和价值。为了获得好的数据，好课题的重要性不言而喻，但更需要的是潜心钻研、经得住磨炼的精神。实验往往是残酷的，可能10次实验里前9次都是失败的，只有最后一次成功了，可能干脆全崩了，这时我们的心态也有可能跟着崩了。因此，不能害怕失败，就算失败了也要稳住心态，分析失败的原因，从而找出解决办法，一步一步完善实验。理论计算和仿真分析，有时比做实验更有挑战，因为往往只有具备深厚的数学和专业基础才能做好这一块，这不是一日之功就能完成的，往往需要长期的知识积累和很强的学习能力。当接触了一个新的方向时，我们对其理论背景往往不是非常熟悉，这时大量阅读文献，特别是英文书籍就很有必要，这个过程是痛苦且漫长的。第二步，数据处理/科研绘图数据很重要，数据分析也不能轻视。运用适当的数据分析方法有助于我们掌握数据的特点和内在规律，引发我们新的思考。因为论文的讨论（discussion）部分都是围绕数据展开的，数据的特点更丰富，值得说的点就更多，写起文章来也更容易。论文中的图（Figure）除了数据图还有示意图，炫酷的示意图能给论文增加不少印象分，相信审稿人看到一篇作图水平非常高的论文心情都会好很多吧。像CNS这种级别的论文的作图那叫一个赏心悦目，据说有个学者为了将一颗白菜的三维图做的更漂亮，买了一车的白菜来研究！因此掌握一定的数据处理/科研绘图能力非常重要，平时可以学一下相关的软件，知乎上有个相关的帖子打击可以点击“阅读原文”看一下。第三步，论文撰写数据处理好了，下一步自然就是撰写论文了。有了好东西，得把它说得漂亮才行，就像你开发了个好产品，但是卖得不好也没用。学术论文的结构总是差不多，相信文献看多了之后就发现，总是少不了摘要（abstract）、前言（introduction）、结果（results）、讨论（discussion）、总结（conclusion）等几个部分。在写论文初稿时，不要想着论文的排版，只管把该写的内容写下来就好（word单栏即可，或者LaTeX）。初稿完成后，再根据想要投稿的期刊的格式要求对论文进行排版，一般来说期刊会在官网提供投稿模板（template），按照要求修改格式即可。其实，投稿论文（manuscript）的格式要求和最后发表的格式往往并不一样，涉及到的都是一些比较简单的排版（字体大小、论文结构、图表等），因此完全不用为排版担心。因为发表前，期刊编辑会按照发表格式的要求对论文进行重新排版的。总之记住一点，写论文时把重点放在内容上，而不是格式上。论文撰写过程中，英文的表达非常重要，因此平时在文献阅读过程中，要养成积累优秀句型的习惯，做好笔记，拿来即用。前面有几期介绍过一些有助于论文写作的网站，如《论文写作时，堪称神器的网站！》。如果对自己的英文写作不够自信，最好请外国人或者相关的机构润色一下。论文写作过程中，还有一个非常重要的环节就是参考文献格式的书写。我发现身边很多人都会受这个困扰，花很多时间去琢磨如何排版参考文献。其实，有很多优秀的工具可以帮助我们做到这些，比如前面介绍的软件Zotero，后期我会专门讲解如何排版参考文献。

论文数据处理方法

论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。

一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：

1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。

2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。

3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。

此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。

二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：

1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。

2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。

3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。

4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。

实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。

1、基本描述统计

频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。

描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。

分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。

2、信度分析

信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。

Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。

折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。

重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。

3、效度分析

效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：

4、差异关系研究

T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。

当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。

如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。

如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。

5、影响关系研究

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。

回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。

回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。